UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN ANDRÉS FACULTAD DE CIENCIAS PURAS Y NATURALES CARRERA DE INFORMATICA TESIS DE GRADO

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1 UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN ANDRÉS FACULTAD DE CIENCIAS PURAS Y NATURALES CARRERA DE INFORMATICA TESIS DE GRADO APLICACIÓN DEL TEST WISC-III y SISTEMA EXPERTO PARA LA ESTIMULACION COGNITIVA PARA OPTAR AL TITULO DE LICENCIATURA EN INFORMATICA MENCION: INGENIERIA EN SISTEMAS INFORMATICOS POSTULANTE: Cristhiam Poma Mamani TUTORA METODOLOGICO: M. Sc. Elizabeth Lilian García Escalante ASESORA: Lic. Menfy Morales Ríos La Paz Bolivia 2015

2 UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN ANDRÉS FACULTAD DE CIENCIAS PURAS Y NATURALES CARRERA DE INFORMÁTICA LA CARRERA DE INFORMÁTICA DE LA FACULTAD DE CIENCIAS PURAS Y NATURALES PERTENECIENTE A LA UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN ANDRÉS AUTORIZA EL USO DE LA INFORMACIÓN CONTENIDA EN ESTE DOCUMENTO SI LOS PROPÓSITOS SON ESTRICTAMENTE ACADÉMICOS. LICENCIA DE USO El usuario está autorizado a: a) visualizar el documento mediante el uso de un ordenador o dispositivo móvil. b) copiar, almacenar o imprimir si ha de ser de uso exclusivamente personal y privado. c) copiar textualmente parte(s) de su contenido mencionando la fuente y/o haciendo la referencia correspondiente respetando normas de redacción e investigación. El usuario no puede publicar, distribuir o realizar emisión o exhibición alguna de este material, sin la autorización correspondiente. TODOS LOS DERECHOS RESERVADOS. EL USO NO AUTORIZADO DE LOS CONTENIDOS PUBLICADOS EN ESTE SITIO DERIVARA EN EL INICIO DE ACCIONES LEGALES CONTEMPLADOS EN LA LEY DE DERECHOS DE AUTOR.

3 DEDICATORIA Dedico este presente trabajo principalmente a mis padres Lucio Poma, Ely Mamani y mi hermanita Karen Nicole Mamani porque nunca perdieron la fe en mí, siempre me apoyaron y colaboraron en todo momento. A mi esposa Marina Luque quien siempre estuvo en esos momentos más difíciles para ayudarme a seguir adelante. A mi hijo Cristhian David Poma Luque quien siempre está regalándome una sonrisa y su ternura. A mi madre política Alejandra Mamani y a mis hermanos Wilson Luque y Miriam Luque quien siempre me brindaron un apoyo incondicional. I

4 AGRADECIMIENTO A Dios por ser quien ha estado a mi lado en todo momento dándome las fuerzas necesarias para continuar luchando día tras día y seguir adelante. A Lic. M. Sc. Elizabeth García Escalante, quien gentilmente dedico su tiempo al seguimiento de este trabajo brindándome su apoyo y conocimiento para la elaboración y culminación de este trabajo A Lic. Menfy Morales Ríos, quien fue mi revisora, agradecerle por su paciencia y tiempo, que me otorgo en el transcurso del desarrollo de este trabajo y que con su conocimiento profesional realizo el seguimiento llevando a la culminación de este trabajo. De igual manera agradezco a cada uno de los docentes que formaron parte de mi formación como profesional a lo largo de la carrera. A mis amigos por su contribución e intercambio de conocimiento y apoyo moral para seguir creciendo como persona y académicamente. A darles un grato agradecimiento a mis padres Lucio Poma y Ely Mamani quienes a lo largo de mi vida estuvieron a mi lado en las buenas y las malas, apoyándome, aconsejándome, sacrificándose y dándome toda la ayuda posible para seguir adelante y hacer de mí una persona mejor. A mi esposa Marina Luque por tu amor incondicional tus palabras de apoyo, por estar siempre a mi lado en todo momento dándome tu cariño, ayudándome, guiándome, alentándome y sobre todo la paciencia que siempre tuviste. A mi hijo Cristhian David Poma Luque eres la razón por la que nunca me di por vencido, eres la razón por la que mi vida está llena de alegría, gracias a ambos por ser parte de mi vida. II

5 RESUMEN Al desarrollar una Tesis enfocada en los problemas de aprendizaje en niños de 8 a 10 años utilizando la Escala de inteligencia para niños de Wechsler, utilizando la experiencia de la Psicóloga Cognitiva, ha llevado a determinar el diseño de un Sistema Experto que colabore con la detección de enfermedades mentales o pacientes superdotados. Los niños que sufren de este problema, llegan a formar caracteres socialmente impropios, tales como la sumisión, timidez, dependencia, impulsividad, baja autoestima, en algunos casos agresividad y otros, por tal razón es necesario detectar estas deficiencias con la mayor celeridad posible y evitar que se formen personas con este tipo de perfil social. El desarrollo de la presente tesis está apoyado en la teoría de la inteligencia artificial que los sistemas expertos, donde se imita el comportamiento del experto humano, representando el conocimiento de especialista. Habiendo trabajado con una población muestral de 22 niños se aplicó la Escala de inteligencia para niños de Wechsler, posteriormente se aplica el mismo test mediante la aplicación WISC-CI, luego se realizó una comparación, que permite confirmar la hipótesis propuesta. Las conclusiones a las que se llegó, permite que los obtenidos al de con la aplicación tienen similitud a la de un experto humano, recomendando la utilización del mismo. Palabras Clave: Test psicológico, WISC, Coeficiente Intelectual. III

6 ABSTRACT By developing a thesis focused on learning problems in children of 8-10 years using Intelligence Scale for Children Wechsler, using the experience of psychology Cognitive, has led to determine the design of an expert system to work with the detection mental illness or gifted patients. Children who suffer from this problem, they form socially improper, such characters as submission, shyness, dependence, impulsivity, low self-esteem, sometimes aggressiveness and others, for this reason it is necessary to detect these shortcomings as quickly as possible and prevent people from forming this type of social profile. The development of this thesis is supported by the theory of artificial intelligence expert systems, where human behavior expert mimics, representing specialist knowledge. Having worked with a sample population of 22 children was applied Intelligence Scale for Children Wechsler, then the same test is applied by WISC-CI application, then a comparison, which confirms the proposed hypothesis is performed. The conclusions were reached, it allows those obtained by the application of similarity with that of a human expert, recommending the use thereof. Keywords: Psychological Test, WISC, IQ. IV

7 INTRODUCCION En la actualidad existen varios factores que afectan el área cognitiva, la persona pasa por un ciclo de desarrollo cognitivo el cual se divide por etapas según la edad. Hoy en día existen varios test y tratamiento de estimulación cognitiva aplicables en las personas en diferentes edades para obtener el estado en que se encuentra, y así prevenir enfermedades mentales a futuro y para elevar las capacidades cognitivas. Los dispositivos móviles y las aplicaciones se ven el mercado en constante crecimiento, lo cual ha permitido que estudios que antes se pensaban solo en laboratorios hoy en día se tienen en la mano y hasta la materialización de objetos en entornos virtuales que complace bastante al usuario, mejor aún si se realiza una centralización de datos con el fin de obtener resultados estadísticos, para su posterior estudio global que tiene como objetivo la aplicación. La estructura de la presente propuesta de tesis está compuesta de 5 capítulos: Capítulo 1: hace referencia al contexto de la problemática que se pretende abordar, proyecta los antecedentes, se identifican los problemas, se definen los objetivos que se quieren alcanzar y la hipótesis que se debe demostrar al finalizar el trabajo investigativo además de mencionar los alcances, límites y aportes del trabajo. Capítulo 2: corresponde a una descripción de los conceptos teóricos fundamentales que deben ser considerados en el desarrollo de la investigación, tales como coeficiente intelectual, evaluación y calculo con la Escala de inteligencia para niños de Wechsler, sistemas expertos, metodología Mobile-D. Capítulo 3: se aplica y se desarrolla la metodología para el diseño y desarrollo del sistema experto y la interfaz de usuario de la aplicación final. Capítulo 4: se realiza las pruebas a niños entre 6 y 16 años y un análisis de resultados para posteriormente probar la hipótesis. Capítulo 5: se da a conocer las conclusiones, tras concluir el trabajo de investigación y se dan algunas recomendaciones para otros trabajos de investigación. Así también se describe el estado de cumplimiento de hipótesis. V

8 INDICE GENERAL Dedicatoria... I Agradecimiento... II Resumen... III Abstract... IV Introduccion... V CAPITULO I. MARCO PRELIMINAR... 1 CAPITULO II. MARCO TEORICO CAPITULO III. MARCO APLICATIVO CAPITULO IV. PRUEBAS Y ANALISIS DE RESULTADOS DEL SISTEMA CAPITULO V. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES Referencias Anexos VI

9 INDICE ESPECÍFICO Dedicatoria... I Agradecimiento... II Resumen... III Abstract... IV Introduccion... V CAPITULO I. MARCO PRELIMINAR Estado de arte Planteamiento de problema Problema general Problemas específicos Planteamiento de objetivos Objetivo General Objetivos específicos Hipótesis Identificación de variables Justificación Justificación económica Justificación social Justificación teórica Alcances y limites Alcances Limites Aportes Método de investigación Tipo de investigación... 9 CAPITULO II. MARCO TEORICO Coeficiente intelectual (CI) Tipos de interpretación del coeficiente intelectual Interpretación de inteligencia realizada por Stanford-Binet Interpretación de inteligencia realizada por Terman Interpretación de inteligencia realizada por Wechsler VII

10 Diagnóstico de retraso mental DSM-IV-TR Evaluación de coeficiente intelectual Escala de inteligencia para niños de wechsler Construcción de Cubos (CC) Semejanzas (S) Retención de Dígitos (RD) Conceptos (Co) Claves (Cl) Vocabulario (V) Letras y Números (LN) Matrices Comprensión (C) Búsqueda de Símbolos (BS) Completamiento de figuras (CF) Animales (A) Información (I) Aritmética (Ar) Adivinanzas (Ad) Proceso de cálculo de la hoja de registro Calculo de la edad cronológica del niño Paso 1: Obtención de puntuaciones directas totales Paso 2: Conversión de puntuaciones directas escalares Paso 3: Obtención de las sumas de puntuaciones escalares Paso 4: Calculo de las puntuaciones compuestas Paso 5: Representación de la puntuación de perfiles Estimulación cognitiva Tipos de estimulación cognitiva Sistema experto Arquitectura de un sistema experto Dispositivos móviles Android IOS VIII

11 Windows Phone Entornos desarrollo android Android Studio Eclipse con Android Developer Tools (ADT) Mobile - D Fase de exploración Fase de inicialización Fase de productización Fase de estabilización Fase de prueba y reparación del sistema Lenguaje Unificado de Modelado (UML) Casos de Uso Diagrama de secuencia Diagrama de actividades Diagrama de Clases Prueba de medias para dos muestras CAPITULO III. MARCO APLICATIVO Método de desarrollo de software Exploración Fase de inicialización Diseño del sistema experto Diseño del prototipo de la interfaz grafica Fase de productización Diseño de los componentes del sistema experto Diseño de la interfaz gráfica del usuario Fase de estabilización Fases de pruebas CAPITULO IV. PRUEBAS Y ANALISIS DE RESULTADOS DEL SISTEMA Evaluación Comparación del proceso de evaluación manual con el proceso de evaluación WISC-CI Prueba de hipótesis con la prueba de medias de dos muestras CAPITULO V. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES IX

12 5.1. Conclusiones Estado de cumplimiento de objetivos Estado de cumplimiento de hipótesis Recomendaciones Referencias Anexos X

13 INDICE DE FIGURAS Figura 1: Instrumento completo de Test WISC Figura 2: Ejemplo de cálculo de la edad cronológica del entrevistado Figura 3: Ejemplo de la hoja de registro terminada Figura 4: Ejemplo de tabla de conversión de puntuaciones directas en Escalares Figura 5: Representación gráfica de las puntuaciones de los perfiles Figura 6: Ciclo de desarrollo Mobile-D Figura 7: Diagrama de Gantt para el desarrollo del prototipo Figura 8: Proceso de desarrollo aplicando metodología Mobile-D Figura 9: Arquitectura de la aplicación Figura 10: Caso de uso para el sistema experto Figura 11: Diagrama de clases del sistema experto Figura 12: Diagrama de secuencia Sistema Experto Figura 13: Diagrama de caso de uso usuario-sistema Figura 14: Diagrama de secuencia usuario-sistema Figura 15: Diagrama de actividades Figura 16: Diagrama de clases Figura 17: Modelo entidad-relación de la Base de datos Figura 18: Análisis comparativo de venta por sistema operativo Figura 19: Datos hasta el 5 de octubre de 2015 del uso de S.O. Android Figura 20: Aplicación con material design Figura 21: Arrastrar y soltar imagen Figura 22: Método detecta la imagen que estas arrastrando Figura 23: Método que detecta la posición en donde se soltó la imagen Figura 24: EditText con material design Figura 25: Creación de EditText con Material Design Figura 26: Efecto de gota de agua Material Design Figura 27: Creación de la etiqueta RipleView Figura 28: Botón flotante con material design Figura 29: Código xml de botón flotante Figura 30: Pantalla de inicio Figura 31: Pantalla de formulario de registro Figura 32: Dialog para selección de Fecha Figura 33: Pantalla de registro con dato llenos Figura 34: Pantalla de menú lateral del registro de pacientes Figura 35: Pantalla inicio de sesión solicitud de contraseña Figura 36: Pantalla de inicio de sesión Figura 37: Pantalla de resultado directo coeficiente intelectual Figura 38: Pantalla subtest retención de dígitos inicial Figura 39: Pantalla subtest retención de dígitos final Figura 40: Pantalla subtest conceptos nivel Figura 41: Pantalla subtest conceptos nivel Figura 42: Pantalla subtest claves A muestra XI

14 Figura 43: Pantalla subtest claves A llenado Figura 44: Pantalla subtest claves B Muestra Figura 45: Pantalla subtest claves B Inicio Figura 46: Pantalla cubtest matrices nivel Figura 47: Pantalla subtest matrices nivel Figura 48: Pantalla subtest letras y números inicio Figura 49: Pantalla subtest letras y números fin Figura 50: Pantalla subtest animales inicial Figura 51: Pantalla subtest animales seleccionado Figura 52: Pantalla subtest búsqueda de símbolos Figura 53: Pantalla subtest búsqueda de símbolo marcado Figura 54: Pantalla subtest aritmética nivel Figura 55: Pantalla subtest aritmética nivel Figura 56: Pantalla subtest semejanzas nivel Figura 57: Pantalla subtest semejanzas nivel Figura 58: Pantalla instrucciones subtest retención dígitos Figura 59: Pantalla instrucciones subtest conceptos Figura 60: Pantalla instrucciones subtest claves B Figura 61: Resultado de las encuestas pregunta Figura 62: Resultados de la encuesta pregunta Figura 63: Resultados de la encuesta pregunta Figura 64: Prueba a niños con sistema experto - registro de paciente Figura 65: Prueba a niños con sistema experto - subtest matrices Figura 66: Prueba a niño Test manual - Subtest Animales Figura 67: Distribución t de student Figura 68: Grafica de distribución t student con prueba manual XII

15 INDICE DE TABLAS Tabla 1: Revisiones y Extensiones del Test WISC... 2 Tabla 2: Proceso y tareas utilizadas para la investigación Tabla 3: Clasificación de inteligencia realizada por Stanford-Binet Tabla 4: Interpretación de inteligencia realizada por Terman Tabla 5: Interpretación de inteligencia realizada por David Wechsler Tabla 6: Bonificación por tiempo extra Tabla 7: Test de evaluación de inteligencia existente Tabla 8: Establecimiento de actores Tabla 9: Requerimientos Funcionales de la Aplicación Móvil Tabla 10: Caso de uso registro de datos personales Tabla 11: Caso de uso Ingreso de cuenta existente Tabla 12: Caso de uso retención de dígitos Tabla 13: Caso de uso subtest conceptos Tabla 14: Caso de uso subtest claves A y B Tabla 15: Caso de uso subtest letras y números Tabla 16: Caso de uso subtest matrices Tabla 17: Caso de uso Subtest Búsqueda de símbolos Tabla 18: Caso de uso subtest aritmética Tabla 19: Caso de uso subtest animales Tabla 20: Caso de uso Subtest Semejanzas Tabla 21: Caso de uso subtest semejanzas Tabla 22: Comparación del proceso de evaluación manual y con la aplicación Tabla 23: Comparación de resultados Tabla 24: Resultado de las prueba del sistema experto Tabla 25: Resultado de las pruebas de la evaluación manual XIII

16 CAPITULO I. MARCO PRELIMINAR Resumen El presente capitulo contribuye a una visión general de la problemática que se pretende abordar. Introduce a la temática, esboza los antecedentes, se identifican los problemas y reconocimiento de objetivos e hipótesis a la que se quiere arribar Estado de arte En este punto se muestra una visión de los trabajos ya desarrollados hasta el momento y relativos al problema de investigación. Para identificar el estado de arte se han consultado las siguientes fuentes: La tesis de (Terrazas, 2008) titulado Desarrollo de los procesos cognitivos a lo largo del ciclo vital, desde la niñez hasta la edad adulta de los habitantes de la ciudad La Paz, cuyo objetivo es determinar la relación que existe entre los procesos cognitivos a lo largo del ciclo vital para determinar las formas de manifestación de estos procesos en cada etapa del desarrollo humano, donde a lo largo del desarrollo de la investigación se centra en 4 puntos específicos de la estimulación cognitiva que son el proceso de sensopercepción, atención, memoria y pensamiento, llegando a la conclusión de que la relación entre la edad y los procesos cognitivos presentan una correlación significativa que tiene un comportamiento cuadrático de generación inicial de un incremento, hasta la llegada a una cúspide máxima de donde inicia un decremento de capacidades, este punto máximo esta dado casi recurrentemente en la edad adulta intermedia comprendida entre los 30 a 50 años. Seguidamente se hace énfasis sobre los test de evaluación de inteligencia, y la integración de la informática en los test psicológicos y estimulación cognitiva. Con base en el documento de (Piacente, 2012) titulado Tests De Rendimiento Máximo De Dominio General de la que se abstrae información para realizar la tabla 1 en la que se observa las diferentes revisiones y extensiones que surgieron de Test de Inteligencia para niños (WISC). 1

17 Tabla 1: Revisiones y Extensiones del Test WISC Año Nombre Lugar Rango de Edades 1949 Wechsler Intelligence Scale for New York 5 a 15 años Children (WISC) 1974 Wechsler Intelligence Scale for New York 6 a 16 años Children Revised (WISC-R) 1980 Test de Inteligencia para niños. WISC Bueno Aires 6 a 16 años 11 meses 1981 Escala Wechsler de Inteligencia para México 6 a 16 años 11 meses niños revisada (WISC R) Wechsler Intelligence Scale for New York 6 a 16 años Children. WISC III 1993 Escala Wechsler de Inteligencia para Barcelona 6 a 16 años 11 meses niños revisada (WISC R) Test de inteligencia para Niños WISC Buenos Aires 6 a 16 años 11 meses III Wechsler Intelligence Scale for San Antonio 6 a 16 años 11 meses Children Fourth Edition (WISC IV) 2005 Escala de Inteligencia Wechsler para Madrid 6 a 16 años 11 meses Niños IV 2007 Test de inteligencia para niños de Chile 6 a 16 años 11 meses Wechsler (WISC III) 2010 Baremacion del WISC III para los Monte Video 6 a 16 años 11 meses escolares de Montevideo 2011 Escala de Inteligencia para niños de Buenos Aires 6 a 16 años 11 meses Wechsler WISC IV ---- Escala de Inteligencia para niños de Wechsler WISC IV Bolivia 6 a 16 años 11 meses Fuente: Elaboración propia Por otro lado la Licenciada (Apaza, 2014) afirma que el Ministerio de Educación, a través de la Dirección General de Educación Especial, dependiente del Viceministerio de Educación Alternativa y Especial trabaja en la validación, adaptación y estandarización de una prueba psicométrica de medición del coeficiente intelectual pertinente con el contexto sociocultural boliviano, para la atención de estudiantes con talento extraordinario; afirmando que se realizó la primera fase de un proceso de adaptación y validación de la escala de inteligencia Wechsler Intelligence Scale for Children (WISC) en su versión IV, para que en su posterioridad sea la escala de Inteligencia WISC IV Boliviana, no obstante sostuvo que en Bolivia se espera contar con esta prueba adaptada al contexto boliviano aplicado al sistema educativo en (Apaza, 2014) Las investigaciones de (Begoña Gonzales & Muñoz Marron, 2009) de la Universidad Oberta de Catalunya sobre Estimulación cognitiva por ordenador, cuyo objetivos son: 2

18 Conocer la utilidad de las nuevas tecnologías durante los procesos de rehabilitación cognitiva. Finalmente como resumen del estudio realizado se tiene la importancia que tienen las nuevas tecnologías durante el proceso de estimulación o rehabilitación. Si bien la figura del neuropsicólogo se hace imprescindible en la planificación, supervisión y aplicación de los diferentes programas, el uso de ordenadores en la rehabilitación tiene múltiples ventajas y algunas limitaciones que son importante conocer. De forma previa a la aplicación de todo programa de tratamiento (sea informático o no) es imprescindible delimitar los déficits y las habilidades preservadas de la persona, puesto que sin ellos no es posible realizar un diseño adecuado del programa de rehabilitación individual y personalizado. En este sentido, el uso de las nuevas tecnologías posibilita diseñar un plan de tratamiento individualizado, flexible y adaptado a las necesidades e intereses de cada individuo. (Begoña Gonzales & Muñoz Marron, 2009) La tesis de (Martin, 2013) titulado Desarrollo de un sistema interactivo para estimulación cognitiva en HTML5 que tiene como objetivo desarrollar una plataforma interactiva que permite a los afectados de Parkinson 1 realizar ejercicios de estimulación cognitiva de forma remota accesible y usable bajo la supervisión de los terapeutas involucrados, para esta situación ha empleado el desarrollo de la aplicación bajo el lenguaje HTML5, JavaScript, servidor Representational State Transfer (REST) y Java Servlet Pages (JSP) para entornos de sitios web con acceso a internet, donde ha llegado a demostrar que la plataforma que se ha desarrollado permite a los afectados de Parkinson realizar los ejercicios de estimulación cognitiva bajo la supervisión de los terapeutas autorizados de forma interactiva. En el mercado se existen diversos programas informáticos que se utilizan en ordenadores, videoconsolas, a través del móvil e incluso en la televisión digital para realizar ejercicios de estimulación cognitiva. Entre todos estos los programas más destacados son: Una aplicación disponible en la Google Play se trata de Test CI aplicación para el cálculo de coeficiente intelectual con alrededor de 40 preguntas, este test es 1 La enfermedad de Parkinson es un trastorno degenerativo del sistema nervioso central. 3

19 aplicable a personas de más de 12 años, desarrollado por la empresa PsicoActiva, solo para plataforma Android (PsicoActiva, 2013). Una aplicación disponible en la red internet se trata de Smartbrain Pro es un programa interactivo diseñado para ser utilizado como herramienta terapéutica para el tratamiento de cualquier caso de deterioro cognitivo o demencia, como ser: deterioro leve, Alzheimer, Parkinson, ictus, daño cerebral, síndrome de down, y otros, es una herramienta no farmacológica y está desarrollado para windows, mac o linux y también para cualquier tableta o dispositivo móvil: IPad, tabletas android, Smartphone y Smart TV, desarrollado por Educamigos 2 (SmartBrain, 2004). Una aplicación disponible en la red internet se trata de Plataforma de Estimulación Cognitiva (PESCO) tiene como objetivo principal realizar la evaluación y estimulación cognitiva de personas, principalmente mayores, con el fin de prevenir e intervenir sobre el deterioro cognitivo para retrasar la dependencia, trabajando desde los estados iniciales, la principal funcionalidad de la herramienta consiste en proporcionar pruebas o ejercicios para la rehabilitación neuropsicológica y funcional de memoria, atención, razonamiento y planificación, esta herramienta desarrollado en C# y solo para la plataforma Linux (Asistic, 2014). La aplicación GRADIOR que también no es gratuito diseñada para plataforma windows actualmente tiene un costo de 1500 euros, es un software para la estimulación cognitiva, evaluación y rehabilitación neuropsicológica. Dirigido a profesionales que intervienen con pacientes que sufren deterioro cognitivo causado por el envejecimiento, enfermedades neurodegenerativas, enfermedad mental, trastornos neuro-psiquiátricos, daño cerebral, parálisis cerebral, entre otros. (Innovacion social & tecnologias asistenciales, s.f.) La aplicaciones Estimulus desarrollada para la plataforma android tiene dos versiones home que es la versión de prueba y gratuita y la manager que es la 2 Educamigos es una empresa española pionera en la producción y comercialización de programas y contenidos interactivos para la estimulación temprana, la educación y el entretenimiento de los niños de 0 a 12 años de edad. 4

20 versión de paga y completa es una la plataforma profesional para la estimulación y rehabilitación cognitiva en tabletas, extendiendo el uso de las Terapias No Farmacéuticas (TNF) fuera de los centros, dotándoles de seguridad y flexibilidad, y basándose en la experiencia de los propios terapeutas (Stimulus, s.f.) Planteamiento de problema Según (Flores Molina, 2015) participe en el proyecto del ministerio de educación, Taller de Valoración de la prueba de inteligencia WISC, para la detección de talento extraordinario donde se comprobó mediante entrevista que existen problemas al aplicar el test, algunos de los problemas son los siguientes: Manejo excesivo de papeles: el test está integrado de 15 subpruebas (Construcción de cubos, Semejanzas, Retención de dígitos y otros), en cada subpruebas se maneja una cantidad de hojas para realizar la prueba al paciente y las hojas de anotación de resultados (Ver Figura 1) tomando en cuenta la copia para historial y para paciente. El especialista constantemente saca fotocopias de los test a aplicar a un paciente, lo cual tiende a ser propenso al desorden y hasta perdida de los test ya realizados, además la búsqueda del test no es rápido. Es difícil analizar varios test de distintos paciente al mismo tiempo como el test cuenta con 15 subpruebas y cada subpruebas está constituida por una larga etapa de evaluación, existe la posibilidad de una equivocación o confusión de resultados. Complejidad de interpretación, la complejidad de interpretación de datos obtenidos que es una desventaja que se presenta en el test de evaluación. Requiere entrenamiento intensivo para su administración. El manejo de materiales (6 rompecabezas, 9 Cubos, cuadernillo de estímulos otros) para realizar las pruebas: el especialista lleva consigo los materiales para aplicar el test, es moroso llevar siempre estos materiales, donde existe el caso de que olvide o extravíe alguno de los materiales. Entrega de resultados, el especialista revisa los test realizados al paciente uno a uno para realizar un estudio, donde el especialista debe ser cuidadoso para no equivocarse en la revisión de los estudios realizados el cual a su vez es un procedimiento largo donde tiende a durar más de 3 horas. 5

21 Los test en general sin excepción están diseñados en papel lo cual hace que el paciente se aburra al momento de realizar el proceso de resolver los test. Figura 1: Instrumento completo de Test WISC. Fuente: (Wisc IV test de inteligencia para niños, 2010) Al finalizar la evaluación al paciente, el especialista debe preparar una secuencia de ejercicios dependiendo del resultado del paciente, estos ejercicios se deben aplicar, con el fin de mejorar las capacidades cognitivas del paciente, para llevar a cabo este proceso existen libros, manuales, prácticas y otros, que también usan materiales adicionales. Donde todos estos procedimientos se realizan en centros de estimulación cognitiva, o según el viceministerio de Educación Especial y Alternativa son centros integrales multisectoriales de Educación Especial donde en estos centros se trabaja la parte de la salud, parte psicológica y la parte social en el que se aplican este tipo de test y tratamiento y se muestran los problemas mencionados Problema general Cómo mejorar el proceso de evaluación y calificación de la Escala de Inteligencia para Niños de Wechsler y estimulación cognitiva en pacientes de 7 y 12 años de edad? Problemas específicos Se identifica los siguientes problemas específicos: 1. Cómo calcular y dar una respuesta rápida al paciente de los resultados del test WISC? 6

22 2. Cómo realizar el seguimiento sin inconvenientes al paciente de su test estudio? 3. Cómo obtener comprobar la estimulación cognitiva? 1.3. Planteamiento de objetivos Objetivo General Diseñar un sistema experto que mejore el proceso de evaluación y cálculo del coeficiente intelectual total con la escala de inteligencia para Niños de Wechsler (WISC) y estimulación cognitiva en pacientes de 7 y 12 años de edad Objetivos específicos Describir la actividad del experto humano en los procesos de evaluación y calificación que utiliza con la Escala de Inteligencia para Niños de Wechsler IV en la obtención del coeficiente intelectual total. Comparar el proceso evaluación y cálculo del coeficiente intelectual manual con proceso de evaluación y cálculo propuesto. Analizar y diseñar un sistema experto constituido por la base de conocimiento, base de hechos y motor de inferencia basado en el conocimiento del experto humano. Validar y verificar la aplicación del sistema experto Hipótesis Se sostiene que el sistema experto mediante reglas de producción permite mejorar la evaluación y cálculo del coeficiente intelectual de la escala de inteligencia para Niños de Wechsler (WISC) y estimulación cognitiva Identificación de variables Variable dependiente: mejorar la evaluación y cálculo del coeficiente intelectual de la escala de inteligencia para Niños de Wechsler (WISC) y estimulación cognitiva. Variable independiente: sistema experto. Variable interviniente: reglas de producción. 7

23 1.5. Justificación Justificación económica El costo de realización del test WISC se redujo en gran proporción, debido a que se desarrolló la aplicación para dispositivos móviles, además que no se tiene que pagar los costos elevados de los materiales, se redujo el tiempo de aplicación del test, se obtiene resultados rápidamente de la evaluación y estado del paciente. Para el uso de la aplicación es necesario un dispositivo móvil o Tablet con plataforma Android versión 4.0 en adelante, que es lo más económicos en nuestro medio Justificación social Mediante esta herramienta se pretende ofrecer a la población un tratamiento innovador y accesible, donde el sistema experto hace un seguimiento completo y seguro al paciente garantizando la seguridad de datos. El prototipo pretende beneficiar a los pacientes de la unidad educativa Mariscal José Ballivian de la ciudad de El Alto Justificación teórica En el ámbito de la psicología la aplicación contribuye a un nuevo modelo de tratamiento, en la que el especialista recurre a solo el uso de la aplicación y deja de lado los manuales, evaluación y calificación manuscrita Alcances y limites Alcances Alcance Espacial: se toma en cuenta a todo paciente entre 7 a 12 años. Alcance Temporal: la investigación sobre el cálculo cognitivo por Wechsler se enmarca desde los años 1949, año en que fue impreso los primeros ejemplares del Test WISC, y que en el año 2014 se realizó la estandarización del WISC en Bolivia obteniéndose cuatro factores de inteligencia y consistencias internas adecuadas a este tipo de pruebas. 8

24 Limites La presente investigación se limita a la evaluación y mejora de las áreas de Comprensión Verbal, Razonamiento Perceptivo, Memoria de Trabajo y Velocidad de Procesamiento. La aplicación se limita para el uso de pacientes entre 7 a 12 años de edad. La aplicación está limitada a ejecutarse en dispositivos móviles o tabletas que cuenten con la plataforma Android. El sistema experto realizara el proceso de evaluación y calificación en base al conocimiento del experto humano ya planteado, no se le dará la capacidad de aprender Aportes Este trabajo pretende ser un aporte como una investigación en el área de la psicología donde lo más resaltante será: Desarrollo de prototipo. Preservación del proceso de evaluación y cálculo del coeficiente intelectual en base al test WISC. Apoyo a personal de trastorno de desarrollo intelectual y psicólogos. El prototipo resuelve problemas mucho más rápidamente que un especialista. Por ello el prototipo, es un aporte valioso en casos en los que el tiempo de respuesta es crítico Método de investigación En el presente trabajo de investigación se utiliza el método científico que consiste en la observación, la inducción, establecimiento de hipótesis, experimentación de la hipótesis Tipo de investigación El presente trabajo de investigación responde a un desarrollo de investigación donde se aplicara el enfoque analítico-comparativo propuesto por (Hurtado de Barrera, 2005) para 9

25 la recopilación de información, en la aplicación de ingeniería de sistemas se utilizara la metodología MOBILE-D y para realizar el prototipo se aplicara la metodología UML. La tabla 2 detalla los procesos o tareas utilizados para la presente investigación, la misma consiste en 4 fases; de las cuales la fase inicial obtiene la información teórica y de antecedentes; La fase de trabajo de campo busca y recupera datos en el ámbito de evaluación mediante el test WISC y estimulación cognitiva; la fase de gabinete donde se organiza, analiza y construye el modelo de una base de conocimiento que permitirá realizar la evaluación para obtener el coeficiente intelectual; la fase de ingeniería donde se elabora un prototipo aplicando el modelado UML. Tabla 2: Proceso y tareas utilizadas para la investigación FASE DESCRIPCION METODO HERRAMIENTAS Inicial Levantamiento de información relacionado a la base de conocimientos sobre la evaluación cognitiva del test WISC Investigación documental. Búsqueda en bibliotecas e Internet. Libros Artículos Revistas Digitales Tesis Campo Gabinete Recopilación de información en libros, manuales verificados y aceptados, de test WISC. Análisis y construcción de la base de conocimiento partiendo del test de evaluación y el proceso de estimulación cognitiva, para el posterior desarrollo del motor de inferencia. Consultas de información a bibliotecas y centro de estimulación cognitiva. Método o algoritmo para crear base de conocimiento y el motor de inferencia. Ingeniería Desarrollo de prototipo. Metodología MOBILE- D. Para validar el prototipo, el especialista sobre estimulación cognitiva. Fuente: Elaboración propia Manuales Libros Entrevistas Android Studio. DIA. Java. SQLite. XML. Material design Día Visio 10

26 CAPITULO II. MARCO TEORICO Resumen Constituye de los conceptos sobre el coeficiente intelectual, tipos de interpretación y evaluación, la escala de inteligencia para niños de wechsler y estimulación cognitiva. Además, este capítulo define conceptos, tareas que se llevan a cabo en el proceso de desarrollo de la aplicación Coeficiente intelectual (CI) El coeficiente Intelectual o CI según William Stern en el año de 1914 es una medida numérica estandarizada de la inteligencia. (J. Gerrig & G. Zimbardo, 2005). El CI es una medida numérica del desempeño de un individuo en una prueba de inteligencia. (Shaffer & Kipp, 2007) Tipos de interpretación del coeficiente intelectual Existen diferentes tipos de pruebas de coeficiente intelectual con cada uno con su propia escala. De ahí que dos personas tienen un coeficiente intelectual de 120 en diferentes escalas podrían no necesariamente tener el mismo nivel de inteligencia. Sin embargo todas las pruebas y escalas utilizan 100 como el coeficiente intelectual de una persona de inteligencia promedio. Dado que el CI promedio se dice que es 100, por lo tanto, algo por encima de 100 se considera como mayor de la media y por debajo de 100 como menor de la media. CI por menor a 70 se considera como una persona con problemas mentales. CI superior a 140 se considera generalmente como un genio. Desde la primera prueba de CI fue desarrollado por Alfred Binet y Théophile Simón su coeficiente intelectual fue clasificada en la escala de Simon-Binet que posteriormente fue revisada por Lewis Terman en la escala Stanford-Binet, se trata de la escala más popularmente utilizado hasta la fecha y todas las demás escalas modernas también gira en torno a ella. (IQ Test Expert, s.f.) 11

27 Interpretación de inteligencia realizada por Stanford-Binet Coeficiente Intelectual es una calificación derivada usada originalmente en la calificación de la Escala de Inteligencia de Stanford-Binet. El CI se calcula dividiendo la edad mental de la persona examinada entre su edad cronológica y multiplicando el resultado por 100. (Lewis, 2003) La clasificación de Stanford-Binet es la siguiente ver tabla 3: Tabla 3: Clasificación de inteligencia realizada por Stanford-Binet CI Nombre original Superior a 145 Genio Superior Brillante Normal superior Normal Normal inferior Limite Levemente discapacitado Discapacitado medio Menos de 20 Retraso mental Fuente: (IQ Test Expert, s.f.) Interpretación de inteligencia realizada por Terman Terman optó por introducir un cambio en el cálculo del CI, de tal modo que se convirtiera en un índice relativo a la edad. Así, la media de cada edad siempre tendría un valor de 100 puntos y una desviación estándar en la puntuación de 15 puntos. Por lo tanto, la puntuación de un sujeto nos informa de su posición respecto de su grupo de edad normativo. Rangos de clasificación de CI realizada por Ternan ver tabla 4: Tabla 4: Interpretación de inteligencia realizada por Terman CI Nombre original Superior a 140 Sobresaliente Superior Término medio alto Normal Término medio bajo Inferior Menos de 69 Deficiente Fuente: (IQ Test Expert, s.f.) Interpretación de inteligencia realizada por Wechsler David Wechsler realizó la siguiente clasificación de inteligencia de acuerdo a las normas de los test de evaluación cognitiva que se dispuso a realizar para las distintas etapas desde edades tempranas hasta edades maduras ver tabla 5. 12

28 Tabla 5: Interpretación de inteligencia realizada por David Wechsler CI Nombre original Superior a 130 Muy superior Superior Arriba de lo normal (Brillante) Normal Debajo de lo normal Limítrofe Menos de 69 Deficiencia mental Fuente: (IQ Test Expert, s.f.) Diagnóstico de retraso mental DSM-IV-TR Según (Banus Llort, 2008), de acuerdo con el DSM-IV-TR la clasificación de retraso mental es la siguiente: Retraso mental leve. Un niño con un CI dentro del rango de a 70, es considerado dentro de la categoría de retraso mental leve, también conocida como educable. Retraso mental grave. Este grupo está constituido por un CI que se encuentra entre 20 a 25 y 35 a 40. Se da un diagnóstico temprano debido a una disfunción neurológica ya que hay un retraso en la adquisición del lenguaje y desarrollo motor. Retraso mental profundo. Dentro de este grupo se encuentran los niños con CI inferiores a 20 o 25, el lenguaje en estos niños es limitado y llega a reducirse en la reproducción de sonidos sin sentido, comprenden órdenes sencillas Evaluación de coeficiente intelectual Hasta hoy en día existe muchas opiniones distintas y controversia con respecto a la definición de inteligencia y como se la mide. Los psicólogos clínicos acotan que las puntuaciones de inteligencia están en relación con el buen desempeño escolar, la posición ocupacional y desempeño laboral. Además las puntuaciones de las pruebas de inteligencia difieren entre hombres y mujeres y entre grupos étnicos y raciales. Los factores genéticos de los sujetos también influyen en gran medida en las puntuaciones de las pruebas de inteligencia y el ambiente también juega un papel fundamental en el desarrollo de la inteligencia. En la actualidad las tres pruebas de inteligencia más utilizadas son: Stanfort-Binet para evaluación a niños, adolescentes y adultos (1916) 13

29 Escala Wechsler de inteligencia para evaluación a adolescentes y adultos (1939) Escala Wechsler de inteligencia para evaluación a niños (1949) 2.3. Escala de inteligencia para niños de wechsler Es un instrumento clínico de administración individual para evaluar la capacidad intelectual de niños de 6 a 16 años y 11 meses de edad. El WISC costa de varias subpruebas, cada uno de los cuales mide una faceta diferente de la inteligencia. El desempeño del niño en estas diversas pruebas se resume en cuatro puntajes compuestos, que son el Índice de Comprensión Verbal (ICV), Índice de Razonamiento Perceptivo (IRP), Índice de Memoria Operativa (IMO), Índice de Velocidad de Procesamiento (IVP) para obtener el Coeficiente Intelectual Total (CIT), que proveen estimaciones de la capacidad intelectual del individuo (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010, pág. 4). A continuación y para su mejor comprensión se describe cada índice: ICV: Mide conocimiento verbal y comprensión que se obtiene mediante la educación tanto formal como informal y que refleja la aplicación de habilidades verbales a situaciones nuevas. IRP: mide la capacidad para interpretar y organizar materiales percibidos de manera visual y para generar y comprobar hipótesis relacionadas con la solución de problemas. IMO: Mide la memoria inmediata y la capacidad para sostener la atención, concentrarse y ejercer un control mental. IVP: mide la capacidad para procesar información visual y no verbal de manera rápida, donde la concentración y la coordinación rápida ojo-mano son componentes importantes. A pesar de que el WISC está conformado por 15 subpruebas, solo 10 son los que normalmente se usan para obtener las puntuaciones compuestas y las 5 restantes son optativas para suplantar alguna de las 10 primeras en casos específicos Construcción de Cubos (CC) Evaluación: es el primer subtest en aplicar (Ver Anexo 1 - A), caracterizado en el niño utiliza cubos rojos y blancos para reproducir en un tiempo limitado un diseño que ve 14

30 en un modelo armado, estos modelos son presentados en orden creciente de dificultad, desde diseños simples con solo 2 cubos hasta otros complejos, con máximo de 9 cubos (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010, pág. 64). Para el proceso de evaluación existe un procedimiento para cada subtest que se mencionara a continuación: Calificación: un ítem se considera incorrecto y se califica con 0 pts. si la construcción es errónea, o se supera el límite de tiempo. La calificación se establece de la siguiente forma: Para los primeros tres ítems (1-3) se le otorga 2 pts. Si el niño construye el diseño correctamente dentro del límite de tiempo en el intento 1; Solo 1 punto si el si el niño realiza correctamente dentro del tiempo establecido en el segundo intento. Para los 5 ítems continuos (4-8) se le da 4 pts. si construye correctamente en el tiempo establecido. Finalmente para últimos los 6 ítems (9-14) se le da 4, 5, 6 o 7 pts. si el niño construye el diseño correctamente dentro de un rango de tiempo propuesto para estos ítems. Puntuación natural máxima de Diseño con cubos sin bonificación por tiempo: 50 pts. Puntuación natural máxima con bonificación: 68 pts Semejanzas (S) Evaluación: es el segundo subtest en aplicar (Ver Anexo 1 - B), donde cada ítem consta de dos palabras que representan objetos o conceptos comunes. La tarea consiste en determinar en que se parece esos objetos o conceptos (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010, pág. 73). Calificación: el primer ítem de muestra no tiene ningún valor de puntuación. La calificación se establece de la siguiente forma: Ítems 1-2 se califican con 1 o 0 pts. Ítems 3 23 se califican con 2, 1 o 0 pts. Las calificaciones dependen de las respuestas del paciente. La puntuación máxima es de: 44 pts. 15

31 Retención de Dígitos (RD) Evaluación: es el tercer subtest (Ver Anexo 1 - C), este subtest consta de dos tareas de administración independiente: Dígitos en orden directo y Dígitos en orden inverso. En primer lugar el paciente repite los números en el mismo orden que le fueron presentados en voz alta por el examinador. En la segunda, el entrevistado repite los números en orden inverso a los presentados por el examinador. Calificación: como se mencionó anteriormente para este subtest existen dos partes, donde a la hora de evaluación el resultado es la suma total de las dos. La calificación se establece de la siguiente forma: En cada intento, conceda 1 punto a una respuesta correcta o 0 para una respuesta incorrecta o no contestada. La puntuación correspondiente al ítem es la suma de las puntuaciones de los dos intentos. La puntuación máxima de la suma total es de: 32 pts. (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010, pág. 93) Conceptos (Co) Evaluación: es el cuarto subtest (Ver Anexo 1 - D), Se presenta al examinador dos o tres filas de dibujos. La tarea consiste en elegir un dibujo de cada fila de manera tal que el conjunto de dibujos escogidos tengan una característica común. Calificación: si el niño no responde o no sabe se encierra las NS. Calificar con 1 pt si el niño elige los dibujos correctos de todas las filas de un ítem. La puntuación máxima es de: 28 pts. (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010, pág. 97) Claves (Cl) Evaluación: es el quinto subtest (Ver Anexo 1 - E), la tarea consiste en copiar una serie de símbolos. Cada uno esta emparejado con un número o una figura geométrica. El examinado dibujara los símbolos en la casilla o la figura que corresponda, con un límite de tiempos establecido. 16

32 Calificación: no deben contarse los reactivos de muestra. La calificación se establece de la siguiente forma: Si se terminan todos los reactivos antes de los 120 seg. Deje de cronometrar y registre el tiempo en el protocolo. Si no termina todos los reactivos dentro de los 120 seg. Registre el tiempo como 120 segundos. Se califica como correcta Si está adecuadamente dibujada o es clara. Claves A Puntuación sin bonificación 59 (son 59 ítems) Puntuación total máxima: 65 Claves B La puntuación natural total es el número de símbolos correctamente dibujados terminados dentro de 120 segundos. No se conceden puntos de bonificación por tiempo en Claves B. Puntuación máxima B: 119 pts. (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010, pág. 101) Vocabulario (V) Evaluación: es el sexto subtest (Ver Anexo 1 - F), la tarea consiste en nombrar los dibujos que están en el cuaderno de estímulos y en definir las palabras que el examinador lee en voz alta. Calificación: la calificación se establece de la siguiente forma. Las respuestas marginales inapropiadas, generales, descripciones funcionales y ademanes: 0 pts. Las respuestas personalizadas. Califique con 1 pt la respuesta correcta. (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010, pág. 106) Letras y Números (LN) Evaluación: es el séptimo subtest (Ver Anexo 1 - G), se lee al entrevistado una combinación de números y letras, su tarea consiste en recordar y repetir la secuencia ordenando los números en orden ascendente y las letras alfabéticamente. Calificación: para los Ítems de eliminación, haga un círculo en S o N en la hoja de registro para identificar si el entrevistado cuenta correctamente hasta 3 y dice el 17

33 abecedario hasta la letra C. 1 pt si el niño recuerda todos los números y letras en su secuencia correcta. Conceda 1 punto incluso si el niño evoca las letras antes que los números. 0 pts. Si el niño da una respuesta incorrecta. Puntuación natural máxima total: 30 pts. (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010, pág. 132) Matrices Evaluación: el octavo subtest es el de Matrices (Ver Anexo 1 - H), donde el niño o adolecente debe observar una matriz modelo a la que le falta una porción e identificar la parte faltante entre 5 opciones de respuesta. Calificación: encierre en un círculo la respuesta del niño en cada reactivo en el protocolo. Si el niño no responde o expresa no saber la respuesta NS. La calificación se establece de la siguiente forma: Un punto respuesta correcta Cero puntos respuesta incorrecta o ausencia de estas. Puntuación máxima: 35. (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010, pág. 138) Comprensión (C) Evaluación: el noveno (Ver Anexo 1 - I), donde el niño o adolecente debe contestar oralmente las preguntas basándose en su conocimiento, su comprensión de situaciones cotidianas y de la vida social (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010, pág. 141). Calificación: para los ítems que suponen solo un concepto general simple, la respuesta dada debe reflejar ese concepto para obtener 2 o 1 punto. Para los ítems que incluyen conceptos generales múltiples, la respuesta dada debe reflejar por lo menos dos conceptos generales diferentes para obtener 2 pts de manera que las respuestas coincidan con las respuestas correctas en el manual de aplicación del WISC. Puntuación máxima total:

34 Búsqueda de Símbolos (BS) Evaluación: el décimo subtest es el de Búsqueda de Símbolos (Ver Anexo 1 - J), se le presenta al entrevistado uno o varios símbolos dentro de un tiempo límite, tiene que indicar si coinciden o no con alguno de los símbolos de un grupo de búsqueda Calificación: si el entrevistado marco el casillero indicado en la planilla de corrección, la respuesta correcta. Si el casillero indicado no está marcado, la respuesta incorrecta. Si el entrevistado completa todos los ítems del subtest antes de los 120 segundos del tiempo límite, pare el cronometro y anote el tiempo de ejecución. La calificación se establece de la siguiente forma: La puntuación directa total es el número de respuestas correctas menos el número de respuestas incorrectas. Si la puntuación directa total es igual o menor a 0, ingrese 0 como puntuación Directa total respetar siempre el tiempo máximo establecido. Puntuación máxima de búsqueda de símbolos parte A: 45 puntos Puntuación máxima de búsqueda de símbolos parte B: 60 puntos. (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010, pág. 163) Completamiento de figuras (CF) Evaluación: primer subtest optativo Completamiento de Figuras (Ver Anexo 1 - K), en cada ítem el entrevistado observa un dibujo y luego debe señalar o nombrar que parte importante le falta. El tiempo límite para cada ítem es de 20 segundos. Este sustituye a uno de los subtest de Construcción de cubos, Conceptos o matrices, solo en caso de ser necesario. Calificación: si responde señalando, anote SC o SI en caso de que lo hizo correctamente. Utilice las respuestas muestra para calificar los reactivos. Si señala el lugar correcto pero da una elaboración verbal errónea, se clasifica con 0. Califique con 1 punto si el niño identifica correctamente la parte faltante dentro de un tiempo de 20 segundos. Califique con 0 pts. si el menor contesta de manera incorrecta o no lo hace dentro de un tiempo de 20 segundos. 19

35 Puntuación natural total máxima: 38 pts. (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010, pág. 170) Animales (A) Evaluación: segundo subtest optativo Animales (Ver Anexo 1 - L), el entrevistado examina una lámina con dibujos presentados de dos maneras diferentes: una forma desordenada (Parte 1), donde los dibujos están distribuidos al azar, y otra forma ordenada (Parte 2), siguiendo una estructura de filas y columnas. El niño o adolecente deberá buscar y marcar en la lámina los dibujos de animales dentro de un tiempo límite establecido. Este sustituye a uno de los subtest de Claves o Búsqueda de Símbolos, solo en caso de ser necesario (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010, pág. 177). Calificación: si el entrevistado completa la subtest antes de 45 segundos registrar tiempo de aplicación. Utilice la plantilla de calificación de Registros para verificar las respuestas. Las marcas sobre los animales son puntuadas como correctas y las marcas fuera del recuadro son puntuadas como incorrectas. Para cada parte, anote el número total de respuestas correctas e incorrectas en la hoja de registro. Reste el número total de respuestas incorrectas al total de respuestas correctas de cada ítem. Si la diferencia es menor a 60, ingrese la diferencia como la puntuación directa total. Si la diferencia es de 60 o más, utilice la tabla para otorgar bonificación por tiempo. La puntuación directa total incluye las puntuaciones bonificadas ver tabla 6. Tabla 6: Bonificación por tiempo extra Tiempo de ejecución del ejercicio (En segundos) Puntos Extra Fuente: (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010) La puntuación directa total para animales es la suma de las puntuaciones directas de la parte 1 y 2. Puntuación Máxima para la parte 1(Animales al azar): 68 puntos Puntuación Máxima para la parte 1(Animales ordenados): 68 puntos 20

36 Puntuación máxima total: 136 puntos Información (I) Evaluación: tercer subtest optativo Información (Ver Anexo 1 - M), el niño o adolecente debe contestar una serie de preguntas que se refieren a una amplia gama de temas de conocimiento general. Este sustituye a uno de los subtest de Semejanzas, Vocabulario o Comprensión Calificación: una respuesta de 1 punto para un reactivo, acompañada de una respuesta inutilizada (que indica un error conceptual fundamental y, por tanto, la inutiliza toda) se califica con 0 pts. 1 pto respuestas correctas 0 pts respuestas incorrectas Puntuación natural total máxima: 33 pts. (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010, pág. 182) Aritmética (Ar) Evaluación: cuarto Subtest optativos Aritmética (Ver Anexo 1 - N), el niño o adolecente debe resolver mentalmente una serie de problemas de aritmética presentados oralmente, dentro del tiempo límite especificado. Este sustituye a uno de los subtest de Retención de Dígitos o Letras y Números, solo en caso de ser necesario Calificación: correcta- si numéricamente es acertada (ejemplo 1 hora 60 minutos) Si el corrige de manera espontánea una respuesta errónea dentro del tiempo límite. 1 pt respuestas correctas y 0 pts a las incorrectas o la ausencia de éstas en un tiempo de 30 segundos. Puntuación natural máxima total: 34 pts (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010, pág. 195) Adivinanzas (Ad) Evaluación: quinto subtest optativo Adivinanzas (ver Anexo 1 O), el examinador describe mediante pistas una serie de conceptos comunes que el entrevistado tiene que 21

37 identificar. Este sustituye a uno de los subtest de Semejanzas, Vocabulario o Comprensión. Calificación: encierre en un círculo la letra S si responde correctamente y la N si no contesta o lo hace de manera incorrecta también es importante que se almacene la respuesta del paciente sin importar su valor. Anote en el protocolo una R si la pista se repite. Verificar la lista de respuestas muestra. 1 pt respuesta correcta, 0 pts. Respuesta incorrecta. Puntuación natural máxima total: 24 pts. (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010, pág. 201) Proceso de cálculo de la hoja de registro La hoja de registro está diseñada para facilitar la administración y puntuación del test. Tiene espacios para registrar las respuestas del niño y para otorgarles puntuación, e incluye información tales como puntos de comienzo, reglas de retrogresión, reglas de interrupción, y tiempo límite esta hoja es llenada con la ayuda de las tablas A1, A2, A3, A4, A5, A6 mostradas en el Anexo 2 y 3. (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010) Calculo de la edad cronológica del niño La edad del niño es particularmente importante en el WISC debido a que las normas grupales están divididas en intervalos de 4 meses. Para establecer la edad del niño en el momento de la evaluación ingrese la fecha de evaluación y la fecha de nacimiento del niño en los espacios que corresponden. Reste a la fecha de nacimiento la fecha de evaluación. Para estos cálculos todos lo meses se consideran de 30 días. Además, las edades no se redondean hacia el próximo mes o año (Ver Figura 2). (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010) Figura 2: Ejemplo de cálculo de la edad cronológica del entrevistado. Fuente: (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010) 22

38 Paso 1: Obtención de puntuaciones directas totales La puntuación directa de un subtest es la suma de las puntuaciones de los ítems. Simplemente sume las puntuaciones para cada ítem, incluidos los ítems de aplicación inversa y los ítems no administrados anteriormente el punto de comienzo. Anote la puntuación directa total en el casillero que aparece debajo de cada subtest en la hoja de registro. Figura 3: Ejemplo de la hoja de registro terminada. Fuente: (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010) Luego de haber obtenido las puntuaciones directas, estas se pasan de la columna de las puntuaciones directas de la tabla de conversión de puntuaciones directas en escalares ver recuadro B de figura 3. (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010) 23

39 Paso 2: Conversión de puntuaciones directas escalares Para convertir las puntuaciones directas en escalares en cada subtest siga los pasos detallados a continuación y la Tabla A.1 (Ver Anexo 2). Las puntuaciones escalares se basan en la edad del examinador, tal como lo determina la tabla del cálculo de la edad (ver recuadro A de la figura 3). La edad del niño o adolecente en años y meses determina que página de la Tabla A.1 deberá usarse. Cada página de la tabla normativa se presenta en intervalos de 4 meses. El intervalo está marcado claramente en la parte superior de cada página. Los subtest principales aparecen del lado izquierdo de la columna de puntuación escalar y los subtest optativos aparecen a la derecha. Vaya a la página correspondiente según la edad de la tabla A.1. Para cada subtest busque la puntuación directa. Siga la puntuación del subtest correspondiente en fila horizontal. Este número es la puntuación escalar equivalente a la puntuación directa. En la Tabla de conversión de puntuaciones Directas en Escalares, anote cada puntuación escalar a la derecha de su correspondiente puntuación directa. Rellenando cada recuadro en blanco, incluidos los que tienen paréntesis. (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010) Paso 3: Obtención de las sumas de puntuaciones escalares La puntuación de comprensión verbal del niño es la suma de la puntuación escalares de los tres subtests de comprensión Verbal: Semejanzas, Vocabulario y Comprensión. La puntuación de Razonamiento Perceptivo es la suma de las puntuaciones escalares de Construcción con Cubos, Conceptos y Matrices. La puntuación de Memoria Operativa resulta de las suma de las puntuaciones escalares de los subtest Retención de Dígitos y Letras y Números. Y la puntuación de Velocidad de procesamiento es la suma de las puntuaciones escalares para dos subtests: Claves y Búsqueda de Símbolo. El CIT resulta de la suma de las puntuaciones de los subtest de Comprensión Verbal, Razonamiento Preceptivo, Memoria operativa y Velocidad de Procesamiento. En otras palabra, es la sumatoria de las puntuaciones escalares de los diez subtest principales. Sume esta puntuación y anótelas en los recuadros ubicados en la fila Suma de Puntuaciones Escalares (ver recuadro C de la figura 3) en la parte inferior de las respectivas columnas. 24

40 Los paréntesis en la Tabla de conversión de Puntuación directas en escalares indican cuales son los subtest optativos. Si se administran los subtest optativos, no deben sumarse a las puntuaciones de los subtest principales de CV, RP, MO, VP o CIT, a menos que hayan sido sustitutos de un subtest principal. La figura 4 muestra un ejemplo de la Tabla de Conversión de Puntuaciones Directas a Escalares completada con los datos de un niño de 6 años y 2 meses en la que se ha aplicado Información como sustituto de Comprensión. Recuerde que solo se permite una sustitución dentro de cada índice y también que para calcular el valor del CIT no podrán tener sustituciones en más de dos índices. Figura 4: Ejemplo de tabla de conversión de puntuaciones directas en Escalares. Fuente: (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010) En el caso de que algún subtest se anule por que se haya tenido que interrumpir la administración, por errores en la administración, por escaso esfuerzo del niño o por imponderables durante la evaluación se utiliza un subtest optativo en lugar de uno principal anulado. Esta sustitución debe considerarse siempre como la primera opción cuando un subtest principal se anula. A pesar de tener disponibles los subtest optativos, 25

41 ocurre situaciones en las cuales las suma de las puntuaciones escalares tengan que prorratearse para suplir la falta de algún subtest. Este prorrateo permite el cálculo de una puntuación compuesta cuando no todas las puntuaciones escalares están disponibles. Este prorrateo únicamente está disponible para los índices de Comprensión Verbal y Razonamiento Perceptivo. Solo en raras ocasiones no es posible derivar las puntuaciones compuestas y obtener índices válidos. En el paso 5 se brinda más información acerca de prorrateo y la anulación de las puntuaciones. (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010) Paso 4: Calculo de las puntuaciones compuestas Transfiera las puntuaciones de los Índices de Comprensión Verbal, Razonamiento Perceptivo, Memoria Operativa, Velocidad de Procesamiento y Coeficiente Intelectual Total a la columna de la Suma de Puntuaciones Escalares en la Tabla de Conversión de la Suma de Puntuaciones Escalares en Puntuaciones Compuestas (ver recuadro D de la figura 2). Utilice la Tabla A.2 a A.6 (Ver Anexo 3) para calcular los índices de CV, RP, MO, VP y CIT, respectivamente. Cada Tabla también incluye los percentiles e intervalos de confianza (90% o 95%). Anote los valores recogidos en las columnas a la derecha de la suma de puntuaciones escalares anteriormente realizadas. NOTA: el CIT no es la suma o el promedio de los índices de CV o RP o las puntuaciones de los cuatro índices. El CIT se deriva de la puntuación de la Escala Total, es decir, de la suma de las puntuaciones escalares de los 10 subtests principales. (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010) Paso 5: Representación de la puntuación de perfiles Los resultados de las puntuaciones se representan gráficamente en el lado derecho de la Hoja de Registro (Ver Recuadro E y F En la Figura 2). Para representar las puntuaciones escalares simplemente haga una marca en el punto de Perfil de Puntuaciones Escalares (Ver recuadro E en la Figura 2) obtenida en cada subtest. Trace una línea entre las marcas, como se ve en la figura. Si desea trazar barras en la parte inferior y superior para reflejar el intervalo de confianza. El ejemplo de la figura 5 está basado en la administración de los 10 subtest principales más Animales y Aritmética. 26

42 Figura 5: Representación gráfica de las puntuaciones de los perfiles Fuente: (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010) Para representar una puntuación compuesta solo haga una marca en la línea que corresponda del grafico correspondiente al Perfil de Puntuaciones Compuestas (Ver recuadro F en la Figura 2). Marque una línea entre las marcas. (Taborda, Barbenza, & Brenlla, 2010) 2.4. Estimulación cognitiva El término estimulación cognitiva hace referencia a todas aquellas actividades dirigidas a mejorar el rendimiento cognitivo general o alguno de los procesos y componentes (atención, memoria, lenguaje, funciones ejecutivas, cálculo, etc.), ya sea ésta en sujetos sanos o en pacientes con algún tipo de lesión en el sistema nervioso central. Ahora bien, en algunos contextos se usa el término rehabilitación, que va más allá e implica el restablecimiento de la situación de los pacientes al grado de funcionamiento más alto posible a nivel físico, psicológico y de adaptación social. (Muñoz Marron, 2009) Tipos de estimulación cognitiva La estimulación cognitiva está dividida en diferentes tipos por cuestiones de especial importancia en la conceptualización de este tipo de intervención. Terapia de orientación a la realidad: presentar información para evitar confusión. Terapia de reminiscencia: estimular la memoria autobiográfica. Estimulación psicomotora: ejercitar habilidades motoras básicas (coordinación, equilibrio, ritmo, entre otros). 27

43 Musicoterapia: favorece la comunicación y expresión de emociones. Programa de psico-estimulación integral: mejorar y/o enlentecer el proceso involutivo de la persona con demencia. (Muñoz Marron, 2009) Sistema experto El profesor Edward Feigenbaum, de la Universidad de Stanford, uno de los investigadores más destacados en sistemas expertos, ha definido un sistema experto como: un programa inteligente para ordenador que utiliza conocimiento y procedimientos inferenciales en la resolución de problemas que son lo suficientemente difíciles como para que su solución requiera una experiencia humana importante (Harmon & King, 1988, pág. 5) Arquitectura de un sistema experto La arquitectura de un sistema experto está basada en una entrada de datos realizada por el usuario a fin de efectuar la oportuna consulta. Las entradas no solamente están compuestas de estas consultas. El aprendizaje del sistema y las condiciones específicas del problema a tratar también han de encontrarse en la entrada. A continuación se definirá brevemente a cada una de las partes del sistema experto: El usuario: es la persona que va a utilizar el Sistema Experto. Por lo general, también se trata de una persona con ciertos conocimientos en el dominio al que se refiere el sistema, y es necesario una posesión de unos mínimos conocimientos para poder interpretar, analizar y poner en marcha en su caso las decisiones tomadas. (Lopez Hermoso, 2000) Interfaz hombre máquina: Según (Arenas, Casillas, & Rojas, 2012), nos permite la interacción entre un humano y una máquina, las cuales varían ampliamente, desde paneles de control para plantas nucleares hasta botones de entrada en un celular. Una interfaz hombre maquina es la que permite que el usuario u operador del sistema de control o supervisión, interactué con los procesos. Dos componentes son necesarios en una interfaz hombre máquina: 28

44 o Primero está la entrada, un usuario humano necesita de algún medio para decirle a la máquina que hacer, hacerle peticiones o ajustarla. o Segundo la interfaz requiere de una salida, que le permita a la maquina mantener al usuario actualizado acerca del progreso de los procesos, o la ejecución de comandos en un espacio físico. Una adecuada interfaz hombre maquina busca, en primer lugar obtener el estado del proceso de un vistazo. Se persigue entonces: o Captar la situación en forma rápida. o Crear condiciones para la toma de decisiones correctas. o Que los equipos se utilicen en forma óptima y segura. o Garantiza la confiablidad al máximo. o Cambiar con facilidad los niveles de actividades del operador. Motor de inferencia: activa las reglas en función de la información contenida en la Base de Hechos y la Base de Conocimiento, la nueva información es puesta en la Base de Conocimiento. También se encarga de proporcionar al Trazador de Explicaciones, las reglas que motivaron una determinada consulta al usuario. El Motor de Inferencia trabaja bajo dos principios: Universo cerrado o Universo abierto. El principio de Universo Cerrado establece que toda información necesaria está contenida en el sistema y en consecuencia lo que no demuestra como verdadero lo supone falso. Bajo este principio la Base de Datos siempre debe contener datos. El principio de Universo Abierto establece que la información necesaria que no está contenida en el sistema, está fuera de él y en consecuencia se comunica con el usuario. Bajo este principio la Base de Datos puede no contener datos. (Garcia Martinez & Britos, 2004) Base de conocimiento: contiene el conocimiento que el sistema experto maneja, es decir, una formulación simbólica, automáticamente manipulable, del área de conocimiento sobre el cual el sistema es experto. La construcción de la Base de Conocimiento es un punto crucial en el desarrollo del sistema experto, ya que este será tan bueno como aquella, un error en su diseño lleva directamente al mal 29

45 funcionamiento del sistema experto. La función de la Base de Conocimiento es suministrar al Motor de Inferencia, información sobre la naturaleza del problema a resolver. (Garcia Martinez & Britos, 2004) Base de hechos: la base de datos o base de hechos es una parte de la memoria de la computadora que se utiliza para almacenar los datos recibidos inicialmente para la resolución del problema. Contiene conocimiento sobre el caso concreto en que se trabaja. También se registran en ellas las conclusiones intermedias y los datos generados en el proceso de inferencia. Al memorizar todos los resultados intermedios, conserva el vestigio de los razonamientos efectuados, por lo tanto, se puede utilizar para explicar las deducciones y el comportamiento del sistema. (Garcia Martinez & Britos, 2004) 2.6. Dispositivos móviles Si pensamos en dispositivos móviles, lo primero que nos viene a la cabeza es un teléfono móvil. Pero en la actualidad son varios los dispositivos móviles disponibles en el mercado: PC portátiles, PocketPC, tabletas, etc. Esta diversidad comporta una importante problemática para quien debe programarlos, ya que cada uno tiene unas características particulares: dispone de una memoria determinada o ha de soportar un lenguaje y un entorno específicos. (Morillo Pozo, 2014) Android Android es un sistema operativo inicialmente pensado para teléfonos móviles, al igual que ios, Symbian y Blackberry OS. Lo que lo hace diferente es que está basado en Linux, un núcleo de sistema operativo libre, gratuito y multiplataforma. El sistema permite programar aplicaciones en una variación de Java llamada Dalvik. El sistema operativo proporciona todas las interfaces necesarias para desarrollar aplicaciones que accedan a las funciones del teléfono (como el GPS, las llamadas, la agenda, etc.) de una forma muy sencilla en un lenguaje de programación muy conocido como es Java. Que actualmente se encuentra en la versión 6.0 Mashmallow. (Android, 2015) 30

46 IOS ios es un sistema operativo móvil de la multinacional Apple Inc. Originalmente desarrollado para el iphone (iphone OS), después se ha usado en dispositivos como el ipod touch y el ipad. No permite la instalación de ios en hardware de terceros. Tenía el 26% de cuota de mercado de sistemas operativos móviles vendidos en el último cuatrimestre de 2010, detrás de Android y Windows Phone. Actualmente su sistema operativo se encuentra en la novena versión, mejor conocida como ios 9. (IOS 9, 2015) Windows Phone Windows Phone (abreviado WP) es un sistema operativo móvil desarrollado por Microsoft, como sucesor de Windows Mobile. A diferencia de su predecesor está enfocado en el mercado de consumo en lugar de en el mercado empresarial. Con Windows Phone; Microsoft ofrece una nueva interfaz de usuario que integra varios de sus servicios propios como OneDrive, Skype y Xbox Live en el sistema operativo. Compite directamente contra Android de Google e ios de Apple. Su última versión disponible y definitiva es Windows Phone 8.1, lanzado el 14 de abril de (Windows Phone, 2015) 2.7. Entornos desarrollo android Android es el sistema operativo que ocupa mayor parte del mercado de las apps móviles. Por eso, como desarrollador Android lo más lógico es que domines el lenguaje Java a la perfección. Sin embargo, la alta competitividad existente en la actualidad nos obliga a conocer diferentes lenguajes de programación, no solo para un solo sistema operativo, sino además de que se valora mucho más el poder desarrollar apps en Android y en ios Android Studio Es la IDE oficial para el desarrollo de aplicaciones para Android, basado en IntelliJ IDEA, que ofrece: Sistema de construcción a base de Gradle. Construir variantes y múltiples apk generación de archivos. 31

47 Plantillas de código para ayudar a construir las características de aplicaciones comunes. Editor de diseño Rich con soporte para la edición de arrastrar y soltar herramientas para capturar el rendimiento, facilidad de uso, compatibilidad de versiones, y otros problemas El soporte integrado para Cloud Platform Google, por lo que es fácil de integrar Google Cloud Mensajería y App Engine Eclipse con Android Developer Tools (ADT) Android Developer Tools (ADT) es un plugin para Eclipse que proporciona un conjunto de herramientas que se integran con el IDE de Eclipse. Ofrece acceso a muchas características que le ayudan a desarrollar aplicaciones de Android. ADT proporciona acceso GUI a muchas de las herramientas del SDK de línea de comandos, así como una herramienta de diseño de interfaz de usuario para creación rápida de prototipos, diseño y construcción de la interfaz de usuario de la aplicación. (Android, 2015) 2.8. Mobile - D Se podría pensar que Mobile-D es una creación un tanto antigua, ya que se desarrolló como parte de un proyecto finlandés, ICAROS, allá por Sin embargo, creen que vale la pena mencionarlo por dos razones. Fue creado mediante un proyecto de cooperación estrecha con la industria. El grueso del trabajo fue realizado por los investigadores del VTT. Aun así la metodología de diseño se elabora con una participación importante de las empresas de TI finlandesas. Mobile-D es una mezcla de muchas técnicas. Creen que este ejemplo ilustra perfectamente cómo se usa conjuntamente diferentes metodologías y técnicas en el contexto del desarrollo ágil. Los autores de Mobile-D apuntan a la necesidad de disponer de un ciclo de desarrollo rápido para equipos pequeños. De acuerdo con las suposiciones, Mobile-D está pensado para grupos de no más de 10 desarrolladores colaborando en un mismo espacio físico. Si trabajan con el ciclo de desarrollo propuesto, los proyectos deberían finalizar con el lanzamiento de productos completamente funcionales en menos de diez semanas. La aproximación de Mobile-D se ha apoyado en muchas otras soluciones bien conocidas y consolidadas: extreme 32

48 Programming (XP), Crystal methodologies y Rational Unified Process (RUP). Los principios de programación extrema se han reutilizado en lo que se refiere a las prácticas de desarrollo, las metodologías Crystal proporcionaron un input valioso en términos de la escalabilidad de los métodos y el RUP es la base para el diseño completo del ciclo de vida. El ciclo del proyecto se divide en cinco fases: exploración, inicialización, productización, estabilización y prueba del sistema (figura 6). En general, todas las fases (con la excepción de la primera fase exploratoria) contienen tres días de desarrollo distintos: planificación, trabajo y liberación. Se añadirán días para acciones adicionales en casos particulares (se necesitarán días para la preparación del proyecto en la fase de inicialización, por ejemplo). (Blanco, Fumero, Werterski, & Rodriguez, 2009) Fase de exploración Figura 6: Ciclo de desarrollo Mobile-D Fuente: (Blanco, Fumero, Werterski, & Rodriguez, 2009) Durante esta etapa, se delimita el mercado objetivo, se realiza un estudio de factibilidad y un plan de negocios; el objetivo es reconocer desde el inicio cuáles serán las oportunidades y fortalezas versus las debilidades y amenazas que afrontará el sistema. Busca establecer un plan de proyecto y conceptos básicos, en conjunto con los clientes e interesados del proyecto, por lo que se separa del ciclo principal, sin que sea relegado. (Blanco, Fumero, Werterski, & Rodriguez, 2009) 33

49 Fase de inicialización La fase de inicialización, los desarrolladores preparan e identifican todos los recursos necesarios. Se preparan los planes para las siguientes fases y se establece el entorno técnico (incluyendo el entrenamiento del equipo de desarrollo). Los autores de Mobile-D afirman que su contribución al desarrollo ágil se centra fundamentalmente en esta fase, en la investigación de la línea arquitectónica. Esta acción se lleva a cabo durante el día de planificación. Los desarrolladores analizan el conocimiento y los patrones arquitectónicos utilizados en la empresa (extraídos de proyectos anteriores) y los relacionan con el proyecto actual. Se agregan las observaciones, se identifican similitudes y se extraen soluciones viables para su aplicación en el proyecto. Finalmente, la metodología también contempla algunas funcionalidades nucleares que se desarrollan en esta fase, durante el día de trabajo. (Blanco, Fumero, Werterski, & Rodriguez, 2009) Fase de productización La fase de productización, se repite la programación de tres días (planificación trabajo- Liberación) se repite iterativamente hasta implementar todas las funcionalidades. Primero se planifica la iteración de trabajo en términos de requisitos y tareas a realizar. Se preparan las pruebas de la iteración de antemano (de ahí el nombre de esta técnica de Test- Driven Development, TDD). Las tareas se llevarán a cabo durante el día de trabajo, desarrollando e integrando el código con los repositorios existentes. Durante el último día se lleva a cabo la integración del sistema (en caso de que estuvieran trabajando varios equipos de forma independiente) seguida de las pruebas de aceptación. (Blanco, Fumero, Werterski, & Rodriguez, 2009) Fase de estabilización La fase de estabilización, se llevan a cabo las últimas acciones de integración para asegurar que el sistema completo funciona correctamente. Esta será la fase más importante en los proyecto multi-equipo con diferentes subsistemas desarrollados por equipos distintos. En esta fase, los desarrolladores realizarán tareas similares a las que debían desarrollar en la fase de "productización", aunque en este caso todo el esfuerzo se dirige a la integración 34

50 del sistema. Adicionalmente se considera en esta fase la producción de documentación. (Blanco, Fumero, Werterski, & Rodriguez, 2009) Fase de prueba y reparación del sistema La fase de prueba y reparación del sistema, tiene como meta la disponibilidad de una versión estable y plenamente funcional del sistema. El producto terminado e integrado se prueba con los requisitos de cliente y se eliminan todos los defectos encontrados. (Blanco, Fumero, Werterski, & Rodriguez, 2009) 2.9. Lenguaje Unificado de Modelado (UML) El Lenguaje Unificado de Modelado (UML) es un lenguaje de modelado visual que se usa para especificar, visualizar, construir y documentar artefactos de un sistema de software. Captura decisiones y conocimientos sobre el sistema que se debe construir. Se usa para entender, diseñar, hojear, configurar, mantener, y controlar la información sobre tales sistemas. Está pensado para usarse con todos los métodos de desarrollo, etapas de ciclo de vida, dominios de aplicación y medios. El lenguaje de modelado pretende unificar la experiencia pasada sobre técnicas de modelado e incorporar las mejores prácticas actualmente en el acercamiento estándar. (Rumbaugh, Jacobson, & Booch, 200) Casos de Uso La vista de los casos de uso modela la funcionalidad del sistema según lo perciben los usuario externos, llamados actores. Un caso de uso es una unidad coherente de funcionalidad, expresada como transacción entre los actores y el sistema, el propósito de la vista de casos de uso es enumerar a los actores y casos de uso, y demostrar que actores participan en cada caso de uso. (Rumbaugh, Jacobson, & Booch, 200) Diagrama de secuencia Muestra un conjunto de mensajes, dispuestos en una secuencia temporal. Cada rol en la secuencia se muestra como una línea de vida, es decir, una línea vertical que se presenta el rol durante cierto plazo de tiempo, con la interacción completa. Los mensajes se 35

51 muestran como flechas entre líneas de vida. Un diagrama de secuencia puede mostrar un escenario, es decir, una historia individual de una transacción. (Rumbaugh, Jacobson, & Booch, 200) Diagrama de actividades Un grafo de actividades es una variante de una máquina de estados, que muestra las actividades de computación implicadas en la ejecución de un cálculo. Un estado de actividad representa una actividad: un paso en el flujo de trabajo o la ejecución de una operación. Un grafo de actividades describe grupos secuenciales y concurrentes de actividades. Los grafos de actividades se muestran en diagrama de actividades. (Rumbaugh, Jacobson, & Booch, 200) Diagrama de Clases Los componentes principales de la vista estática son las clases y sus relaciones: asociación, generalización, y varias clases de dependencia, tales como realización y uso. Una clase es la descripción de un concepto del dominio de la aplicación de la solución de la aplicación. Las clases son el centro alrededor del cual se organiza la vista de clases; otros elementos pertenecen o se unen a las clases. La visión estática se exhibe en los diagramas de clases; llamados así porque su objetivo principal es la descripción de clases. (Rumbaugh, Jacobson, & Booch, 200) Prueba de medias para dos muestras Las pruebas de dos muestras se utilizan para decidir si las medias de dos poblaciones son iguales. Se requieren dos muestras independientes, una de cada una de las dos poblaciones. Considérese, por ejemplo, una compañía investigadora que experimentan con dos diferentes mezclas de pintura, para ver si se puede modificar el tiempo de secado de una pintura para uso doméstico. Cada mezcla es probada un determinado número de veces, y comparados posteriormente los tiempos medios de secado de las dos muestras. Una parece ser superior, ya que su tiempo medio de secado (muestra) es 30 minutos menor que el de la otra muestra. 36

52 Pero, son realmente diferentes los tiempos medios de secado de las dos pinturas, o esta diferencia muestral es nada más la variación aleatoria que se espera, aun cuando las dos fórmulas presentan idénticos tiempos medios de secado? Una vez más, las diferencias casuales se deben distinguir de las diferencias reales. Con frecuencia se utilizan pruebas de dos muestras para comparar dos métodos de enseñanza, dos marcas, dos ciudades, dos distritos escolares y otras cosas semejantes. La hipótesis nula puede establecer que las dos poblaciones tienen medias iguales: H 0 : μ 1 = μ 2 Las alternativas pueden ser alguna de las siguientes: H 1 : μ 1 μ 2 H 1 : μ 1 > μ 2 H 1 : μ 1 < μ 2 Cabe suponer que el valor real de Z, cuando H 0 es verdadera, está distribuido normalmente con una media de 0 y una desviación estándar de 1 (es decir, la distribución normal estandarizada) para en los casos que la suma n 1 + n 2 es igual o mayor de 30 Para tamaños más pequeños de muestra, Z estará distribuida normalmente sólo si las dos poblaciones que se muestrean también lo están. Cuando los tamaños de las dos muestras son iguales, y n 1 + n 2 es menor a 30, la fórmula para el valor estadístico de prueba es como que se presenta a continuación. Donde: t = (x 1 x 2) S p 1 n n 2 S p 2 = (n 1 1)S (n 2 1)S p 2 n 1 + n 2 2 Procedimiento para la prueba de hipótesis para medias (muestras menores a 30): La Prueba de Hipótesis para medias usando Distribución t de Student se usa cuando se cumplen las siguientes dos condiciones: Es posible calcular las media y la desviación estándar a partir de la muestra. El tamaño de la muestra es menor a 30. El procedimiento obedece a los 5 pasos esenciales: Paso 1: plantear Hipótesis Nula (Ho) e Hipótesis Alternativa (Hi). La Hipótesis alternativa plantea matemáticamente lo que queremos demostrar. La Hipótesis nula plantea exactamente lo contrario. 37

53 Pasó 2: definir la región crítica, (Rango de aceptación de hipótesis alternativa o rechazo de Hipótesis nula). Se considera α: 0.05 para proyectos de investigación para aseguramiento de calidad para encuestas de mercadotecnia y políticas. Paso 3: calcular el estadístico manual (muestra). Se calcula la media y la desviación estándar a partir de la muestra. Paso 4: se aplica el estadístico de prueba por medio de la fórmula: Sabiendo que: X = media t = S x = Desviación estandar n = tamaño de muestra (x 1 x 2) (n 1 1)S (n 2 1)S2 p n 1 + n 2 2 ( 1 n n ) 2 Paso 5: decisión, en base a la evidencia disponible se acepta o se rechaza la hipótesis nula. Rechaza la hipótesis nula si el estadístico de la prueba pertenece a la región crítica. Acepta la hipótesis nula si el estadístico de la prueba no pertenece a la región crítica. (Myers & Walpole, 1999) 38

54 CAPITULO III. MARCO APLICATIVO Resumen En este capítulo se realiza la elaboración de las etapas de la metodología Mobile-D, donde se realiza la abstracción de requisitos del sistema, estructura de la aplicación, diseño del sistema experto, diseño de la interfaz gráfica del usuario. Se propone la creación de una aplicación con el fin de calcular el Coeficiente Intelectual (Ver capítulo 2 sección 2.2), haciendo uso de la Escala de Inteligencia para Niños de Wechsler (Ver capítulo 2 sección 2.3) para posterior funcione el mismo test como estimulación cognitiva (Ver capítulo 2 sección 2.4) según los resultados obtenidos de la evaluación. Es necesario hacer un análisis de los test de inteligencia existente, tomando en cuenta el nombre, dominio de desarrollo, confiabilidad, rango de edades y otros, ver tabla 7: Nombre de la Prueba Battelle Developmental Inventory 2nd edition (BDI-II) (BSID-III) Bayley Scale of Infant and Toddler Development 3rd Edition Brigance Diagnostic Inventory of Early Development (IEDII) Tabla 7: Test de evaluación de inteligencia existente Estudio Dominios de Sensibilidad y desarrollo evaluado especificidad. Personal Social Adaptativo Comunicación Motor Cognitivo Socioemocional Adaptativo Cognitivo Lenguaje Motor Lenguaje Motor Académico Cognitivo Conducta Adaptativa Socioemocional Se realizó la prueba a 438 niños entre 1 mes a 5 años de edad, donde se obtuvo sensibilidad de 74% y una especificidad de 60% Se realizó la prueba a 119 niños, donde finalmente se demuestra que el test tiene una sensibilidad de 58,8% y la especificidad fue 87,2%. Se aplicó la prueba a 1156 niños. La sensibilidad fue del 70% y especificidad 84% a través de las edades y los dominios del desarrollo. Para las edades de 23 a 33 meses sensibilidad entre 80% y 93% y una Rango de edad, materiales Cero años a siete años y 11 meses. Procedimiento: Examen estructurado Observación Información Dura de 60 a 90 minutos el examen. Uno a 42 meses. Material: Manuales técnicos, 25 cognitivas, de lenguaje y de registro del motor, libro de estímulo, libro de imágenes y otros. Dura de 30 a 90 minutos el examen. Cero a siete años. Materiales: 20 libros de registro estandarizados Kit de Accesorios (bloques, tijeras y otros objetos manipulables) Dura de 30 a 60 minutos el examen. Fuente (Rizzoli Cordoba, 2013) (Schonha ut B., 2009) (Bedford, 2013) 39

55 Escala de Aptitudes y Psicomotricidad para Niños de McCarthy Escala de desarrollo Psicomotor de la Primera Infancia de Brunet Lezine Escalas Bayley de Desarrollo Infantil EEP Escala de Evaluación de la Psicomotricidad en el Preescolar Guía Portage de la Educación Preescolar Kaufman ABC Batería de Evaluación para Niños 2da edición Escala de inteligencia para niños de wechsler (WISC) Verbal Perceptivo manipulativa Cuantitativa Memoria Motricidad Control Postural Coordinación óculo manual Lenguaje Comunicación Relaciones sociales Escala mental: Cognitivo Comunicación Escala motora: Gruesa Fina Locomoción Equilibrio Coordinación de piernas, brazos y manos Esquema corporal Socialización Lenguaje Autoayuda Cognición Desarrollo motriz Procesamiento secuencial Procesamiento simultaneo Conocimiento Comprensión Verbal (ICV) Razonamiento Perceptivo (IRP) Memoria Operativa (IMO) Velocidad de Procesamiento (IVP) Coeficiente Intelectual Total (CIT) especificidad del 82% al 93% Se aplicó la prueba a 1000 niños donde finalmente se obtuvo el coeficiente promedio de fiabilidad fue de 93% Prueba realizada a 68 bebes donde la validez interna varía entre 49% y 67%. Prueba realizada a 472 niños nacidos entre 1996 y 2002 seguidos durante 6 años donde se han demostrado una sensibilidad y especificidad entre el 70-80% La prueba se realizó a niños de 4 a 5 años en Madrid pero no se especifican resultados de confiabilidad y validez. Se realizó la prueba a 45 niños entre 4 años 8 meses y los 5 años 7 meses donde no se especifican resultados de confiabilidad y validez. Sensibilidad 87%. Especificidad 95%. Se realizó la prueba a 238 preescolares españoles y mexicanos de 4 y 5 años, llegando a una sensibilidad de 70% y especificidad de 77,77% La muestra fue de 1914 niños de los cuales se demuestra que el coeficiente confiabilidad es de 96% Sensibilidad 98%. Especificidad 99%. Fuente: Elaboración propia de Dos años y medio a ocho años y medio. Material: 18 subtests forman parte de 5 dominios. Dura de 45 a 90 minutos el examen. Cero a 30 meses. Ampliada hasta los seis años. Material cada una de estas áreas se evalúa mediante 10 ítems. Dura de 25 a 30 minutos el examen. Cero a 42 meses. Como materiales se usaran test y elementos familiarizados que tiene al alcance el niño. Dura 45 minutos el examen. Tres a seis meses. Materiales Manual de normas de aplicación, corrección e interpretación. Dura de 20 a 30 minutos el examen. Cero a seis meses. Duración Libre 2 años y medio a 12 años y medio. Material un juego de tests para cada dominio de desarrollo evaluado. Dura 2 horas examen. 6 años y 11 meses a 16 años. Hoja de registro, cuadernillo de estímulo, 15 subtest, caja con cubos. Duración de 60 a 75 minutos. (Santana, Rojas, & Pacheco, 2006) (Ramos Martin, 2009) (Alvarez Gomez, 2009) (Buitrago Leon, 2008) (Gonzale s Rodrigue z, 2008) (Osorno Munguia & Celis Ocho, 2005) (Ramirez & Rosas, 2007) 40

56 Como se observa en la tabla, la Escala de inteligencia para niños de Wechsler es la mejor en comparación a los otros test de inteligencia por su confiabilidad de resultados con un 96%, una sensibilidad de 98% y especificidad de 99% también que es el único test que evalúa a niños de 6 a 16 años de edad, por este motivo se hace uso de este test Método de desarrollo de software El método empleado para la construcción de la aplicación es la metodología Mobile-D (Ver capítulo 2 sección 2.8) gracias a que es una metodología para el desarrollo ágil de software, donde el ciclo de desarrollo es corto y pensada para grupos pequeños de desarrollo (1 persona), el mismo contempla las siguientes etapas: a) Exploración b) Inicialización c) Producción d) Estabilización e) Prueba de sistema y arreglos Exploración El propósito de esta fase es la planificación y el establecimiento del proyecto, para llevar a cabo esta fase se requiere el establecimiento de stakeholder, delimitación de proyecto y establecimiento de proyecto. 1) Establecimiento de stakeholder: el objetivo de stakeholder es identificar y establecer diferentes grupos de actores necesarios en diferentes tareas a lo largo del proyecto. Los actores principales identificados se muestran en la tabla 8: Código Actor-1 Descripción Actor-2 Descripción Tabla 8: Establecimiento de actores Actores Experto Humano Juega un papel importante para el desarrollo del sistema experto. Paciente Es un usuario de la aplicación móvil quien podrá utilizar la herramienta como medio de evaluación. Fuente: Elaboración propia Y como grupo de desarrollo se identifica a: 41

57 El diseño y construcción de la aplicación móvil está dirigido por el autor de la presente tesis. 2) Delimitación de proyecto: el objetivo para la delimitación de proyecto es definir los requerimientos para la aplicación y la planificación del proyecto. a) Requerimientos: el objetivo de este punto es presentar de manera clara y organizada todas las necesidades planteadas para realizar el desarrollo de una aplicación móvil. Donde primeramente se hace la determinación de los requerimientos o necesidades de usuario para la aplicación y seguidamente se plantea los requisitos de rendimiento, desarrollo y atributos de la aplicación. Determinación de los requisitos de la aplicación móvil: para una correcta Requerimiento Requerimiento Funcional 1 Requerimiento Funcional 2 Requerimiento Funcional 3 Requerimiento Funcional 4 Requerimiento Funcional 5 Requerimiento Funcional 6 identificación de los requerimientos que debe contener la aplicación móvil, se utiliza la técnica de entrevista dirigida a la Psicóloga Karina Flores Molina encargada de la estandarización WISC boliviana, de donde se toma en consideración los requerimientos funcionales que ayudan a dar cumplimiento a los requerimientos de la aplicación móvil que se muestra en la tabla 9. Tabla 9: Requerimientos Funcionales de la Aplicación Móvil Requerimientos Funcionales Descripción La aplicación debe permitir al usuario registrar y almacenar en la base de datos los siguientes datos: Nombre Completo Fecha de Nacimiento (Día / Mes / Año) La aplicación debe calcular la edad exacta del paciente para iniciar el test de coeficiente intelectual según su edad La aplicación deberá tener un tutor (audio/video) que explique las reglas para cada subtest Al iniciar el test, la aplicación debe seguir las reglas propuestas para cada subtest y el orden de administración Al finalizar el test, la aplicación debe hacer el cálculo interno para hallar el coeficiente intelectual Al obtener el coeficiente intelectual la aplicación debe generar ejercicios para su estimulación cognitiva Fuente: Elaboración propia Requisitos de rendimiento Tiempo de respuesta: el sistema debe responder a las solicitudes internas en menos de 5 segundos. Almacenamiento: el sistema necesita al menos 100MB de memoria interna disponible para almacenamiento de la información. 42

58 Restricciones de desarrollo de la aplicación Lenguaje de programación: los lenguajes de programación a que se utiliza son JAVA, SQL y XML. Proceso de software: la metodología Mobile-D, es utilizada como proceso de software. Lenguaje de Modelado: el lenguaje de modelado a utilizar es UML. Atributos de la aplicación: se tomaran en cuenta los siguientes atributos para hacer que la aplicación sea segura, mantenible, portable y usable. Seguridad: la aplicación debe tener la previsión del guardar el progreso por cualquier motivo de cierre inesperado. Mantenibilidad: el código fuente de la aplicación debe seguir las buenas prácticas de la codificación. Portabilidad: la aplicación debe ser fácilmente instalable por los usuarios en equipos móviles con la versión del sistema operativo Android 4.0 o superiores. Usabilidad: se toma en cuenta las siguientes cualidades para permitir a los usuarios alcanzar objetivos específicos con efectividad, eficiencia y satisfacción. - Interfaz: el sistema debe proporcionar una interfaz de comunicación con el usuario sencillo, intuitivo y comprensible (listas desplegables, botones además mensajes de error, advertencia, confirmación y de ayuda cuando sea necesario). - Visualización: el sistema debe estar conformado por un esquema de colores que permiten una mejor visualización cuando se encuentra en espacios abiertos. b) Planificación de proyecto: para la planificación del proyecto se toma en cuenta las fases de exploración, inicialización, productización, estabilización y pruebas para este punto se elabora el Diagrama de Gantt para el desarrollo del prototipo, ver con más detalle en la Figura 7. 43

59 Figura 7: Diagrama de Gantt para el desarrollo del prototipo Fuente: Elaboración propia 44

60 3) Establecimiento de proyecto: es una etapa para acordar los temas ambientales del proyecto (físico y técnico), así como el personal necesario en el desarrollo de software (desarrolladores y apoyo). Además, las cuestiones de proceso se definen en esta etapa. a) Selección de Entorno: es primordial la adquisición de un Smartphone con sistema operativo android para realizar las pruebas y además contar con un computador con la capacidad de instalar las herramientas de desarrollo. b) Proceso de desarrollo: para el proceso de desarrollo usando el metodológico Mobile-D se muestra en la figura 8. Figura 8: Proceso de desarrollo aplicando metodología Mobile-D Fuente: Elaboración propia 45

61 Arquitectura de la aplicación: la arquitectura sobre la cual tiene base la aplicación móvil se la muestra en la figura 9, debido a que se necesita el registro del usuario por la importancia de los datos para la aplicación del test quien interactúa con el motor de inferencia para llevar a cabo el proceso de cálculo de CIT y estimulación cognitiva. Figura 9: Arquitectura de la aplicación Fuente: Elaboración propia 46

62 Fase de inicialización Para completar esta fase (Ver capitulo 2) se hace énfasis en la generación de diagramas de caso de uso, diagrama de secuencias, diagrama de actividades y modelo e/r de base datos, se divide en dos partes una para el diseño de la aplicación y otra que es el diseño del prototipo del sistema experto. A continuación se presentan los diagramas que se generaron durante esta etapa Diseño del sistema experto Para la realización de este punto se usó los diagramas que nos facilita UML (ver Capitulo 2 Sección 2.9) 1) Caso de uso para el sistema experto: en este diagrama se muestra el papel que juega el sistema experto en base a la disponibilidad del experto humano y las peticiones del usuario, ver figura 10. Figura 10: Caso de uso para el sistema experto Fuente: Modificado (Booch, Rumbaugh, & Jacobson, 1999) 47

63 2) Diagrama de clases del sistema experto: para este caso se parte del establecimiento de los casos de uso para el sistema experto como se ve en la figura 11. Figura 11: Diagrama de clases del sistema experto Fuente: Modificado de (Booch, Rumbaugh, & Jacobson, 1999) 3) Diagrama de secuencia Sistema Experto: para este caso se toma en cuenta la secuencia en acción de los objetos del sistema experto con interacción a las peticiones de la interfaz de usuario, ver figura 12. Figura 12: Diagrama de secuencia Sistema Experto Fuente: Modificado de (Booch, Rumbaugh, & Jacobson, 1999) 48

64 Diseño del prototipo de la interfaz grafica 1) Diagramas de caso de uso: para la interacción usuario sistema: el siguiente diagrama de caso de uso, explica de manera detallada la interacción entre el usuario y el sistema, tomando como único actor al paciente, como se ve en la figura 13. Figura 13: Diagrama de caso de uso usuario-sistema Fuente: Elaboración propia 49

65 De acuerdo al diagrama anterior se abstrae casos de uso expandidos donde se hace una explicación más específica, como se observa de la tabla 10 a la 21. Tabla 10: Caso de uso registro de datos personales Nombre de Caso de Uso: Registro de datos personales Actores: Paciente Funciones: Eventos de Actor Eventos de sistema 1. El paciente ingresa al sistema 3. El paciente llena el formulario con los datos solicitados 5. El paciente presiona el botón COMENZAR 2. El sistema despliega la pantalla de registro donde pide como datos -Nombre -Apellido -Sexo -Contraseña -Confirmar Contraseña -Fecha de Nacimiento 4. El sistema al detectar el llenado de la fecha de nacimiento genera automáticamente la edad en año, mes y día. Desde los datos de fecha de administración y fecha de nacimiento. Y lo visualiza en los campos del formulario 6. El sistema verifica que los datos hayan sido llenados correctamente y procede a almacenar en la base de datos Tipo: Primario Fuente: Elaboración propia Tabla 11: Caso de uso Ingreso de cuenta existente Nombre de Caso de Uso: Ingreso a cuenta existente Actores: Paciente Funciones: Eventos de Actor Eventos de sistema 1. El paciente ingresa al sistema 3. El paciente selecciona su nombre 5. El paciente ingresa la contraseña y accede al estado de su cuenta (continuación de subtest o resultado final de CI) 2. El sistema despliega la pantalla de registro que para este caso existe una barra lateral izquierda que se despliega dónde está la lista de todos los pacientes mostrando la información de nombre, apellido y fecha de nacimiento. 4. El sistema busca y carga los datos del paciente donde para el ingreso a su cuenta le pide la contraseña 6. el sistema muestra la pantalla con los datos del paciente -nombre -apellido -fecha nacimiento -fecha de administración -estado del coeficiente intelectual Tipo: Primario Fuente: Elaboración propia 50

66 Tabla 12: Caso de uso retención de dígitos Nombre de Caso de Uso: Subtest Retención de dígitos Actores: Paciente Funciones: Eventos de Actor Eventos de sistema 1. El paciente luego del registro inicia a resolver el primer subtest que es el de 2. El sistema le muestra un Dialog de instrucciones donde retención de dígitos le obliga a escuchar la 3. El paciente presiona el botón play para instrucción para poder escuchar las instrucciones 5. El paciente presiona el botón Iniciar para comenzar a resolver el ítem 1 comenzar a la resolución del primer ítem 4. Al finalizar el audio de instrucciones el sistema devuelve el botón de iniciar subtest 6. El sistema oculta las instrucciones y despliega el primer ítem del subtest que consiste en un botón donde al presionarlo emite el sonido de los numero que el paciente al terminar el audio tiene que digitar en el mismo orden y si la respuesta es correcta acumula 1 punto Tipo: Primario Fuente: Elaboración propia Tabla 13: Caso de uso subtest conceptos Nombre de Caso de Uso: Subtest Conceptos Actores: Paciente Funciones: Eventos de Actor Eventos de sistema 1. El paciente accede al subtest luego de resolver el subtest retención de dígitos 2. El sistema le muestra un Dialog de instrucciones donde 3. El paciente presiona el botón play para le obliga a escuchar la escuchar las instrucciones instrucción para poder 5. El paciente presiona el botón Iniciar para comenzar a resolver el ítem 1 comenzar a la resolución del primer ítem 4. Al finalizar el audio de instrucciones el sistema devuelve el botón de iniciar subtest 6. El sistema oculta las instrucciones y despliega el primer ítem del subtest que consiste en presentar un serie de imágenes divididas en dos grupos en donde el paciente tiene que elegir una de un grupo 1 que tenga en común con otra del grupo 2 y si la respuesta es correcta acumula 1 punto Tipo: Primario Fuente: Elaboración propia 51

67 Tabla 14: Caso de uso subtest claves A y B Nombre de Caso de Uso: Subtest Claves A y B Actores: Paciente Funciones: Eventos de Actor Eventos de sistema 1. El paciente accede al subtest luego de resolver el subtest Conceptos. 3. El paciente presiona el botón play para escuchar las instrucciones. 5. El paciente presiona el botón Iniciar para comenzar a resolver el ítem 1. Tipo: Primario Fuente: Elaboración propia 2. El sistema le muestra un Dialog de instrucciones donde le obliga a escuchar la instrucción para poder comenzar a la resolución del primer ítem. 4. Al finalizar el audio de instrucciones el sistema devuelve el botón de iniciar subtest. 6. El sistema oculta las instrucciones y despliega el primer ítem del subtest que consiste en arrastra símbolos sobre las figuras como los ejemplos presentado para este subtest se tienen solo 120 segundos de los cuales solo se cuentan las respuestas correctas realizada en este tiempo. Los subtest claves A y B son similares solo se diferencia en la dificultad. Tabla 15: Caso de uso subtest letras y números Nombre de Caso de Uso: Subtest Letras y Números Actores: Paciente Funciones: Eventos de Actor Eventos de sistema 1. El paciente accede al subtest luego de resolver el subtest Conceptos. 3. El paciente presiona el botón play para escuchar las instrucciones. 5. El paciente presiona el botón Iniciar para comenzar a resolver el ítem 1. Tipo: Primario Fuente: Elaboración propia Tabla 16: Caso de uso subtest matrices 2. El sistema le muestra un Dialog de instrucciones donde le obliga a escuchar la instrucción para poder comenzar a la resolución del primer ítem. 4. Al finalizar el audio de instrucciones el sistema devuelve el botón de iniciar subtest. 6. El sistema oculta las instrucciones y despliega el primer ítem del subtest que consiste en un botón donde al presionarlo emite el sonido de los numero que el paciente al terminar el audio tiene que digitar primero los números en orden ascendente luego las letras en el orden del abecedario y si la respuesta es correcta acumula 1 punto. 52

68 Nombre de Caso de Uso: Subtest Matrices Actores: Paciente Funciones: Eventos de Actor Eventos de sistema 1. El paciente accede al subtest luego de resolver el subtest Conceptos. 2. El sistema le muestra un Dialog de instrucciones donde le obliga a escuchar la instrucción 3. El paciente presiona el botón para poder comenzar a la play para escuchar las resolución del primer ítem. instrucciones. 5. El paciente presiona el botón Iniciar para comenzar a resolver el 4. Al finalizar el audio de instrucciones el sistema devuelve el botón de iniciar subtest. ítem El sistema oculta las instrucciones y despliega el primer ítem del subtest que consiste en mostrar un modelo de imágenes en la cual le falta una entonces el paciente debe elegir una de un grupo que se le presenta seguidamente arrastrarla a la imagen que falta en el modelo presentado y si la respuesta es correcta acumula 1 punto. Tipo: Primario Fuente: Elaboración propia Tabla 17: Caso de uso Subtest Búsqueda de símbolos Nombre de Caso de Uso: Subtest Búsqueda de símbolos Actores: Paciente Funciones: Eventos de Actor Eventos de sistema 1. El paciente accede al subtest 2. El sistema le muestra un luego de resolver el subtest Dialog de instrucciones donde Conceptos. le obliga a escuchar la 3. El paciente presiona el botón play instrucción para poder para escuchar las instrucciones. 5. El paciente presiona el botón Iniciar para comenzar a resolver el comenzar a la resolución del primer ítem. 4. Al finalizar el audio de ítem 1. instrucciones el sistema devuelve el botón de iniciar subtest. 6. El sistema oculta las instrucciones y despliega el primer ítem del subtest que consiste en buscar símbolos presentados en un grupo de donde el paciente debe marcar sí o no existen el símbolo para este subtest se tienen solo 120 segundos de los cuales solo se cuentan las respuestas correctas realizada en este tiempo. Tipo: Primario Fuente: Elaboración propia 53

69 Tabla 18: Caso de uso subtest aritmética Nombre de Caso de Uso: Subtest Aritmética Actores: Paciente Funciones: Eventos de Actor Eventos de sistema 1. El paciente accede al subtest luego de resolver el subtest Conceptos 2. El sistema le muestra un Dialog de instrucciones donde le obliga a escuchar la instrucción 3. EL paciente presiona el botón para poder comenzar a la play para escuchar las resolución del primer ítem instrucciones 5. El paciente presiona el botón Iniciar para comenzar a resolver el 4. Al finalizar el audio de instrucciones el sistema devuelve el botón de iniciar subtest ítem 1 6. El sistema oculta las instrucciones y despliega el primer ítem del subtest que consiste en mostrar al paciente una serie de preguntas aritméticas y el paciente tiene que responderla con los botones numéricos que se encuentra a un costado de la pantalla. Tipo: Primario Fuente: Elaboración propia Tabla 19: Caso de uso subtest animales Nombre de Caso de Uso: Subtest Animales Actores: Paciente Funciones: Eventos de Actor Eventos de sistema 1. El paciente accede al subtest 2. El sistema le muestra un luego de resolver el subtest Dialog de instrucciones donde Conceptos le obliga a escuchar la 3. El paciente presiona el botón play instrucción para poder para escuchar las instrucciones 5. El paciente presiona el botón Iniciar para comenzar a resolver el comenzar a la resolución del primer ítem 4. Al finalizar el audio de ítem 1 instrucciones el sistema devuelve el botón de iniciar subtest 6. El sistema oculta las instrucciones y despliega el primer ítem del subtest que consiste en mostrar una variedad de imágenes donde el paciente debe elegir a todas las imágenes de animales que se presentan a lo largo del grupo de imágenes propuesto por el subtest animales en un tiempo de 80 segundos y si la respuesta es correcta acumula 1 punto Tipo: Primario Fuente: Elaboración propia 54

70 Tabla 20: Caso de uso Subtest Semejanzas Nombre de Caso de Uso: Subtest Semejanzas Actores: Paciente Funciones: Eventos de Actor Eventos de sistema 1. El paciente accede al subtest luego de resolver el subtest Conceptos 3. El paciente presiona el botón 2 El sistema le muestra un Dialog de instrucciones donde le obliga a escuchar la instrucción para poder comenzar a la resolución del play para escuchar las primer ítem instrucciones 4. El finalizar el audio de 5. El paciente presiona el botón Iniciar para comenzar a resolver instrucciones el sistema devuelve el botón de iniciar subtest el ítem 1 6. El sistema oculta las instrucciones y despliega el primer ítem del subtest que consiste en realizar una pregunta al paciente del formato En que se parece a y b? donde el paciente tiene que elegir la respuesta que más le convenga de las 10 opciones que se le presenta. Tipo: Primario Fuente: Elaboración propia Tabla 21: Caso de uso subtest semejanzas Nombre de Caso de Uso: Subtest Semejanzas Actores: Paciente Funciones: Eventos de Actor Eventos de sistema 1. El paciente accede al subtest luego de resolver el subtest Conceptos 3. El paciente presiona el botón 2. El sistema le muestra un Dialog de instrucciones donde le obliga a escuchar la instrucción para poder comenzar a la resolución del play para escuchar las primer ítem instrucciones 4. Al finalizar el audio de 5. El paciente presiona el botón Iniciar para comenzar a resolver instrucciones el sistema devuelve el botón de iniciar subtest el ítem 1 6. El sistema oculta las instrucciones y despliega el primer ítem del subtest que consiste en realizar una pregunta al paciente del formato En que se parece a y b? donde el paciente tiene que elegir la respuesta que más le convenga de las 10 opciones que se le presenta. Tipo: Primario Fuente: Elaboración propia 2) Diagrama de Secuencia usuario-sistema: en el siguiente diagrama se muestra la secuencia que sigue el usuario con los distintos objetos del sistema, como se observa en la figura

71 Figura 14: Diagrama de secuencia usuario-sistema Fuente: Elaboración propia 56

72 3) Diagrama de Actividades: el siguiente diagrama nos muestra el comportamiento de la aplicación en distintos estados en referencia al usuario y al sistema como se observa en la figura 15. Figura 15: Diagrama de actividades Fuente: Elaboración propia 4) Diagrama de clases: el siguiente diagrama nos muestra la jerarquía de clases implementadas para la elaboración de la aplicación. Ver figura

73 Figura 16: Diagrama de clases Fuente: Elaboración propia 58

74 5) Diagrama E/R: para representar de mejor manera la estructura de base de datos se lo hace en la siguiente figura de diagrama entidad-relación como se ve en la figura 17. (N:M) _idsubtes1 ItemSubtest1 tiempolimite (N:M) _idsubtes2 ItemSubtest2 item1 (1:N) item2 ItemSubtest3 _idsubtes3 respuesta imax (N:M) ItemSubtest4 _idsubtes4 respuesta _idsubtes5 _ida23456 puntiocompuesto nivelconfianza Tabla A23456 escala Percentil _ida23456 (N:M) imin _id (N:1) (N:1) (1:N) ItemSubtest5 ItemSubtest6 ItemSubtest7 tmin tmax Puntaje _idsubtes6 pregunta _idsubtes7 _id Nombre FechaNac Sexo PACIENTE (N:M) (N:M) ItemSubtest8 ItemSubtest9 respuesta _idsubtes8 respuesta _idsubtes9 respuesta aniomin mesmin _ida1 Tabla A1 (M:N) (1:1) ItemSubtest10 _idsubtes10 naciertos tiempo aniomax mesmax _id _ida1 subtest puntoescalar puntototal (N:M) (1:1) ItemSubtest11 _idsubtes11 respuesta _idsubtes12 ItemSubtest12 tmin tmax (N:M) _idsubtes13 ItemSubtest13 pregunta (N:1) ItemSubtest14 _idsubtes14 pregunta (N:M) Figura 17: Modelo entidad-relación de la Base de datos Fuente: Elaboración propia ItemSubtest15 _idsubtes15 respuesta 59

75 Fase de productización En esta fase (Ver capitulo 2) se pretende implementar todas las funcionalidades de la aplicación, primeramente se realiza la selección de herramientas para el uso del desarrollo de la aplicación, seguidamente se presenta el desarrollo de sistema experto y luego se hace énfasis en el diseño de la interfaz gráfica de la aplicación final. 1) Selección de Herramientas: en este punto se realizara un análisis y descripción de las herramientas seleccionadas para la elaboración de la aplicación. Sistema operativo móvil: es necesario encontrar un sistema operativo (ver Capitulo 2 sección 2.6) que garantice la integridad de los datos ya que se trabajan con datos sensibles, y finalmente que presente una vasta oferta de productos puesto que se necesita elegir un equipo adecuado para el campo abierto. A continuación se muestra una breve descripción de algunos de los sistemas operativos móviles más relevantes de la actualidad. Análisis de costo: para elegir la plataforma en la cual se desarrollara la aplicación, se toma como referencia el sistema operativo más popular en los últimos años como se puede ver en la figura 18. Figura 18: Análisis comparativo de venta por sistema operativo Fuente: (IDC Analize the Future, 2015) 60

76 Como se observa el sistema operativo android encabeza las ventas por varios años con un porcentaje significativamente mayor a los demás sistemas operativos, por esta razón es que se elige Android como sistema operativo móvil para el desarrollo de la aplicación, ahora para elegir la versión a utilizar de android se realiza un análisis de versiones más utilizadas por los usuarios, ver Figura 19. Figura 19: Datos hasta el 5 de octubre de 2015 del uso de S.O. Android Fuente: (Android, 2015) Se determina que la versión mínima para desarrollo es la (Ice Cream), porque al seleccionar esta versión se afirma que se trabaja con un 96% de los usuarios con dispositivos android, ya que las aplicación será compatible desde esta versión elegida y superiores. Android Studio: se selección esta herramienta por las razones de que es el IDE oficial actual de desarrollo de android que tiene varios complementos para el desarrollo y además que en la página oficial de Android developer.android.com salió en anuncio de que El apoyo a las herramientas de desarrollo para Android (ADT) en Eclipse está terminando, por nuestro anuncio. Usted debe migrar los proyectos de desarrollo de 61

77 aplicaciones para Android Estudio (ver Capitulo 2 sección 2.7) tan pronto como sea posible. (Android, 2015) Material Design: es una guía integral para el diseño visual, de movimientos y de interacción en distintas plataformas y dispositivos. Android ahora es compatible con las aplicaciones de Material Design que usa los nuevos componentes y funcionalidades disponibles en Android 5.0 (nivel de API 21) y versiones posteriores. En Android, se proporcionan los siguientes elementos que le permite crear aplicaciones en Material Design: un tema nuevo, nuevos widgets para vistas complejas, nuevas API (interfaces de programación de aplicaciones) para sombras y animaciones personalizadas ver figura 20. Figura 20: Aplicación con material design Fuente: (Material Design, 2015) Lumenvox: Empezando con la versión 11.0, la tecnología de Texto-a-Voz está disponible y ofrece la voz más natural y realística en el mercado. Ofrecemos voces masculinas y femeninas en los siguientes idiomas: 62

78 Alemán Estándar Castellano Danesas Español Latino Americano Español Norte Americano Francés Canadiense Francés Europeo Galés Holandés Inglés Americano Inglés Australiano Inglés Británico Islandés Italiano Noruego Polaco Portugués de Brasil Portugués Europeo Rumano Ruso Sueco Turco El Servidor TTS lleva acabo la síntesis de Texto-a-Voz, transformando texto escrito a voz hablada. Esta tecnología permite que cualquier computadora o aplicación IVR transmita información a un usuario por medios precisos y accesibles. El servidor TTS le ayudara a activar su plataforma telefónica o aplicación de software con la habilidad de proyectar voz. Photoshop: la mejor aplicación de edición de imágenes y diseño constituye la base de casi todos los proyectos creativos. Trabaja con ordenadores de sobremesa y dispositivos móviles para crear y mejorar fotografías, diseños (incluidos sitios web y aplicaciones para dispositivos móviles), ilustraciones en 3D, vídeos y otros. Dia: es una aplicación para la creación de diagramas técnicos. Su interfaz y funciones se modelan libremente después del programa de Windows Visio. Características del Dia incluyen la impresión de varias páginas, la exportación a muchos formatos (EPS, SVG, CGM y PNG) y la capacidad de utilizar formas personalizadas creadas por el usuario descripciones XML como simples. Dia es útil para dibujar diagramas UML, mapas de la red, y diagramas de flujo Diseño de los componentes del sistema experto Para el desarrollo del prototipo de sistema experto (Ver 2.5. capítulo 2) se toman en cuenta la base de conocimiento que contiene las reglas para los procesos de inferencia y la base de hechos que contiene lo datos complementarios para el proceso de evaluación y ejercicios de estimulación cognitiva. 63

79 1) Base de conocimiento: la base de conocimiento contiene las variables y el conjunto de reglas que definen el problema. Por regla se entiende una proposición lógica que relaciona dos o más objetos e incluye dos partes, la premisa y la conclusión. Cada una de estas partes consiste en una expresión lógica con una o más afirmaciones objetovalor conectadas mediante los operadores lógicos AND, OR, o NOT. Una regla se escribe normalmente como: If premisa, then conclusión La base de conocimiento para el sistema experto de Aplicación test WISC y estimulación cognitiva siguiendo el formalismo de presentación del conocimiento conocido como reglas de producción y de acuerdo a la estructura jerárquica presentada en el Anexo 7, donde se detalla las reglas de producción para: La evaluación del subtest Construcción de Cubos La evaluación del subtest Semejanzas La evaluación del subtest Retención de dígitos La evaluación del subtest Conceptos La evaluación del subtest Claves La evaluación del subtest Vocabulario La evaluación del subtest Letras y Números La evaluación del subtest Matrices La evaluación del subtest Comprensión La evaluación del subtest Búsqueda de Símbolos La evaluación del subtest Completamiento de figuras La evaluación del subtest Animales La evaluación del subtest Información 64

80 La evaluación del subtest Aritmética La evaluación del subtest Adivinanzas La conversión de puntuaciones directas en escalares El cálculo de puntuación de la Comprensión Verbal Escalar El cálculo de puntuación de la Razonamiento Perceptivo Escalar El cálculo de puntuación de la Memoria Operativa Escalar El cálculo de puntuación de la Velocidad de Procesamiento Escalar El cálculo de puntuación de la Coeficiente Intelectual Total Escalar La conversión de puntuaciones escalares a puntuaciones compuestas La interpretación de resultado del Coeficiente Intelectual Total (CIT) 2) Base de hechos: para la construcción de la base de hechos se toma en cuenta los resultados correctos para cada subtest que se mostrara en el Anexo 8 también es de suma importancia que la base de hechos almacene las tablas para el proceso de calificación y cálculo del coeficiente intelectual Ver Anexo 2, 3. 3) Motor de inferencia: usa tanto los datos como el conocimiento, para obtener nuevas conclusiones o hechos. Por ejemplo, si la premisa de una regla es cierta, entonces la conclusión de la regla debe ser también cierta. Para obtener conclusiones, los expertos utilizan diferentes tipos de reglas y estrategias de inferencia y control. Dentro de las reglas de inferencia tenemos: Modus Ponens y Modus Tollen. Modus Ponens es quizás la regla de inferencia más comúnmente utilizada. Se utiliza para obtener conclusiones simples. En ella, se examina la premisa de la regla, y si es cierta, la conclusión pasa a formar parte del conocimiento. 65

81 Supóngase que se tiene la regla: Si SRetencionDigitosItem6a es es cierto, entonces puntosrd incrementa en 1 es cierto De los Hechos sabemos que: SRetencionDigitosItem6a es es cierto Por lo tanto se concluye que puntosrd incrementa en 1 es cierto En otro caso se muestra que: Supóngase que se tiene la regla: Si SMatricesItem23 = R5 es cierto, entonces puntosm incrementa en 1 es cierto De los Hechos sabemos que: puntoscit es 90 es cierto Por lo tanto se concluye que puntosm incrementa en 1 es cierto Modus Tollens se utiliza también para obtener conclusiones simples. En este caso se examina la conclusión y si es falsa, se concluye que la premisa también es falsa. Por ejemplo. Supóngase que se tiene la regla: SRetencionDigitosItem6a es es cierto, entonces puntosrd incrementa en 1 es cierto De los Hechos sabemos que: puntosrd incrementa en 1 es falso Por lo tanto se concluye que SRetencionDigitosItem6a es es falso El rendimiento del motor de inferencia depende del conjunto de reglas en su base de conocimiento, hay situaciones en las que el motor de inferencia puede concluir utilizando un conjunto de reglas, pero no puede utilizando otro. 66

82 Diseño de la interfaz gráfica del usuario Para el diseño de la interfaz se hace énfasis en los algoritmos en los que se tuvo más dificultad para la realización de los subtest. Para el subtest Claves A, B y Matrices se usó código nativo sin uso de librerías para que mediante el touch del dispositivo puedas arrastra la imagen y remplazarla por otra donde la sueltes como se ve en la figura 21, que en el primer paso muestra como poder elegir y presionar la imagen que desea, en el paso 2 muestra que manteniendo presionado arrastra la imagen al lugar donde lo quiere remplazar, en el paso 3 muestra la imagen remplazada este procedimiento se realiza en cualquier momento es decir si se remplazó la imagen puedes escoger otra para volver a realizar los paso ya mencionados. Figura 21: Arrastrar y soltar imagen Fuente: Elaboración propia 67

83 En las siguientes figuras 22 y 23 se ve el código de los dos métodos más importantes para la acción de arrastrar y soltar imagen. Figura 22: Método detecta la imagen que estas arrastrando Fuente: Elaboración propia Figura 23: Método que detecta la posición en donde se soltó la imagen Fuente: Elaboración propia 68

84 El código completo se lo ve en Anexo 6. Como se hizo uso de Material Design a continuación se muestra como es la obtención de los diferentes efectos y animación mostrando el código de implementación en los layout. EditText como se observa en la figura los edittext tienen el efecto de que cuando quieres llenar el campo el hint disminuye y se eleva a la parte superior del EditText como se ven en la figura 24. Figura 24: EditText con material design Fuente: Elaboración propia Se hace uso de código dentro del layout como se ve en la figura 25. Figura 25: Creación de EditText con Material Design Fuente: Elaboración propia Añadir el efecto de gota de agua al presionar los botones o Ripple effect, ver figura 26. Figura 26: Efecto de gota de agua Material Design Fuente: Elaboración propia 69

85 Se caracteriza por dar un efecto al presionar como su nombre lo dice gota de agua, a continuación se mostrara en código como se hace llamado del efecto aclarando también que colocas lo que desees dentro de la etiqueta para que tenga este efecto ver figura 27. Figura 27: Creación de la etiqueta RipleView Fuente: Elaboración propia Agregar el botón flotante como se ve en la figura 28. Figura 28: Botón flotante con material design Fuente: Elaboración propia Este botón se caracteriza por estar sobre cualquier objeto es decir puedes hacerlo aparecer sobre lo que te convenga y no modifica nada de tu diseño, para el diseño de este botón se utilizó el siguiente código ver figura 29. Figura 29: Código xml de botón flotante Fuente: Elaboración propia 70

86 A continuación se hace descripción de las pantallas realizadas para la aplicación que desde ahora se denomina WISC-CI. En esta sección se presenta el diseño de la aplicación, donde se realizara una descripción para cada interfaz que constituye la aplicación WISC - CI. Interfaz principal: es la pantalla principal en donde se visualiza la pantalla de inicio de aplicación (Ver figura 30) se tomó en cuenta resaltar el nombre de la aplicación, el autor y una animación de cargar para la aplicación; la pantalla de registro (Ver figura 31) que se le presentara al usuario donde se diseñó de acuerdo a los datos necesarios se puso dos EditText para el nombre y apellidos, también dos ChechBox para el sexo luego dos EditText para la contraseña y su confirmación y salidas de texto para la visualización de fecha de administración, fecha de nacimiento y la edad del paciente (año, mes, día). Figura 30: Pantalla de inicio Fuente: Elaboración propia Figura 31: Pantalla de formulario de registro Fuente: Elaboración propia 71

87 Se diseñó un Dialog de selección de fecha para la selección de la fecha de nacimiento donde en la parte superior se puso la el día seguidamente mes y el año, ver figura 32. Y en la figura 33 se muestra el registro con datos llenos. Aclarando que si faltase alguno de estos datos no se podrá proceder a la evaluación se hizo la validación de que el botón COMENZAR no este habilitado este caso. Figura 32: Dialog para selección de Fecha Fuente: Elaboración propia Figura 33: Pantalla de registro con dato llenos Fuente: Elaboración propia Una vez registrado los datos se almacenan en una base de datos donde se realiza una lista en un costado del celular que también se le dio la opción de que aparezca mediante el click de un botón que se colocó en la esquina superior izquierda o la opción de que aparezca al deslizar desde el borde izquierdo de la pantalla al centro como se ve en la figura 34, también se diseñó un Dialog donde se puso un EditText y dos botones para el ingreso de contraseña ver figura 35. Se diseñó la pantalla de datos del paciente con varios TextView en los que se muestra los datos del paciente como se ve en la figura 36 y la pantalla de interpretación del coeficiente intelectual 72

88 donde se puso un TextView para mostrar el resultado y la imagen de la curva de interpretación de Wechsler como se ve en la figura 37. Figura 34: Pantalla de menú lateral del registro de pacientes Fuente: Elaboración propia Figura 35: Pantalla inicio de sesión solicitud de contraseña Fuente: Elaboración propia Figura 36: Pantalla de inicio de sesión Fuente: Elaboración propia Figura 37: Pantalla de resultado directo coeficiente intelectual Fuente: Elaboración propia 73

89 Interfaz subtest Retención de Dígitos: para esta interfaz se puso un botón con una gráfica de sonido para que al presionar reproduzca el sonido, una sección de botones con los números del 1 al 9 y una sección vacía donde al presionar un numero ese número se muestre en esta sección como se ve en las figuras 38 y 39. Figura 38: Pantalla subtest retención de dígitos inicial Fuente: Elaboración propia Figura 39: Pantalla subtest retención de dígitos final Fuente: Elaboración propia Interfaz subtest conceptos: esta interfaz se diseñó de acuerdo a la estructura del subtest abstrayendo las imágenes del mismo test WISC solo realizando un retoque sobre ellas para mejorar su resolución y se puso un View para mostrar la división entre grupos como se ve en las figuras 40 y 41. Figura 40: Pantalla subtest conceptos nivel 12 Fuente: Elaboración propia Figura 41: Pantalla subtest conceptos nivel 21 Fuente: Elaboración propia 74

90 Interfaz subtest Claves: para el diseño esta interfaz se colocó en la parte superior las imágenes de ejemplo del subtest, se realiza un sección para poner botones en la parte izquierda que tiene la función de poder arrastrar las imágenes de esos botones la parte central, el diseño también consta de un tiempo de 120 segundos, tomándose en cuenta que cuando se cumpla el tiempo esta interfaz finalice automáticamente, ver figuras 42 y 43. Figura 42: Pantalla subtest claves A muestra Fuente: Elaboración propia Figura 43: Pantalla subtest claves A llenado Fuente: Elaboración propia Las siguiente interfaces tienen el mismo diseño de las anteriores solo que el nivel dificultad aumenta para este caso se utilizó los números de 0 al 9 y símbolos que se diseñaron en base al subtest Claves, ver figuras 44 y 45. Figura 44: Pantalla subtest claves B Muestra Fuente: Elaboración propia Figura 45: Pantalla subtest claves B Inicio Fuente: Elaboración propia 75

91 Interfaz subtest Matrices: en esta interfaz el diseño es en base al subtest que muestra una estructura que se observa en las figuras 46 y 47, se aumentó las funcionalidades de poder arrastrar las imágenes que se muestran como ejemplos en la parte inferior hacia la imagen faltante que está en el modelo central para el efecto de tarjetas con sombra se hizo uso de material design con la opción de CardView. Figura 46: Pantalla subtest matrices nivel 1 Fuente: Elaboración propia Figura 47: Pantalla subtest matrices nivel 7 Fuente: Elaboración propia Interfaz subtest Letras y Números: esta interfaz es similar a la interfaz de Retención de Dígitos, la diferencia es que en esta interfaz se toma en cuenta las letras del abecedario y se realiza una adición de sección en la parte inferior donde se puso el abecedario en botones con un ScrollView ya que no se pudo hacer visible todo el abecedario en una sola pantalla ver figuras 52 y 53. Figura 48: Pantalla subtest letras y números inicio Fuente: Elaboración propia Figura 49: Pantalla subtest letras y números fin Fuente: Elaboración propia 76

92 Interfaz subtest animales: para el diseño de esta interfaz se hizo uso de imágenes abstraídas del Test WISC las cuales se retocaron con Photoshop para mejorar su resolución también se hizo uso de CardView para darle ese estilo de sombra y con un ScrollView se puso todas las imágenes o ítem porque en el subtest consta de más de 120 imágenes como se ve figuras 50 y 51. Figura 50: Pantalla subtest animales inicial Fuente: Elaboración propia Figura 51: Pantalla subtest animales seleccionado Fuente: Elaboración propia Interfaz subtest Búsqueda de Símbolos: en esta interfaz se dividió en tres partes una para mostrar dos imágenes, la siguiente se muestra 5 imágenes y la sección de dos botones con las opciones de si y no el cual debe ser presionado según la respuesta del paciente y se hizo como 70 filas de estas secciones colocándolas en un ScrollView como se ve en las figuras 52 y 53. Figura 52: Pantalla subtest búsqueda de símbolos Fuente: Elaboración propia Figura 53: Pantalla subtest búsqueda de símbolo marcado Fuente: Elaboración propia 77

93 Interfaz subtest Aritmética: para esta interfaz diseño tres secciones una para mostrar las preguntas en un TextView, otra sección donde se puso botones de 0 al 9 y dos botones una para borrar, para finalizar la respuesta, y la última sección donde se muestra el valor pulsado por la anterior sección como se ve en las figuras 54 y 55. Figura 54: Pantalla subtest aritmética nivel 1 Fuente: Elaboración propia Figura 55: Pantalla subtest aritmética nivel 4 Fuente: Elaboración propia Interfaz subtest Semejanzas: para esta interfaz se puso una sección donde se muestra la pregunta con imágenes de ejemplo y otra sección que se realiza con 10 botones en las que cada botón es una posible respuesta a la pregunta propuesta figuras 56 y 57. Figura 56: Pantalla subtest semejanzas nivel 9 Fuente: Elaboración propia Figura 57: Pantalla subtest semejanzas nivel 12 Fuente: Elaboración propia 78

94 Interfaces de ayuda o tutores: antes de cada subtest para indicar las reglas de resolución de cada subtest se puso un Dialog donde dependiendo del subtest explica las reglas mediante audio, video o una serie de imágenes para esto se puso un botón para poder reproducir el audio o un video como se ve en la figura 58, 59 y 60. Figura 58: Pantalla instrucciones subtest retención dígitos Fuente: Elaboración propia Figura 59: Pantalla instrucciones subtest conceptos Fuente: Elaboración propia Figura 60: Pantalla instrucciones subtest claves B Fuente: Elaboración propia 79

95 Fase de estabilización En esta fase se llevan a cabo las últimas acciones de integración para asegurar que el sistema completo funciona correctamente, también se termina esta fase haciendo una pequeña verificación y validación mediante encuestas (Ver Anexo 4) que se tomaron a 21 estudiantes de la UMSA y 39 personas participantes y organizadores de Startup Weekend El Alto abstrayendo resultados que se muestran en las figuras 61, 62 y 63, también se hizo una validación del sistema experto WISC-IC con la Mgr. Karina Flores quien luego de realizar las verificación nos entrega una carta de aval y conformidad de validación de la aplicación (Ver Anexo 9): Pregunta 1: Te ha gustado la aplicación? Figura 61: Resultado de las encuestas pregunta 1 Fuente: Elaboración propia Interpretación de resultados: como se ve en la figura 61 de las personas encuestadas el 93% manifiesta que le gustó mucho la aplicación, un 7% que le gusto más o menos dejando de lado a un 0% que no le gustó nada. 80

96 Pregunta 2: Qué te pareció el diseño de la aplicación? Figura 62: Resultados de la encuesta pregunta 2 Fuente: Elaboración propia Interpretación de resultados: como se ve en la figura 62 el 95% de las personas que utilizaron la aplicación manifiestan que la aplicación es simple y bonito frente a un 5% que vieron a la aplicación muy común. Demostrando así que la aplicación es de un buen diseño y colorido. Pregunta 3: Te pareció amigable la aplicación? Figura 63: Resultados de la encuesta pregunta 2 Fuente: Elaboración propia 81

97 Interpretación de resultados: como se ve en la figura 63 el 92% de las persona que utilizo la aplicación manifiesta que la aplicación es de fácil utilización, por lo que se a familiarizado de manera rápida con aplicación, mientras que un 8% afirmo que solo le falta algunos detalles. Demostrando así que la aplicación es intuitiva y de fácil utilización Fases de pruebas Esta fase tiene como meta la disponibilidad de una versión de la aplicación estable plenamente funcional. Las respectivas pruebas con los resultados se detallaran en el próximo capítulo de Resultados. 82

98 CAPITULO IV. PRUEBAS Y ANALISIS DE RESULTADOS DEL SISTEMA Resumen En este capítulo, se realiza la prueba de hipótesis mediante la técnica de intervalos de confianza. Se plantean casos de prueba los cuales se someten a la validación por el experto humano en la evaluación y cálculo de coeficiente intelectual Mgr. Karina Flores Molina Evaluación Esta etapa consisten en un periodo de pruebas, donde realizamos una comparación del resultado obtenido por la aplicación propuesta WISC-CI y los datos obtenidos por el test elaborado de manera manual que para este caso se realiza estas pruebas a la unidad educativa Mariscal José Ballivian a los estudiantes de 6to de primaria como se ve en las figuras 64, 65 y 66 (Ver Anexo 5). Figura 64: Prueba a niños con sistema experto - registro de paciente Fuente: Elaboración propia 83

99 Figura 65: Prueba a niños con sistema experto - subtest matrices Fuente: Elaboración propia Figura 66: Prueba a niño test manual - subtest animales Fuente: Elaboración propia 4.2. Comparación del proceso de evaluación manual con el proceso de evaluación WISC-CI En la tabla 22 se muestra una comparación luego de haber realizado la evaluación a 22 estudiantes donde se pudo observar la eficiencia de la aplicación tanto en el proceso de evaluación como en la respuesta inmediata de resultados, que se detalla según los procesos realizados de la evaluación manual apoyado por el especialista y la evaluación de la aplicación. 84

100 Tabla 22: Comparación del proceso de evaluación manual y con la aplicación Proceso de evaluación Manual WISC-CI Registrar datos del paciente El especialista registra los datos del paciente manualmente (nombre, apellidos, sexo fecha de nacimiento, fecha de administración) almacenándolo una hoja de registro por paciente. Calculo de la edad del paciente obteniendo año, mes y día. Explicar reglas para cada subtest Subtest de Retención de dígitos y Subtest Letras Números Subtest de Conceptos Subtest Claves A, Subtest Claves B, Subtest Animales y Subtest Búsqueda de símbolos Subtest Matrices El especialista tiene que hacer el cálculo de la edad (año, mes y día) en una diferencia de la fecha de administración y la fecha de nacimiento siguiendo las reglas del WISC. El especialista explica las reglas del subtest antes de comenzar con el primer ítem. Para cada ítem anuncia los dígitos que el paciente tiene que nombrar en el mismo orden. El especialista anota los puntos por ítem para finalmente hacer una suma total. El especialista saca el cuadernillo de estímulos donde se encuentra los ítems para estos subtes. El paciente debe ver las imágenes y mencionar las que elige. El especialista anota los puntos por ítem para finalmente hacer una suma total. El especialista saca las hojas para la evaluación subtest. El paciente debe resolver y marcar con un lápiz las respuestas que elija. El especialista debe controlar con un cronometro y anunciar el final cuando pase lo 120 seg. Al finalizar el especialista debe revisar uno por uno las respuestas cuidadosamente para anotar el resultado final. El especialista saca el cuadernillo de estímulos buscando la sección que corresponde. El paciente debe ver las imágenes y mencionar las que elige. El paciente se registra con (nombre, apellidos, sexo fecha de nacimiento) almacenándolo una Base de datos. La aplicación hace un cálculo de la edad automáticamente siguiendo las reglas del WISC. La aplicación inicia un tutorial donde explica las reglas antes de iniciar con el primer ítem donde tiene la opción de volver a escuchar. La aplicación anuncia los dígitos cuando el paciente esté preparado presionando un botón. La aplicación almacena los resultados por ítem y al finalizar almacena en la base de datos el resultado de la suma total. La aplicación inicia los ítems directamente después de haber escuchado lar reglas. El paciente debe elegir sus respuestas presionando sobre ellas. La aplicación almacena los resultados por ítem y al finalizar almacena en la base de datos el resultado de la suma total. La aplicación inicia directamente el subtest. El paciente debe llenar el subtest arrastrando la respuesta donde corresponde. La aplicación controla el tiempo internamente finalizando en 120 seg. y a medida del llenado del subtest por el paciente almacena en la base de datos y calcula el resultado final del subtest. La aplicación inicia directamente el subtest con el ítem que corresponde. El paciente debe llenar el subtest arrastrando la respuesta donde corresponde. 85

101 Calculo de puntuación escalares de cada subtest Calculo de puntuaciones escalares de los índices de CV, VP, MO, RP y CIT. Calculo de puntuación compuesta de los ICV, IVP, IMO, IRP y CIT. Interpretación de resultados El especialista anota los puntos por ítem para finalmente hacer una suma total. El especialista hace un proceso de cálculo moroso (aproximadamente 1 hora) partiendo de las puntuaciones de cada subtest y según la edad del paciente realiza una intersección en la Tabla A1 (Ver Anexo 2) para cada subtest El especialista realiza el cálculo de la suma de las puntuaciones escalares de cada subtest, tomando en cuenta a que índice pertenece y realizando las suma cuidadosamente para evitar datos erróneos. El especialista hace un proceso de cálculo moroso (aproximadamente 30 minutos) partiendo de las puntuaciones de cada índice para realizar la interpretación según las tablas A2, A3, A4, A5 y A6 (Ver Anexo 3) para cada subtest El especialista debe realizar la interpretación luego de obtener la puntuación compuesta del CIT. Fuente:Elaboracion propia La aplicación almacena en la base de datos los resultados por ítem y al finalizar almacena en la base de datos el resultado de la suma total. La aplicación realiza este cálculo al finalizar el test con la ayuda de la base de conocimiento, base de hechos y motor de inferencia, minimizando el tiempo de este cálculo (aproximadamente 1 segundo). La aplicación realiza este cálculo inmediatamente luego de obtener las puntuaciones escalares de cada subtest con ayuda de la base de conocimiento, base de hechos y motor de inferencia para reconocer que subtest pertenece a cada índice. La aplicación realiza este cálculo luego de obtener las puntuaciones escalares de los índices con la ayuda de la base de conocimiento, base de hechos y motor de inferencia, minimizando el tiempo de este cálculo (aproximadamente menor a 1 segundo). La aplicación realiza la interpretación de acuerdo a la puntuación compuesta del CIT obtenido anteriormente con la ayuda de la base de conocimiento, base de hechos y motor de inferencia 4.3. Prueba de hipótesis con la prueba de medias de dos muestras Para la elaboración de las prueba de hipótesis con prueba de medias de dos muestras (ver Capitulo 2 sección 2.10), para lo cual se realiza la prueba manual de test WISC y la prueba con el sistema experto WISC-CI tomando en cuenta el tiempo de evaluación y calificación hasta la entrega de resultados en ambos casos, donde a continuación se muestra la comparación de resultados en tiempos finales realizados a pacientes de 12 años de edad como se ve en la Tabla 23. Tabla 23: Comparación de resultados 86

102 Test Manual Sistema Experto N de Caso Tiempo de Administración minutos Tiempo de administración minutos Fuente: Elaboración propia De acuerdo a las pruebas realizadas el sistema experto WISC CI cuyo resumen se muestra en la tabla 24 y 25, con un tamaño de muestra de 14 niños con el test WISC-CI y 14 con el test manual que realiza la prueba de hipótesis. Tabla 24: Resultado de las prueba del sistema experto N de casos Valoración del coeficiente intelectual X X i X (X i X ) PROMEDIO Fuente: Elaboración propia Tabla 25: Resultado de las pruebas de la evaluación manual 87

103 N de casos Valoración del coeficiente intelectual X X i X (X i X ) PROMEDIO Fuente: Elaboración propia Como n1=14 y n2=14 entonces n1+ n2 es menor a 30 se utiliza la variable aleatoria que tiene distribución t con n-1 grados de libertad. Donde: S 2 = 1 n 1 (X i X ) 2 S = 1 n 1 (X i X ) 2 ( ) Remplazando y calculando en la ecuación (*) se tiene: S 1 = S = S 1 = S = Entonces: n 1 = 14 88

104 n 2 = 14 x 1 = 87 x 2 = Donde: X 1 y X 2 es el tiempo de evaluación, calificación y entrega de resultados Paso 1: se tienen la hipótesis: Hipótesis alternativa H1 Se sostiene que el sistema experto mediante reglas de producción permite mejorar la evaluación y cálculo del coeficiente intelectual de la escala de inteligencia para Niños de Wechsler (WISC) y estimulación cognitiva. Hipótesis nula H0 Se sostiene que el sistema experto mediante reglas de producción NO permite mejorar la evaluación y cálculo del coeficiente intelectual de la escala de inteligencia para Niños de Wechsler (WISC) y estimulación cognitiva. H 0 : μ 1 = μ 2 El sistema experto WISC- CI no es mejor H 1 : μ 1 > μ 2 El sistema experto WISC-CI es mejor Pasó 2: definir la región crítica. (Ver figura 55) α = 0,05 (Trabajo de investigación) t (n1 +n 2 2;1 α) t ( ;1 0,05) = t (26;0,95) = 1,7656 Figura 67: Distribución t de student Fuente: Elaboración propia 89

105 Paso 3: calcular el estadístico manual (muestra). ( ) t prueba = (14 1) (14 1) t prueba = ( ) Paso 4: decisión. (Ver figura 56) Figura 68: Grafica de distribución t student con prueba manual Fuente: Elaboración propia t prueba pertenece a la región critica entonces se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa. Por lo tanto se concluye que la hipótesis alternativa es aceptada. Existe suficiente evidencia para demostrar que el sistema experto mediante reglas de producción permite realizar mejor la evaluación y cálculo del coeficiente intelectual de la escala de inteligencia para Niños de Wechsler (WISC) y estimulación cognitiva. 90

106 CAPITULO V. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 5.1. Conclusiones Finalmente para concluir con el presente trabajo de investigación, este capítulo está dedicado a mostrar los resultados, logros de este proceso de investigación. A continuación se detalla los resultados obtenidos en base a los objetivos planteados en la parte inicial de la investigación: Se organizó mediante un sistema experto, el conocimiento adquirido por el profesional experto en el área neuropsicológica, necesario para el proceso de evaluación y cálculo de coeficiente intelectual con la Escala de inteligencia para niños de Wechsler. Se realizó el análisis, diseño y desarrollo de un sistema basado en conocimiento que realiza la evaluación y cálculo en base a la edad del paciente. Se empleó reglas de producción para la representación del conocimiento, para que el sistema experto pueda tomar las decisiones del proceso de evaluación y calificación, de tal modo que pueda hacer un proceso rápido y eficiente. Se desarrolló el sistema experto en un entorno móvil para lograr que el sistema experto de la evaluación y cálculo del coeficiente intelectual esté disponible las 24 horas del día y se pueda acceder a él de manera gratuita con solo tener la aplicación en el dispositivo móvil Estado de cumplimiento de objetivos El objetivo Diseñar un sistema experto para mejorar el proceso de evaluación y cálculo del coeficiente intelectual total con la escala de inteligencia para Niños de Wechsler (WISC) y estimulación cognitiva en pacientes de 7 y 12 años de edad se cumple con el desarrollo de un prototipo en el cual se implementa el test WISC, mejora el proceso de evaluación y calculo al ser una aplicación enfocada a dispositivos móviles, se muestra con mejor detalle en todo el capítulo 4. 91

107 Con respecto a los objetivos específicos que coadyuvan en el logro del objetivo principal a continuación se realiza una descripción de cada una de ellas y se menciona en la forma que estos lograron su cumplimiento. El objetivo Describir la actividad del experto humano en los procesos de evaluación y calificación que utiliza con la Escala de Inteligencia para Niños de Wechsler IV en la obtención del coeficiente intelectual total, fue cumplido en el Capítulo 2, sección 2.3 donde se realiza la investigación de todo el proceso de evaluación por subtest y el cálculo del coeficiente intelectual. El objetivo Comparar el proceso evaluación y cálculo del coeficiente intelectual manual con proceso de evaluación y cálculo propuesto, se cumple en el capítulo 4, sección 4.3 donde se realiza la prueba de hipótesis partiendo de la comparación de resultados de la evaluación y calculo manual del test WISC contra la evaluación y calculo que realiza el sistema experto en la aplicación WISC-CI. El objetivo Analizar y diseñar un sistema experto constituido por la base de conocimiento, base de hechos y motor de inferencia basado en el conocimiento del experto humano, se cumple en el capítulo 3, sección y de la fase de inicialización. El objetivo Validar y verificar la aplicación del sistema experto que detecta el coeficiente intelectual total, se cumple en el capítulo 2, sección para este objetivo se realizaron encuestas a diferentes personas desde estudiantes de la UMSA carrera de informática y participantes, organizadores y mentores del concurso de Startup Weekend El Alto donde se obtuvo resultados favorables Estado de cumplimiento de hipótesis La hipótesis Se sostiene que el sistema experto mediante reglas de producción permite mejorar la evaluación y cálculo del coeficiente intelectual de la escala de inteligencia para Niños de Wechsler (WISC) y estimulación cognitiva, se ha demostrado con el 92

108 desarrollo del prototipo. En el capítulo 1 se menciona antecedentes sobre una gran parte de sistemas de detección de coeficiente intelectual y estimulación cognitiva excepto este Test WISC siendo uno de los más confiables con un 96%, también se menciona mediante una entrevista a la Mgr. Karina Flores quien fue la organizadora de llevar la estandarización del WISC el año 2014 en Bolivia, que el test aún se lo evalúa y califica manualmente, lo cual es muy moroso. Es por eso que se parte de la experiencia del experto humano para poder llevar a cabo el diseño del sistema experto para mejorar este proceso de evaluación y calificación, obteniendo evidencia suficiente para aceptar la hipótesis (Ver Capitulo 4) Recomendaciones Al haber demostrado la aceptabilidad de hipótesis del Sistema experto (Capito 4, sección 4.4), se recomienda la utilización del mismo por profesionales en el área de psicología como ser psicólogo, neuropsicólogo, psicólogo cognitivo. En la presente investigación no se le dio al sistema experto la capacidad de aprender de manera automática y adaptarse a nuevas reglas que puedan surgir en el transcurso de su utilización, para esto y para futuras investigaciones se plantea que utilizando otras áreas de inteligencia artificial se le pueda dar la capacidad de aprendizaje automático al sistema experto. Para el desarrollo de esta aplicación solo se tomó en cuenta 10 subtest, se recomienda aplicar los 5 subtest restantes para tener una evaluación más detallada del estado mental del paciente dividido por áreas. El sistema experto solo evalúa a pacientes de 6 a 16 años, se recomienda ampliar el sistema experto para que abarque las edades de 16 a 94 años con el test Escala de Inteligencia Wechsler para Adultos (WAIS - III) y edades 2 a 6 años con el test Escala de Inteligencia de Wechsler para preescolar y primaria (WPPSI), que tienen un similar comportamiento. 93

109 Referencias Alvarez Gomez, M. J. (2009). Importancia de la vigilancia del desarrollo psicomotor por el pediatra de Atención Primaria:revisión del tema y experiencia de seguimiento en una consulta en Navarra. Pediatrica Atencion Primario, Obtenido de Android. (5 de Octubre de 2015). Developer Android. Obtenido de Apaza, D. (25 de Agosto de 2014). Ministerio de educacion. Obtenido de Educación realizó Taller de Valoración de la prueba de inteligencia WISC IV, para la detección de talento extraordinario: Arenas, L., Casillas, A., & Rojas, D. (2012). Interfaz Hombre Maquina. Obtenido de Asistic. (6 de Marzo de 2014). Pesco. Obtenido de Banus Llort, S. (Julio de 2008). Psico Diagnosis. Obtenido de Psicodiagnosis.es Bedford, H. (2013). Unidad de Investigación de Políticas de la Salud de los Niños, Jóvenes y. Measures of Child Development: A review. Obtenido de Begoña Gonzales, R., & Muñoz Marron, E. (2009). Estimulación Cognitiva por Ordenador. Universidad Oberta de Catalunya, Catalunya, España: UOC. Obtenido de Blanco, P., Fumero, A., Werterski, A., & Rodriguez, P. (2009). Metodología de desarrollo ágil para sistemas móviles. Departamento de Ingeniería de Sistemas Telemáticos. Obtenido de Booch, G., Rumbaugh, J., & Jacobson, I. (1999). El lenguaje unificado de modelado. Addison-Wesley. Buitrago Leon, L. H. (2008). La medicion del desarrollo en la psicologia. Revista digital de la psicologia - FUKL, 3, Obtenido de =8&ved=0CC8QFjAD&url=http%3A%2F%2Fwww.konradlorenz.edu.co%2Fimages% 2Fstories%2Fsuma_digital_psicologia%2F09_1%2FART%25201%2520DESARROLL O.docx&ei=eaFIVcD5GoehgwSLgYGwBA&usg=AFQjCNE6

110 Flores Molina, K. (6 de 08 de 2015). Educación realizó Taller de Valoración de la prueba de inteligencia WISC IV, para la detección de talento extraordinario. La Paz. Garcia Martinez, R., & Britos, P. (2004). Ingenieria de Sistemas Expertos. Nueva Libreria. Obtenido de Gonzales Rodriguez, M. (2008). El uso de la Guía Portage, un apoyo en el aula para conocer las características de desarrollo de los preescolares. Revista electronica de pedagogia. Obtenido de Harmon, P., & King, D. (1988). Sistemas expertos: aplicaciones de la inteligencia artificial en la actividad empresarial. Madrid: Ediciones Diaz de Santos. Obtenido de y6lxac&dq=libro+sistema+experto&source=gbs_navlinks_s Hurtado de Barrera, J. (2005). Como formular objetivos de investigacion. Fundacion Sypal. IDC Analize the Future. (2015). Obtenido de IDC Analize the Future: Innovacion social & tecnologias asistenciales. (s.f.). IDES. Obtenido de IOS 9. (2015). Obtenido de Apple Inc: IQ Test Expert. (s.f.). Obtenido de How Do You Interpret The IQ Test Scores?: J. Gerrig, R., & G. Zimbardo, P. (2005). Psicologia y vida. Mexico: Pearson Educacion. Obtenido de I4Z1dAxo0C&dq=Psicolog%C3%ADa+y+vida&hl=es&source=gbs_navlinks_s Lewis, A. (2003). Test Psicológicos y evaluación. Mexico: Pearson. Lopez Hermoso, J. J. (2000). Informática aplicada a la gestión de empresas. Madrid: ESIC. Obtenido de ario&source=gbs_navlinks_s Martin, T. V. (2013). Desarrollo de un sistema interactivo para estimulacion cognitiva en HTML5. Universidad Politecnica de Madrid, Madrid. Obtenido de Material Design. (2015). Obtenido de Morillo Pozo, J. D. (2014). Introduccion a los dispositivos moviles. Catalunya: Universidad Oberta de Catalunya.

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113 Anexo 1 A Hoja de calificaciones Subtest Construcción de Cubos

114 Anexo 1 B Hoja de calificaciones Subtest Semejanzas

115 Anexo 1 C Hoja de calificaciones Subtest Retención de Dígitos Anexo 1 D Hoja de calificaciones Subtest Conceptos

116 Anexo 1 E Hoja de calificaciones Subtest Claves

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118 Anexo 1 F Hoja de calificaciones Subtest Vocabulario

119 Anexo 1 G Hoja de calificaciones Subtest Letras y Números

120 Anexo 1 H Hoja de calificaciones Subtest Matrices

121 Anexo 1 I Hoja de calificaciones Subtest Comprensión

122 Anexo 1 J Hoja de calificaciones Subtest Búsqueda de símbolos Anexo 1 K Hoja de calificaciones Subtest Figuras incompletas Anexo 1 L Hoja de calificaciones Subtest Animales

123 Anexo 1 M Hoja de calificaciones Subtest Información

124 Anexo 1 N Hoja de calificaciones Subtest Aritmética

125 Anexo 1 O Hoja de calificaciones Subtest Adivinanzas

126 Anexo 2 Tablas de Valores críticos y tasas del WISC

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159 Anexo 3

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163 Anexo 4 Modelo de a Encuesta estudiantes de Universidad Mayor De San Andrés Cuestionario de aplicación Te ha gustado la aplicación? ( ) Nada ( ) Poco ( ) Mas o menos ( ) Mucho Encuesta Qué te pareció el diseño de la aplicación? ( ) Muy Común ( ) Simple y bonito ( ) Demasiado cargado Te pareció amigable la aplicación? ( ) Nada ( ) Poco ( ) Solo le falta algunos detalles ( ) Mucho Tienes alguna sugerencia para mejorar la aplicación

164 Modelo de a Encuesta participantes Startup Weekend El Alto Link:

165 Anexo 5 Imágenes de la prueba del Sistema experto WISC-CI Instrucciones de subtests Subtest Conceptos Subtest Retención de dígitos

166 Subtest Semejanzas Subtest Animales Entrega de resultados