Versión Abierta Español – Portugués Revista - IEEE-RITA

Transcripción

Versión Abierta Español – Portugués
de la
Revista Iberoamericana de
Tecnologías del/da
Aprendizaje/Aprendizagem
Una publicación de la Sociedad de Educación del IEEE (Capítulo Español)
Uma publicação da Sociedade de Educação do IEEE (Capítulo Espanhol)
MAR. 2015
VOL. 3
NÚMERO/NUMERO 1
(ISSN 2255-5706)
Localização e Navegação de um Robô Móvel Omnidirecional: Caso de Estudo da Competição
Robot@Factory ......................................................................................................................................
.......................................................................................................... Paulo José Costa, Nuno Moreira,
Daniel Campos, José Gonçalves, José Lima y Pedro Luís Costa
1
EDICIÓN ESPECIAL: INTERACCIÓN 2014
Editores Invitados: Carina Soledad González González y César Collazos Ordóñez
Editorial Especial: Sección especial en Interacción Persona Ordenador y Educación………………...
………………………………………..…. Carina Soledad González González y César Collazos Ordóñez
12
Una Propuesta de Visualización e Interacción Humano Computador en el Contexto de Información
de la Pronunciación ....................................................................………………………………………
…….................................................… Sandra Cano, Gloria Álvarez, César Collazos y Jaime Muñoz
14
Sistema recomendador de usuarios en base al conocimiento, disponibilidad y reputación obtenida de
interacciones en foros .............................................……………………………………………………
...................................................... Silvana Aciar, Gabriela Aciar, César Collazos y Carina González
21
Modelo Productor-Consumidor de un Libro de Texto para la Comunidad de Interacción HumanoComputadora en Latinoamérica ...............................................................................………………..…
………………………………..…………................... Jaime Muñoz Arteaga, Héctor Cardona Reyes,
Viviana Bustos Amador, César Collazos y Juan Manuel González Calleros
27
EDICIÓN ESPECIAL: TEEM 2014
Editores Invitados: Francisco J. García-Peñalvo
Editorial Especial: Ecosistemas Tecnológicos ............................................…………………………...
................................................................................................................. Francisco J. García-Peñalvo
(Continúa en la Contraportada)
36
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Rusia
Xabiel García pañeda,
Universidad de Oviedo,
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Yannis Dimitriadis,
Universidad de
Valladolid, España
VAEP-RITA Vol. 3, Núm. 1, Mar. 2015
1
Localização e Navegação de um Robô Móvel
Omnidirecional: Caso de Estudo da Competição
Robot@Factory
Paulo José Costa, Nuno Moreira, Daniel Campos, José Gonçalves, José Lima, e Pedro Luı́s Costa
Title - Localization and Navigation of an Omnidirectional
Mobile Robot: The Robot@Factory Case Study.
Abstract—The Robot@Factory competition, was recently included in Robotica, the main Robotics Portuguese Competition.
This robot competition takes place in an emulated factory
plant, where Automatic Guided Vehicles (AGVs) must cooperate
to perform tasks. To accomplish their goals the AGVs must
deal with localization, navigation, scheduling and cooperation
problems, that must be solved autonomously. The presented
robot competition can play an important role in education due
to the inherent multi-disciplinary concepts that are involved,
motivating students to technological areas. It also plays an
important role in research and development, because it is
expected that the outcomes that will emerge here, will later
be transfered to other application areas, such as service robots
and manufacturing.
By presenting a scaled down factory shop floor, this competition creates a benchmark that can be used to compare
different approaches to the problems that arise on this kind
of environments. Also, the ability, in some restricted areas, to
alter the environment, can promote the test and evaluation of
different localization mechanisms, something that is usually,
more restricted in other competitions, opening this area to be
explored and benchmarked. In this paper it is discussed one
of the possible approaches, that can be applied to the robot
competition, serving as reference to the actual and new potential
participating teams.
Index Terms—Robotics, Education, Localization, Navigation,
Prototyping
I. I NTRODUÇ ÃO
H
OJE em dia a indústria procura criar fábricas cada vez
mais flexı́veis, por exemplo no transporte de matéria
prima entre postos de trabalho, usando AGVs, por forma a
otimizar os tempos e permitir a rápida reconfigurabilidade
de layouts. Estes transportadores atuam num ambiente de
trabalho dinâmico em que podem surgir obstáculos, tal como
os trabalhadores a cruzar com o robô, material caı́do ou
armazenado no percurso e mesmo outros robôs a circularem
em trabalho [1]-[6].
A procura pelo aumento de eficiência num ambiente
fabril é uma problemática cada vez mais recorrente nos
dias de hoje, tornando a temática de robôs móveis um
P. J. Costa pertence ao Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de
Computadores, Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, Porto,
Portugal e-mail: [email protected].
N. Moreira e D. Campos pertencem ao Departamento de Engenharia
Eletrotécnica e de Computadores, Faculdade de Engenharia da Universidade
do Porto, Porto, Portugal.
J. Gonçalves e J. Lima pertencem ao Departamento de Eletrotecnia,
Instituto Politécnico de Bragança, Bragança, Portugal.
P. L. Costa pertence ao Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de
Computadores, Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, Porto,
Portugal.
motivo de intensa investigação cientı́fico-tecnológica. Este
tema é constituı́do por três grandes áreas de estudo: controlo,
localização e navegação.
Tendo em conta os paradigmas referidos, usou-se a
competição Robot@Factory como plataforma de teste com o
objetivo de que os resultados obtidos possam mais tarde ser
utilizados para a resolução de problemas em fábricas reais.
A competição Robot@Factory procura recriar um problema
inspirado nos desafios que um robô autónomo terá de enfrentar durante a sua utilização numa fábrica. Esta fábrica
é constituı́da por um armazém de aprovisionamento, um
armazém de produto final e oito máquinas de processamento.
A arena da competição encontra-se exemplificada na Figura
1.
A tarefa dos robôs consiste em transportar o material entre
armazéns e máquinas. Para isso, estes deverão apresentar
um mı́nimo de capacidades que incluem recolher, transportar
e posicionar os materiais, localizar-se e navegar no ambiente fornecido, assim como evitar choques com paredes,
obstáculos e outros robôs. A competição decorrerá em três
mangas que apresentam desafios de dificuldade crescente.
Esta pretende ser uma prova que permita a transição gradual
ao nı́vel de complexidade e exigência técnica entre as ligas
juniores e seniores.
De acordo com a regulamentação da competição o simulador SimTwo surge como referência para teste do software.
Assim, por forma a validar todos os algoritmos, para além
da prototipagem do robô, foi desenvolvido o seu modelo
simulado em SimTwo, acelerando desta forma o desenvolvimento do software para o AGV, garantindo um ambiente de
implementação complementar e reduzindo a fadiga causada
no hardware do robô [7] [8].
Na prototipagem do robô para a competição, a nı́vel da
locomoção existem diversas topologias, nomeadamente difer-
Fig. 1. Arena da competição Robot@Factory
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
2
encial, omnidirecional ou de Ackerman. No caso a aplicar foi
escolhida a locomoção omnidirecional dado que ao contrário
da de Ackerman não necessita de sistemas mecânicos auxiliares, e além disso permite efetuar movimentos de translação
e rotação simultâneos, o que não se verifica nas outras
topologias, permitindo aumentar sua competitividade.
Para colmatar a problemática da localização, é usual o
recurso a sistemas de localização relativa, tais como odometria e sensores inerciais, bem como o recurso a sistemas
de localização absoluta, sistemas esses que, com recurso a
uma câmara de vı́deo ou laser range finders, permitem a
identificação de obstáculos e marcadores no meio envolvente.
As soluções mais comuns são baseadas em sistemas de
faixas, sistemas de triangulação e trilateração. No entanto,
por forma a causar o menor impacto possı́vel no meio fabril
onde o robô se encontra inserido, foi adotado um sistema de
localização absoluta baseado em dados de um laser range
finder, o Perfect Match. Juntamente com a odometria e
com o recurso ao Filtro de Kalman Estendido a efetuar a
fusão sensorial, implementou-se um sistema de localização
eficaz e independente de auxiliares externos para o seu
funcionamento.
Após saber a localização torna-se imperativo definir os
sistemas de navegação a usar, sendo que os mais frequentemente adotados são os de seguimento de linhas brancas, pois
apresenta uma baixa complexidade de implementação, ou
então o seguimento de trajetórias pré-definidas com o recurso
as waypoints conhecidos no mapa, podendo também recorrerse a métodos mais complexos de planeamento de trajetórias
dinâmicas.
Uma vez que num ambiente industrial existem diversos fatores que variam dinamicamente, que levam a ser
necessário replanear a trajetória em tempo real, sem restringir
os movimentos possı́veis, foi desenvolvido um algoritmo
dinâmico baseado na expansão do mapa e pesquisa em grafo
com a possibilidade de modificar o caminho com a presença
de vários robôs [9]-[14].
O artigo está estruturado da seguinte forma: em primeiro
lugar é apresentado o SimTwo, sendo o simulador oficial da
competição, depois é apresentado o protótipo realizado, de
seguida o seu sistema de localização e o planeamento de
trajetórias. Finalmente são apresentados os resultados e a
conclusão.
II. O S IM T WO
O simulador SimTwo surge como o simulador oficial da
competição Robot@Factory [15], representando o campo e
todos os elementos da competição de forma fiel e numa
escala muito próxima da real, sendo apenas necessário modelar o robô para o pretendido, existindo inclusive diversos
sensores, como por exemplo de linha branca, LIDAR, câmara
e sensores infravermelhos. Tal como se pode ver na Figura
2 a representação do campo simulado assemelha-se ao real.
O Simtwo [16] trata-se de um sistema de simulação e teste
com um ambiente 3D, que permite recriar vários ambientes,
onde se podem implementar diferentes tipos de robôs, como
por exemplo com configurações omnidirecionais ou diferenciais. Além disso dispõe de uma aproximação realista,
permitindo tomar considerações fı́sicas como a forma, a
massa, os atritos das superfı́cies, entre outros, e ainda dispõe
de modelos que visam aproximar e capturar os elementos
não lineares presentes nos motores que atuam nos robôs.
Fig. 2. Ambiente do Robot@Factory representado em SimTtwo
O ambiente de representação é modular, como se vê na
Figura 3, tendo uma secção para impressão de valores e
controlo usando uma folha de cálculo, outra janela para a
criação do ambiente gráfico utilizando XML - eXtensible
Markup Language, ainda tem uma janela para fazer a
componente de controlo dos robôs, programada em Pascal,
e por fim tem uma janela de configuração do simulador,
configurando a vista a usar, as portas de comunicação, entre
outros parâmetros.
Para além disto é dada a possibilidade de comunicação
por diversos meios, nomeadamente protocolo Modbus, UDP
e porta série virtual.
III. S ISTEMA ROB ÓTICO PROTOTIPADO
A. Mecânica do sistema
O robô foi projetado e prototipado por forma a ser
possı́vel participar no Robot@Factory de forma competitiva,
não tendo restrições ao nı́vel da topologia de locomoção,
sendo apenas limitado no tamanho a 45x40 cm e 35 cm de
altura [15], foi, ainda, adotada uma topologia omnidirecional
com três rodas, desfasadas 120o entre elas. Esta escolha devese ao facto de não apresentar restrições de movimentos, o
que se torna benéfico para a prova e, ao contrário do de
quatro rodas, não é necessário um sistema mecânico extra
para realizar suspensão.
Nas Figuras 4, 5 e 6 é possı́vel ver o protótipo construı́do
pela equipa por forma a participar no Robot@Factory.
B. Cinemática do sistema
Como se pode observar pela configuração do robô omidirecional de 3 rodas, Figura 7, as velocidades Vx , Vy e ω
Fig. 3. Ambiente do Simtwo
COSTA et al.: LOCALIZAÇÃO E NAVEGAÇÃO DE UM ROBÔ MÓVEL OMNIDIRECIONAL: CASO DE ...
3
Fig. 4. Vista de cima do robô prototipado
Fig. 7. Geometria de um robô omnidirecional de três rodas
no formato V , Vn e ω. Estas variáveis são obtidas com
recurso à equação 2.

 
V
cos(θ) sin(θ)
Vn  = −sin(θ) cos(θ)
ω
0
0
Fig. 5. Vista de baixo do robô prototipado
variam com as velocidades lineares V1 , V2 e V3 , segundo a
equação 1 [17].
 

Vx
a11
Vy  = a21
ω
a31
a12
a22
a32
 
a13
V1
a23  V2 
a33
V3
(1)
onde √
3 ∗ cos(θ) + sin(θ)
a11 =
3
2 ∗ sin(θ)
a12 = −
√ 3
3 ∗ cos(θ) + sin(θ)
a13 = −
3
√
3 ∗ sin(θ) − cos(θ)
a21 =
3
2 ∗ cos(θ)
a22 =
√3
3 ∗ sin(θ) − cos(θ)
a23 = −
3
1
a31 = a32 = a33 = −
3∗L
(2)
Para atuar os motores calcula-se a velocidade a aplicar
a cada roda, (V1 , V2 , V3 ), através de (V, Vn , ω), através da
equação 3 [18] , em que L é distância das rodas ao eixo de
rotação.
  
  
V1
−sin(π/3) cos(π/3) L
V
V2  = 
0
−1
L · Vn 
V3
sin(π/3) cos(π/3) L
ω
(3)
A velocidade linear de cada roda, durante um perı́odo de
amostragem, é determinada a partir do número de transições
geradas pelo correspondente encoder. Definindo o deslocamento entre cada transição e multiplicando-o pelo número de
transições contadas entre amostragens, obtém-se a velocidade
angular de cada roda (ω1 , ω2 e ω3 ). Cada uma das velocidades lineares é obtida resolvendo a equação 4.
Vi = ωi ∗ rri , i = 1, 2, 3
(4)
sendo rri o raio de cada uma das rodas.
C. Hardware do sistema
O projeto do controlador de seguimento de segmentos de
reta tem como parâmetros de saı́da os valores de velocidade
Fig. 6. Vista frontal do robô prototipado
  
0
Vx
0 · Vy 
1
ω
Por forma a efetuar a localização, foi utilizado um laser
range finder, proveniente do aspirador robótico Neato XV-11,
que possui uma resolução angular de aproximadamente 1o ,
frequência de aquisição de 5 Hz e um ângulo de leitura de
360o . Este possui também um alcance de 0.06 − 5 metros.
Foi também utilizada, com o objetivo de identificar o estado
das peças a transportar/maquinar, uma câmara de vı́deo, a
PlayStation Eye.
A nı́vel de atuadores foram escolhidos para efetuar a tração
do sistema robótico motores DC da Pololu de 12 V, com
caixa redutora de 30 : 1 e velocidade máxima de 350 RPM.
Outro dos motivos para a escolha destes motores relaciona-se
com o facto de serem providos de enconders em quadratura,
caracterı́stica importante pois permite o cálculo da odometria
e o controlo em malha fechada do motor. Para a carga e
4
descarga das peças foi desenvolvido um sistema de duas
garras controladas através de dois servomotores standard,
Futaba S3003, para efetuar a rotação de cada uma.
IV. S ISTEMA DE L OCALIZAÇ ÃO
A. Localização relativa
A estimação da localização relativa do robô foi feita
através do cálculo da odometria, recorrendo à integração
numérica das equações apresentadas em III-B. A estimativa da posição e orientação do robô pode ser calculada,
aplicando-se uma aproximação de primeira ordem, como
exemplificado nas equações 5, 6 e 7 [19].
x(k) = x(k − 1) + Vx T
(5)
Fig. 8. Representação de robô em referencial do mundo e de ponto lido
relativo a robô
y(k) = y(k − 1) + Vy T
(6)
θ(k) = θ(k − 1) + ωT
(7)
onde T é o perı́odo de amostragem.
precisão nos valores calculados, recorreu-se a uma máscara
3x3, como visto na matriz a seguir representada, que faz o
varrimento por todo o mapa. No final do varrimento, todos
os valores da matriz são divididos por 2.
B. Localização absoluta
O algoritmo implementado por forma a efetuar o cálculo
da localização absoluta do sistema robótico foi o Perfect
Match, com recurso a dados de um laser range finder, sendo
um algoritmo com uma abordagem ao problema baseado
no erro associado a cada medição, minimizando-o. É uma
metodologia caracterizada por ser de elevada eficiência e de
requerer baixo poder computacional [20].
1) Mapa: Para ser possı́vel a localização utilizando o
algoritmo Perfect Match é necessário o robô conhecer o mapa
do local por onde se vai movimentar. O mapa do campo
da competição Robot@Factory, é conhecido, permitindo a
representação do mesmo.
O mapa criado para interpretação do robô é uma matriz
onde se encontram representadas as paredes e máquinas do
campo, com uma resolução de 1 cm.
2) Mapeamento das leituras: Primeiramente é necessário
enquadrar cada uma das medições feitas pelo range finder
no mapa onde o robô se encontra. Seja s1 ...sn o vetor
de medições, relativas ao robô, proveniente da interface de
comunicação com o laser range finder (Figura 8), e α
o ângulo dessa medição relativa à orientação do robô. É
possı́vel então determinar a posição de cada ponto lido, em
relação ao sistema robótico no mundo (ξxy ) , segundo a
equação [8].

3
2
3
(8)
Obtém-se desta forma as coordenadas x e y, no mundo,
de cada medição feita pelo range finder.
3) Minimização do erro: Como já referido, a estimação da
posição do robô, feita segundo o Perfect Match, baseia-se na
minimização do erro entre o mapa do campo e o mapeamento
feito. Recorrendo a um mapa de distâncias, é possı́vel definir
o erro para cada um dos pontos lidos.
Um mapa de distâncias é uma matriz que contém em
cada célula um valor numérico representativo da distância
ao objeto mais próximo. Por forma a obter o máximo de

3
2
3
(9)
Segundo o teorema de Pitágoras,
a distância entre um
√
ponto em Pl−1,c−1 e Pl,c será 12 + 12 = 1.4, no entanto
aplicando a metodologia previamente referida este valor será
igual a 1.5, tendo apenas um erro de 1 mm, considerando-se
ser uma boa aproximação. O resultado da aplicação desta
máscara ao mapa da Figura 9 encontra-se representado na
Figura 10.
Em seguida é necessário sobrepor as duas matrizes e
avaliar o erro de cada leitura. Considera-se como o erro da
leitura o valor presente na célula da matriz de distâncias na
qual o ponto Pli pousar.
A função do erro é determinar o quão desalinhados estão
os dois mapas. Quanto maior o erro, menos coincidentes
estes são. Segundo [20], a melhor função para avaliar este
tipo de erros é apresentada na equação 10.
cos(θ) sin(θ)
cos(α)
Pli = ξxy +
· si
−sin(θ) cos(θ)
sin(α)
2
0
2
Fig. 9. Exemplo de mapa
5
paragem previamente estipulados. O número de interações
do algoritmo RPROP, o erro total e a variação do erro total
foram os critérios adotados.
Por forma a simplificar a implementação do algoritmo,
foram efetuadas umas mudanças ao mesmo. Estas alterações
estão relacionadas com a atualização do peso na célula a
ser analisada, onde ∆wij (t) passou a ser o salto que o
ponto dá segundo a coordenada a ser analisada. Desta forma,
se o ponto analisado se encontrar a uma elevada distância
do mı́nimo local, este é transposto ∆wij (t) células na sua
direção.
V. F US ÃO SENSORIAL
Para a realização da fusão sensorial foi utilizado o Filtro
de Kalman Estendido. Este algoritmo é constituı́do por dois
passos, a previsão e a correção, sendo que a sua equação de
estado é representada por:
Fig. 10. Exemplo de mapa de distâncias
c2
(10)
+ e2
Esta função de erro tem como vantagem em relação à do
erro quadrático médio o facto de ser mais robusta aquando
da ocorrência de medidas discrepantes. Desta forma, se um
determinado erro de medição for muito elevado, não vai
afetar de forma significativa a correção efetuada.
Por forma a minimizar o erro calculado, como sugerido
por [20], recorreu-se ao algoritmo resilient backpropagation
(RPROP) [21] [22]. Este algoritmo tem em conta apenas
o sinal da derivada parcial sobre todos os pontos, e atua de
forma independente sobre o erro de cada ponto.
Dado que a estimação da posição do robô é feita tanto
para x, y e θ, é necessário calcular o gradiente para cada
uma destas variáveis. O sinal do gradiente calculado tem
como função indicar a direção da atualização do erro.
Primeiramente é necessário definir um valor de
atualização, ∆ij , que define o valor do deslocamento
que o erro vai ter, consoante o sinal do somatório dos
gradientes segundo determinada direção, o valor da correção
segundo essa mesma direção vai variar segundo 11.
erro = 1 −


−∆ij ,
∆wij = ∆ij ,


0,
c2
se somatório de gradiente > 0
se somatório de gradiente < 0 (11)
se outros valores
Posteriormente atualiza-se ∆ij , consoante o sinal do gradiente se mantenha constante ou mude. A mudança do sinal
do gradiente indica que a última correção foi demasiado
grande, levando o algoritmo a passar pelo objeto. Caso isto
se verifique, o valor de atualização é multiplicado por uma
constante de valor inferior a 1, η− , de forma a diminuir o
avanço e se conseguir aproximar do mı́nimo local. Contrariamente, se o valor do gradiente mantiver o seu sinal, ∆ij é
multiplicado por uma constante superior a 1, η+ , de forma a
ocorrer uma convergência mais rápida. No caso de mudança
de sinal do gradiente, [21] [22] sugerem que não haja
atualização de ∆wij . Isto é conseguido igualando o valor
do gradiente anterior a zero.
Os valores de ∆w são somados e divididos pelo número
total de pontos avaliados, obtendo desta forma a média do
deslocamento que o robô terá que efetuar segundo x, y e
θ. Este processo é repetido até se verificarem critérios de
dX(t)
= f (X(t), u(t), t)
(12)
dt
onde u(t) são os parâmetros de entrada que, neste caso
particular, é composto pelas velocidades lineares do ponto
de contacto com a superfı́cie de cada roda [23].
A. Previsão
1) Estimação de estado: A estimação do estado no instante tk requer o conhecimento do estado em tk−1 e é feita
por integração numérica, como demonstrado nas equações 5,
6 e 7.
2) Propagação da covariância: Por forma a calcular
a propagação da covariância, é necessário ter definida as
equações que definem a transição do estado. Este sistema
de equações, definido na equação 1, deve ser linearizado em
torno de X(t) = X(tk ), u(t) = u(tk ) e t = tk , resultando
em:

0
A∗ (tk ) = 0
0
Onde:
b
√ 13
=

0 b13
0 b23 
0 0
(13)
√
3∗cos(θ)+sin(θ)
V1
3
−
2∗sin(θ)
V2
3
−
√
3∗cos(θ)+sin(θ)
V1
3
+
2∗cos(θ)
V2
3
−
3∗cos(θ)−sin(θ)
V3
3
b
=
√ 23
3∗sin(θ)+cos(θ)
V3
3
A matriz transição de estado (φ) é então a apresentada na
equação 14:

1
φ∗ (tk ) = 0
0

0 b13 · T
1 b23 · T 
0
1
(14)
A propagação da covariância, P (t−
k ), é calculada através
da equação 15,
∗
∗
T
P (t−
k ) = φ (tk )P (tk−1 )φ (tk ) + Q(tk )
(15)
onde Q(tk ) define a covariância do erro. Esta matriz
estipula o rigor das medições feitas pela odometria.
6
B. Correção
1) Ganho do Filtro de Kalman: O ganho do Filtro de
Kalman tem como objetivo pesar quais os valores mais
confiáveis, entre as diversas fontes de medidas. Este é
calculado pela equação que se segue:
−
T
T
−1
K(tk ) = P (t−
k )H(tk ) [H(tk )P (tk )H(tk ) + R(tk )]
(16)
Onde R(tk ) representa a covariância do erro das medições.
Esta matriz, à semelhança de Q(tk ), define o rigor das
medições feitas, neste caso das do laser range finder.
Como as medidas efetuadas pelo laser range finder são
processadas fora do filtro de Kalman estendido, isto é, as
medições que entram nos parâmetros do filtro são coincidentes com o referencial do mundo, outro aspeto a salientar
é o facto da matriz H(tk ) ser a identidade. Desta forma, a
equação que define o ganho do filtro é reduzida à equação
17.
−
−1
K(tk ) = P (t−
k )[P (tk ) + R(tk )]
(17)
2) Atualização da estimação de estado: A atualização do
estado é feita recorrendo a equação 18.
−
X(tk ) = X(t−
k ) + K(tk ) ∗ [z(tk ) − X(tk )]
(18)
Onde z(tk ) representa o estado calculado obtido através
das medições do laser range finder.
3) Atualização da covariância: O último passo do cálculo
do Filtro de Kalman Estendido é a atualização da covariância,
necessário para as iterações seguintes do algoritmo.
P (tk ) = [I − K(tk )H(tk )]P (tk−1 )
(19)
Como já verificado, a matriz H(tk ) é a matriz identidade,
simplificando 19 a 20.
P (tk ) = [I − K(tk )]P (tk−1 )
(20)
VI. P LANEAMENTO DE TRAJET ÓRIAS
Após se efetuar a localização podem-se planear as trajetórias a efetuar pelo robô para se deslocar entre dois pontos.
Para o planeamento existe uma elevada panóplia de métodos
passı́veis de utilização, como seguimento de linha [24] [25] e
deslocamento entre waypoints, até métodos de complexidade
mais elevada que permitam o cálculo de percursos que não
sejam restritivos planeando trajetórias, como algoritmos bug,
de roadmap e de decomposição em células que se encontram
expostos em [26].
do centro à extremidade, e de seguida considerar todas as
posições (X e Y) que se encontrem a uma distância inferior
a R como locais com o valor ocupado, desta forma ao
efetuar a expansão garante-se que nunca haverá contacto
independentemente da orientação que o agente tome.
Este método consiste em três fases, primeiro converter o
Bitmap em matriz, de seguida calcular a matriz de distância,
por forma a obter a distância do robô aos obstáculos, e
finalmente atribuir um estado às posições no mapa consoante
as distâncias.
Inicialmente percorre-se o mapa construido em Bitmap e
é criada uma matriz na qual os obstáculos são representados
como 1 e o espaço livre como 0.
Para determinar a distância aos obstáculos é aplicada
a transformada introduzida por Borgefors em 1984 [27],
que consiste em realizar dois varrimentos, representados na
Figura 11, um da esquerda para a direita e de cima para
baixo e outro da direita para a esquerda e de baixo para
cima nos quais se aplica uma transformada de distâncias,
relativamente a pontos com o valor de obstáculo (1), sendo
que no primeiro varrimento tudo o que não for obstáculo terá
um peso infinito.
Por fim após obter a matriz de distância, o algoritmo
percorre a matriz e, consoante o valor encontrado, define
o estado nessa posição, ou seja se a distância for inferior
ao raio do robô é tida como ocupada, caso esteja no intervalo de ]Raio + n ∗ T amanho célula, Raio + (n + 1) ∗
T amanho célula], com n = 0, 1, 2, insere uma camada
protetora que provoca um custo acrescido no planeamento
do A∗ , para garantir que a trajetória é segura e que só entra
nessa área caso seja proveitoso. Estes valores são alterados
na matriz que representa o mapa para depois poderem ser
usados como custos adicionais (Ke ) para a pesquisa.
1) Alteração para múltiplos robôs: As alterações passam primeiramente por iniciar uma comunicação onde se
transmitem as posições dos outros robôs, para saber onde
o inserir no mapa, de seguida calcula-se a distância entre
eles, caso esta seja inferior a um threshold predefinido
considera-se obstáculo, caso contrário não é tido em conta,
já que se encontra demasiado afastado. O passo seguinte
é de inserir um cı́rculo com o raio do segundo robô no
Bitmap semelhante ao obtido após a construção do mapa
e, por fim proceder à expansão, usando o método descrito
anteriormente.
B. Algoritmo de pesquisa A∗
O algoritmo A∗ é designado como o melhor primeiro,
[28], e consiste na pesquisa num grafo do caminho mais
curto que une os nós inicial e final, obtendo o percurso
ótimo. Uma vez que este se trata de um método informado
A. Expansão do mapa
Antes de expandir o mapa é necessário fazer a
representação do ambiente. Assim para o mapeamento do
espaço recorre-se à utilização de ferramentas de geração
de Bitmap, atribuindo diferentes códigos de cor consoante
a ocupação das áreas, verde equivale a livre, vermelho a
ocupado e amarelo a próximo de obstáculo.
Assim, o mapa após construido é expandido, considerando
o robô como um cı́rculo de raio (R) igual à maior distância
Fig. 11. Transformadas dos varrimentos
utiliza uma função heurı́stica, f (n), para estimar o caminho
com o menor custo estimado desde o nó n até ao final e é
obtido através da soma de duas funções g(n) e h(n), isto
é f (n) = g(n) + h(n). A função g(n) representa o custo
desde o nó inicial até ao nó atual (n), podendo ou não ser
heurı́stica, e a h(n) é a estimativa, através de uma heurı́stica,
do custo do percurso desde n até ao nó final, devendo esta
ser subestimada, podendo-se ver a representação na Figura
12.
O algoritmo utilizado consistiu numa implementação
semelhante à definida por Costa et al. [29], onde após a
representação dos nós, sofreu modificações para analisar os
nós vizinhos, na estrutura usada para a definição da lista
aberta e na heurı́stica usada. Outra das alterações a realizar
é retirar a condição de revisitar nós da lista fechada para
verificar se sofrem alterações, pois reduz o número de visitas
aos nós sem afetar a admissibilidade, pois, utilizando uma
heurı́stica consistente, a estimativa será sempre menor que a
estimativa do nó adjacente mais o custo de se movimentar
de um nó para o seguinte.
1) Construção dos nós vizinhos: Para a construção dos
nós vizinhos foi realizada uma pesquisa com conetividade 8
em torno do nmelhor , nó com menor f (n). Ao visitar cada
nó atualizam-se os valores da posição, (X, Y ), o custo de ir
do nmelhor para lá, c(nmelhor , n), o apontador do nó pai e
se está livre ou não. Para os que se encontram numa posição
vertical ou horizontal o c(nmelhor , n) será obtido através da
equação 21 e para os da diagonal o custo será dado por 22,
em que Sizec é o tamanho definido para as células e Ke é
o custo extra que depende do valor que se encontra no mapa
para definir as camadas de proteção ou se está totalmente
livre, dependente do código de cores usado no mapa.
c(nmelhor , n) = Sizec + Ke ∗ Sizec
c(nmelhor , n) = Sizec ∗
√
√
2 + Ke ∗ Sizec ∗ 2
(21)
(22)
2) Estrutura utilizada para listas: O algoritmo durante a
sua execução despende uma parte considerável de tempo a
adicionar valores por ordem crescente de f (n) e a remover
o melhor nó das listas aberta e fechada, por isso é necessário
escolher uma estrutura de dados com uma complexidade temporal baixa, isto é que seja rápida de executar principalmente
para este tipo de atuações. Para tal recorre-se a binary heaps
que são estruturas com uma complexidade temporal para
os métodos de inserção e remoção baixa, O(log n), o que
permite trabalhar facilmente com uma quantidade elevada
de nós de forma mais eficaz.
3) Heurı́stica: A heurı́stica escolhida para o problema foi
a da distância euclidiana, uma vez que permite mover-se em
qualquer sentido, ou seja permite calcular a distância em reta
Fig. 12. Funções f (n),g(n) e h(n)
7
e em diagonal. Esta heurı́stica, h(n), é calculada através da
equação 23, em que K é um ganho, utilizado por Costa em
2011 [26] , que tem como objetivo dar maior peso aos nós
que estão mais próximos da meta. D pode ser definido como
o custo mı́nimo de ir de um ponto até ao adjacente, podendo
ser também definido como 1. Já nx e ny são, respetivamente,
as coordenadas em XX e Y Y do nó atual e dx e dy são,
respetivamente, as coordenadas em XX e Y Y do nó final.
h(n) = K ∗ D ∗
q
(nx − dx )2 + (ny − dy )2
(23)
C. Sistema de Navegação
Para efetuar as trajetórias é necessário definir um sistema
de navegação que efetue o controlo de movimentos e, de
seguida, um método para o controlo de ações que alterne
entre modos de funcionamento normal com o planeamento
criado e com funcionamento especial.
1) Controlo de movimento: Para executar as trajetórias o
robô necessita de ter um controlador que indique as velocidades (V, Vn , ω) que são necessárias para o seu movimento
seguir o pedido pelo planeamento efetuado. Uma vez que os
movimentos realizados vão ser de dimensões reduzidas, as
manobras podem ser aproximadas por linhas retas mantendo
na mesma uma certa suavidade nos movimentos, que se
aproximam de curvas.
Para o controlador de seguimento de linhas foi implementado um método baseado no apresentado por Conceição
et al. em 2006 [30] . Este método define os vetores de
velocidade através da posição do robô e de um segmento de
reta que une o ponto inicial ao final. Efetuando uma mudança
de referencial para facilitar a implementação, passando o
segmento a estar alinhado com o eixo XX e o ponto final
passar a ser o (0,0), tal como representado na Figura 13, em
que Xact é a distância ao ponto final e Yact é a distância do
robô ao segmento de reta.
2) Controlo de ações: Uma vez que é utilizado um
método de expansão do mapa que considera todo o comprimento do robô, incluindo o sistema de empilhamento de
peças, existem situações em que é impossı́vel calcular as
trajetórias recorrendo ao método de planeamento sugerido
devido a que a posição do posto de trabalho se encontra numa
zona ocupada. Assim foi implementada uma infraestrutura
constituı́da por máquinas de estado hierárquicas que permitem decompor os percursos para funcionar em três modos
Fig. 13. Esquema do controlo após mudança de coordenadas
8
entrada e saı́da dos postos de trabalho, planeamento com
recurso ao A∗ para os percursos interiores e carga e descarga
de peças. Em que o primeiro modo realiza uma reta entre
dois waypoints de uma forma pré-definida, o segundo modo
calcula o percurso a efetuar e realiza um seguimento das
retas que efetuam a união entre o nós, usando o método
de controlo de movimento, e o último realiza um controlo
de posição, estabilizando na posição em que as garras se
encontram dentro da máquina, capturando ou libertando a
peça.
3) Controlo de ações com múltiplos robôs: No caso
de existirem múltiplos robôs o primeiro passo a tomar é
verificar se o ponto final, que é o ponto da máquina na
zona marcada como livre no mapa, está livre ou se existe lá
algum obstáculo, nomeadamente outro robô. Caso não exista
nenhuma impossibilidade o ponto definido como meta será
mantido, senão, se porventura houver um obstáculo nessa
localização, calcula-se o ponto mais próximo do fina e o
robô desloca-se para lá até o destino estar disponı́vel.
Fig. 15. Evolução da coordenada x ao longo das iterações N
VII. R ESULTADOS
A. Localização
Nesta secção são apresentados e debatidos os resultados
provenientes dos testes efetuado no robô prototipado. O teste
de validação será segundo uma trajetória que tem como
objetivo o movimento do robô por várias partes do campo,
validando a localização em toda a extensão do campo.
Esta trajetória, de 3.2 metros, encontra-se representada na
Figura 14, sendo uma sequência de retas com a seguinte
ordem: A - B - C - D - E.
Neste teste, o robô começa na posição (−1.13, −0.5, 90o )
(em coordenadas no formato (x, y, θ)) e dirige-se para a
posição (1.13, −0.5, 0o ), definida como o ponto B. Ao
chegar perto de B, este começa a dirigir-se para o ponto
C, caracterizado pelas coordenadas (1.13, 0.5, 90o ) e de
seguida dirige-se até (0, 0.5, 270o ) (ponto D). Para terminar,
segue para o ponto E, nas coordenadas (0, −0.5, 180o ), onde
estabiliza.
Ao longo de vários testes, o valor para as matrizes R e Q
que se verificou ser mais eficaz para a estimação do estado
foi R11 = R22 = R33 = 100 e Q11 = Q22 = 1000 e
Q33 = 100000 (teste 2C).
A notória ondulação ao longo do movimento do robô devese às pequenas correções da posição do robô para a trajetória
Fig. 14. Pontos de referência da trajetória para teste e validação de
algoritmos
Fig. 16. Evolução da coordenada y ao longo das iterações N
estipulada, induzidos pelo controlo dos motores e de erros
inerentes à localização. Uma comparação entre a localização
obtida por fusão sensorial e à calculada pelo sistema baseado
no laser range finder é visı́vel na Figura 18.
B. Trajetórias
Nesta secção são apresentados os resultados obtidos com
o planeamento de trajetórias desenvolvido e pelo sistema de
navegação utilizado.
Desta forma, inicialmente ao expandir-se obtém-se um
mapa do campo similar ao representado na Figura 19, o qual
depende em parte do tamanho das células a usar, as quais
quanto maior forem menor será a resolução.
Já no caso de existir outro robô no mapa, nomeadamente
na posição (X,Y)=(0,0) é adicionado mais um elemento ao
mapa como se pode observar na Figura 20.
Fig. 17. Evolução da coordenada θ ao longo das iterações N
9
Fig. 21. Planeamento de trajetórias com dois valores de K
Fig. 18. EKF: Comparação da trajetória para teste de validação de
algoritmos com localização baseada em laser range finder - teste 2C
TABLE I
E FEITOS CAUSADOS PELA VARIAÇ ÃO DO VALOR K
K=1
K = 1.3
K = 1.7
K = 1.9
Comprimento da Trajetória
(cm)
288.6
292.8
299.0
301.1
NO ALGORITMO
A∗
Tempo de Processamento
(ms)
30
4
1
1
representados as variações na tabela I.
Caso exista outro robô em campo, a trajetória calculada
será a representada na Figura 22 dependendo do ganho da
heurı́stica.
Após se executar o sistema de navegação, juntado todos
os modos de funcionamento, obtém-se o caminho que une
os armazéns e que permite desde o deslocamento entre
máquinas até à entrada e saı́da nos postos de trabalho.
Os resultados obtidos no simulador com um e dois robôs
podem ser consultados nas Figuras 23 e 24, respetivamente.
Fig. 19. Representação do mapa expandido
O variar o tamanho das células apresenta vantagens relativamente ao tempo de processamento, diminui com o aumento
das células, e ainda as camadas de proteção ideais variam,
sendo cada vez menos necessárias. Contudo uma resolução
baixa implica a perda do percurso ótimo, a deformação dos
objetos e, ainda, a possı́vel perda de percursos viáveis.
Após expandir o mapa aplica-se o algoritmo A∗ para gerar
a trajetória. Os resultados obtidos diminuem o tempo de
processamento quanto maior for o tamanho da célula usado,
pois menos nós a ser pesquisados serão gerados. Contudo
a variação do valor de K na heurı́stica faz com que se
perca o resultado ótimo, uma vez que se pode sobrestimar a
distância, mas apresenta a vantagem de reduzir drasticamente
os tempos de processamento, com um peso mı́nimo no
comprimento da trajetória, tal como se vê na Figura 21 e
Fig. 20. Representação do mapa expandido com dois robôs
VIII. C ONCLUS ÃO
Neste artigo foram apresentados métodos de controlo,
localização e navegação para um robô omnidirecional
num ambiente industrial. A abordagem adotada teve em
consideração a minimização da alteração do meio envolvente bem como um sistema de planeamento de trajetórias
dinâmico e não restritivo que visa encontrar o caminho
mais curto entre dois pontos sem comprometer a segurança
do AGV. A abordagem foi implementada e testada num
ambiente simulado e num robô real, inserida na competição
Robot@Factory, tendo-se comprovado a viabilidade dos algoritmos e do protótipo desenvolvido. Pretende-se que a
abordagem proposta sirva de referência para as equipas
participantes na competição e para potenciais novas equipas.
As equipas participantes nas diversas edições desta
competição contribuiram de uma forma positiva para este
desafio, tornando claro que a sua configuração foi bem escolhida, sendo possı́vel a utilização de protótipos com abordagens simples (do ponto de vista tecnológico e cientı́fico), sem
Fig. 22. Planeamento de trajetórias com dois robôs, variando valores de K
10
Fig. 23. Navegação de um armazém para o outro
Fig. 24. Navegação de um armazém para o outro com dois robôs
comprometer a utilização de abordagens mais complexas, as
quais permitem melhores desempenhos.
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[20] Lauer, M., Lange, S., & Riedmiller, M. (2006). Calculating the
Perfect Match: An Efficient and Accurate Approach for Robot Selflocalization. Robocup 2005: Robot Soccer World Cup, 4020, 142–153.
[21] Riedmiller, M. (1994). Rprop-description and implementation details.
Report (pp. 5–6).
[22] Riedmiller, M., & Braun, H. (1993). A direct adaptive
method for faster backpropagation learning: the RPROP
algorithm. IEEE International Conference on Neural Networks.
doi:10.1109/ICNN.1993.298623
[23] Gonçalves, J. (2009). Modelação e simulação realista de sistemas no
domı́nio da robótica móvel.
[24] Makrodimitris, M., Nikolakakis, A., & Papadopoulos, E. (2011).
Semi-autonomous color line-following educational robots: Design and implementation. In IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics, AIM (pp. 1052–1057).
doi:10.1109/AIM.2011.6027098
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Mobile Robot. 2012 7th International Conference on Computing and
Convergence Technology (ICCCT), 84–87.
[26] Costa, P. L. (2011). Planeamento Cooperativo de Tarefas e Trajectórias em Múltiplos Robôs.
[27] Borgefors, G. (1984). Distance transformations in arbitrary dimensions. Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 26, 270.
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[28] Russell, S., & Norvig, P. (2009). Artificial Intelligence: A Modern
Approach. Prentice Hall. doi:10.1017/S0269888900007724
[29] Costa, P., Moreira, A. P., & Costa, P. (2009). Real-time path planning
using a modified A* algorithm. In P. J. S. Gonçalves, P. J. D. Torres,
& C. M. O. Alves (Eds.), ROBOTICA 2009 -Proceedings of the 9th
Conference on Autonomous Robot Systems and Competitions (pp.
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[30] A. S. Conceição, Moreira, A. P., & Costa, P. J. (2006). Controller
optimization and modelling of an omni-directional mobile robot. 7th
Portuguese Conference on Automatic Control.
Paulo Costa , Porto, Portugal, 1968, Licenciado em Engenharia electrotécnica e de computadores opção de Informática e Sistemas pela Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP) em 1991, obteve o
Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores pela FEUP em
1995. Obteve o Doutoramento na FEUP na área de Controlo e Robótica,
tendo realizado uma tese de dissertação intitulada “Localização em Tempo
Real de Múltiplos Robots num Ambiente Dinâmico” em 2000. É professor na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto nas áreas de
automação, robótica e sistemas digitais. É investigador sénior no INESCTEC (Portugal), na unidade de Robótica e Sistemas Inteligentes, sendo os
seus principais interesses a modelação, localização, navegação, controlo
e projeto de robôs móveis. Tendo participado e organizado, desde 1998,
inúmeras competições relacionadas com a robótica, é um dos proponentes
da competição robot@factory.
Nuno Moreira , Aveiro, Portugal, 1989. Estudante em Engenharia
Eletrotécnica e de Computadores ramo de Automação pela Faculdade de
Engenharia da Universidade do Porto, a realizar uma dissertação de mestrado
intitulada: “Localização de Robôs Autónomos em Ambiente Industrial”. É
membro da equipa FeupFactory, participante no festival nacional de robótica
na competição Robot@Factory.
Daniel Campos , Porto, Portugal, 1990. Estudante em Engenharia
Eletrotécnica e de Computadores ramo de Automação pela Faculdade de
Engenharia da Universidade do Porto, a realizar uma dissertação de mestrado
intitulada: “Planeamento Simultâneo de Trajetórias para Múltiplos Robôs
Autónomos num Ambiente Industrial”. É membro da equipa FeupFactory,
participante no festival nacional de robótica na competição Robot@Factory.
José Gonçalves , Bragança, Portugal, 1976, Licenciado em Engenharia electrotécnica e de computadores ramo de Automação, produção e electrónica
industrial pela Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP)
em 2000, obteve o Mestrado em Engenharia electrotécnica e de computadores pela FEUP em 2005 no ramo de Informática e automação,
tendo realizado uma tese de dissertação intitulada: “Controlo de robôs
omnidireccionais”.
11
Obteve o Doutoramento na FEUP na área de Controlo e Robótica, tendo
realizado uma tese de dissertação intitulada “Modelação e simulação realista
no domı́nio da robótica móvel”. É professor no Instituto Politécnico de
Bragança nas áreas de automação, robótica, sistemas embebidos, eletrónica e
instrumentação. É investigador sénior no INESC-TEC (Portugal), na unidade
de Robótica e sistemas inteligentes, sendo os seus principais interesses
localização, navegação, controlo e prototipagem de robôs móveis. É membro
da equipa IPB@Factory, participante no festival nacional de robótica na
competição Robot@Factory.
José Lima , Porto, Portugal, 1978. Licenciado em Engenharia Eletrotécnica
e de computadores ramo de Automação, produção e Eletrónica Industrial
pela Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP) em 2001,
obteve o grau de Mestre em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores
pela FEUP em 2004 no ramo de Informática e Automação, tendo realizado
uma tese de dissertação intitulada: “Sistema de Aquisição de Imagem Via
Ethernet e Processamento em Tempo Real”. Obteve o grau de Doutor
na FEUP na área de Controlo e Robótica, tendo realizado uma tese de
dissertação intitulada “Construção de um Modelo Realista e Controlo de
um Robô Humanóide”. É professor no Instituto Politécnico de Bragança nas
áreas de automação, robótica, sistemas embebidos e eletrónica de potência
desde 2001. É investigador sénior no INESC-TEC (Portugal), na unidade
localização, navegação, controlo e robótica móvel. É responsável pela equipa
IPB@Factory, que participa no Festival Nacional de Robótica na competição
Robot@Factory.
Pedro Costa , Porto, Portugal, 1973, Licenciado em Engenharia electrotécnica e de computadores ramo de Informática e Sistemas pela Faculdade
de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP) em 1996, obteve o
Mestrado em Engenharia electrotécnica e de computadores pela FEUP em
1999 no ramo Sistemas, tendo realizado uma tese de dissertação intitulada:
”Controlo de uma equipa de robots móveis”. Obteve o Doutoramento
na FEUP na área de Controlo e Robótica, tendo realizado uma tese de
dissertação intitulada “Planeamento Cooperativo de tarefas e trajectórias
em Múltiplos Robôs”. É professor na FEUP nas áreas de robótica e
programação. É investigador sénior no INESC-TEC (Portugal), na unidade
controlo, planeamento de trajetórias e manipuladores.
12
Sección Especial en Interacción Persona
Ordenador y Educación
Carina Soledad González González and César Collazos Ordóñez
IEEE Members
Title—Special Section on Human Computer Interaction and
Education
Abstract—This invited editorial introduces a special section of
the IEEE-RITA journal devoted to the INTERACCIÓN'2014 ,
the XV International Conference on Human Computer
Interaction (HCI) held in Tenerife, Spain, in September 2014.
This section includes the revised and extended version of three
papers selected in the last edition this conference. The editorial
summarizes the subjects and interest topics about the HCI and
introduces the selected works.
Index Terms—Human computer interaction, User Interfaces
I.
INTRODUCCIÓN
E
N este número especial se incluyen tres trabajos
seleccionados del
Congreso Internacional
Interacción Persona-Ordenador (INTERACCIÓN
2014), celebrado en su décimo quinta edición en el Puerto
de la Cruz, Tenerife, Islas Canarias (España) del 10 al 12 de
septiembre de 2014. Este congreso, promovido por la
Asociación Persona-Ordenador (AIPO), fue organizado por
el grupo de Interacción, Tecnologías y Educación del
Departamento de Ingeniería Informática y de Sistemas de la
Universidad de La Laguna (España), contando con el apoyo
del Departamento de Sistemas de la Universidad del Cauca
(Colombia) y la Facultad de Informática y Tecnología de la
Información de la Universidad King Abdulaziz (Arabia
Saudí).
Interacción 2014 es un congreso internacional,
principalmente ligado a la comunidad Iberoamericana, que
tiene como objetivo principal promover y difundir los
avances recientes en el área de la Interacción PersonaOrdenador (IPO), tanto a nivel académico como
empresarial. Este congreso constituye un punto de encuentro
para diferentes grupos de investigación internacionales y
pretende crear un espacio de intercambio de ideas, técnicas,
metodologías
y
herramientas
con
un
enfoque
multidisciplinar, fomentando las sinergias entre los
investigadores, profesionales y empresas relacionadas a las
temáticas de interés.
Destacar que en esta edición han participado
investigadores miembros de varias redes académicas
Carina Soledad González González. Departamento de Ingeniería
Informática y de Sistemas. Universidad de La Laguna, La Laguna,Tenerife,
CP 38204. España (+54 3782 922318284; fax: +54 3782 922318288; email: [email protected]).
César A. Collazos Ordóñez. Departamento de Sistemas. Universidad del
Cauca. Popayán, Colombia. (e-mail: [email protected]).
internacionales relacionadas a las Tecnologías de la
Información y las Telecomunicaciones del Programa
Iberoamericano de Ciencia y Tecnología (CYTED), tales
como la Red iberoamericana para la usabilidad de
repositorios educativos (RIURE), la Red iberoamericana de
apoyo a los procesos de enseñanza-aprendizaje de
competencias profesionales a través de entornos ubicuos y
colaborativos (uCSCL), la Red temática en aplicaciones y
usabilidad de la televisión digital interactiva (RAUTI) y la
Red iberoamericana para el estudio y desarrollo de
aplicaciones TIC basadas en interfaces adaptadas a personas
con discapacidad (IBERADA) y el IFIP-TC-HCI13.
Además, esta edición se ha completado con algunos
eventos asociados organizados en distintos tracks especiales,
algunos de ellos relacionados con la IPO y la Educación,
tales como el de “E-learning and Educational Resources”
(EER’2014), centrado en el tema del e-learning y los
recursos educativos, organizado por la red temática del
CYTED RIURE y miembros relevantes del Capítulo
Español de Educación del IEEE.
Por ello, podemos decir que esta edición especial recoge
trabajos destacados y avances de la IPO, una disciplina que
evoluciona constantemente, tal como se puede observar en
los tres artículos seleccionados que abordan temas de la
evaluación de usabilidad y la experiencia de usuario (UX),
el diseño de la interacción (DxI), los dispositivos de
interacción y los sistemas interactivos multimodales, la
ingeniería de software y de sistemas, los sistemas
inteligentes y adaptativos, el modelado de los factores
humanos, culturales y de contexto y las aplicaciones de la
IPO, en particular a la educación.
A continuación presentaremos los artículos seleccionados
para esta edición especial de la Revista IEEE RITA.
II. EDICIÓN ESPECIAL
De los artículos seleccionados por el Comité de Programa
de INTERACCIÓN 2014 después de un riguroso proceso de
selección, y luego de pasar por la revisión doble a pares,
fueron seleccionados para formar parte de este número
especial de la Revista de IEEE RITA algunos trabajos
relacionados con el área de la IPO aplicada a la Educación.
Estos artículos son los siguientes: “Una propuesta de
Visualización e Interacción Humano Computador en el
Contexto de Información de la Pronunciación”, “Sistema
recomendador de usuarios en base al conocimiento,
disponibilidad y reputación obtenida de interacciones en
foros” y “Modelo Productor-Consumidor de un Libro de
Texto para la Comunidad de Interacción HumanoComputadora en Latinoamérica”.
GONZÁLEZ Y COLLAZOS: SPECIAL SECTION ON HUMAN COMPUTER INTERACTION AND EDUCATION
13
En el artículo “Una propuesta de Visualización e
Interacción Humano Computador en el Contexto de
Información de la Pronunciación”, los autores Sandra Cano,
de la Universidad del Cauca, Colombia, Gloria Álvarez, de
la Universidad Politécnica de Valencia, España, César
Collazos de la Universidad del Cauca, Colombia y Jaime
Muñoz de la Universidad de Aguascalientes, México, se
presenta un modelo de visualización que permite tanto a
investigadores como a usuarios, analizar una tarea orientada
al aprendizaje de la pronunciación. Este modelo es una
composición de etapas y mecanismos de interactividad que
se integran para representar cuatro vistas, de tal manera que
un usuario pueda captar visualmente la mayor cantidad de
aspectos de la voz y reconocer la calidad de la
pronunciación usando aspectos gráficos para representar la
información.
En el artículo “Sistema recomendador de usuarios en base
al conocimiento, disponibilidad y reputación obtenida de
interacciones en foros”, los autores Silvana Aciar y
Gabriela Aciar de la Universidad Nacional de San Juan,
Argentina, César Collazos de la Universidad del Cauca,
Colombia y Carina González, de la Universidad de La
Laguna, España, se presenta una herramienta para
plataformas virtuales de aprendizaje que permite sugerir
usuarios para realizarle una consulta sobre un tema en
particular; utilizando un nuevo criterio de recomendación
que es la reputación de los usuarios dentro de la comunidad.
En particular, se presenta un método para obtener
información de los usuarios de los fórums en base a las
intervenciones que realizan del tema, la cantidad y calidad
de las intervenciones realizadas.
Por último, en el artículo “Modelo Productor-Consumidor
de un Libro de Texto para la Comunidad de Interacción
Humano-Computadora en Latinoamérica”, los autores
Jaime Muñoz Arteaga, Héctor Cardona Reyes y Viviana
Bustos Amador de la Universidad de Aguascalientes,
,México, César Collazos de la Universidad del Cauca,
Colombia y Juan Manuel González Calleros de la
Benemerita Universidad Autónoma de Puebla, México, se
describe un modelo de producción colaborativa de libros de
texto abierto compuesto por servicios de elaboración y uso
de libros abiertos que permite establecer diversas formas de
comunicación entre los actores involucrados y las dinámicas
de colaboración para la producción de libros de texto.
Asimismo, se describe un caso de estudio sobre Interacción
Persona Computador en Latinoamérica, desarrollado en el
marco de un proyecto europeo LATIN ("Latin America
open Textbook Iniciative”).
Carina González es Profesora Titular del Departamento de Ingeniería
Informática y de Sistemas de Universidad de La Laguna (ULL). Realizó su
doctorado en Ciencias de la Computación, especializándose en técnicas de
Inteligencia Artificial e Interacción Persona-Ordenador. Sus principales
áreas de interés de investigación son las interfaces inteligentes, adaptación
y personalización, UX, accesibilidad, videojuegos educativos y e-learning.
Desarrolla su investigación en el Grupo de Interacción, Tecnologías y
Educación (i-TED) (IP) de la ULL y en el Grupo de Investigación
TELSOK de la UNIR.
César A. Collazos es Profesor Titular del Departamento de Sistemas de la
Universidad del Cauca (Colombia). Realizó su doctorado en Ciencias
Mención Computación en la Universidad de Chile. Ha realizado dos
estancias postdoctorales en temas relacionados con Interacción Humano
Computador y Aprendizaje Colaborativo Apoyado por Computador.
Coordinador del grupo IDIS (Investigación y Desarrollo en Ingeniería del
Software) de la Universidad del Cauca.
III. AGRADECIMENTOS
Los editores quieren agradecer al Comité Editorial de la
Revista de IEEE RITA por acoger esta edición especial, a
Martín Llamas Nistal por el apoyo a que esta edición
especial se lleve adelante y al Comité de Programa de
INTERACCIÓN 2014 por su excelente trabajo en la
evaluación y selección de trabajos del evento.
ISSN 1932-8540 © IEEE
14
Una Propuesta de Visualización e Interacción
Humano Computador en el Contexto de
Información de la Pronunciación
Sandra Cano, Gloria Inés Alvarez, César A. Collazos y Jaime Muñoz Arteaga
Title—A proposal from visualization and Human-Computer
Interaction in the context of information of the Pronunciation.
Abstract— This article involves two areas: information
visualization (InfoVis) and Human Computer Interaction
(HCI). In HCI area is concerned with design, evaluation and
implementation to the use of users. By another side,
information visualization area represents multimentional data
in a context of specific information. Therefore, these two
disciplines could be complemented with the purpose to offer a
visualization model in the information context of the
pronunciation, which can serve as support to the pronunciation
learning for different user types. The proposed model
integrated graphic aspects to represent information, so that
user can visually capture greater quantity of voice aspects and
to recognize quality of pronunciation.
Index Terms— Information Visualization, Multiple Views,
Voice
Visualization,
Human
Computer
Interaction,
Biofeedback.
I. INTRODUCCIÓN
L
A visualización es una forma de comunicación
visual, la cual representa información relacionada
con una tarea específica, donde el usuario puede
observar e interactuar con ella [1][2][3]. El principal
objetivo de la visualización es la representación gráfica
adecuada de los datos multidimensionales, de tal manera que
la representación visual que se presente sea con el interés de
explorar y analizar diferentes relaciones entre los datos. Por
otro lado, comunicar un conocimiento no es una tarea fácil,
ya que la visualización de ese conocimiento implica el uso
de representaciones visuales para mejorar esa transferencia
de conocimiento a través de una comunicación significativa.
La visualización involucra un conjunto de acciones que
deben realizarse para transformar los datos y proveer una
retroalimentación al usuario. Por otro lado, el factor humano
de la visualización incluye la necesidad de comprender
tareas relacionadas con la visualización y el estudio del
Sandra Cano, Ingeniera Electrónica, Magister en Ciencias
Computacionales y Estudiante de doctorado de la Universidad del Cauca,
Colombia, grupo de investigación DESTINO de la Universidad Javeriana
de Cali y grupo IDIS de la Universidad del Cauca (e-mail:
[email protected]).
Gloria Inés Alvarez, Doctora en ingeniería de sistemas, Universidad
Politécnica de Valencia. Reconocimiento de formas e inteligencia artificial.
Docente de la Pontificia Universidad Javeriana Cali, Colombia, Grupo de
investigación DESTINO (e-mail: [email protected])
César A. Collazos, Doctor en ciencias de la computación, Docente
Universidad del Cauca y director del grupo de investigación IDIS,
Colombia (e-mail: [email protected]).
Jaime Muñoz Arteaga Doctor en ciencias de la computación,
Docente Universidad Autónoma Aguascalientes, México (e-mail:
[email protected]).
conocimiento previo que deberían poseer los usuarios para
la comprensión de estas interfaces, con el objetivo que la
interface de visualización resulte comprensible para los
usuarios. Por lo tanto, el área de Interacción Humano
Computador (Human-Computer Interaction, HCI), podría
complementarse con la visualización de la información a
través de elementos de estudio esenciales, como: el usuario,
la interfaz y la interacción.
En la visualización de las señales acústicas de la voz, la
dimensionalidad de los datos representa un desafío, por que
es importante considerar técnicas de visualización
adecuadas que permitan representar los datos en 2
dimensiones, de un modo que agilice el razonamiento y
facilite el reconocimiento de estructuras, patrones o
correlaciones entre los datos. En este artículo se presentan
trabajos relacionados y la problemática que existe con la
visualización de la información. En la sección 3, se
describen los modelos de visualización que se analizaron
para proponer el modelo. En la sección 4, se describe el
modelo y las vistas que lo componen. Por último, se realiza
una evaluación del modelo, así como un análisis del modelo
de vistas aplicado a un contexto en la tarea del
entrenamiento de la pronunciación con las vocales del
español.
II. TRABAJOS RELACIONADOS
La visualización de la información ayuda a la
representación visual de datos, de tal manera que optimiza la
carga cognitiva y la representación visual de las estructuras,
relaciones y patrones de la información representada.
Visualizar las señales acústicas de la voz en dos
dimensiones es difícil, debido a la alta dimensionalidad de
las mismas. Investigaciones realizadas en el área de la
visualización de la voz, han propuesto modelos de
visualización para el entrenamiento de la pronunciación,
representando los datos en un plano bi-dimensional. En el
2008 Yan Dan Wang et al.[4], realizaron una aplicación de
un modelo de visualización a partir de una técnica no lineal,
llamada Gráfica de Recurrencia, la cual esta enfocada en
visualizar características de la voz y puede servir de apoyo
para personas con discapacidad auditiva. El mismo grupo de
investigadores emplearon Mapas Auto-organizados [5] para
un modelo de visualización para señales de voz, sirviendo
como apoyo visual para el aprendizaje de la pronunciación
aplicado en vocales. En el 2009 [7] para el aprendizaje del
habla implementaron una herramienta para la representación
gráfica de la pronunciación en forma de radar que se ofrece
a profesionales con el objetivo de analizar la pronunciación.
En el 2011 Dan Yang et al.[22], propuso un método de
visualización basado en características auditivas y
transformada de Fourier, donde los resultados mostraron que
podría servir como aprendizaje de la pronunciación para
CANO et al.: UNA PROPUESTA DE VISUALIZACIÓN E INTERACCIÓN HUMANO COMPUTADOR EN EL ...
personas sordas usando la visualización como
retroalimentación. Por otro lado, Yussef Hassan [6], en su
tesis doctoral de visualización de la información Persona –
Ordenador, propone una metodología para el diseño y
evaluación de interfaces gráficas de visualización de la
información involucrando tareas orientadas el usuario. En el
2012 [24], realizaron un estudio acerca de como la
visualización de la información puede ser adaptada a las
necesidades especificas, características y contexto para cada
usuario. En este estudio presentaron las características que
dan un mayor impacto en la visualización, como: tiempo de
percepción, memoria visual y experticia del usuario, donde
hacen referencia a ciertas características que pueden
ocasionar una sobrecarga en el diseño en la visualización de
la información. Estas investigaciones sirven para proponer
un modelo de visualización de la información aplicado al
aprendizaje de la pronunciación para las vocales del español,
donde se consideren aspectos visuales que permitan generar
una representación que no requiera un mayor esfuerzo, así
como analizar información con respecto a la tarea.
III. VISUALIZACIÓN EN EL APRENDIZAJE VISUAL
La visualización de la información en el contexto de la
pronunciación de las vocales del español, trata de comunicar
un conocimiento a través de una representación gráfica. El
conocimiento por su parte determina la habilidad para usar
la información y aumenta sobre la base de la experiencia y
el aprendizaje. Por otro lado, para transmitir ese
conocimiento a través de la visualización implica el uso de
representaciones visuales adecuadas para lograr que el
usuario logre procesar la información e interpretarla de una
manera fácil. Por tal razón, el modelo que se propone trata
de buscar una forma significativa para enseñar el concepto
de correcta y no correcta pronunciación de una vocal usando
aspectos gráficos en la representación. No basta representar
la información sino que se deben seleccionar elementos
gráficos que sean significativos para lograr una adquisición
de conocimiento en la pronunciación de la vocales del
español. El conocimiento es información, donde es
construido por los individuos a partir de la comunicación
[25][26], la interacción con la información y la comprensión
de ésta. Por otro lado, la visualización del conocimiento y la
visualización de la información son utilizadas para ampliar
las habilidades de percepción y cognición del usuario y
facilitar el descubrimiento de los datos o nuevos
conocimientos, de acuerdo a su utilización. Por lo tanto, este
modelo de visualización que se propone podría servir de
apoyo como herramienta de visualización para fortalecer el
conocimiento de la pronunciación de las vocales del
español.
IV. MODELOS DE VISUALIZACIÓN
Un modelo es una abstracción de la realidad, que
permite comprender y solucionar problemas con respecto a
una tarea específica [1]. A continuación se describen tres
modelos de visualización que se tomaron como análisis para
el modelo propuesto. Estos modelos incluyen la
participación del usuario, así como la forma como trabajan
los sistemas de visualización.
15
Modelo de Ware
El modelo propuesto por [20] en 2004, da mayor
importancia al usuario a partir de sus capacidades cognitivas
y plantea que la visualización es un proceso altamente
interactivo. Este modelo representa las transformaciones y la
exploración con mayor importancia, el análisis en función
de que el usuario no sólo visualiza, sino que además ejerce
un rol de analista de información que realiza a partir de la
manipulación de los datos, considerando su experiencia de
acuerdo al contexto en que se desarrolla y desarrollando el
procesamiento visual y cognitivo.
Modelo de Card, McKinlay y Shneiderman
El modelo propuesto por [8] en 1999, describe los
pasos básicos para visualizar la información a partir de una
transformación de los datos donde interviene la acción del
usuario. En este modelo, se puede identificar 3 etapas del
proceso de visualización, estos son: transformación de datos,
mapeo visual y transformación de vistas, donde se pueden
seleccionar diferentes formas visuales; y finalmente, alterar
las vistas resultantes se obtienen diferentes representaciones
de los datos.
En este modelo se consideran algunas tareas que
permiten la interacción del usuario con la interfaz de
visualización, estas son: apreciación global (Overview),
enfoques (Focus), navegación por estructuras (Browsing),
entre otros, con el fin de que se pueda incrementar la
cantidad de la información para ser visualizada.
Modelo de Wünsche
Es un modelo propuesto por Wünsche [10] en el 2004,
el cual se divide en dos fases. Una primera fase llamada
codificación, donde encarga de codificar los datos a partir de
la transformación hacia una proyección visual y una
segunda fase llamada decodificación, donde decodifica la
visualización resultante a través de la percepción humana y
se obtiene un conocimiento. En la fase de codificación, los
datos sufren una transformación y se convierten en
información estructurada para un mapeo visual. En la fase
de decodificación, da mayor importancia a los procesos
cognitivos que a las tareas de interacción al especificar
procesos que intervienen en la percepción y cognición. La
unión entre ambas fases se produce por medio de atributos
gráficos, como: forma, color, líneas de orientación, posición
y atributos visuales como símbolos y textos presentes en la
proyección visual. Las técnicas de visualización que se usan
en este modelo varia de acuerdo a la dimensión y
requerimientos espaciales. La interacción en este modelo no
se considera la acción del usuario, sólo se toma la
interpretación visual, con el fin de garantizar la calidad de la
percepción.
Dada una definición de cada modelo, se puede deducir
que el modelo de Ware [20], se enfoca en la exploración de
los datos, donde el usuario pueda realizar una manipulación
de los datos, mientras que el modelo de Card et al.[8], da
mayor importancia a la interacción, y el modelo de
Wunsche[10] hace referencia a la percepción del usuario.
Por tal razón, se puede indicar que la representación, la
interacción y la percepción son tareas importantes asociadas
al usuario y que deben considerarse para la propuesta del
modelo de visualización.
ISSN 1932-8540 © IEEE
16
A partir del análisis previo de los modelos propuestos por
[8][9][10], indican que para lograr una adecuada
visualización de datos multidimensionales, es necesario una
serie de transformaciones en los datos con el propósito de
establecer estructuras y relaciones, así como reducir la
dimensionalidad para lograr una representación visual,
usando un lenguaje gráfico y teniendo en cuenta la
experiencia y el dominio del contexto, donde se pueda
interactuar para obtener nuevas perspectivas y
conocimiento. Por lo tanto, se propone un modelo que
visualice aspectos de la voz para el aprendizaje de la
pronunciación considerando aspectos visuales que pueden
servir de apoyo para una comprensión para diferentes tipos
de usuario.
V. MODELO DE VISUALIZACIÓN PROPUESTO
El modelo de visualización propuesto en la Figura 1, usa
la técnica de múltiples vistas para representar visualmente la
pronunciación de un fonema, con el fin de apoyar el
aprendizaje de dicha pronunciación. El modelo de
visualización, es una combinación de los modelos
analizados previamente, los cuales se sirven de etapas que
involucran aspectos de HCI. El principal objetivo de este
modelo es representar aspectos de la voz, de tal manera que
una persona pueda captar visualmente la calidad de la
pronunciación en una tarea de entrenamiento de la
pronunciación con las vocales del español. El modelo que se
muestra en la Fig 1, representa los resultados de una
recolección de datos capturados por medio del micrófono,
con respecto a un conjunto de señales pronunciadas
correctamente.
El modelo de visualización involucra cinco etapas, las
cuales sirven para representar los datos a partir de la
pronunciación de un fonema. La primera etapa llamada
Usuario, se encarga de pronunciar un fonema por el
micrófono, donde se realiza una segunda etapa captura de
datos, la cual convierte la señal análoga a digital, llamada
señal de test. La tercera etapa llamada transformación de
datos, hace uso de técnicas de pre-procesamiento de la voz,
como: Coeficiente de Predicción Lineal (Linear Prediction
Coding, LPC) y la técnica Gráfica de Recurrencia Cruzada
(Cross Recurrence Plot, CRP) [12], con el fin de realizar una
reducción de los datos, computar parámetros y extraer
características representativas de las señales acústicas de la
voz. La cuarta etapa llamada estructura de datos, se
definen estructuras visuales apropiadas para representar los
datos, de modo que sea fácil de comprender para el usuario.
Para estructurar los datos es importante utilizar técnicas que
ayuden a representar conexiones entre los distintos
Fig. 1. Modelo de visualización para las señales acústicas de la voz en la
tarea de la pronunciación de fonemas del español.
componentes visuales para establecer relaciones entre los
datos. Las técnicas de visualización que se proponen en esta
etapa, son: Mapa Auto-Organizados (Self Organizing Maps,
SOM)[13], es una técnica que reduce la dimensionalidad de
los datos proyectándolos en un plano bi-dimensional y
permite construir una representación de los datos más
compacto; y Caras de Chernoff [14], es una técnica que
transforma los datos en caras, donde los datos se representan
por los atributos de la cara, como: ojos, boca, orientación de
los ojos, inclinación de las cejas, entre otras formas de la
cara, donde permiten hacer asociaciones y detectar
diferencias en la calidad de la pronunciación.
Por último una quinta etapa llamada vistas, es el
resultado final del mapeo de la visualización, donde el
usuario ve e interpreta la representación de la señal acústica
de la voz en la tarea de la correcta o no correcta
pronunciación de un fonema del español por medio de dos o
más vistas. Esta etapa es donde se involucra el cómo
codificar la información visual de forma que de la
posibilidad al usuario de llevar a cabo tareas visuales con
rapidez y precisión, además de otros interrogantes, como
Qué atributos visuales utilizar?, Cómo ordenar
espacialmente los elementos? Cómo interpretan los usuarios
la información?, entre otros.
VI.
MODELO DE VISTAS
La técnica de múltiples vistas que se ha basado el modelo
consiste en ofrecer diferentes vistas de la misma
representación visual a diferentes tipos de usuario, desde
niños hasta expertos en modelamiento de señales. Por lo
tanto, el modelo de vistas se componen de 4 vistas (Fig. 2)
que pueden servir de apoyo para representar información
relacionada a una tarea específica en el entrenamiento de la
pronunciación, el cual ofrece una visión global de la
representación para orientar al usuario, como la vista 1 (Fig.
3) y por otro una vista para su exploración visual en detalle
como las vistas 2 y 3 (Fig. 3). Para cada vista se han tenido
en cuenta atributos visuales, así como técnicas de
visualización que servirán para hacer un mapeo visual fácil
de comprender.
El modelo de vistas está asociado con la percepción
visual, donde se relaciona algunos aspectos cognitivos,
como: tiempo y esfuerzo requerido para aprender el sistema,
carga cognitiva en el usuario y esfuerzo requerido para
comparar información. Además de tomarse en cuenta estos
aspectos para el diseño de las vistas, se debe seleccionar
atributos visuales que puedan ayudar a una mejor
interpretación. El trabajo Mackinlay [21], selecciona
atributos visuales en función de la capacidad para soportar
tareas visuales, como: posición, longitud, orientación,
Fig. 2. Modelo de vistas en la tarea de la pronunciación de fonemas del
español.
ISSN 1932-8540 © IEEE
Fig. 3. Modelo de vistas en la tarea de la correcta pronunciación de la vocal
(a).
tamaño, intensidad (color), matiz (color), textura y forma. A
partir de este análisis, se propone el uso de los atributos
visuales para representar aspectos de la voz en cada una de
las vistas, como: forma, color, tamaño, posición longitud y
orientación.
A continuación se describen cada una de las vistas
aplicadas a una tarea de entrenamiento de la pronunciación
de las vocales del español. El propósito de la tarea es
comparar y analizar visualmente cualidades de las señales
de test pronunciadas integrando las cuatro vistas que
servirán de apoyo visualmente. Por otro lado, las técnicas de
visualización que se aplican en cada una de las vistas
propuestas se interesan en tres aspectos: la estructura de los
datos, la representación y la interacción, prestando especial
atención a las metáforas visuales, los algoritmos de
clasificación y distribución de los datos y la transformación
de la información.
Vista 1
La vista 1 representa características obtenidas de la
técnica CRP, utilizando un modelo de representación visual
llamado caras de Chernoff [14]. Esta representación revela
una rápida información a través de los gestos de la cara,
donde permite representar estados de ánimo, desde una
buena pronunciación con una cara feliz (Fig. 3), y una mala
pronunciación (Fig. 4) haciendo uso de atributos, como:
boca, nariz, ojos y cejas, representando valores de las
características de la voz por el tamaño, forma, posición y
orientación. La idea de utilizar la cara es con el fin de que
una persona pueda reconocer pequeños gestos y cambios sin
dificultad. Por lo tanto, en esta vista se han considerado los
siguientes atributos visuales: color, posición, orientación y
tamaño. Se observa en la Fig. 3 que cada color esta
asociado a una característica de la técnica CRP y está
representado por un aspecto de la cara, como: ángulo de las
cejas (Tasa de Recurrencia), ángulo de los ojos (Entropía de
Shannon), longitud del ancho de la boca (Promedio de Línea
Diagonal) y dirección de las pupilas (Determinismo).
Vista 2
La vista 2 representa el entrenamiento realizado con la
vocal (a) (Fig. 3), el cual permite una inspección de los
datos más detallada que la anterior, ya que se puede realizar
una comparación entre cada aspecto de la vocal pronunciada
correctamente con respecto a cada aspecto de la vocal de la
señal de test. Cada fila esta representada por una vocal,
compuesta por 20 círculos que representan las características
del fonema.
Cada círculo se encuentra en un un tono
17
oscuro, si el valor de la característica corresponde a la media
de los valores de las muestras de entrenamiento para ese
fonema y si está a una distancia mayor que una desviación
estándar, lo que indica la cercanía de cada valor de la
característica de la señal de test a la señal de entrenamiento.
El color en tono gris, si se tienen distancias menores a una
desviación estándar, por lo tanto es cuando hay menos
correspondencia entre la característica de la señal de test y
entrenamiento. Si algunos de los círculos están en un tono
más claro, como la Fig. 4, puede indicar que no todas las
características de la vocal (e) de entrenamiento con respecto
a la vocal (e) de test son semejantes y se interpreta como
una mala pronunciación de la vocal (e). Esta vista realiza
una comparación visual entre semejanzas de características
entre las vocales, donde utiliza el color para representar el
grado de similitud.
Vista 3
La vista 3 hace uso de la técnica de visualización llamada
SOM, donde agrupa datos con características comunes,
como muestra la Fig. 3, donde hay un grupo de fonemas que
corresponden a las vocales (a) y cada vocal está
representada por un color mientras que la señal de test es
representada por un rombo, lo que indica que si la vocal (a)
está correctamente pronunciada, ésta se ubicará en el grupo
de fonemas de entrenamiento que corresponde a la misma
vocal. También se observa un grupo de vocales (e), cerca al
grupo de vocales (u), lo que puede indicar que existen
características de ambas vocales que son semejantes entre sí.
También se ilustra en la Fig. 3 que para proyectar la señal de
test en una posición del mapa, se realiza una comparación
con todas las señales de entrenamiento y se ubica cerca al
grupo que tenga mayor semejanza.
Vista 4
La vista 4 es representada por una línea diagonal, donde
indica las correlaciones entre las cinco vocales del español
con respecto a la señal de test. En la Fig. 3, se observa que la
línea diagonal representa la similitud que hay entre las
vocales de entrenamiento con respecto a la vocal (a) de test
pronunciada correctamente, mientras que en la Fig. 4 se
observa una línea más corta y casi vertical, lo que indica la
poca similitud entre las señales de entrenamiento y la señal
de test con la vocal (e). Esta vista es apropiada para realizar
una comparación visual entre las señales de voz y establecer
similitudes por medio de la longitud de la línea diagonal.
Las cuatro vistas que se presentan en la interface pueden
activarse o desactivarse a decisión del usuario, donde el
usuario puede manipular la cantidad de vistas que quiere
Fig. 4. Modelo de vistas en la tarea de la no correcta pronunciación de la
vocal (e).
ISSN 1932-8540 © IEEE
18
tener en pantalla y a su vez permite guardar los resultados
obtenidos de cada vista. Las imágenes son almacenadas en
un directorio, el cual es nombrado con el nombre del
usuario, quién va a realizar la tarea, con el fin que pueda
tener un historial de las diferentes pronunciaciones con
respecto a la tarea.
VII. EVALUACIÓN Y ANÁLISIS
La evaluación fue realizada para validar el modelo, donde
se obtuvieron grabaciones de un grupo de 4 personas de
género masculino, tomando 30 repeticiones por vocal, donde
se aplicaron pruebas del prototipo implementado en
MATLAB.
En esta evaluación se analiza la usabilidad de la
representación de los datos y se identifica la calidad de la
visualización en la tarea de la pronunciación de las vocales
del español. También se consideran qué aspectos visuales
de los seleccionados podrían facilitar el procesamiento de la
información, así como la adquisición del conocimiento. Se
aplicó el método de inspección de usabilidad conocido
como recorrido cognitivo en el dominio del conocimiento de
la visualización [23], basado en un análisis de 4 expertos a
través de diferentes exploraciones que realizaron al modelo
de vistas, con el fin de identificar tareas básicas de la
visualización, como: Resumir la información, con el
objetivo de poder ofrecer vistas globales del conjunto.
Resaltar información más relevante, con el objetivo de
facilitar al usuario 'ojear', la interfaz y permitirle discernir el
interés o relevancia potencial de información. Relacionar la
información similar. Además, de conocer la facilidad de
aprendizaje en cada una de las vistas, de tal manera que
pueda reconocer la calidad de la pronunciación a partir de
las relaciones representadas por atributos visuales.
La evaluación se compone de un conjunto de preguntas
relacionadas a la representación y comprensión de cada una
de las vistas. La primera vista se encarga de representar dos
estados de ánimo, una cara triste que representa una mala
calidad de la pronunciación y una cara feliz una buena
calidad. Los resultados obtenidos indican que el 75%
identifica la expresión de la cara, el otro 25% no es muy
claro. Esto se debe a que hay características de la cara que
son difíciles de identificar como cejas o nariz, mientras que
ojos y boca permiten diferenciar una expresión. Si se eligen
adecuadamente las características de una cara se puede
representar estados de ánimo, dando mayor capacidad de
interpretar y comparar la correlación existente con respecto
a una tarea de entrenamiento de la pronunciación. También
se observó que los colores que representan características de
la técnica CRP, no es claro y no tiene mucha importancia
para una persona no experta en señales acústicas. Por lo
tanto, podría tomarse en cuenta adaptar la vista al tipo de
usuario, ya que para un niño podría ocasionar una
sobrecarga cognitiva por la variación de colores.
Por otro lado, en la vista 2 se agrupan los datos por vocal,
obteniendo por cada característica dos medidas de
dispersión: media y desviación estándar, con el fin de
mostrar cada valor como un punto en una escala entre la
media y la desviación estándar. Las medidas de dispersión
indican variaciones en la distribución de los datos y están
asociados a un color. En los resultados el 50% de los
evaluados no comprendieron la relación existente entre los
colores, lo cual indica que este tipo de vista podría reducirse
el número de características por vocal, ya que 20
característica para una persona no experta en señales
acústicas indica tener demasiada información en una solo
representación y puede afectar la interpretación de la tarea.
También podría adaptarse la forma de representar cada
característica de una vocal, ya que el 50% prefirió utilizar
una forma de cuadrado en vez de un círculo. Además se
consideró cambiar las etiquetas de las vocales por un tamaño
de letra y color que resaltará más para la comprensión del
usuario. Igualmente que para un usuario que no tenga
conocimientos acerca del significado de las medidas de
dispersión podría tomarse en cuenta cambiar por palabras
más adecuadas que expresen la correcta o no correcta
pronunciación de una vocal, es decir la palabra Media
podría tomarse como buena pronunciación y Media + ½ por
baja pronunciación.
La vista 3 permite describir en detalle el comportamiento
de las características: Tasa de Recurrencia representada por
la distancia entre cada círculo y Promedio de Longitud
Diagonal por el tamaño de los círculos. En los resultados
obtenidos de la evaluación el 75% comprendió el
significado de la representación, lo que indica que este tipo
de vista puede servir para dos tipos de usuario: sin
experiencia en modelamiento de señales y con experiencia,
si se quiere realizar un análisis a fondo en el
comportamiento de las características. También se observó
que es conveniente asociar la etiqueta al rombo, el cual
corresponde a la señal de test. Además, se debe considerar
que para un usuario no experto tantos aspectos visuales
puede ocasionar una mala interpretación. Por lo tanto, se
propone adicionar interactividad en la vista, el cual permita
variar el número de aspectos visuales a representar
dependiendo del tipo de usuario.
Por último, la representación de la línea diagonal de la
cuarta vista, es una referencia para identificar la similitud
entre dos señales ésta puede servir de apoyo para representar
correlaciones entre las cinco vocales del español, lo que
indica que si la línea diagonal tiene una longitud grande, la
similitud entre las dos señales es mayor y si es una longitud
pequeña la similitud es baja. El 50% de los evaluados
comprendieron el significado de la línea diagonal, pero se
considera que este tipo de vista es para un tipo de usuario
experto en modelamiento de señales, ya que una línea
diagonal para un usuario no experto podría no tener mucha
importancia.
VIII. CONCLUSIONES Y FUTUROS TRABAJOS
La disciplina de HCI, está siendo reconocida como un
campo importante, el cual puede complementarse con la
visualización de la información, con el fin de involucrar al
usuario en las diferentes etapas de la representación visual.
Por ello, es necesario contar con interfaces que apoyen las
distintas tareas a realizar en todo el proceso de
visualización.
Las cuatro vistas son una representación de diferentes
estructuras y niveles de interpretación que se ofrece al
usuario, desde una vista con una inspección intuitiva como
la primera hasta una vista con una estructura más compleja y
un análisis más profundo como la cuarta vista. Las cuatros
vistas representan aspectos de las señales acústicas de la voz
ISSN 1932-8540 © IEEE
a través de diferentes combinaciones de visualización en un
mismo tipo de tarea, las cuales permiten al usuario aprender
y analizar acerca de los diferentes aspectos de la señal
acústica de la voz y ayudan a una comprensión de los datos
aprovechando sus capacidades de percepción visual para
descubrir patrones. El modelo de vistas propuesto es una
alternativa para representar diferentes niveles de exploración
de los datos y para tener una mejor comprensión de los datos
para el usuario, de tal manera que ayuda en aspectos como:
minimizar carga cognitiva, esfuerzo requerido para
comparar información y tiempo de aprendizaje con respecto
a la tarea.
El experimento realizado en la tarea de entrenamiento de
la pronunciación con las vocales del español, mostraron ser
una alternativa para representar las señales acústicas de la
voz en un plano bi-dimensional y reconocer la calidad de la
pronunciación, de tal manera que pueda servir de apoyo para
personas con discapacidad auditiva.
Como trabajo futuro se propone mejorar la representación
a partir del análisis realizado con expertos en usabilidad para
tener una mejor representación visual y que se adapte al
perfil del usuario, desde un niño hasta una persona experta
en modelamiento de señales. Además, validar el modelo con
usuarios no expertos, donde se examinen aspectos que deban
considerarse en las representaciones visuales y mecanismos
de interacción, con el objetivo de validar el desempeño del
prototipo.
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ISSN 1932-8540 © IEEE
20
Sandra Cano Estudiante de doctorado en ciencias de la electrónica,
Universidad del Cauca, Colombia. Magister en Ciencias Computacionales
de la Pontificia Universidad Javeriana de Cali e Ingeniera en electrónica de
la Universidad Autónoma de Cali, Colombia. Actualmente trabaja con el
grupo de investigación DESTINO de la Pontificia Universidad Javeriana de
Cali y IDIS de la Universidad del Cauca. Su trabajo se centra en diseño
interfaces de visualización para niños con discapacidad auditiva.
César A. Collazos
Doctor en ciencias de la computación, Docente
Universidad del Cauca y director del grupo de investigación IDIS,
Colombia. Actualmente es docente del área de ingeniera de sistema y lidera
investigaciones en Interacción Humano Computador.
Gloria Inés Alvarez Doctora en ingeniería de sistemas, Universidad
Politécnica de Valencia. Reconocimiento de formas e inteligencia artificial.
Docente de la Pontificia Universidad Javeriana de Cali, Colombia, Grupo
de investigación DESTINO. Actualmente es docente del área de ingeniera
de sistema y lidera investigaciones en reconocimiento de patrones e
inferencia gramatical.
Jaime Muñoz Arteaga Doctor en ciencias de la computación, Docente
Universidad Autónoma Aguascalientes, México. Actualmente es docente
del área de ingeniera de sistemas y lidera investigaciones en Ingeniería de
Software.
ISSN 1932-8540 © IEEE
21
Sistema Recomendador de Usuarios en Base al
Conocimiento, Disponibilidad y Reputación
Obtenida de Interacciones en Foros
Silvana V. Aciar, Gabriela I. Aciar, Cesar. A. Collazos, and Carina S. González
Title— User recommender system based on knowledge,
availability and reputation from interactions in forums.
Abstract— In this paper is described a recommender system
where the user recommendations are made taking into account
the degree of knowledge and user availability to answer
questions from other users. A new approach to make the
recommendations is added to the system: the reputation of the
candidates users in the community.
The reputation is calculated based on past interactions,
more precisely the satisfaction of the user who made the
question. Results show that the recommendations based on
reputation, knowledge and availability of users are more
accurate.
Index
Terms—
Learning
Management
System,
Recommender Systems, Information Retrieval, Interaction
Tools.
I. INTRODUCCIÓN
A
CTUALMENTE las nuevas tecnologías de la
información y la comunicación (TICs) han
cambiado el modo de interacción entre los docentes
y estudiantes. Herramientas, con posibilidades sincrónicas y
asincrónicas incorporadas a la formación y la educación,
propician
nuevas
opciones
de
interacción
y
retroalimentación, para ayudar a los pedagogos y estudiantes
a adquirir/enseñar conocimiento a más sectores de la
sociedad [1][2][3][4]. Las ventajas que poseen el uso de las
TICs en la educación tales como aprender en cualquier
tiempo y lugar se ven disminuidas por ciertas características
que hasta el momento son atribuidas al ámbito presencial
como por ejemplo la personalización, el contacto físico que
permite conocer aspectos tales como emotivos y de
personalidad
para
brindar
una
educación
más
individualizada a las necesidades y características de los
estudiantes.
Una
forma
de
facilitar
la
interacción
de
docentes/estudiantes con las plataformas virtuales de
aprendizajes es mediante el uso de los sistemas
recomendadores [5][6]. El propósito de estos sistemas es el
S. V. Aciar, Instituto de Informática - Universidad Nacional de San
Juan, San Juan – Argentina, [email protected]
G.I. Aciar, Instituto de Informática - Universidad Nacional de San Juan,
San Juan – Argentina, [email protected]
C. A. Collazos, Profesor Titular, Depto. Sistemas - Universidad del
Cauca, Popayán-Colombia, [email protected]
C. S. González, Universidad de La Laguna, Tenerife – España,
[email protected]
de solucionar el problema de sobrecarga de información,
presentando contenido personalizado a cada usuario [7]. El
objetivo de los sistemas recomendadores en e-learning es el
de brindarles sugerencias a los profesores/estudiantes
durante su aprendizaje para maximizar su desempeño,
proveyendo la recuperación y presentación personalizada de
los recursos de aprendizaje en base a las necesidades,
intereses, preferencias y gustos.
Los sistemas recomendadores utilizan técnicas de
inteligencia artificial, recuperación de la información,
minería de datos y aprendizaje automático para identificar
elementos de interés que permitan ofrecer las
recomendaciones adecuadas a cada estudiante/profesor en
un contexto particular.
Las recomendaciones que pueden obtener los usuarios en
una plataforma virtual de aprendizaje son recomendaciones
de objetos de aprendizajes, recomendaciones de acciones o
actividades a realizar dentro de la plataforma y
recomendaciones de otros usuarios con los cuales
interactuar, se puede observar la función del recomendador
en la Fig. 1.
Este artículo se enfoca en los sistemas recomendadores de
usuarios, más específicamente se trata de dar respuesta al
interrogante ¿A quién le puedo consultar sobre un tema?,
por ejemplo un estudiante que tiene una inquietud sobre un
tema en particular y necesita que otro usuario que conoce
del tema lo ayude. Lo ilustraremos mediante un ejemplo:
Luis tiene que resolver unos ejercicios de matemática y tiene
dudas sobre la aplicación del teorema de Pitágoras,
usualmente lo que se realiza en esta situación es consultarle
a otro estudiante o profesor que conoce del tema. En una
plataforma virtual saber quien conoce del tema es un poco
más difícil debido a que puede haber muchos estudiantes o
docentes registrados y no se cuenta con el contacto
presencial que favorece tener conocimiento acerca de la
experiencia y conocimiento que poseen las personas.
El problema de recomendar usuarios conocedores de un
tema radica en tres razones:
1) Las personas son cada vez más renuentes a brindar
información sobre su experticia, experiencia, intereses,
etc. en forma explícita. Se ven abrumados a la hora de
completar formularios con dicha información.
2) El volumen de información, la existencia de muchos
usuarios puede ocasionar que una persona pase mucho
tiempo buscando con quien interactuar.
3) ¿Cómo se puede obtener información de los usuarios de
forma implícita? Los usuarios son más propensos a
brindar información utilizando las herramientas de chat
22
Fig. 1. Sistema recomendador en una plataforma virtual de aprendizaje.
y foros, el problema reside en cómo procesar esa
información para obtener el conocimiento de las
personas.
En este artículo se presenta una extensión del trabajo
presentado por Aciar y otros en [8]. En dicho artículo las
recomendaciones de usuarios son realizadas teniendo en
cuenta el grado de conocimiento del tema y la disponibilidad
de responder las preguntas realizadas por otros usuarios.
Para obtener el conocimiento y disponibilidad de las
personas se propone analizar los foros en los que participa.
En el presente artículo se agrega un criterio más para
realizar las recomendaciones y es la reputación que poseen
los usuarios candidatos en la comunidad. La reputación es
calculada en base a si la respuesta dada por el usuario ha
satisfecho o no la inquietud del usuario. También se
presentan
resultados
que
demuestran
que
las
recomendaciones realizadas teniendo en cuenta la
reputación además del grado de conocimiento y la
disponibilidad son más precisas.
La estructura de este artículo es la siguiente: En la
Sección II se describe la propuesta de recomendación de
usuarios desde información de los foros. El proceso de
minería de texto para adquirir el grado de conocimiento de
los usuarios es descrito en la Sección III. Sección IV y V
presentan las métricas utilizadas para medir la
disponibilidad
y reputación de los usuarios
respectivamente. Resultados experimentales para demostrar
la viabilidad de la propuesta son presentados en la Sección
VI. Finalmente las conclusiones y trabajo futuro son
presentados en la Sección VII.
Las herramientas de interacción en los entornos virtuales
de aprendizaje facilitan la comunicación entre los usuarios,
pero aún así, puede que la persona idónea para responder sus
inquietudes no esté en la lista de contactos. Es por eso que
son necesarias herramientas que sugieran de forma
automática personas idóneas con las cuales interactuar.
Encontrar la persona idónea para responder una consulta
supone que se deba obtener información sobre el
conocimiento que posee del tema y que pueda responde la
consulta del usuario. Pero no es suficiente que conozca del
tema, también se debe obtener información sobre su
predisposición a responder o no la consulta realizada, puede
saber mucho del tema pero no está dispuesto a responder
consulta de otras personas [8].
Además del conocimiento y disponibilidad de una
persona [8] nuestra propuesta es tener en cuenta la
reputación de la persona dentro de la comunidad. La
reputación representa el valor que posee esa persona dentro
de una comunidad, la reputación se puede estimar de su
comportamiento pasado [8]. En este trabajo la persona con
más reputación es la persona que ha respondido y dejado
satisfecho con sus respuestas a más usuarios sobre un tema
en particular. En resumen la recomendación de un usuario i
se realizará en base al grado de conocimiento sobre el tema
C, la disponibilidad en responder inquietudes D y la
reputación
que
tiene
de
responder
preguntas
satisfactoriamente R (Ecuación 1)
Re comendació
n
R i (C i , D i , R i )
(1)
Para obtener información sobre el conocimiento de los
usuarios en un ambiente virtual de aprendizaje se analiza lo
que escriben en los foros. Técnicas de minería de texto son
utilizadas para realizar ese análisis y obtener un valor
numérico que represente el grado de conocimiento a partir
de dicha información se obtiene la disponibilidad y la
reputación y se realizan las recomendaciones. La Figura 2
presenta el proceso que se lleva a cabo para realizar las
recomendaciones de usuarios a partir del análisis de los
foros. En las secciones siguientes se detalla este proceso.
II. RECOMENDACIÓN DE USUARIOS EN BASE A LA
INFORMACIÓN INTRODUCIDA EN LOS FOROS
Obtener información acerca del conocimiento o experticia
de las personas en un ambiente virtual es una tarea difícil de
realizar de forma implícita. Por ejemplo cuando un
estudiante tiene dudas de un tema pide ayuda a un colega
suyo que le pueda ayudar a resolver esa duda, en un
ambiente presencial él conoce a la persona, en ambientes
virtuales, ese conocimiento de las personas es más escaso
[4].
Fig. 2. Proceso de recomendación de usuarios en base al análisis de
comentarios en foros.
ACIAR et al.: SISTEMA RECOMENDADOR DE USUARIOS EN BASE AL CONOCIMIENTO, DISPONIBILIDAD... 23
III. ADQUIRIENDO CONOCIMIENTO DE LOS USUARIO
CANDIDATOS DESDE FOROS
Las herramientas de interacción en los entornos virtuales
de aprendizaje facilitan la comunicación entre los usuarios.
A través de estas herramientas los estudiantes pueden
plantear dudas a los profesores, publicar noticias, etc. Los
foros permiten la comunicación de los usuarios de forma
asíncrona, no es necesario que quienes se comunican estén
conectados al mismo tiempo. A continuación se detallan los
pasos a realizar para obtener información de los usuarios
desde los comentarios que realizan en ellos. En base a esta
información se obtiene una medida que permite saber si
puede o no ayudar a resolver una duda de otro usuario [8].
A. Selección de fórums relevantes e identificación de
usuarios candidatos
Dada una petición P de un usuario X se buscan todos los
foros en la plataforma que contienen la petición P. Una
petición de un usuario es de la forma “Teorema de
Pitágoras”. Esto significa que el usuario X necesita saber
quién lo puede ayudar con el tema Teorema de Pitágoras.
La búsqueda de fórums relevante sigue una búsqueda
simple donde solo se seleccionan aquellos foros en cuyos
comentarios de usuarios estén incluidas las cadenas
involucradas en P. En nuestro ejemplo se seleccionan
aquellos foros en cuyos comentarios están incluidas las
palabras “Teorema” y “Pitágoras”.
Los foros seleccionados conforman una colección de
foros relevantes, de donde se identifican los usuarios y sus
comentarios. Se realiza un preprocesamiento donde se
seleccionan solo aquellos usuarios que responden preguntas,
descartando aquellos que realizan una pregunta.
Como resultado se obtiene un conjunto de usuarios
candidatos con los comentarios que realizaron cada uno y
las veces que interaccionaron en los foros relevantes (Ver
Figura 3).
B. Midiendo el conocimiento de los usuario sobre el tema
en particular
El conocimiento que tiene un usuario candidato del tema
se obtiene a partir de la información recuperada de los
usuarios candidatos (Figura 3).
El conocimiento C de un usuario i se obtiene a partir de
las intervenciones que realizó del tema IntTema y la
cantidad de interacciones que realizó en los foros CantInt.
Un usuario que participa mucho es más probable que le
responda una consulta a otro usuario. El C de un usuario se
obtiene utilizando la Ecuación 2.
C
i
( IntTema
i
* CantInt
i
)
(2)
Donde IntTema es obtenido mediante la Ecuación 3.
Fig. 3. Información a analizar de los usuarios candidatos
cantidad de veces que aparecen juntas las palabras
componentes de P en los comentarios del usuario i.
P
( p 1 , p 2 ,.., p j )
(4)
Wij se obtiene por medio de la medida tf-idf de la
Ecuación 5 . Fjk es la frecuencia normalizada del término j
en los comentarios realizados por el usuario i, los cuales les
denominamos k. idfj representa la frecuencia invertida de la
palabra j. Estas medidas se obtienen mediante las
Ecuaciones 6 y 7.
w
f
ij
jk
* idf
frec
f
(5)
j
jk
(6)
jk
MaxFrec
k
N
idf
j
(7)
log
n
j
Donde frecjk es la frecuencia de la palabra j en los
comentarios k. MaxFreck representa la máxima frecuencia
sobre todos las palabras de los comentarios k. N es el
número de foros que existen y nj es la cantidad de fórums
que contienen el término j.
IV. OBTENIENDO LA DISPONIBILIDAD DE LOS USUARIOS
CANDIDATOS
n
IntTema
w
i
j
ij
* M
i
(3)
1
Wij es el peso que tiene la palabra j en los comentarios que
realizó el usuario i. Una Petición P puede estar formada por
varias palabras como lo indica la Ecuación 4. Mi es la
El grado de conocimiento de un usuario no siempre es
suficiente para conocer si ese usuario tendrá disposición
para responder cuando un usuario lo contacte para realizarle
una consulta. El siguiente paso es conocer la predisposición
que puede tener un usuario candidato en base al
comportamiento que ha tenido este usuario en el pasado D
como lo indica la Ecuación 8.
24
D
pos
1
1)
( neg
(8)
i
( Pos
1)
Donde pos es la cantidad de veces que el usuario i ha
respondido a las consultas de los usuarios y neg es el total
de veces que se le ha solicitado para consultarle y no ha
respondido.
La primera vez que un usuario escribe en un fórum el
valor de disponibilidad es de 0,5. Una vez que este usuario
ha sido recomendado y seleccionado para realizarle la
consulta, el sistema le pide al usuario interesado en
realizarle la consulta que confirme si pudo contactar con el
usuario (Figura 4). Esta información actualizará el valor D
de la Ecuación 8.
V. OBTENIENDO LA REPUTACIÓN DE LOS USUARIOS
CANDIDATOS
La reputación de un usuario puede estimarse a partir de la
opinión que tienen otros usuarios sobre su accionar. En este
trabajo el valor de reputación R es obtenido a partir de las
interacciones positivas y negativas realizadas por los
usuarios. La medida de reputación que se utilizará es la
especificada por Jigar Patel y otros [9] ellos definen el valor
de reputación en un intervalo entre (0,1), en el cual 0
significa un usuario poco confiable y 1 un usuario confiable.
Este valor es obtenido usando la ecuación 9:
T
E[
s
;
]
(9)
Donde E se obtiene como:
E[
s
;
]
(10)
α y β se definen como:
m
ns
s
1
(11)
1
Donde α es el número de interacciones positivas + 1 y β
es el número de interacciones negativas + 1. Una interacción
positiva es aquella en la cual un usuario ha valorado
satisfactoriamente una respuesta dada por otro usuario.
Con la reputación se valora la calidad de las respuestas
dadas por el usuario, una valoración positiva significa que la
respuesta dada ha satisfecho la inquietud del usuario. Para
Fig. 4. Retroalimentación de un usuario como respuesta a la
recomendaciones realizada
obtener esta valoración se utiliza la retroalimentación del
usuario que se muestra en la figura 4. Cuando el sistema es
informado que el usuario X ha respondido afirmativamente a
ser contactado por el usuario Y para resolver una inquietud,
se le envía automáticamente un email al usuario Y
preguntándole si la respuesta dada por el usuario X resolvió
su pregunta. Es esta la información que se utiliza para
calcular los parámetros α y β.
VI. RESULTADOS EXPERIMENTALES
En esta sección se presentan resultados obtenidos al
evaluar nuestra propuesta de realizar recomendaciones
teniendo en cuenta la Reputación además del Conocimiento
y Disponibilidad de un usuario en comparación con
recomendaciones realizadas solo teniendo en cuenta el
Conocimiento y la Disponibilidad presentado en [8]. El
sistema recomendador fue implementado en la plataforma
Moodle donde estudiantes y profesores interactuaron en 12
foros. El sistema recomendador implementado se puede
observar en la Figura 5.
Dos experimentos fueron realizados usando el mismo
conjunto de datos (información de los 12 foros) y la
participación de 20 estudiantes, 10 estudiantes por cada
experimento:
Experimento 1- Recomendación de usuarios teniendo
en cuenta el Conocimiento, Disponibilidad y Reputación
(CDR).
En este experimento participaron 10 estudiantes, a cada
estudiante se le pidió que hicieran 10 preguntas sobre
diversos temas. Esos temas estaban involucrados en los
foros donde previamente participaron estudiantes y
profesores durante 4 meses.
Estas preguntas fueron realizadas haciendo uso del
sistema recomendador en la plataforma Moodle (Ver figura
5). El recomendador sugirió para cada pregunta un usuario
teniendo en cuenta el Conocimiento, Disponibilidad y
Reputación del conjunto de usuarios candidatos obtenido de
los foros analizados. Estos valores fueron obtenidos
utilizando las métricas definidas en las secciones anteriores.
El sistema a continuación solicita al usuario que responda si
la recomendación realizada ha satisfecho sus expectativas.
Esta información es utilizada para evaluar las
recomendaciones.
Fig. 5. Sistema recomendador implementado en el caso de estudio
ACIAR et al.: SISTEMA RECOMENDADOR DE USUARIOS EN BASE AL CONOCIMIENTO, DISPONIBILIDAD... 25
NR
(12)
Pr ecisión
N
Donde NR es el número de recomendaciones exitosas y N
el número total de recomendaciones realizadas. Esta medida
se ha obtenido por cada usuario que ha preguntado y para
ambos experimentos. Los resultados se pueden observar en
la Tabla I y la figura 6. Como se puede observar las
recomendaciones realizadas teniendoen cuenta la
Reputación además del Conocimiento y Disponibilidad
tienen mayor precisión. La Reputación nos permite medir la
calidad de las respuestas dadas y el conocimiento que posee
un usuario, ya que una respuesta que satisfaga las
inquietudes de otro puede ser considerada como “Buena
respuesta” y el usuario como “Conocedor del Tema”.
VII.
CONCLUSIONES
Como conclusión se puede decir que los aportes del
trabajo son: una herramienta para plataformas virtuales de
aprendizaje que permite sugerir usuarios para realizarle una
consulta sobre un tema en particular; un nuevo aporte al
método de recomendación presentado en [8] al incorporarse
un nuevo criterio de recomendación que es la Reputación de
los usuarios dentro de la comunidad; un método para
obtener información de los usuarios de los fórums en base a
las intervenciones que realizan del tema, la cantidad y
calidad de las intervenciones realizadas.
Para demostrar la viabilidad de la propuesta se
implementó un sistema recomendador para la plataforma
Moodle donde se hicieron experiencia con usuarios reales
TABLA I
PRECISIÓN DE LAS RECOMENDACIONES EN DOS EXPERIMENTOS
Id. de
usuario
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Precisión
experimento 1:
CDR
0,8
0,7
0,6
0,8
0,5
0,9
0,9
0,8
0,7
0,7
Precisión
experimento 2:
CD
0,60
0,50
0,30
0,40
0,60
0,50
0,70
0,40
0,50
0,40
1
Precisión
Experimento 2- Recomendación de usuarios teniendo
en cuenta el Conocimiento y Disponibilidad (CD).
En este experimento participaron 10 estudiantes, a cada
estudiante se le pidió que hicieran 10 preguntas sobre
diversos temas. Esos temas estaban involucrados en los
foros donde previamente participaron estudiantes y
profesores durante 4 meses.
Estas preguntas fueron realizadas haciendo uso del
sistema recomendador en la plataforma Moodle (Ver figura
5). El recomendador sugirió para cada pregunta un usuario
teniendo en cuenta solo el Conocimiento y Disponibilidad
como lo presentado en [8] sin tener en cuenta la Reputación.
Estos valores fueron obtenidos utilizando las métricas
definidas en las secciones anteriores.
El sistema a
continuación solicita al usuario que responda si la
recomendación realizada ha satisfecho sus expectativas. Esta
información es utilizada para evaluar las recomendaciones.
Para evaluar las recomendaciones realizadas en ambos
experimentos, se utilizó la medida de precisión obtenida a
partir de la ecuación 12. La evaluación se realizó teniendo
en cuenta las recomendaciones exitosas sobre todas las
recomendaciones realizadas. Recomendaciones exitosas es
definida como: dado un requerimiento del usuario, la
recomendación que satisfaga sus expectativas es
considerada exitosa, para ello se utiliza la evaluación
obtenida del usuario acerca de las recomendaciones
realizadas. Si el usuario ha respondido afirmativamente que
se ha satisfecho sus expectativas, la recomendación es
considerada exitosa.
0,8
0,6
0,4
CDR
0,2
CD
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Usuarios
Fig. 6. Resultados experimentales de las recomendaciones
obteniéndose un alto grado de efectividad de las
recomendaciones.
Como trabajo futuro se propone mejorar método de
minería de texto analizando diferentes estilos de escritura,
en este trabajo solo se tuvieron en cuenta el análisis de las
palabras bien escritas, sin abreviaciones, regionalismos,
simbología, etc. usualmente presentes en la escritura de
comentarios hoy en día de las personas.
AGRADECIMIENTOS
Este trabajo está enmarcado en la Red Temática
513RT0481“Red Iberoamericana de apoyo a los procesos de
Enseñanza-Aprendizaje de competencias profesionales a
través de entornos ubicuos y colaborativos” financiada por
el Programa CYTED, en el proyecto “Desarrollo de
Herramientas Tecnológicas de Soporte a la Educación
Virtual” financiado por CICITCA-UNSJ y en el proyecto
"E-OASIS Integrando servicios turísticos para facilitar el
fácil acceso al patrimonio cultural local" PICT Agencia
Nacional de Promoción Científica y Tecnológica.
REFERENCIAS
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[2]
[3]
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A. Sekhavatian, M. Mahdavi (2011) APPLICATION OF
RECOMMENDER
SYSTEMS
ON
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ENVIRONMENTS, EDULEARN11 Proceedings, pp. 2679-2687.
Gaudioso, E.; Hernandez-del-Olmo, F.; Montero, M. "Enhancing ELearning Through Teacher Support: Two Experiences", Education,
IEEE Transactions on, On page(s): 109 - 115 Volume: 52, Issue: 1,
Feb. 2009
Abel, F.; Bittencourt, I.I.; Costa, E.; Henze, N.; Krause, D.; Vassileva,
J. "Recommendations in Online Discussion Forums for E-Learning
Systems",
Learning Technologies, IEEE Transactions on, On
page(s): 165 - 176 Volume: 3, Issue: 2, April-June 2010
Zhuhadar, L.; Romero, E.; Wyatt, R. "The Effectiveness of
Personalization in Delivering E-learning Classes", Advances in
26
[5]
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Conferences on, On page(s): 130 - 135
Salehi, M.; Kmalabadi, I.N. "Attribute-based recommender system for
learning resource by learner preference tree", Computer and
Knowledge Engineering (ICCKE), 2012 2nd International
eConference on, On page(s): 133 - 138
Khribi,
M.K.;
Jemni,
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Nasraoui,
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Recommendations for E-Learning Personalization Based on Web
Usage Mining Techniques and Information Retrieval", Advanced
Learning Technologies, 2008. ICALT '08. Eighth IEEE International
Conference on, On page(s): 241 - 245
[7]
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[9]
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Objects as ontology individuals to allow reasoning and
interoperability in recommender systems", Global Engineering
Education Conference (EDUCON), 2012 IEEE, On page(s): 1 – 9.
Aciar, S., Aciar G., Collazos C., and González C. 2014. User
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the XV International Conference on Human Computer Interaction
(Interacción '14). ACM, New York, NY, USA.
Patel J. ,Teacy L., Jennings N., and Luck M. 2005. A probabilistic
trust model for handling inaccurate reputation sources. In Proceedings
of the Third international conference on Trust Management
(iTrust'05), Peter Herrmann, Valérie Issarny, and Simon Shiu (Eds.).
Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 193-209.
Silvana V. Aciar es Doctor en Tecnologías de la Información en la
Universidad Nacional de San Juan (UNSJ), Argentina. Ella es miembro del
Instituto de Informática de la UNSJ. Sus intereses de investigación incluyen
sistemas multiagentes, sistemas de recomendación, minería web,
accesibilidad y ontologías. Contacto: Instituto de Informática, FCEFyN
UNSJ. Argentina; [email protected]
Cesar Alberto Collazos: Doctorado en Ciencias de la Computación.
Catedrático de la Universidad del Cauca-Colombia. Líneas de
investigación: HCI, CSCL, CSCW, cuyos aportes están publicados en
varios congresos y revistas internacionales. El dirige proyectos
internacionales en cooperación con universidades de varios países.
Contacto: [email protected]
Gabriela I. Aciar se graduó en Sistemas de Información en la
Universidad Nacional de San Juan, Argentina. Actualmente está en el
programa de Maestría en Informática en la misma universidad. Sus
principales áreas de investigación son HCI, Sistemas Recomendadores y
Minería Web. Contacto: Instituto de Informática FCEFyN UNSJ Argentina,
[email protected]
Carina Soledad González obtuvo su doctorado (Cum Laude) en Ciencias
de la Computación de la Universidad de La Laguna (ULL), España, en
2001. En la actualidad es profesora en el Departamento de Ingeniería
Informática de la ULL. Su principal área de interés en investigación es la
aplicación de técnicas de IA y HCI, interfaces de adaptación multimedia y
videojuegos en Educación. Además, ella tiene una amplia experiencia en
sistemas de e-learning. Contacto: [email protected]
27
Modelo Productor-Consumidor de un Libro de
Texto para la Comunidad de Interacción
Humano-Computadora en Latinoamérica
Jaime Muñoz Arteaga, Héctor Cardona Reyes, César A. Collazos Ordoñez, Juan Manuel González-Calleros
Title— Producer - Consumer Model of a Textbook for the
Human-Computer Interaction Community in Latin America.
Abstract— Current work proposes a producer - consumer
model for a Human-Computer Interaction textbook developed
in Latin America. The model is composed of services to
support the collaborative production and access of a IHC
textbook. The model represents an alternative to cover the lack
of academic contents for the IHC in Latin America. The
proposed model is applied throughout a case study conducted
by teachers and researchers from different Latin American
Universities in order to access and use the IHC book as an open
textbook.
Index Terms— Collaborative Environments, HumanComputer Interaction, Producer-Consumer Model, Open
Textbooks.
I. INTRODUCTION
H
OY en día el área de investigación y docencia
especializada en la Interacción Humano-Computadora
(IHC) muestra una gran actividad, dinamismo y presencia
entre grupos académicos de universidades y centros de
investigación alrededor del mundo.
La
Interacción
Humano-Computadora (IHC) se estudia dentro de las
Ciencias de la Computación que estudia la interacción del
hombre con las computadoras. En otras palabras, la IHC
estudia de qué manera se puede diseñar, desarrollar y
evaluar las nuevas de tecnología computacionales y de la
información de manera que les fácil de usar y útiles para el
ser humano [8].
De lo anterior, se desprende que precisamente la IHC
juega un rol preponderante en el diseño de los sistemas
computacionales, lo que propicia su inclusión en el currículo
de Ingeniería en Computación. Así pues, la IHC es un área
que frecuentemente se engloba dentro de la Ciencia de la
Computación, la Informática, la Psicología, el Diseño, la
Ergonomía o la Administración , esto en sí mismo apunta a
un carácter multidisciplinario. Por ello, investigadores y
docentes realizan sus aportes en conferencias, donde se
convoca a miles de profesionales, lo que da como resultado
Jaime Muñoz Arteaga y Héctor Cardona Reyes de la Universidad
Autónoma de Aguascalientes, Av. Universidad #940, Ags., México C.P.
20131 (tel: +52 (449) 910 8417 email: {jmauaa, k6550g}@gmail.com).
César A. Collazos Ordóñez de la Universidad del Cauca, Popayán
Sector Tulcan, Colombia (e-mail: [email protected])
Juan Manuel González-Calleros de la Universidad Autónoma de
Puebla, Ciudad Universitaria Av. San Claudio y 14 sur Edificio 104a, C.P.
72520
Puebla,
México
(tel:
+52(222)229.55.00
).
(e-mail
[email protected])
la existencia un centenar de grupos de investigación de
diferentes países que se hacen llamar a sí mismos de IHC[9].
En la región de Latinoamérica, al día de hoy, ya se cuenta
con profesores investigadores activos en IHC, muchos de
ellos relacionados con comités locales de IHC; incluso con
los espacios de divulgación. Chile, México, Colombia y
Brasil son los países que cuentan con más comités y
congresos relacionados con el área de IHC [3], algunos de
ellos son: Grupo de Interés especial en IHC (ACM
SIGCHI), Asociación de Profesionales en la Experiencia del
Usuario (UxPA), Asociación Mexicana de Interacción
Humano-Computadora A.C. (AMexIHC); además de varios
foros, por ejemplo Interaction, MexIHC (Congreso
Mexicano de IHC), Congreso Latinoamericano de
Interacción Humano-Computadora (CLIHC), entre otros.
Conforme la figura 1 muestra que Brasil, México, Chile y
Colombia son los países que tienen mayor tiempo
impartiendo cursos de IHC [3]. Inicialmente la literatura
disponible para el aprendizaje y la formación en IHC era en
base a contenidos en inglés y, hasta inicios del presente
siglo, varios libros provenientes de España, aun así los
procesos educativos en general no son similares a los
llevados a cabo en América Latina.
Ahora bien, a diferencia de los contenidos tradicionales,
los libros de texto abiertos podrán imprimirse las veces que
se requiera, se podrá acceder a los libros electrónicos o elibros con características adicionales en contenidos
multimedia como vídeos, audio, animaciones, contenido y
aplicaciones interactivas en 3D y la posibilidad intrínseca de
ser actualizados con la frecuencia necesaria [2],[7].
Con el fin de responder a las necesidades de formación y
difusión del área de IHC, el presente trabajo presenta
estrategias y resultados sobre la producción colaborativa
para un libro de texto de IHC y, al mismo tiempo, permite
Fig. 1. Tiempo de docencia (en años) en IHC sobre todo en diferentes
países de Latinoamérica, conforme a Collazos [3].
28
compartir experiencias para seguir con la mejora continua
en procesos de producción de libros de texto abiertos a nivel
Latinoamérica.
Para este fin, la estructura del presente trabajo se
compone como sigue: la sección siguiente muestra la
problemática de producción de acervo bibliográfico en IHC
en la región de Latinoamérica; las tres secciones posteriores
presentan un modelo conceptual de producción para libros
de texto. La sección que sigue es la del caso de estudio
aplica el modelo aquí propuesto donde se coordinó el
esfuerzo de profesores e investigadores de varias
universidades para así aportar un libro de texto abierto en
español disponible a la comunidad de IHC de América
Latina.
II. PROBLEMÁTICA
Los profesores investigadores de Latinoamérica en el área
de IHC han realizado valiosos esfuerzos para la difusión y
publicación de materiales, así como para la formación de
estudiantes. Collazos [3] muestra desde el 2010 una serie de
perspectivas que se tiene en la docencia de IHC, destacan:
agregar cursos de IHC en la malla curricular de los
programas de ciencias de la computación (39%), incluir
cursos más formales (16%), involucrar personal más
capacitado para su enseñanza (16%); sin embargo, no se
debe perder de vista que uno de los mayores problemas es la
falta de libros, contenidos y recursos educativos
relacionados en esta área[1].
Desafortunadamente en Latinoamérica ha sido más difícil
el acceso a los libros de texto, en gran medida debido a los
altos costos, además de que dichas publicaciones se
encuentran en otro idioma y en contextos diferentes, esto
hace inaccesible este tipo de materiales para los estudiantes
de las IES de Latinoamérica [7].
Una de las razones de los altos costos de los libros de
texto es que la mayoría de ellos se producen fuera de la
región [2]. Este problema de fondo no está relacionado con
la falta de capacidad de producción, sino con la dificultad
que tienen los profesores o autores locales para publicar y
distribuir sus libros. El problema con el origen de los libros
de texto tiene varias consecuencias adicionales, aparte de su
costo; la mayoría de los libros de texto no están adaptados al
contexto de la Educación Superior en Latinoamérica, las
versiones más recientes no están disponibles en un idioma
que dominen la mayoría de los profesores y estudiantes, lo
cual crea una percepción dañina sobre los segundos, al
percibir que el conocimiento siempre llega del exterior.
Como una manera de mitigar esta problemática, el
Fig. 2. Perspectivas en la docencia en el IHC conforme a Collazos [3].
presente trabajo propone un modelo para la producción
colaborativa de libros de texto abiertos, se hace énfasis en
los diversos tipos de servicio en línea disponible al usuario.
A partir de dichos modelo se presenta la producción
colaborativa de un libro de texto que al día de hoy esta
disponible y útil para la comunidad IHC. A la vez de un
medio que pueda mejorar las perspectivas del área expuestas
en el trabajo de Collazos [3].
III. PROCESO DE PRODUCCIÓN COLABORATIVO DE LIBROS
En esta sección se presenta el proceso de producción
colaborativo mostrando las etapas para la producción de un
libro abierto de forma colaborativa. El proceso de la figura 3
representa una guía que permite dar orden a las diversas
actividades de los diferentes actores, esto desde que se
plantean las primeras ideas para lanzar un nuevo libro hasta
las últimas etapas como son la liberación y uso de libro de
texto abierto por los distintos interesados. Note que la
colaboración esta en cada paso del proceso con el fin de
reducir el esfuerzo, tiempo y costo de los actores
participantes, aportando en conjunto sus experiencias y
conocimiento en el tema de un libro. Es necesario también
hacer participe a un grupo editorial para la evaluación y
tratar la aceptación de la publicación de cada propuesta y
libro terminado.
Las etapas del proceso de la figura justo anterior son
descritas con mayor detalle en la tabla I.
El proceso sobre la producción colaborativa de libros
abiertos así como sus etapas descritas en la tabla I, implica
que por cada iteración, hay incrementos tanto en los
productos a desarrollar, como en la interactividad de los
participantes. La puesta en práctica de dicho modelo
requiere que se tome en cuenta tres factores mínimos:
Definición de roles de los actores: Es la
determinación de actividades, reconocimiento y
responsabilidades para los participantes, por
ejemplo, proveedores de contenidos, revisores,
distribuidores, validadores, incluso diseñadores,
etc.
Entorno colaborativo: El cual permita la
creación de comunidades de conocimiento
mediante la integración de posibles autores de
contenidos abiertos que puedan interactuar y
generar temáticas de discusión que aporten
calidad a los libros de texto abiertos, todo con
Fig. 3. Etapas en la producción colaborativa de libros e texto abiertos
[10].
ARTEAGA et al.: MODELO PRODUCTOR-CONSUMIDOR DE UN LIBRO DE TEXTO PARA LA COMUNIDAD... 29
TABLA I
ETAPAS DEL PROCESO DE PRODUCCIÓN COLABORATIVA DE LIBROS ABIERTOS
Etapa
Descripción
1
Formación de equipos de trabajo colaborativo entre las
diversas instituciones de educación superior.
2
Recepción de propuestas de libros por parte de los grupos
de trabajo colaborativo definidos, estos grupos por medio
de colaboraciones definen el tema sobre el cual crearan
sus contenidos, realizan aportaciones sobre ideas que les
serán de utilidad por medio del usos de chats, foros,
mensajes, grupos de discusión, etc.
3
Evaluación de las propuestas recibidas; Por medio de la
plataforma los miembros con rol de revisores y
validadores realizan pruebas técnicas y de viabilidad sobre
los libros propuestos por los grupos colaborativos y
notifican el estatus de los trabajos propuestos.
4
Notificación de aceptación de propuestas: Una vez
terminada la evaluación técnica por los equipos revisores
se emite una resolución de aceptación o rechazo a los
libros propuestos.
5
Proceso de producción de libros de textos abiertos; Una
vez que el equipo colaborativo tiene luz verde para crear
en libro propuesto, dispone de las herramientas de
escritura síncronas o asíncronas, así como de las
funcionalidades que ofrecen los servicios de colaboración
para un trabajo en conjunto adecuado como los son,
editores de texto, plantillas, herramientas de revisión y
herramientas de comunicación como los chats, los muros,
conversaciones grupales, foros de discusión, compartición
de recursos e ideas, etc.
6
Entrega de libros elaborados a la editorial; Una vez
terminado el libro, este será enviado a un proceso de
evaluación donde se aplicaran diversos criterios
editoriales.
7
Evaluación del libro de texto abierto; La editorial es un
proceso de la plataforma que permite dar calidad al libro
producido, así como reconocer la autoría de cada uno de
los miembros del equipo de trabajo colaborativo, por lo
que se realizan revisiones técnicas, semánticas, de
estructura etc.
8
Liberación del libro de texto abierto.
9
Licenciamiento de los libros producidos; Permite dar el
sello de calidad de la iniciativa, reconocer la autoría de
cada uno de los contenidos que lo compone y ponerlo a
disposición para los estudiantes y futuras iteraciones de
otros grupos de trabajo.
10
Liberación del libro de texto terminado; El libro está listo
para ser publicado en la plataforma tecnológica para su
consulta, aceptación y valuación por los usuarios finales.
base en la creación de grupos de trabajo
colaborativo de algún tema de interés común.
Difusión de los contenidos y la iniciativa:
Mecanismos que permitan consultar con
facilidad cualquier contenido disponible,
producto del trabajo colaborativo y procesos de
producción. Asimismo, el contenido puede ser
comentado y aprobado por el usuario final
mediante mecanismos sociales, que permitan
conocer los intereses, tendencias de uso y
preferencia de estos contenidos.
En cuanto al primer factor a continuación se muestra
una serie de roles significativos para la producción de
libro de texto.
Note que para llevar a cabo los roles de manera eficiente
se requiere del uso de las tecnologías de información que
facilite sobre todo la comunicación a grupos de personas que
trabajan en una tarea común, un conjunto de interfaces que
permiten un ambiente interactivo en el cual los recursos se
puedan compartir con el apoyo de servicios integrados tales
TABLA II
ROLES PARA LA PRODUCCIÓN DE UN LIBRO TEXTO ABIERTO
Descripción
Rol
Organizador Crear grupos de escritura, aceptar o rechazar solicitudes
para la adhesión de nuevos miembros al grupo de
de grupos
escritura y gestionar los permisos para cada miembro del
grupo de escritura.
Organizador Crea un nuevo proyecto de producción de libro, detalla la
información general, define la estructura, define los
de
contenidos y controla el estado de producción.
contenidos
Crea los contenidos, los edita, puede reutilizar otros
Productor
contenidos existentes en la red y los libera ya terminados.
de
contenidos
En general, fomenta que se dé la lluvia de ideas para la
Generador
creación y perfeccionamiento de los contenidos por
de ideas
medio de post entre los miembros de la comunidad,
comentarios en los contenidos, etc.
Expone a los miembros del grupo de trabajo comentarios
Revisor
sobre los contenidos.
Crea plantillas y elementos de diseño del libro.
Diseñador
de plantillas
Gestiona la traducción de contenidos a diversos idiomas.
Traductor
Revisa y valida el libro con base en diversos criterios de
Acreditador
calidad (contenido tecnológico, pedagógico y estructura
del leguaje).
como email, archivos, grupos de noticias, chats, hipertextos
y grupos de discusión [14].
IV. MODELO PARA LIBROS DE TEXTO ABIERTOS
El presente trabajo propone un modelo de producción
colaborativa de libros de texto abierto (Ver figura 4) donde
hay servicios en línea
a ser utilizados por actores
productores y consumidores
[13]. La comunidad de
productores interactúan, proponen,
comparten
sus
experiencias y sus contenidos los cuales pueden ser parte
de un futuro libro de texto. Los productores lo conforman
un gran número de actores van desde auxiliare de autores,
técnicos, organizador de grupos, organizador de contenidos,
autores, productor de contenidos, generador de ideas hasta
traductores y acreditadores. En cuanto los consumidores
cuentan con varios servicios para acceder, compartir y hacer
uso de libros de texto. Los consumidores son diversos y
conforman grupos de comunidades como es el caso de la
comunidad de estudiantes, profesores, investigadores hasta
acreditadores y evaluador. Otro aspecto de la presente
propuesta es el de considerar el soporte tecnológico para
todos los participantes en termino de servicios web para así
facilitar el compartir recursos a través de múltiples
plataformas y nuevas formas de interacción para la
cooperación entre grupos y comunidades digitales
destinadas al proceso de escritura colaborativa [1].
Productores y consumidores de diversas IES de
Latinoamérica pueden hacer uso de una plataforma
tecnológica que oferte el conjunto de servicios web
agrupados en tres grandes categorías (ver figura 4): servicios
para la producción, servicios de consumo y servicios de
comunicación [14]. El primero tipo de servicios es un
conjunto de facilidades tecnológicas para los que cubren el
rol de productores y el segundo tipo es para el grupo de
participantes que cubren el rol de consumidores. El uso de
servicios de comunicación hace posible la conservación y
ampliación de estas comunidades y grupos, que permita el
trabajo en cooperación y colaboración.
Es deseable que un gran número de actores lleguen a ser
prosumers, es decir que lleguen a pertenecer tanto a las
30
Fig. 4. Modelo sobre la Producción Colaborativa de Libros Abiertos.
comunidades de productores y consumidores de libros de
texto abiertos. En ambas comunidades se ofrecen servicios
facilitan la colaboración y el intercambio de contenidos, de
tal manera que grupos de interés en producir contenidos
para libros pueden tener acceso a los servicios de uso de
libros el cual ofrece los diversos libros terminados que
pueden se utilizados por las Instituciones de Educación
superior y profesores para la impartición de cursos, también
estudiantes pueden acceder a estos contenidos como medio
de consulta y retroalimentación de conocimiento. Conforme
al modelo de la figura 4, las siguientes dos secciones
describen con mayor detalle los servicios de producción y
consumo.
V. PRODUCCIÓN COLABORATIVA DE LIBROS
Dado que un proceso para la producción colaborativa de
libros llegan a ser parte múltiples participantes, la
coordinación para elaborar un libro se considera una tarea
difícil y se vuelve compleja en
particular cuando los
autores de un libro están dispersos geográficamente y
trabajan en diferentes momentos, así como el incremento en
el numero de integrantes que forman los grupos de escritura,
por tanto los problemas de coordinación y gestión de estos
grupos aumenta [11],[12].
Existen diferentes tipos de escenarios posibles para la
creación de contenidos, algunos van desde tomar notas en
reuniones de grupo, cambiar código en un entorno de
programación multiusuario, la creación de informes y
documentos de gran tamaño y complejos por múltiples
autores. Además de esto, es necesario analizar las diferentes
formas de autoría. Por ejemplo, los autores pueden optar por
trabajar en estrecha colaboración, por separado o solo unen
su trabajo en puntos específicos del proyecto. Por ejemplo,
los autores escriben diferentes secciones de una publicación
compuesta [12].
En esta sección se presentan algunos escenarios que
describen la interacción de los actores en el proceso de
escritura de colaborativa de libros abiertos. Para la
definición de estos escenarios, es necesario analizar la
colaboración para la escritura, la identificación de
problemas comunes, y las divergencias con el fin de
modelar el proceso de colaboración para la escritura, es
decir, la descripción de actividades comunes en los procesos
de colaboración y roles que desempeñan los actores
involucrados en la misma[16].
Un primer escenario general del proceso de colaboración
inicia con la identificación de una situación que requiere
colaboración para alcanzar un objetivo, en este caso se
requiere formar grupos de escritura interesados en aportar
conocimiento y recursos para la creación de un libro de
forma colaborativa, posiblemente cada participante del
grupo aporte con diferentes elementos que van desde ideas,
recursos con los que cuenta, experiencia en el tema, o
formando parte en la organización del grupo de trabajo.
El grupo identifica los contenidos con los que se cuentan
y así iniciar el proceso en la plataforma de colaboración
donde es necesario establecer la información de base para
iniciar la colaboración, tal como: tema, contexto del libro;
objetivo, prologo, y hasta el presupuesto; etc.
Un segundo escenario es cuando se conforman los grupos
de escritura, este escenario principalmente plantea que un
grupo es una comunidad en la cual los miembros cooperan
dentro del grupo que en el exterior. Por lo tanto, en el
contexto de una red, un grupo puede ser definido como un
subconjunto de usuarios con roles específicos tales como los
planteados en la tabla 2 los cuales están fuertemente
conectados con otros miembros del grupo y débilmente con
otros miembros de otros grupos. Este escenario nos lleva a
suponer que contendrá todos los grupos posibles de obtener
en los procesos de agrupación. Un único grupo puede incluir
un subconjunto de usuarios conectados por una sola relación
o más de una relación dada en un determinado periodo de
tiempo.
La figura 5 presenta un ejemplo de cómo se pueden dar la
conformación de grupos para la colaboración de la
producción de libros, dichos grupos pueden darse entre
miembros de una misma IES o IES diferentes, cada
miembro del grupo a su vez puede crear subgrupos donde la
temática del contenido a producir es distinta al grupo en un
nivel superior y grupos diferentes pueden tener conexión
debido a que sus miembros trabajan con otros colegas
desarrollando contenidos conformando otros subgrupos, de
esta manera la retroalimentación y la experiencia de cada
miembro permite que cada contenido producido sea
adecuado para el contexto al que es definido, es este caso
cada contenido producido lo puede tomar un miembro de
una IES y adoptarlo a su región.
Otro escenario a mencionar es aquel en el que las
relaciones pueden representar la comunicación directa en
miembros a través de intercambio de contenidos o de
medios que permiten la comunicación, como puede ser por
ejemplo una video conferencia. Esto puede ser una
consecuencia de actividades en conjunto en el mismo tema
de interés, por ejemplo, compartir documentos y la
coedición de los mismos a través de internet. Además las
relaciones ocurren entre participantes
de actividades
Fig. 5. Escenario para la conformación de grupos entre diferentes IES,
adaptado de [15].
diversas tales como, el pertenecer a una misma institución
educativa, formar parte de un área de investigación en
común, conformar una colaboración a partir de mesas de
análisis y talleres de congresos.
VI. ACCESO Y USO DE LIBROS DE TEXTO ABIERTOS
Una vez terminado un libro de texto digital se pueden
ofertar
nuevas servicios consumo como son
la
identificación, visualización, remarcar, subrayar, audio de
lectura, autoevaluar, compartir e imprimir parte de los
contenidos entre otro. Un libro de texto puede ser
distribuido en un formato digital accesibles en línea tanto
en forma individual como a toda una comunidad de
usuarios. Es posible identificar diferentes escenarios de
acceso para el acceso y uso de libros dado la diversidad de
los interesados, a continuación se describen algunos.
Un primer escenario general para el uso de libros de
texto es aquel que se presenta en instituciones de educación
superior, donde algunos libros de texto pueden ser de
base para una materia donde el maestro conforme avanza
los estudiantes acceden y hacen uso de los contenidos. Los
estudiantes pueden hacer uso de los diversos servicios de
consumo con el fin de acceder a los contenidos disponibles
a ser utilizados en diversos contextos tales como material de
estudio, libros de apoyo en cursos universitarios, material de
estudio e investigación, etc. ( ver figura 6).
En este escenario es importante considerar un apoyo
pertinente al desempeño de los estudiantes se tiene que
identificar las temáticas de estudio, apoyar en las
discusiones de estrategias y recursos didácticos. Con esto se
espera que los libros de texto abierto puedan ser de mayor
acceso que los libros de texto tradicionales [11].
Un segundo escenario presenta la utilización de los
diferentes servicios tales como el acceso, despliegue y
respaldo que permiten a los diversos tipos de usuarios
utilizar los libros de texto abiertos disponibles en una
plataforma tecnológica y además de que estos se pueden
consultar, obtener una copia gratuita de los mismos,
conformar sus preferencias sobre esos libros y hacer
sugerencias a otros usuarios relacionados.
Como se puede observar estos servicios se aconseja de ser
lo mejor diseñados para facilitar a los usuarios el acceso y
uso de los contenidos de un libro de texto.
VII. CASO DE ESTUDIO
El proyecto LATIN ("Latin America open Textbook
Iniciative"), tiene como objetivo disminuir el problema de
los altos costos de libros de textos en la Educación Superior
en América Latina [11]. Una de las acciones principales del
proyecto LATIN es la creación y diseminación de una
iniciativa para la producción colaborativa de Libros de
Textos Abiertos para la Educación Superior [6]. Esta
iniciativa ha permitido apoyar a los profesores de diferentes
IES en Latinoamérica y colaborar con sus colegas de otras
IES de la región para crear capítulos y libros de texto
diseñados exclusivamente para cubrir las necesidades de sus
cursos. Estos libros estarán disponibles de forma gratuita
para que los estudiantes lean, impriman y compartan los
libros de texto, y para que otros profesores los adapten,
traduzcan, distribuyan nuevamente. El proyecto tomó en
cuenta los temas pedagógicos, tecnológicos y estratégicos
necesarios para que dicha iniciativa funcione exitosamente
en los países de Latinoamérica.
Gracias al apoyo del proyecto LATIN fue posible de
atender para soslayar la necesidad de elaborar un libro de
texto abierto relacionado al área de Interacción HumanoComputadora, ya que brindó la oportunidad de trabajar de
forma colaborativa con un grupo de docentes e
investigadores de distintas IES de Latinoamérica. El
proyecto LATIN ha generado una plataforma de
colaboración y producción del libro de IHC, de manera que
los profesores y autores pueden contribuir con secciones o
capítulos para que sean reunidos en los libros personalizados
por toda la comunidad2.
El proceso de escritura implica compromiso. Es
responsabilidad de cada autor definir un tema de su
propuesta, llevar a cabo investigación sobre el mismo,
organizar las ideas y puntos de vista, etc. De esta manera
podemos decir que la escritura colaborativa es una actividad
que implica diversos procesos que se pueden dar de forma
recursiva o intercalada, estos procesos permiten definir la
escritura. Ya que esta depende de la comunicación, que a su
vez permite brindar servicios mas adecuados para que
puedan encontrarse diferentes estilos de comunicación[12].
Esta sección presenta aplica el uso del modelo propuesto
para la la producción colaborativa del libro de IHC, el
modelo preconiza estrategias de trabajo, la distribución de
roles, servicios de producción y colaboración involucrados,
la estructura del libro, y uso de una plataforma tecnológica.
Las siguientes subsecciones nos permiten comprobar los
servicios de producción, consumo y uso de libros
involucrados como parte de los modelos propuestos.
A. Servicios para la producción de libros
La propuesta del libro IHC inicia con la formación de una
comunidad de trabajo entre las diversas instituciones de
educación superior por medio de servicios integrados a la
plataforma tecnológica, algunas de estos servicios incluyen
la compartición de recursos e ideas para así encontrar los
candidatos adecuados e interesados en la propuesta de
creación. Para el grupo de escritura destinado al libro de
IHC se definen los roles de cada uno de los participantes, los
temas propuestos sobre los cuales el grupo de escritura
desarrollara recursos y las interacciones de colaboración por
medio de los servicios colaboración tales como de chats,
foros, mensajes, grupos de discusión, etc.
Ahora bien, los profesores participantes en el libro de
IHC llevaron a cabo diferentes roles. La figura 7 muestra los
Fig. 6. Escenario general de colaboración y consumo de libros abiertos.
32
roles de los actores clasificados por color; como el
responsable general con el color café, el comunicador con el
color verde, generador de ideas con el color violeta, etc., .
Para la producción de contenidos se muestra también la
distribución de capítulos y los usuarios que están
involucrados en cada uno de ellos, de esta manera se
repartió las actividades y objetivos a alcanzar.
A diferencia de la producción de un libro tradicional, al
conformar una comunidad de escritura en línea, los
profesores investigadores participantes en el libro de IHC
digital pueden aportar directamente a su(s) capítulo(s) de
interés y pueden también interactuar con otros miembros de
la comunidad para compartir ideas, estrategias y puntos de
vista, entre otras, para la conformación de un libro en
general.
B. Servicios de comunicación
Como parte de los servicios que conforman el modelo de
producción se aplicó una estructura base para los libros
creados a partir del proceso de producción colaborativa de
libros abiertos.
La estructura del libro de texto de acuerdo a la figura 8 se
compone varios elementos que incluso son comunes en un
libro de editorial impreso, como lo son la portada, prologo,
prefacio, introducción, etc. Las diferentes partes de esta
estructura se puede asignar a uno o varios autores como un
proceso de coordinación para la escritura.. El autor A puede
leer o comentar cualquier parte del documento, mientras que
el autor B solo se le permite leer cualquier parte de un
capitulo y el autor C no puede ver el resto del documento
que no ha sido asignado a el.
Para el libro de IHC el conjunto de capítulos aportados al
libro de texto van desde los fundamentos en IHC, hasta
temas especializados, pasando por capítulos sobre el diseño,
desarrollo y evaluación de aplicaciones interactivas (ver
figura 9). El libro puede ser utilizado como apoyo o de base
para cursos de enseñanza en IHC tanto a nivel pregrado
como de posgrado.
En la elaboración de cada uno de los capítulos para IHC
se llevaron a cabo bajo la herramienta Booktype [16] que se
utilizó dentro del proyecto LATIN, puesto que facilita
procesos como colaborar, organizar, editar y publicar libros.
Esta plataforma tiene sencillas herramientas para edición,
escritura e inserción de tablas e imágenes, por ejemplo, los
libros son divididos en capítulos que están disponibles para
ser editados, además, se genera un registro de los capítulos
que son editados, incluyendo quien lo edito y a qué hora se
realizó dicha modificación. Los libros pueden ser publicados
en diferentes formatos, tales como pdf, docx y txt. En la
figura 9 se muestra un ejemplo de esta plataforma.
La pantalla de la figura 10 presenta un momento dado del
espacio de colaboración para el grupo de escritura en IHC
formado por profesores e investigadores, gracias a las
herramientas colaborativas disponibles por el proyecto
LATIN, se inició con la formación de equipos de trabajo
colaborativo entre los profesores investigadores afines con
el área de conocimiento, además, se define un título
tentativo de la propuesta y algunas otras ideas como aporte
en las primeras iteraciones del proceso, que consistió sobre
Fig. 9. Conjunto de capítulos del libro de IHC.
Fig. 7. Representación de la colaboración de actores con sus roles aportando
contenidos a los capítulos al libro de IHC.
Fig. 8. Estructura simplificada de un libro abierto adaptada de [12].
Fig. 10. Actores de colaboración para el libro de IHC.
todo en la formación de los grupos de escritura del libro de
IHC.
Ahora bien, con el fin de facilitar al usuario la lectura,
todos los capítulos del libro de IHC cuentan con la misma
estructura, a saber el objetivo del documento y con
apartados sobre la teoría, la práctica, ejercicios resueltos,
autoevaluación y bibliografía. De tal forma que la parte
práctica y la de ejercicios resueltos ilustran cómo aplicar los
conocimientos teóricos, y la evaluación permite al usuario
revisar y medir sus conocimientos en el tema.
C. Servicios de uso de libros
Una vez que el libro de texto en IHC fue terminado
dentro del proyecto LATIN, dicho libro fue puesto en línea
dentro la plataforma de gestión de libros para su consulta y
difusión, así el libro puede ser utilizados por profesionistas,
estudiantes y académicos de instituciones de educación
superior en la impartición de cursos y consulta para los
estudiantes.
La figura 11 muestra el uso de servicios de visualización
de contenido de diferente partes del libro de IHC disponibles
en la plataforma tecnológica para su difusión y consulta. El
servicio de difusión de los contenidos del libro de IHC está
bajo el licenciamiento de Community Commons [4] el cual
permite a otros distribuir, reutilizar y crear a partir de este
libro incluso a modo comercial siempre y cuando se
mantenga el reconocimiento y la licencia de los nuevos
libros o capítulos creados bajos las mismas condiciones con
esto se mantiene el objetivo de así facilitar el acceso digital
y gratuito del libro de texto abierto IHC a comunidades de
profesores y estudiantes a nivel América Latina.
Por los que se puede interpretar que la aceptación en
general del libro de IHC por parte del total de estudiantes
fue de un 56%, es decir que estuvieron ―muy de acuerdo‖ y
―de acuerdo‖ en que el libro abierto de IHC se utilice como
un material de apoyo al curso, cabe mencionar que un 38%
de las respuestas nos indican que los estudiantes están en ―ni
de acuerdo ni en desacuerdo‖ en cuanto a su preferencia del
libro IHC en relación a los libros tradicionales que se
utilizan para el curso[15].
Como parte de la evaluación presentada, de forma
particular se presentan los resultados del cuestionario de
evaluación de uso de libros, aplicado en la Universidad
Autónoma de Aguascalientes a un grupo de alumnos de la
carrera de Licenciatura en Tecnologías de la Información de
séptimo semestre, los cuales llevan en su carga de materias
el curso de Interacción Humano-Computadora. Durante el
desarrollo del curso el libro de IHC fue un apoyo en la
adquisición de los conocimientos en materia de Interacción
Humano-Computadora, al final del curso se proporciono el
cuestionario de evaluación de libros a los 15 estudiantes que
VIII. RESULTADOS
La presente sección muestra los resultados de evaluación
de uso del libro de IHC a través de un cuestionario
contestado por varios estudiantes en Instituciones de
Educación Superior de Latinoamérica tales como la
Universidad Autónoma de Aguascalientes (UAA) en
México y la Universidad del Cauca (Unicauca) en
Colombia, ver tabla III.
Un cuestionario de evaluación de uso de libros fue
aplicado a los alumnos de pregrado de las diversas carreras
relacionadas con las tecnologías de información y sistemas,
los cuales llevan en su curso de Interacción HumanoComputadora. Durante el desarrollo del curso, el libro de
IHC fue un apoyo en la adquisición de los conocimientos en
temas de usabilidad, ergonomía, modelado del sistema, de la
tarea del usuario y de la interfaz gráfica, al final del curso
se proporcionó el cuestionario de evaluación de libros a los
estudiantes que conforman el grupo, obteniendo los
siguientes resultados (ver figura 12):
Las posibles respuestas a cada una de las preguntas
estaban dadas por una escala de Likert, que incluyó las
opciones:
1) Muy en Desacuerdo
2) En Desacuerdo
3) No estoy de acuerdo ni en desacuerdo
4) De acuerdo
5) Muy de acuerdo
Fig. 11. Varias vistas de libro de texto abierto de IHC accesible desde la
plataforma del proyecto LATIN [10].
TABLA III
USO DEL LIBRO DE TEXTO ABIERTO DE IHC EN ESTUDIANTES DE IES DE
LATINOAMÉRICA
Universidad
Estudiantes
Total de
Libro
evaluadora
estudiantes
Universidad del
25
Temas de
Cauca
Diseño en
Universidad
50
75
Interacción
Autónoma de
Humano
Computadora Aguascalientes
Fig. 12. Resultados de la evaluación del libro IHC por estudiantes de la
UAA de México y de UCAUCA de Colombia.
34
conforman el grupo, obteniendo los siguientes resultados
(ver figura 13):
La aceptación en general del libro de IHC por parte de los
estudiantes fue de un 50.48%, es decir 8 de los 15
estudiantes estuvieron de acuerdo con el contenido del libro,
es decir, dieron el visto bueno al libro en cuanto a
cubrimiento de los objetivos del curso, la disponibilidad del
material, comprensión del material, etc. Un 35.71% es decir
5 estudiantes consideran que libro de IHC cubrió totalmente
sus expectativas en el curso, un 9.52%, es decir un
estudiante se considero neutro ante el uso del libro en el
curso y un 4.29%, un estudiante, estuvo en desacuerdo o en
total desacuerdo en el uso del libro de IHC en el curso.
En la figura 13 se puede observar el porcentaje de
aceptación del libro IHC detallado por pregunta, en dicho
gráfico se puede observar que en la mayoría de las preguntas
del cuestionario los alumnos están de acuerdo en cada uno
de los criterios que se evalúan. Cabe resaltar que en la
pregunta 4 (¿Considera que el material cubrió los objetivos
del curso?) 11 estudiantes respondieron que estaban
totalmente de acuerdo, 2 estudiantes estaban de acuerdo,
uno neutral y uno en desacuerdo o totalmente en
desacuerdo, lo cual nos indica que el nivel de aceptación del
libro IHC es alto y apto para la impartición de este curso.
También es importante considerar algunos aspectos que
indican que el libro de IHC debe ser mejorado, como un
ejemplo en las preguntas 5, 8 y 14 (¿El contenido del libro
esta estructurado?, ¿El libro contiene los ejercicios y
practicas para un mejor aprendizaje?, ¿El material incluye
evaluaciones para reforzar los conocimientos adquiridos?)
se debe hacen énfasis en mejorar la estructura del libro,
considerar añadir mas ejercicios y practicas para que el
estudiante cuente con mas variedad de casos para su estudio
e incluir otros mecanismos de evolución para reforzar los
conocimientos del estudiante.
En general el libro de texto abierto de IHC realizado de
manera colaborativa bajo el modelo aquí propuesto resulta
recomendable para los estudiantes en sus cursos de
pregrado, esto en base al cuestionario de evaluación de libro
conocer la percepción de uso de estos libros en los cursos.
También permite conocer aquellos aspectos que se deben
considerar para una siguiente mejora del libro dando la
pauta a que el ciclo de producción de libros abiertos sea
cada mas enfocado a las necesidades de los usuarios.
IX. CONCLUSIONES
Fig. 13. Resultados de la evaluación del libro IHC por estudiantes de la
UAA de Aguascalientes, México.
El presente trabajo propone el uso de un modelo para la
producción colaborativa de libros de texto en el área de
Interacción Humano Computadora (IHC), el modelo
preconiza el uso de servicios diferenciados para asistir
tanto la elaboración, compartir y usar el uso de libros de
texto. El modelo propuesto ha sido aplicado al elaborar un
libro de texto en IHC por varios profesores investigadores
de universidades de Latinoamérica. El libro es una respuesta
alternativa a la falta de recursos bibliográficos en IHC
Latinoamérica, el libro puede ser utilizado como libro de
texto abierto para cursos de enseñanza en IHC tanto a nivel
pregrado como de posgrado. El modelo propuesto da pauta
para la producción colaborativa de libros de texto abiertos,
considerando el uso de servicios en línea para la creación,
adaptación, mezcla y reutilización colaborativa de libros de
texto abiertos; también se considera las estrategias para la
implementación y adopción de la iniciativa de para este tipo
de libros de texto. El trabajo futuro que se avizora es vasto,
sobre todo en el estudio de la satisfacción del usuario, así
como el desarrollo de estrategias de difusión del libro de
texto en IHC
en las diferentes
comunidades de
Latinoamérica.
AGRADECIMIENTOS
Los autores agradecen el apoyo brindado por el proyecto
LATIN (―Latin American Open Text Books Initiative‖) y el
apoyo por la beca CONACYT (Consejo Nacional de
Ciencia y Tecnología) al segundo autor en el presente
trabajo.
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Educational Resources. Paris, France: OECD Publishing.
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Integración de la Interacción Humano-Computador en las Estructuras
Curriculares a Nivel Iberoamericano, Revista Internacional de
Educación de Ingeniería, ISSN 1940-1116.
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http://www.communitycommons.org/
[5] Ochoa Xavier. 2011-2014. Proyecto LATIn (―Latin America open
Textbook Iniciative"), Iniciativa Latino Americana de libros de texto
abiertos. Poroyecto Alfa III, (DCI-ALA/19.09.01/11/21526/279155/ALFA III(2011)-52). http://latinproject.org/index.php/es/ (fecha
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México, UAA Editorial, primera edición, ISBN 978-607-8227-00-6,
Volumen 1, pp 260.
[7] Muñoz Arteaga Jaime, Álvarez Rodríguez Francisco J., y Chan Núñez
Ma. Elena. 2007. Tecnología de objetos de Aprendizaje, Editorial
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2007, ISBN: 970-728-065-4, pp 423.
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Edición) Pearson Prentice Hall.
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Kluwer Academic Publishers, 1993, 2, 159-174.
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Arquitectura Bajo el Paradigma SOA para la Producción Colaborativa
de Libros de Texto Abiertos. LACLO 2013 - Octava Conferencia
Latinoamericana de Objetos y Tecnologías de Aprendizaje, 2013, vol
1.
[15] Kazienko P, Musial K, Kukla E, Kajdanowicz T Multidimensional
Social Network : Model and Analysis. 378–387
[16] Booktype, http://booktype.okfn.org/, fecha de acceso 20 de Enero de
2015)
Jaime Muñoz Arteaga es profesor investigador del centro de ciencias
básicas de la Universidad Autónoma de Aguascalientes, el obtuvo su
doctorado en ciencias computacionales en Francia en el 2000. El doctor
Muñoz a llevado a cabo investigaciones y la docencia en las áreas de
Tecnologías educativas, Interacción Humano-Computadora y de Ingeniería
Web. Por último, el doctor ha publicado varios libros en las áreas de
Ingeniería de Software, Interacción Humano-Computadora
y de
Tecnologías de Objetos de Aprendizaje.
César A. Collazos es catedrático investigador de la Universidad del Cauca
en Colombia, sus principales áreas de investigación incluyen la Interacción
Humano-Computadora, el trabajo cooperativo asistido por Computadora y
el trabajo Colaborativo Asistido por Computadora.
Héctor Cardona Reyes es estudiante de doctorado en ciencias de
computación y cuenta con una maestría en ciencias con opción a
Computación. Actualmente es profesor investigador asociado de
Universidad Autónoma de Aguascalientes, adscrito al departamento
Sistemas de Información del Centro de Ciencias Básicas.
Juan Manuel González Calleros es profesor investigador de la Empresa:
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. El Dr. González posee
amplia experiencia en el desarrollo de sistemas basado en modelos, así
como en la administración de proyectos de software. Cuenta con
publicaciones de alto impacto en el área de la educación y la Interacción
Humano-Computadora.
la
la
la
de
36
Ecosistemas Tecnológicos
Francisco J. García-Peñalvo
Title—Technological Ecosystems
Abstract—Knowledge Society challenges and issues require
of complex technological systems that may evolve and
interoperate each other. This complexity means to reorganize
these systems as a set of components that may offer services,
interact and evolve in very different ways including capabilities
such as adaptation and intelligent behaviors. Also, the users
should be considered as other important components of these
so called technological ecosystems. The Technological
Ecosystems for Enhancing Multiculturality – TEEM
Conference is an event that studies the most significant
advances in this research area, in which the Engineering
approach is always a key factor. From the last edition of this
event, TEEM 2014, that was held in the University of
Salamanca in October 1-3, 2014, were selected seven papers
that have extended and reviewed again. Three of these papers
were finally accepted for publication in VAEP-RITA / IEEE
RITA journal.
Index
Terms—TEEM;
Technological
Engineering; Knowledge Society
Ecosystems;
I. INTRODUCCIÓN
M
ÁS allá de las modas en las tendencias
tecnológicas, lo cierto es que en las instituciones
coexisten largas colecciones de aplicaciones
software, tanto comerciales como open source, que
requieren de una integración e interoperabilidad para
soportar su funcionamiento efectivo en el contexto
corporativo [1]. Cuando el grado de integración de estos
componentes es muy alto aparecen relaciones simbióticas
entre ellos que obliga a atender tanto las necesidades de
evolución de cada uno de ellos como la influencia que dicha
evolución tiene en el propio contexto corporativo,
incluyendo a los propios usuarios como otros componentes
más, surgiendo así un ecosistema tecnológico de alta
complejidad [2, 3].
Esta metáfora tecnológica se deriva del concepto de
ecosistema biológico, como comunidad de seres vivos cuyos
procesos vitales están interrelacionados y cuyo desarrollo se
basa en los factores físicos del medio ambiente. Cuando se
intenta trasladar esta acepción biológica al contexto
tecnológico existen múltiples definiciones, con distintos
puntos de vista, pero todos ellos confluyen en un punto
fundamental, hay una clara relación entre las características
de un ecosistema natural y un ecosistema tecnológico en
cualquiera de sus variantes[4-6].
Esta aproximación tiene una gran importancia para
afrontar los retos y problemas que se derivan de la Sociedad
Digital propia de la Sociedad del Conocimiento que se desea
Francisco José García Peñalvo, Instituto de Ciencias de la Educación
(IUCE), Grupo de Investigación GRIAL, Universidad de Salamanca. Paseo
de Canalejas 169, 37008, Salamanca, España (email [email protected]).
construir [7, 8] y en los que una gestión del conocimiento
avanzada y soportada por complejos sistemas tecnológicos
es una de las capas arquitectónicas de cualquier sistema de
información [9].
Por otro lado, la propia complejidad de los problemas
afrontados necesita de una solución multidisciplinar y
multicultural [10].
Congruentemente con este enfoque se desarrolla la
Conferencia
Internacional
TEEM
(Technological
Ecosystems
for
Enhancing
Multiculturality
http://teemconference.eu/)) de la que ya se han celebrado
dos ediciones, TEEM 2013 [11, 12] y TEEM 2014 [13].
La influencia de la Ingeniería en este tipo de soluciones
está muy presente, lo que ha hecho que VAEP RITA / IEEE
RITA haya apoyado a esta Conferencia con la selección de
diferentes artículos organizados en sus correspondientes
secciones especiales [8, 14-16]
Para configurar esta sección especial de la revista VAEP
RITA se seleccionaron siete artículos de la edición TEEM
2014, que fueron posteriormente extendidos y evaluados
nuevamente, para finalmente seleccionar los tres artículos
que la componen.
En el primero de ellos Navarro et al. presentan un
framework para evaluar sistemas mLearning, considerando
las dimensiones de usabilidad pedagógica y de usabilidad de
la interfaz de usuario [17]. Este trabajo se basa en un
análisis de los trabajos de investigación sobre mLearning
[18] y usabilidad [19].
JooNagata et al. realizan en el segundo de los artículos un
acercamiento al uso de la realidad aumentada para crear
recursos educativos que exploten el patrimonio cultural de
las ciudades en un contexto de navegación peatonal
móvil[20]. El centro de este artículo está la creación de un
ecosistema que facilite el desarrollo ubiquitous learning o
uLearning[21] como base para maximizar los efectos del
aprendizaje respecto a otros escenarios de enseñanza
directa[22].
En el último de los artículos se presenta un resumen de
los primeros resultados del proyecto europeo VALS (Virtual
Alliances for Learning Society) [23, 24] sobre la experiencia
de realización de prácticas virtuales de estudiantes de
Ingeniería en Informática en empresas de open software de
toda Europa [25].
AGRADECIMIENTOS
Queremos agradecer en primer lugar a la revista VAEP
RITA (http://rita.det.uvigo.es/VAEPRITA/) y a su editor en
jefe, el Dr. Martín Llamas Nistal, por el apoyo recibido en
las iniciativas que en este artículo se recogen.
Como no podría ser de otra forma también nuestro
agradecimiento a los autores por el esfuerzo de extender y
mejorar sus artículos iniciales presentados en estos eventos
37
GARCÍA PEÑALVO: ECOSISTEMAS TECNOLÓGICOS
y atender los diferentes comentarios de los asistentes,
presidentes de sesión y por último, de los revisores que han
vuelto a juzgar las versiones extendidas que ahora ven la luz
en esta sección especial.
Obviamente, como se ha hecho mención en el párrafo
anterior, esta sección especial no se podría haber llevado a
cabo sin el trabajo exhaustivo de evaluación que han hecho
los revisores de estos artículos. A todos ellos también
expresarles nuestro agradecimiento.
[14]
[15]
[16]
[17]
REFERENCIAS
[1]
[2]
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[4]
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the technological ecosystems: An architectural proposal to
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International Conference on Technological Ecosystems for
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November 14-15, 2013), F. J. García-Peñalvo, Ed., ed New
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Related Projects. Salamanca, Spain: Grupo GRIAL, 2013.
F. J. García-Peñalvo, Proceedings of the First International
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Multiculturality, TEEM 2013. New York, USA: ACM, 2013.
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Multiculturality, TEEM 2014. New York, USA: ACM, 2014.
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F. J. García-Peñalvo, A. Sarasa Cabezuelo, and J. L. Sierra
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Engineering as a Means of Innovation," IEEE Revista
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C. X. Navarro, A. I. Molina, M. Á. Redondo, and R. JuárezRamírez, "Framework para Evaluar Sistemas M-learning: Un
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for Virtual Placements in Informatics: The VALS Case," in
Proceedings of the Second International Conference on
Technological Ecosystem for Enhancing Multiculturality
(TEEM’14), F. J. García-Peñalvo, Ed., ed New York, USA:
ACM, 2014, pp. 733-738.
F. J. García-Peñalvo, J. Cruz-Benito, D. Griffiths, and A. P.
Achilleos, "Tecnología al servicio de un proceso de gestión de
prácticas virtuales en empresas: Propuesta y primeros resultados
del Semester of Code," VAEP-RITA, 2015.
Francisco José García Peñalvo realizó sus estudios universitarios en
informática en la Universidad de Salamanca y en la Universidad de
Valladolid y se doctoró en la Universidad de Salamanca. El doctor GarcíaPeñalvo es el director del grupo de investigación GRIAL (Grupo de
investigación en Interacción y eLearning). Sus principales intereses de
investigación se centran en el eLearning, Computadores y Educación,
Sistemas Adaptativos, Ingeniería Web, Web Semántica y Reutilización de
Software. Ha dirigido y participado en más de 50 proyectos de innovación e
investigación. Fue Vicerrector de Innovación Tecnológica de la
Universidad de Salamanca entre Marzo de 2007 y Diciembre de 2009. Ha
publicado más de 200 artículos en revistas y conferencias internacionales.
Ha sido editor invitado en varios números especiales de revistas
internacionales (Online Information Review, Computers in Human
Behaviour, Interactive Learning Environments…). Es el Editor en Jefe de
las revistas Education in the Knowledge Society y Journal of Information
Technology Research. Coordina el Programa de Doctorado en Formación
en la Sociedad del Conocimiento de la Universidad de Salamanca.
ISSN 1932-8540 © IEEE
38
Framework para Evaluar Sistemas
M-learning: Un Enfoque Tecnológico y
Pedagógico
Christian X. Navarro, Ana I. Molina, Miguel A. Redondo, and Reyes Juárez-Ramírez
Title— Framework to Evaluate M-learning Systems: A
Technological and Pedagogical Approach.
Abstract—This paper presents the analysis of recent
research on mobile learning and usability areas, applying a
systematic mapping study. The aim is to understand the
tendencies and needs in the m-learning field. The results
demonstrate that research in the area has grown significantly
since 2013, and we identify a necessity when we see that not all
the m-learning applications have used usability tests, also we
did not find guidelines or frameworks to evaluate them. With
these results and tendencies, we propose an evaluation
framework for m-learning applications, considering pedagogical
usability and user interface usability, to improve the quality of
m-learning applications.
Index Terms—m-learning,
mapping study, evaluation.
mobile
learning,
usability,
I. INTRODUCCIÓN
A
CTUALMENTE estamos asistiendo a un uso cada
vez mayor de los dispositivos móviles, tanto en
nuestra vida diaria como en distintos ámbitos, entre
los que se encuentran la cultura y la educación. Estos
dispositivos están permitiendo un acceso como no se había
dado antes a la información y la comunicación.
En el informe “Ericsson Mobility Report of 2013”, se
realizaba una predicción, en la que se afirmaba que las
subscripciones de smartphones a telefonía móvil crecería 10
veces entre el 2013 y el 2019, por lo cual se prevé que para
el 2019 haya un total de 5,600 millones de subscripciones
[1].
La portabilidad, facilidad de uso y la mejora constante de
las capacidades de estos dispositivos nos permiten optimizar
C. X. Navarro pertenece a la Facultad de Ingeniería, Arquitectura y
Diseño, Universidad Autónoma de Baja California (UABC), Carretera
Tijuana-Ensenada Km. 103, 22860, Ensenada B. C., México (e-mail:
[email protected]).
A. I. Molina pertenece a la Escuela Superior de Informática,
Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM), Paseo de la Universidad, 4
13071, Ciudad Real, España
(e-mail: [email protected]).
M. A. Redondo pertenece a la Escuela Superior de Informática,
Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM), Paseo de la Universidad, 4
13071, Ciudad Real, España (e-mail:[email protected]).
R. Juárez-Ramírez pertenece a la Facultad de Ciencias Químicas e
Ingeniería, Universidad Autónoma de Baja California., Calzada
Universidad #14418, Parque Industrial Internacional, 22390,Tijuana B. C.,
México (e-mail: [email protected]).
actividades en diferentes áreas de la vida, siendo una de
ellas el aprendizaje. Son dispositivos muy útiles, ya que
están con nosotros donde quiera que vayamos. Nos
encontramos, por tanto ante un panorama ideal para
cualquier aprendiz, ya que la información está disponible en
cualquier momento y lugar. Incluso, la UNESCO ha
considerado los dispositivos móviles como una plataforma
para ampliar el acceso, la calidad y la igualdad de la
enseñanza en diferentes países. En el ámbito científico,
también se ha podido apreciar un incremento en los últimos
años de publicaciones relacionadas con el uso de estos
dispositivos en ambientes de aprendizaje móvil (m-learning)
[2].
Sin embargo, los dispositivos móviles poseen ciertas
limitaciones, principalmente relacionadas con el reducido
tamaño de sus pantallas y la cantidad de información que se
puede presentar a la vez. Dichos aspectos, más relacionados
con la usabilidad, podrían dificultar el uso de los móviles
como soporte para tareas de enseñanza-aprendizaje. Por este
motivo, en este artículo se presenta el estado actual de las
investigaciones
relacionadas
con
la
usabilidad,
específicamente en las aplicaciones m-learning. Se
identificarán los principales enfoques que han tomado las
publicaciones más recientes; así como los dispositivos
móviles y sistemas operativos más utilizados. El objetivo
final es conocer las tendencias y las necesidades actuales
dentro del ámbito del m-learning a través de un estudio de
mapeo sistemático. Además, en este trabajo, se presenta una
propuesta de un framework que permita evaluar aplicaciones
m-learning, considerando factores pedagógicos y de
usabilidad con el fin de mejorar la calidad de uso de estas
aplicaciones así como la experiencia del estudiante en los
entornos de aprendizaje móvil [3].
La organización de este artículo es la siguiente: en la
Sección II se presentan las nuevas tendencias de aprendizaje
y usabilidad en m-learning. La Sección III muestra los
resultados de un estudio de mapeo sistemático de la
literatura en el área de usabilidad en m-learning. En la
Sección IV se presenta la propuesta de un framework de
evaluación de sistemas m-learning. Finalmente, en la
Sección V, se comentan las conclusiones que se extraen del
presente trabajo.
II. TENDENCIAS EN LA EDUCACIÓN
El informe NMC Horizon Report identifica cuales de las
nuevas tecnologías presentan un mayor potencial en el
ámbito de la educación [4]. Estas tendencias son ya un
hecho en algunas de las instituciones más innovadoras del
NAVARRO et al.: FRAMEWORK PARA EVALUAR SISTEMAS M-LEARNING: UN ENFOQUE TECNOLÓGICO... 39
mundo. Así, a corto plazo, los MOOC (Massively Open
Online Courses) destacan como una de estas nuevas
tendencias. Otra tecnología que tendrá gran aceptación a
corto plazo son las tablets. Sus principales ventajas son la
conectividad, multifuncionalidad y portabilidad, por lo que
están demostrando ser un medio útil para impulsar la
formación sin importar el tiempo y el espacio; permitiendo
el acceso a materiales educativos, y sirviendo como
herramienta de apoyo a la gestión docente [5].
El aprendizaje basado en juegos es otra tendencia que el
NMC Horizon Report considera que se implantará, de forma
masiva, en los próximos dos o tres años. El pronóstico del
análisis realizado por TechNavio acerca del mercado global
del aprendizaje basado en juegos indica un crecimiento del
15.6% en el periodo comprendido entre 2012 y 2016 [6]. Y
uno de los factores que contribuirán a dicho crecimiento son
los juegos educativos móviles.
Otra tendencia es la analítica del aprendizaje (learning
analytics), que tiene que ver con la interpretación de los
datos que generan los aprendices al interactuar en distintos
contextos y con los distintos soportes de aprendizaje. Los
estudios recientes muestran que su aplicación llevará a la
creación de entornos de aprendizaje personalizados y
adaptados al progreso de los estudiantes a lo largo de su
aprendizaje [4].
A. M-learning en la Educación
La definición de m-learning ha evolucionado en los
últimos años, de manera que distintos autores lo han
definido de distinta forma. Por ejemplo, Quinn [7] lo define
como “un tipo de e-learning a través de
dispositivos móviles”. O’Malley [8] lo describe como
“el aprendizaje que tiene lugar cuando el estudiante se
beneficia de las oportunidades ofrecidas por las tecnologías
móviles”. El trabajo de Sharples [9] cambió la forma de
pensar acerca del m-learning, centrándolo en el estudiante.
Según este autor es el estudiante quien tiene la movilidad y
no la tecnología. Los estudiantes eligen la tecnología que
esté a su disposición, mientras se mueven entre contextos,
incluyendo teléfonos móviles, sus propias computadoras y
las de otros, así como libros y notepads. Y en el 2013
Crompton [10] lo definió en los siguientes términos: “el mlearning es un aprendizaje en múltiples contextos, a través
de interacciones sociales y de contenido, usando
dispositivos electrónicos personales”. Esta última definición
está más centrada en el estudiante y su propio proceso de
aprendizaje.
Durante el 2012 y el 2013 la UNESCO ha estado
publicando una serie de documentos sobre el aprendizaje
móvil y cómo la tecnología móvil, que ahora es más
accesible, puede facilitar la igualdad y la eficacia de la
educación en diferentes países [11].
El m-learning se ha estudiado en diversos contextos de la
la educación, entre las cuales encontramos el aprendizaje
formal e informal y el aprendizaje continuo. Se considera,
de manera generalizada, que hay una división significativa
entre el llamado aprendizaje formal, que se da en las aulas,
y el aprendizaje informal, que acontece en casa o en
contextos diversos fuera del aula. El m-learning podría
ayudar a disminuir la separación entre estos dos tipos de
aprendizaje.
Dentro del aprendizaje formal hay dos modelos populares
de aprendizaje móvil en las escuelas, uno es el de los
programas 1:1, en los que se provee a cada estudiante de un
dispositivo, y otro las iniciativas BYOT (Bring Your Own
Technology), en la cual la mayoría de los estudiantes tienen
sus propios dispositivos, los cuales llevan al aula [12].
Dentro del aprendizaje informal podemos considerar el
llamado aprendizaje permanente o continuo que se entiende
como formación a lo largo de la vida. Éste no cambia con el
currículum oficial, sino que avanza con el transcurrir de la
vida de la persona dependiendo de su situación profesional y
personal. El aprendizaje permanente puede darse en
cualquier espacio y sus principales características son la
integración e innovación [13].
B. Usabilidad en Aplicaciones Móviles
La usabilidad móvil puede considerarse como una
especialidad en evolución procedente del campo de la
usabilidad. Los investigadores del campo de la Interacción
Persona-Ordenador (IPO) han encontrado que para producir
sistemas computacionales usables, es importante entender
los factores psicológicos, ergonómicos, organizacionales y
sociales que determinan como trabajan las personas [14].
Jakob Nielsen ha estudiado la usabilidad desde 1993. Es
el fundador del movimiento “discount usability
engineering” (“Ingeniería de la usabilidad rebajada”) que
destaca el uso de métodos eficaces para mejorar la calidad
de las interfaces diseñadas para usuarios y ha aplicado sus
métodos también en el área de los dispositivos móviles a
través de investigaciones empíricas publicadas en su libro
Usabilidad en dispositivos móviles [15]. Este autor explica
la usabilidad en términos de la aceptación general de un
sistema, que incluye la aceptación social, así como aspectos
prácticos como la confiabilidad, costo, compatibilidad y
utilidad [16]. En el 2012 define la usabilidad como “un
atributo de calidad que evalúa lo fácil que resulta usar una
interfaz de usuario”. La palabra usabilidad también se
refiere a los métodos para mejorar la facilidad de uso
durante el proceso de diseño [17].
Entre las técnicas más utilizadas para medir la usabilidad
existen las evaluaciones heurísticas. Sin embargo éstas no
están aún bien adaptadas a las características de la
computación móvil. Dichas técnicas, por ejemplo, no
consideran el contexto de uso o la movilidad, aspectos
básicos en este nuevo escenario de interacción. Por lo cual
es necesario adaptar los métodos existentes a la evaluación
de aplicaciones para dispositivos y entornos de computación
móvil [18].
III. MAPEO SISTEMÁTICO
Considerando los planteamientos hechos en este
documento, podemos ver que la usabilidad es importante,
tanto al hablar de computación móvil, en general, como al
hablar de su uso en ambientes de aprendizaje móvil. Por lo
tanto, parte de este trabajo se centra en realizar una
investigación de la literatura existente sobre esta temática,
utilizando para ello la metodología del mapeo sistemático.
Esta metodología sirve para identificar, evaluar e interpretar
toda la investigación relevante sobre un tema en particular
[19], en este caso será sobre el m-learning y la usabilidad
ISSN 1932-8540 © IEEE
40
móvil, haciendo especial énfasis en el uso de dispositivos
móviles tipo smartphone y tablet.
Teniendo en cuenta las etapas que propone esta
metodología, las actividades que se llevaron a cabo en esta
fase de análisis bibliográfico se comentan en las siguientes
subsecciones. Cabe mencionar que los datos presentados en
este estudio son una actualización del mapeo sistemático
presentado en [20], el cual sólo abarcaba artículos
publicados hasta mediados del mes de marzo del 2013.
A. Preguntas de Investigación
Dado que nuestro interés se centra en conocer el estado
del arte en el área del m-learning y la usabilidad móvil, se
plantean las siguientes preguntas de investigación:
1) ¿Cuál es el estado actual en cuanto a la publicación
de investigaciones en el ámbito de la usabilidad móvil y el
m-learning en los que se utilicen dispositivos móviles tipo
smartphone y tablet? ¿Ha aumentado la publicación de
artículos en esta temática en los últimos años?
2)¿Cuáles son los enfoques de las diferentes
publicaciones en el área del m-learning y la usabilidad
móvil? ¿Qué tipos de dispositivos móviles y sistemas
operativos son los más utilizados según dichas
publicaciones?
Para responder a estas preguntas se utilizaron las
siguientes palabras claves en la búsqueda, escritas en inglés
por ser el idioma más utilizado en las publicaciones en este
área: “mobile learning”, “m-learning”, y “usability”.
B. Identificar las Bases de Datos Apropiadas
Los estudios incluidos en esta investigación surgieron de
una búsqueda de la literatura disponible en las siguientes
bases de datos: IEEE Digital Library, Science Direct On
Site (SDOS), ACM Digital Library, y Scopus. Se incluyeron
aquellos trabajos relacionados con el área del m-learning y
la usabilidad móvil, específicamente aquellos que utilizan
dispositivos móviles como smartphones y tablets,
publicados en inglés e incluidos en revistas, conferencias, o
workshops.
C. Resultados
La búsqueda inicial localizó un total de 1546
publicaciones (Fig.1). Se analizaron los títulos y resúmenes
de los artículos encontrados y, en caso de existir duda sobre
la relevancia de un trabajo para la investigación, también se
analizó la introducción y/o conclusiones, para establecer si
el artículo debía ser incluido o excluido del análisis
bibliográfico final.
Fig. 1. Total de artículos localizados en la búsqueda inicial, en las
distintas bases de datos consultadas.
Fig. 2. Número de artículos relevantes extraídos de cada base de datos.
Fig. 3. Artículos seleccionados, por año de publicación.
Finalmente, se redujo el número inicial a 168
documentos, considerados como los más relevantes y
relacionados con nuestra investigación (Fig. 2).
La Fig. 3 muestra el número de artículos seleccionados,
publicados entre el 2006 y el 2014. Se puede ver que la
cantidad de publicaciones en esta área se ha incrementado
desde el 2010, y en el año 2013 esta cifra aumentó
significativamente. Esta búsqueda se realizó a finales de
noviembre del 2014, por lo que faltaría incluir las
publicaciones que se registren en las bases de datos
seleccionadas, durante los últimos meses. Considerando el
auge de los dispositivos móviles en la educación, se cree que
las publicaciones relacionadas con este tema seguirán en
aumento en los próximos años.
Los 168 artículos más relevantes muestran diferentes
enfoques, de acuerdo con el propósito de su investigación,
que hemos clasificado para una mejor interpretación:
aplicaciones m-learning, guidelines y frameworks, aspectos
específicos del m-learning, casos de estudio y análisis y
tendencias del m-learning (Fig. 4).
En los 61 artículos que describían aplicaciones mlearning se utilizaron diferentes tipos de dispositivos (Fig.
5). De las aplicaciones descritas el 69% han resultado ser
aplicaciones nativas, que residen y se ejecutan en el
dispositivo móvil, y el 31% estaban basadas en web.
La Fig. 6 muestra la clasificación de estas aplicaciones en
relación con el nivel académico de los estudiantes al que van
dirigidas. Además se pudo comprobar que, de todas ellas, el
28% estaban basadas en juegos.
ISSN 1932-8540 © IEEE
la efectividad del m-learning en el aprendizaje de diversas
disciplinas, y otros con la percepción o creencias de los
docentes acerca del m-learning.
Entre los 12 artículos que se centran en el análisis y
tendencias del m-learning (Fig. 4), encontramos dos
revisiones sistemáticas, y otros relacionados con los retos y
oportunidades en el m-learning.
Fig. 4. Enfoques relacionados con los propósitos de investigación.
Fig. 5. Tipos de dispositivos móviles en m-learning.
D. Análisis y discusiones
Para mostrar un panorama completo sobre la clasificación
de artículos realizada en esta investigación, presentamos un
esquema que representa las diferentes categorías de los
trabajos analizados (Fig. 7).
Debido a los intereses de esta investigación, los artículos
que se tomaron en cuenta en un posterior análisis, más
detallado, son los que consideraban la usabilidad en sus
guidelines y frameworks para desarrollar o evaluar
ambientes m-learning.
Existen 18 proyectos sobre guidelines y frameworks de
desarrollo que consideran la usabilidad, y que están
orientados al desarrollo (Fig. 7, clasificación 4).
Con respecto a guidelines y frameworks de evaluación
que consideran la usabilidad, solo encontramos dos
artículos. El primero propone un framework para evaluar
dispositivos móviles (handhelds). Su autor identificó
fortalezas y debilidades de estos dispositivos y sugiere
especificaciones técnicas que considera apropiado emplear
en aplicaciones m-learning. El segundo presenta una rúbrica
para evaluar la calidad de las aplicaciones móviles
enfocadas al aprendizaje del inglés.
Los resultados de este mapeo sistemático nos muestran
una carencia de métodos o herramientas de evaluación para
las aplicaciones m-learning. Por lo tanto, en la siguiente
sección proponemos un framework para evaluarlas,
considerando la usabilidad, y aspectos pedagógicos.
IV. PRUPUESTA DE UN FRAMEWORK DE
EVALUACIÓN DE SISTEMAS M-LEARNING
Fig. 6. Aplicaciones m-learning por nivel académico.
Solo en 52% de las aplicaciones descritas en las
publicaciones analizadas se realizaron pruebas de
usabilidad, estando el 44% de ellas basadas en evaluaciones
heurísticas o revisión por expertos.
De acuerdo con la información mostrada en la Fig. 4,
existen 42 artículos sobre guidelines y frameworks en el área
del m-learning o la usabilidad móvil, de los cuales 28 son
frameworks de desarrollo y 14 tratan sobre la evaluación de
este tipo de sistemas (Fig. 7, clasificación 3).
De los 31 artículos con enfoque en aspectos específicos
del m-learning (Fig. 4), todos tratan temas diferentes, por
ejemplo: los factores que provocan que los estudiantes
utilicen
smartphones
en
ambientes
educativos,
personalización de aplicaciones m-learning o propuestas de
diseño de interfaces educativas.
Dentro de los 22 artículos sobre casos de estudio, se
tratan diferentes temáticas, en su mayoría relacionados con
En [20] proponemos un framework de evaluación de
sistemas m-learning. Sin embargo, éste ha sufrido algunos
cambios en algunas de sus subdivisiones y criterios desde su
publicación. Estos cambios han estado motivados por la
retroalimentación de varios expertos en el área de usabilidad
y tiene como finalidad eliminar las confusiones que
generaba la clasificación anterior.
En la Fig. 8 se puede ver cómo el framework está
dividido en dos categorías que se corresponden con las fases
de evaluación de la usabilidad pedagógica y de la
usabilidad de interfaz de usuario, respectivamente.
Cada una de estas categorías incluye varias subdivisiones
y sus respectivos criterios de evaluación (Fig. 8-1 y Fig. 82). En las secciones siguientes se explican con mayor
detalle.
A. Usabilidad Pedagógica
Los entornos de aprendizaje móvil deben considerar
diferentes aspectos educativos, pedagógicos y de usabilidad
para poder facilitar y apoyar las actividades de aprendizaje.
Estos factores proveerán el contexto apropiado para la
práctica educativa. La usabilidad pedagógica, en este
framework, tiene cinco subdivisiones: contenido,
ISSN 1932-8540 © IEEE
42
Fig. 8-1. Categorías y elementos de evaluación de la usabilidad
pedagógica.
Fig. 7. Secuencia de clasificación de los artículos considerados en este
estudio.
multimedia, tareas o actividades, interacción social y
personalización. Además cada una de estas posee diferentes
criterios que serán explicados en detalle a continuación.
1) Contenido
En un entorno m-learning el contenido debe considerar
aspectos pedagógicos para fomentar un aprendizaje eficaz.
Estos aspectos se corresponden con los criterios que se
indican a continuación:
Organización. El contenido debe estar organizado en
módulos o unidades pequeñas, su secuencia es importante, y
los temas claves deben tener prioridad.
Objetivos. Estos deben ser definidos al principio de la
secuencia didáctica. Deben ser formulados en un lenguaje
simple y preciso. Los estudiantes deberán entender lo que se
espera que aprendan después de completar un módulo, para
así aumentar la probabilidad de que el aprendiz se
comprometa con el aprendizaje.
Requerimientos Previos. El estudiante debe ser
advertido de si se requieren habilidades o conocimientos
previos. Es necesario proveer enlaces a materiales previos o
cursos relacionados a éstos requerimientos.
Lenguaje. El lenguaje debe ser sencillo, claro y
apropiado al nivel de los estudiantes.
Confiabilidad. La información debe estar actualizada y
libre de errores.
Carga cognitiva. Los contenidos deben estar divididos en
porciones apropiadas, y de complejidad manejable, para que
los estudiantes puedan procesarlos sin tener una carga
excesiva. La cantidad de nuevos conceptos claves debe
limitarse a uno o dos, dependiendo de su complejidad.
Relevancia. Los contenidos deben estar centrados en las
características, intereses, motivaciones de los estudiantes, y
que deben ser útiles en su futuro.
Complejidad. Los materiales de aprendizaje deben retar
al estudiante con un nivel de complejidad adecuado a su
nivel de conocimientos y sus destrezas.
Limitaciones de tiempo. El aprendizaje móvil debe
presentar contenidos educativos en unidades de corta
duración, que requieran entre 30 segundos y 10 minutos
[21].
Recursos. Deberá proporcionarse acceso a recursos
externos, apropiados para el contexto de aprendizaje,
incluyendo enlaces al World Wide Web. Además el formato
de presentación y la información debe estar adaptada para su
visualización en dispositivos móviles.
2) Multimedia
Las aplicaciones m-learning deben soportar diferentes
tipos de recursos multimedia, como video, audio, textos o
animaciones, todas de alta calidad, desde la óptica de los
dispositivos móviles. Para ello se consideran los criterios
que se indican a continuación:
Alineación con objetivos. Los contenidos multimedia
deben tener una estrecha conexión con los objetivos. Los
videos, audios, e imágenes deberán ayudar a los estudiantes
a alcanzar sus objetivos de aprendizaje.
Adecuación. Los materiales multimedia deben ser
presentados en el formato que más facilite el aprendizaje de
conceptos.
Limitaciones de tiempo. La duración de las animaciones,
multimedia, videos y/o audios deben ser entre 2 y 5 minutos.
Calidad. El contenido multimedia debe tener buena
calidad de video y fidelidad, incluir imágenes atractivas y el
tamaño de los archivos debe ser apropiado para el
dispositivo.
Balance. Debe existir una proporción equilibrada de
recursos multimedia en el contenido. Los materiales deben
presentar múltiples perspectivas del conocimiento y/o las
tareas.
3) Actividades o Tareas
Las tareas o actividades en un entorno de aprendizaje son
una parte importante del proceso de aprendizaje. En este
sentido, definimos los criterios que se indican a
continuación para su valoración:
Alineación con objetivos. Las tareas o actividades deben
tener una conexión estrecha con los objetivos pedagógicos.
Fig. 8. Marco conceptual de evaluación de sistemas m-learning.
ISSN 1932-8540 © IEEE
Secuencia. Las tareas deben permitir a los alumnos
integrar la nueva información con aprendizaje previo, para
generar así nuevo conocimiento.
Aprendizaje basado en problemas. Las tareas deben
promover que los estudiantes comparen y clasifiquen
información, para hacer deducciones y generar creatividad.
Autenticidad. Las tareas deben reflejar situaciones de la
vida real, relevantes a la práctica profesional, generando
interés e involucrando a los estudiantes. Deberán promover
la trasferencia de habilidades fuera del entorno de
aprendizaje y el pensamiento crítico.
Interactividad. Las tareas deben involucrar a los
estudiantes en problemas a resolver en los que se
aprovechen las ventajas de uso de la tecnología móvil
(investigaciones de campo, toma de fotografías, videos,
realidad aumentada, o uso de códigos QR).
Adecuación. Las tareas deben ser coherentes con el
contenido y el nivel educativo.
Autoevaluación. Un entorno móvil debe permitir la
autoevaluación para comprobar el aprendizaje y registrar los
avances del alumno.
4) Interacción social
La socialización es fundamental para el proceso de
aprendizaje y un entorno m-learning debe promoverla y
facilitarla. Para valorar esta dimensión consideramos los
criterios que se indican a continuación:
Diálogo. Un ambiente m-learning debe permitir a los
estudiantes comunicarse con sus compañeros y profesores
(chat, tablón de anuncios o redes sociales).
Colaboración. Un entorno m-learning debe permitir el
trabajo en grupo entre los estudiantes.
Discusión. Un entorno de m-learning debe incorporar
posibilidades de interacción, discusión y otras actividades
colaborativas. La discusión requiere que los estudiantes
participen publicando acerca de su aprendizaje, para recibir
retroalimentación, evaluar y aprender de otros grupos o
estudiantes a través de trabajos publicados u opiniones.
Compartir. Un entorno m-learning debe permitir a los
estudiantes compartir fotos, videos o cualquier otro tipo de
documentos relacionados con su trabajo, a través de redes
sociales como facebook o twitter.
5) Personalización
La personalización les da a los estudiantes la libertad de
controlar diferentes opciones relacionadas con su estilo de
aprendizaje o con respecto a la secuencia de estudio. Para
valorar el grado de Personalización consideraremos los
criterios siguientes:
Control de usuario. Los estudiantes deben tener la
libertad de dirigir su aprendizaje individual o en grupo, y así
tener un sentido de pertenencia. Deberán elegir la secuencia
a seguir, a través de rutas opcionales para su progreso.
Individualización. Los estudiantes deberán elegir el
material que más se adapte a sus estilos de aprendizaje (la
información podrá ser revisada en videos, texto o audios).
B. Usabilidad de la Interfaz de Usuario
La usabilidad de la interfaz de usuario (en adelante
interfaz) es fundamental para lograr la aceptación y
Fig. 8-2. Categorías y elementos de evaluación de la usabilidad de la
Interfaz de usuario.
satisfacción por parte de los estudiantes. En el contexto de
los entornos de aprendizaje móvil, la interfaz debe ser fácil
de usar para que los usuarios la aprendan, reconozcan y
recuerden. En este framework hemos identificado cinco
subdivisiones:
diseño,
navegación,
customización,
retroalimentación y motivación, que a su vez, se dividen en
diferentes criterios, que explicaremos en detalle.
1) Diseño
Un buen diseño es fundamental para mejorar la
usabilidad de una interfaz de usuario. Para valorar este
aspecto utilizaremos los criterios que se indican
seguidamente:
Atractivo. El diseño deberá ser estético y atractivo para
los estudiantes. La apariencia deberá ser placentera y no
debe contener información irrelevante. La interfaz no debe
estar sobrecargada de información ni incluir gamas de
colores que afecten negativamente a la percepción visual de
los contenidos.
Presentación. La interfaz debe seguir buenas pautas de
presentación, con respecto a la organización (layout) y el
diseño. Las opciones de selección deben ser visibles y
fácilmente localizables. La información debe estar
organizada en un orden lógico y las páginas deben
corresponder o adaptarse al tamaño de la pantalla.
Consistencia. Los elementos de una interfaz deben ser
estables y coherentes a través de todo el diseño. Deberá
seguir estándares convencionales con una selección
consistente de estilo en el texto, botones, y ventanas.
Entendibilidad. Los iconos, texto y otros elementos
deben ser simples e intuitivos, y escritos en un lenguaje
común, para que los estudiantes puedan entender fácilmente
los propósitos de las funciones del sistema.
2) Navegación
La navegación debe ser sencilla para el usuario. Además
el usuario debe estar constantemente informado de dónde
está, dónde ha estado y hacia donde puede ir. Esto se puede
valorar por medio de los siguientes criterios:
Facilidad de uso. La navegación debe incluir funciones
que sean fáciles de entender, recordar y utilizar. Las
opciones deben tener una correcta visibilidad. No se debe
requerir más de tres clics para llegar desde la página inicial
hasta los contenidos.
Orientación. El estudiante debe identificar claramente
dónde está, cómo volver al menú principal y navegar
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fácilmente. Cada ventana o cuadro de diálogo debe
desplegar su título.
Libertad para el usuario. Cuando un estudiante elige
una función por error, la aplicación debe permitir volver a
ventanas anteriores. Opciones como deshacer y rehacer son
importantes para fomentar y mantener la libertad del usuario
al interaccionar con el sistema.
Búsqueda. La aplicación debe proveer mecanismos para
ayudar al usuario a encontrar contenido.
3) Customización
La customización es una adaptación del término inglés
customize, que refiere a modificar algo de acuerdo a las
preferencias personales. Esto es importante porque permite a
los estudiantes cambiar el diseño o la navegación en sus
dispositivos. Esto lo valoraremos haciendo uso de los
siguientes criterios:
Flexibilidad. La aplicación debe permitir a los
estudiantes cambiar elementos de la interfaz. Debe
proporcionar atajos y aceleradores, mejorando con esto la
interacción identificando acciones frecuentes. La
flexibilidad hace posible la facilidad de uso para diferentes
tipos de usuarios, desde novatos hasta expertos.
Mecanismos de entrada/salida. Este criterio es esencial
en el contexto móvil, ya que una de sus limitaciones es la
interacción. Por lo tanto, las aplicaciones deben permitir
diferentes formas de entrada y salida para mejorar la
interacción del estudiante.
Adaptabilidad. En un entorno de aprendizaje móvil el
contenido debe adaptarse a las pantallas de diferentes
dispositivos (smartphones, tablets, entre otros) sin la
necesidad de hacer configuraciones, evitando la
superposición de objetos o la pérdida de información. Las
pruebas y evaluaciones deberán ser adaptadas a las
habilidades de los estudiantes.
4) Retroalimentación
La aplicación debe ayudar al estudiante a consolidar los
conocimientos adquiridos y reforzar sus nuevas destrezas,
durante la interacción en el proceso de aprendizaje. En esta
dimensión, utilizaremos los criterios que se indican a
continuación:
Progreso. La aplicación debe presentar el avance general
del alumno en el curso y en cada unidad.
Estímulos.
La
aplicación
debe
proporcionar
retroalimentación constructiva, cuando los alumnos hayan
tenido un avance significativo. Ésto anima y ayuda a generar
confianza.
Apoyo. La aplicación debe proporcionar ayuda útil al
estudiante para lograr sus objetivos de aprendizaje. Por
ejemplo, si el estudiante comete un error al realizar una
tarea, la aplicación debe ofrecer oportunidades para dar con
la respuesta correcta o, al menos, proporcionar alguna
explicación. También debe incluir mecanismos de
comunicación para extender y ofrecer la retroalimentación
de instructores, expertos, compañeros u otros.
Precisión. La retroalimentación debe ser apropiada al
contenido, problema o tarea, y debe ser proporcionada de
forma inmediata.
Estado del sistema. La aplicación debe presentar
información general como la hora, el estado de la batería y
la señal de la red.
Alertas. El sistema debe proporcionar retroalimentación a
través de alertas, recordando fechas límites, notificando
eventos o actividades.
Prevención de errores. Cuando un usuario elige dos
opciones a la vez por equivocación, la aplicación debe
solicitar una confirmación, aumentando la visualización de
las opciones para facilitar la selección manual.
5) Motivación
La motivación busca aumentar el interés del estudiante en
el proceso de aprendizaje a través de diferentes estrategias
lúdicas y pedagógicas, aplicadas a la dinámica de las tareas.
Consideraremos para su valoración los siguientes criterios:
Aprendizaje basado en juegos. Cuando un estudiante
aprende a través de juegos, desarrolla un incremento en la
motivación e interés en el aprendizaje a través de la
diversión.
Competitividad. Las aplicaciones que soportan mlearning deben permitir la competitividad entre los
estudiantes, a través de oportunidades como trabajar en la
misma tarea al mismo tiempo, o mostrar tablas de liderazgo
con las puntuaciones de cada estudiante.
Conveniencia. Los estudiantes deberán considerar y
valorar como útil aprender ciertos temas mediante
aprendizaje móvil, frente al empleo de métodos más
convencionales (como, por ejemplo, las lecciones
magistrales y presenciales en el aula). Un entorno mlearning debe proveer una forma rápida y fácil de aprender
un nuevo tema o de revisar temas anteriores.
Insignias. La aplicación deberá generar insignias o
recompensas simbólicas cuando el estudiante obtiene un
logro significativo.
C. Herramienta de Evaluación
Considerando estos criterios hemos considerado oportuno
el desarrollo de una herramienta web que permite testear
(mediante un cuestionario creado a tal efecto) las
características de las aplicaciones m-learning, en relación
con su soporte a las distintas dimensiones y subdimensiones
(o criterios) incluidas en nuestra propuesta de framework
conceptual que hemos descrito anteriormente. Esta
herramienta web, podrá emplearse para evaluación de
aplicaciones de m-learning, permitiendo puntuarlas,
compararlas y detectar oportunidades de mejora en relación
con las distintas características incluidas en el framework.
V. CONCLUSIÓN
El análisis del estado del arte nos ha permitido tener una
visión general sobre el m-learning, su inclusión en la
educación y sus tendencias. Los resultados del mapeo
sistemático realizado muestran que la investigación en el
área del m-learning se ha incrementado significativamente
desde el año 2013 y, debido al auge de los dispositivos
móviles en la educación, creemos que las contribuciones en
esta temática seguirán en aumento en los próximos años.
Asimismo detectamos que sólo el 52% de las aplicaciones
analizadas fueron sometidas a pruebas de usabilidad y sólo
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el 44% de ellas estaban basadas en evaluaciones heurísticas
o revisión por expertos.
En base a estos resultados hemos propuesto un framework
para evaluar las aplicaciones m-learning considerando
factores tanto pedagógicos como de usabilidad. El objetivo
es mejorar la calidad de uso de estas aplicaciones y mejorar
la experiencia del aprendiz en los entornos m-learning.
Consideramos que las aplicaciones m-learning son a día de
hoy alternativas muy útiles para asistir en el aprendizaje de
los estudiantes y creemos que nuestro framework permitirá
evaluar la calidad de las mismas, así como mejorar la
experiencia de los aprendices.
[5]
[6]
[7]
[8]
[9]
[10]
[11]
AGRADECIMIENTOS
C. X. Navarro agradece al Programa para el desarrollo de
personal docente incluido en la Dirección de
Superación Académica (DSA) de la SEP (Secretaría de
Educación pública), por la beca otorgada para la realización
de estudios de posgrado. Esta publicación ha sido
parcialmente soportada por el proyecto EDUCA-Prog
del Ministerio de Ciencia e Innovación (TIN2011-29542C02-01 y TIN2011-29542-C02-02), el proyecto de la Junta
de Comunidades de Castilla-La Mancha, InterGroup (PPII2014-021-P), así como el proyecto CYTED (Red
513RT0481).
[12]
[13]
[14]
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[16]
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Education (Vol. 2011, No. 1, pp. 1334-1340).
Christian X. Navarro se unió a la Facultad de Ingeniería, Arquitectura y
Diseño, en la Universidad Autónoma de Baja California (México) para
trabajar como Profesor-Investigador de tiempo completo. En 2002 obtuvo
el grado de Maestro en Ciencias de la Computación en el Centro de
Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada
(CICESE).Actualmente se encuentra cursando sus estudios de doctorado en
la Universidad de Castilla La Mancha (España), en asociación con el grupo
de investigación CHICO (Computer-Human Interaction and Collaboration).
Sus intereses de investigación están enfocados en los campos del Cómputo
Móvil, Computación Ubicua y M-Learning.
Miguel A. Redondo es Doctor en Ingeniería Informática por la
Universidad de Castilla - La Mancha (2002), Licenciado en Informática por
la Universidad de Granada (1997), Ingeniero Técnico en Informática de
Sistemas por la Universidad de Castilla - La Mancha (1995). Actualmente
es Profesor Titular del área de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la
Universidad de Castilla – La Mancha, adscrito a la Escuela Superior de
Informática. A nivel de investigación, su trabajo se centra en la innovación
y aplicación de técnicas de Ingeniería del Software al desarrollo de sistemas
de e-Learning y al desarrollo de sistemas avanzados de Interacción
Persona-Computador.
Ana I. Molina es Doctora en Ingeniería Informática (2007) por la
Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM). Actualmente es Profesora
Contratada Doctora en la Escuela Superior de Informática de Ciudad Real,
y miembro del grupo de investigación CHICO (Computer-Human
Interaction and Collaboration) de la UCLM. Sus principales áreas de interés
son la Interacción Persona-Ordenador, los Sistemas Colaborativos y los
Nuevos Paradigmas de Interacción aplicados a la Educación.
Reyes Juárez-Ramírez trabaja como profesor-investigador en la Facultad
de Ciencias Químicas e Ingeniería, Universidad Autónoma de Baja
California. En 2002 obtuvo el grado de maestría en Ciencias de la
Computación en el Centro de Investigación Científica y de Educación
Superior de Ensenada (CICESE), y obtuvo el grado de Doctor en Ciencias
de la Computación en la Universidad Autónoma de Baja California
(UABC). Tiene dos áreas principales de interés: Ingeniería de Software e
Interacción Humano-Computadora. Su investigación actual se enfoca en las
interfaces adaptativas para usuarios con autismo, aspectos afectivos en
tutores inteligentes y videojuegos, así como aspectos afectivos de los
usuarios en espacios inteligentes.
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46
Patrimonio Virtual del Territorio: Diseño e
implementación de Recursos Educativos en
Realidad Aumentada y Navegación Peatonal
Móvil
J. Joo Nagata, J. García-Bermejo Giner, y F. Martínez Abad
Title— Virtual Heritage of the Territory: Design and
implementation of Educational Resources in Augmented
Reality and Mobile Pedestrian Navigation.
Abstract— In this research we intend to establish the
relationships between local heritage educational content of
software Pedestrian Navigation Systems Mobile-Augmented
Reality and learning processes through mobile devices. In this
context, we will create a process of teaching and learning
linked to urban heritage, determining their educational
effectiveness with these tools. Methodological research focuses
on two dimensions: technological design of mobile learning
platform and in determining educational modes of
understanding of the program. We hope to build a patrimonial
thematic unit and determine the significance in mLearninguLearning processes, considering elements of identity and local
culture.
Index Terms—Augmented reality, Computer
instruction, Mobile computing, Navigation.
aided
I. INTRODUCCIÓN
L
OS importantes avances tecnológicos producidos en
el ámbito de los dispositivos móviles (tabletas y
smartphones) y la incorporación de sensores
altamente especializados y con la capacidad de captar
información del medio que nos rodea. Instrumentos como
sistemas de posicionamiento, sensores de luz y proximidad,
barómetro, giroscopio, acelerómetro y magnetómetro, han
añadido importantes valores agregados a estos dispositivos,
convirtiéndolos en complejos instrumentos que se
encuentran al alcance de una mano, con interfaces
simplificadas, sencillas de comprender y manejar [1],
entregando información que antiguamente no era posible de
obtener sin medios especializados, complejos y la mayoría
de las veces costosos. Este poder de procesamiento y
obtención de información ha derivado en el desarrollo de
técnicas como la Geolocalización y la Realidad Aumentada
en un contexto de portabilidad y masificación, permitiendo
Jorge Joo Nagata es doctorando del Programa Formación en la Sociedad
del Conocimiento, Universidad de Salamanca. Grupo Grial, Universidad de
Salamanca (autor de contacto, e-mail: [email protected]).
José Rafael García-Bermejo Giner: Profesor del Departamento de
Informática y Automática, Universidad de Salamanca. Grupo Grial,
Universidad de Salamanca (e-mail: [email protected]).
Fernando Martínez Abad es Profesor Ayudante del área de Métodos de
Investigación y Diagnóstico de la Facultad de Educación, Universidad de
Salamanca. Grupo IUCE, Universidad de Salamanca. (e-mail:
[email protected]).
el desarrollo de aplicaciones y contenidos en diferentes
temáticas, con diversos objetivos y estructuras de
implementación.
De esta manera, disciplinas como la Educación, se han
visto fuertemente fortalecidas con la creación de nuevos
instrumentos para la enseñanza de contenidos y su
respectiva evaluación. Adicionalmente, se han generado
nuevas ideas y líneas de acción, como el Aprendizaje
Situado y el Aprendizaje Móvil (uLearning y mLearning),
en donde confluyen campos del conocimiento en donde
existe una clara complementariedad de contenidos, métodos
y objetivos.
De esta manera, las técnicas que se han visto fortalecidas
por los avances tecnológicos en la portabilidad que otorgan
los dispositivos móviles, son los Sistemas de Navegación
Peatonal Móvil (SNPM) y la Realidad Aumentada (RA),
permitiendo la implementación concreta de diversos
contenidos presentes en diferentes temáticas, con
consecuencias en su implementación educativa.
El planteamiento de la investigación tiene como objetivo
la construcción de un sistema móvil ligado a módulos de
SNPM y de RA, constituyéndolo dentro de un proceso de
formación educativa (eLearning y mLearning) en el marco
de la información territorial sobre el patrimonio urbano
histórico correspondiente a la ciudad de Salamanca
(España). La investigación se contextualiza entre dos
grandes dimensiones:
En el diseño y desarrollo de una plataforma
móvil SNPM-RA, definiendo su arquitectura,
funcionalidad, interface e implementación
(Figura 1).
En la comprobación en los modos de
presentación, comprensión y efectividad
educativa del sistema desarrollado.
Así, se espera contar con un sistema informático móvil
que permita una adecuada presentación de contenidos sobre
patrimonio histórico, enmarcado en procesos de eLearning y
mLearning. De esta manera, los objetivos se plantean desde
estas dos grandes áreas:
1) Para el ámbito tecnológico: se analizará la
implementación de las herramientas que se utilizan en
uLearning y el mLearning en los contextos de desarrollo
de un SNPM-RA con el fin de tener un diagnóstico de
los programas existentes, sus fortalezas y debilidades,
además de su implementación en contextos educativos
formales. También se plantea el desarrollo del módulo
NAGATA, BERMEJO Y MARTÍNEZ: PATRIMONIO VIRTUAL DEL TERRITORIO: DISEÑO E ...
47
educativo mediante los frameworks adecuados de
Localización, Navegación y RA presentes en programas
para equipos móviles, permitiendo la generación de
contenidos sobre patrimonio urbano histórico de la
ciudad de Salamanca. Adicionalmente, se implementará
el módulo SNPM-RA mediante el contexto tecnológico
de arquitectura y programación encapsulada y adaptable
a través de una serie de frameworks de desarrollo de
software.
2) Para el ámbito educativo: se determinarán las líneas,
características y aspectos relevantes en lo referente al
desarrollo del SNPM-RA en un contexto de uLearning y
mLearning.
Paralelamente,
se
determinará
la
potencialidad y efectividad educativa del módulo
SNPM-RA a través del ejemplo concreto de la ciudad de
Salamanca y su patrimonio, mediante pruebas de
usabilidad y herramientas de evaluación del aprendizaje.
Finalmente, se pretende determinar y contextualizar las
experiencias obtenidas de los estudiantes con el sistema
SNPM-RA creado, identificando los aspectos relevantes
y factores claves que se deriven de la usabilidad
generada en el contexto educativo del uLearning y
mLearning sobre patrimonio.
De manera paralela y debido a la naturaleza
cuasiexperimental del estudio, se plantean las siguientes
hipótesis de trabajo:
La utilización de tabletas con un SNPM-RA
personalizado, tiene una mayor efectividad en los
procesos de aprendizaje sobre patrimonio, respecto
a métodos y medios tradicionales de enseñanza
como son los libros, mapas y la enseñanza directa.
La movilidad que otorgan medios como las
tabletas, en un contexto de enseñanza mediante un
SNPM-RA, presentaría una mayor efectividad en
los procesos de aprendizaje desde los ámbitos de
uLearning-mLearning, respecto a situaciones de
enseñanza similares (eLearning), pero que se
encuentran establecidos en ambientes educativos
tradicionales y formales (enseñanza directa en
aulas).
Mediante estos planteamientos, se pretende establecer las
cualidades de los elementos de hardware, software y de
contenidos temáticos, planteados para el ámbito educativo,
generando un sistema contextualizado en elementos y
procesos locales.
II. CONTEXTO TEÓRICO
A. La Temática de Patrimonio en un contexto de
mLearning y uLearning
Desde el ámbito educativo, el desarrollo e
implementación digital del programa se encuentra
contextualizada en torno a los procesos de uLearning y
mLearning. De esta manera, se plantean un contexto
educativo para la adquisición de conocimientos desde
escenarios reales, en donde la temática patrimonial presente
en la ciudad de Salamanca es el tema a enseñar. Desde la
mirada ofrecida por el uLearning, el proceso de enseñanza y
aprendizaje tendría características de ser más práctico,
significativo y aplicable para la resolución de problemas, lo
que maximizaría los efectos del aprendizaje en los
estudiantes respecto a otros escenarios de enseñanza directa
Fig.1. Interfaz del Sistema de Navegación Peatonal
[2], [3]. De esta manera, el significado del aprendizaje
estaría profundamente enraizado en un contexto situacional
presente en la realidad –que para este caso corresponde al
patrimonio urbano presente en la ciudad de Salamanca y su
historia local representada en los artefactos urbanos–, no
existiendo un único sentido del aprendizaje, sino más bien
un contexto concreto y/o práctico [4]. Adicionalmente, el
mLearning enfatiza dos importantes principios que se
realizan en los procesos educativos [3]:
En lo referente a la integración del aprendizaje con
la práctica y el contexto con significado.
En relación con el aprendizaje en un escenario
colaborativo y social, a través de herramientas que
se presentan en medios digitales y virtuales.
B. Sistema de Navegación Peatonal Móvil (SNPM)
Un SNPM corresponde a un sistema de navegación digital
en un contexto de representación a escala humana (1:1)
asistido por un dispositivo móvil (GPS navegadores para
coches, relojes inteligentes, smartphones o tabletas), en
donde se combinan datos digitales presentes en servidores
de mapas (cartografía digital o estructuras de datos
espaciales), hitos y puntos de interés (POI por sus siglas en
inglés), con un sistema de navegación y enrutamiento, los
cuales se complementan y guían al usuario en su
desplazamiento [5]–[8].
Estos sistemas se implementan mediante un software
independiente que se ejecuta en el dispositivo móvil y lee
los datos de los sensores especializados presentes aparato
(GPS, WiFi, aGPS). Utilizando estos instrumentos y
complementado con las capacidades multimedia del móvil
para la presentación de la información, es posible iniciar un
proceso de navegación asistida, visualizando información de
los lugares de interés en un contexto de optimización de la
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información entregada (dirección, tiempo, distancia y datos
complementarios). De esta manera, con el despliegue
adecuado de información es posible la adquisición de tres
niveles espaciales de conocimiento y que se sintetizan en los
mapas mentales: referencia del medio espacial; secuencia y
guía territorial del saber a través de rutas e itinerarios de
desplazamientos; y sondeo contextual del conocimiento en
un marco espacial general [8]–[10].
C. Realidad Aumentada (RA) en Procesos de Aprendizaje
Situado y Móvil
La RA como tecnología de visualización de datos,
permite la interacción de elementos del mundo físico-real
con representaciones virtuales y digitales en una única
interfaz. Esta visualización que se realiza mediante
dispositivos electrónicos, es complementaria a la
observación real que se realiza de los fenómenos. En este
proceso, el usuario mantiene un control implícito de la
interactividad de los datos representados y visualizados
mediante hardware [6], [11]–[14]. Esta posibilidad de
combinar objetos virtuales digitales en un ambiente físicoterritorial, ha permitido que los usuarios puedan visualizar
conceptos abstractos, experimentar fenómenos y procesos,
que son imposibles de observar desde el ámbito exclusivo
del mundo real [15]–[17]. En la actualidad, la RA cuenta
con la existencia de más de 70 kits de desarrollo de software
(SDK por sus siglas en inglés), de los cuales 14 cuentan con
tecnología que se complementa a los sistemas de
geolocalización y portabilidad [18]. En las tiendas
especializadas como Google Play o iTunes es posible
encontrar más 500 aplicaciones1 que incorporan la RA para
el despliegue de información temática, las cuales se
encuentran en categorías como la entretención, publicidad,
referencia, productividad, negocios, entre otros [19], [20].
Lo anterior es un indicador de la relevancia que esta
teniendo esta tecnología en la presentación de información
en diversos contextos.
visualización interactiva que otorgan los dispositivos
móviles [21]. Desde la dimensión cualitativa, este estudio se
encuentra enmarcado por las metodologías de la
Investigación-Acción y el Caso de Estudio [4], [22], [23],
debido a la naturaleza de los contenidos y los elementos
presentes dentro del marco temático de estudio (educación
en un contexto de portabilidad, movilidad y localidad).
Desde esta perspectiva, se desarrollarán las fases esenciales
de
observación del problema; su interpretación, la
evaluación o análisis; y resolución de problemas o la
implementación de mejoras. Desde la dimensión cuantitativa
la investigación se establece desde un contexto cuasiexperimental [23]–[25] en donde diferentes dimensiones
(aprendizaje, usabilidad, comprensión de fenómenos, etc.)
se medirán mediante el software creado en grupos
previamente establecidos.
B. Contextualización del Contenido Patrimonial: la
Ciudad de Salamanca
Para la unidad temática sobre patrimonio, se utilizará la
ciudad de Salamanca (España) debido a su fuerte carácter y
contenido histórico, lo cual se expresa en la cantidad de
inmuebles e hitos urbanos presentes en su planta más
antigua. El centro urbano tiene sus orígenes en la época de
la primera Edad de Hierro, hace aproximadamente 2700
años [26]. Hacia el año 1102 se presentan los primeros
cimientos para lo que se conoce como la ciudad actual, la
cual tiene importantes influencias de culturas diversas, con
estilos artísticos de diversa índole [27]. De esta manera, para
los propósitos de esta investigación, el casco antiguo de
Salamanca con sus 125,28 hectáreas de extensión, fue
definido como el límite de contenidos temáticos y
peatonales, con 72 inmuebles patrimoniales definidos
(Figura 2).
Los 72 hitos patrimoniales relevantes han sido
seleccionados de diversas fuentes y autores, los cuales se
encuentran presentes dentro del casco histórico de la ciudad.
III. MATERIALES Y MÉTODOS
La metodología propuesta se enmarca en un contexto
general
del
tipo
mixto
(cuantitativo-cualitativo),
dividiéndose en 4 ámbitos:
1) La creación del contenido temático mediante la
obtención de antecedentes sobre patrimonio de la ciudad
de Salamanca.
2) El desarrollo de la arquitectura del software
respectivo en un contexto de movilidad.
3) La recopilación de los datos y el análisis estadístico
empírico de funcionalidad.
4) La determinación de los niveles de usabilidad y
funcionamiento del programa en un contexto de
aprendizaje formal.
Al igual que en los procesos de creación informático, la
generación e implementación de contenidos digitales sobre
patrimonio para la educación requiere de las mismas fases
de desarrollo: la captura y obtención de los datos iniciales;
el procesamiento, análisis e interpretación de dicha
información; y la difusión de los contenidos mediante la
1
Se contabilizaron las aplicaciones para móviles y tabletas presentes
hasta el mes de enero de 2015.
Fig. 2. Área de estudio: casco histórico de la ciudad de Salamanca
ISSN 1932-8540 © IEEE
49
Estas edificaciones y estructuras presentan diversas
influencias de estilos arquitectónicos como el románico,
gótico, mudéjar, del renacimiento, el barroco, el
neoclasicismo y el modernismo [27], [28]. Esta información
temática es la que se agrupa e interrelaciona, definiendo las
rutas de desplazamiento posibles teniendo en consideración
elementos como los objetivos de aprendizaje, tiempo y
relevancia.
C. Etapa de Desarrollo e Implementación de Software de
SNPM-RA
En esta fase se creará e implementará la aplicación SNPMRA en un ambiente portable y móvil (tabletas2). Los
contenidos sobre patrimonio urbano de la ciudad serán
incorporados mediante la localización de los lugares y
edificaciones iconográficos principales de la ciudad de
Salamanca. Además, se considera la creación e
implementación de los contenidos de RA respectivos
destacando la incorporación de recursos multimedia con las
edificaciones monumentales seleccionadas (Figura 3).
Es importante considerar que la implementación y diseño
de recursos digitales para RA para los contextos educativos
móviles, debe considerar los principios de integración,
apropiación, sensibilización, flexibilidad y síntesis de los
contenidos temáticos e interfaces que se incluyen en el
desarrollo final del programa [29], [30].
Paralelamente, el software SNPM será implementado en
función de la extensión territorial definida y las
características de la información patrimonial utilizada
(estilos arquitectónicos dominantes, relevancia histórica,
significado para la cultura local) y considerándose factores
como la cercanía espacial, la relevancia de los fenómenos a
mostrar, la interacción con otros elementos dentro del área
previamente definida y los objetivos pedagógicos
perseguidos. Con lo anterior, se generará una propuesta de
navegación que guíe al estudiante en el proceso educativo en
torno a la temática patrimonial de Salamanca. Con ello se
implementa [17]:
1) Una visión territorial general de la ruta propuesta y
que es desplegada en un mapa digital.
2) Una adaptación automática de la visión territorial en
base a la posición del dispositivo.
3) La posibilidad de generación de diversas escalas de
representación espacial según los requerimientos del
usuario.
4) La posibilidad de la visualización y consulta de otros
fenómenos urbanos representados.
Fig. 3. Catedral de Salamanca en Realidad Aumentada
complementados con la información territorial patrimonial
de la ciudad de Salamanca previamente seleccionada para
los fines educativos planteados. De manera complementaria,
el framework de RA presenta los recursos realizados para la
plataforma, en función de los datos de localización y los
puntos de interés previamente definidos. Dichos contenidos
corresponden a los modelos 3D, audio, texto y video de cada
inmueble patrimonial (Figura 4).
Dichas implementaciones podrían tener consecuencias en
la comprensión de la información espacial por parte de los
estudiantes y con ello, en la forma que se desarrolla el
proceso aprendizaje en el ámbito de la navegación y la
contextualización territorial de los fenómenos con la
mediación de tecnología móvil.
La interfaz de la aplicación despliega la información de
geolocalización de los datos de patrimonio definidos,
además de la ubicación del dispositivo. La información de la
cartografía base es obtenida de servidores de mapas
previamente implementados (Google Maps, Apple Maps,
OpenStreetMap, Nokia Here o Bing Maps), los cuales son
2
El hardware escogido corresponde a las tabletas iPad de Apple Inc.
Estos dispositivos tienen pantallas que van de las 7,9 hasta las 9,7 pulgadas.
Su sistema operativo iOS, se adapta a los requerimientos de movilidad que
se plantea para el software SNPM-RA.
Fig. 4. Diagrama de la aplicación móvil en donde se despliegan el Sistema
de Navegación Peatonal, Realidad Aumentada y la información almacenada
en servidores.
ISSN 1932-8540 © IEEE
50
Estas implementaciones digitales son el valor agregado
funcional y temático que se establecerá como base del
proceso de enseñanza-aprendizaje propuesto mediante esta
herramienta móvil. El resultado de esta etapa corresponde a
la realización del software SNPM-RA sobre patrimonio
territorial en Salamanca, el cual será evaluado en la etapa
siguiente.
D. Diseño y Aplicación del Instrumento de Evaluación
Para la dimensión cuantitativa el principal instrumento
para la toma de datos será el mismo software creado e
implementado en las tabletas para los usuarios (estudiantes).
Las mediciones se realizarán mediante las respectivas
adquisiciones que hace el sistema informático:
1) Indirectamente, y en relación con la interfaz
implementada, las consultas realizadas, la conectividad
utilizada, el traspaso de datos, la consulta de los recursos
presentados y la navegación realizada.
2) Las mediciones directas estarán referidas a una
evaluación aplicada a los estudiantes con el objetivo de
obtener datos sobre la usabilidad, la percepción y del
proceso de aprendizaje recibido (efectividad y
significancia).
Para ambos planos se construirá un instrumento ad-hoc con
la respectiva evaluación de especialistas y fuentes
pertinentes a la investigación en un contexto educativo real:
estudiantes de nivel secundario con planes y programas que
incluyan los conceptos abordados en la herramienta. La
metodología de Estudio de Caso se utilizará con el fin de
comprender el contexto y significado de la experiencia
educativa propuesta con el software, utilizando entrevistas
en profundidad a los actores relevantes, documentación
formal y la utilización de contenidos de otras fuentes
relacionadas: redes sociales y foros que se implementarán
para complementar el proceso propuesto.
E. Procesamiento y Análisis de los Datos Obtenidos
Luego de obtenida la información base, se procederá al
procesamiento de los datos conseguidos a través de los
softwares para el desarrollo de los modelos espaciales
representativos [31], [32]. Paralelamente se ingresarán y
codificarán los valores del instrumento para su análisis
estadístico. Los resultados obtenidos serán interpretados y
analizados en el contexto de la investigación, estableciendo
las dimensiones educativas, las características del
aprendizaje, los patrones de la usabilidad y las relaciones de
la estructura informática desarrollada en un ambiente de
uLearning-mLearning [3], [33], [34], [35].
IV. RESULTADOS ESPERADOS
En los resultados esperados se encuentra la construcción
de un software adaptable en el marco de la estructura
modular y en el ámbito de la movilidad, la navegación y de
la interacción virtual, teniendo en cuenta los aspectos
educativos y temáticos de referencia (educación para el
patrimonio local). De esta manera, la mejora de todos los
componentes del sistema, facilitaría y optimizaría su
construcción digital, lo que se traduciría en el beneficio de 4
grandes áreas:
1) En el desarrollo de optimizaciones de acuerdo a los
avances y requerimientos necesarios como instrumento
planteado para un contexto educativo informal o formal.
2) En la funcionalidad y efectividad educativa de la RA
y los modelos digitales generados en un marco de
recursos para la educación.
3) En la comprensión del aprendizaje de la espacialidad
digital (cartografía-localización) mediante un sistema
asistido.
4) En la información territorial y patrimonial dentro de
la movilidad y portabilidad que ofrecen las tabletas
como dispositivos aplicados en la formación.
Paralelamente, y desde la dimensión educativa, sería
posible plantear que la herramienta desarrollada (SNPM-RA
para móviles) tenga una mayor efectividad en el plano
educativo, respecto a metodologías y herramientas
habituales análogas: libros, mapas y enseñanza directa. La
utilización de esta herramienta se desarrollará dentro del
contexto de uLearning-mLearning, estableciéndose que es
un método adecuado para la adquisición de conocimiento
espacial y patrimonial dentro un marco de portabilidad que
permiten los dispositivos móviles como las tabletas.
V. CONCLUSIONES
La utilización y generación de un programa SNPM-RA
con la temática del patrimonio urbano y con un importante
sentido en la identidad local, se plantea como una nueva
modalidad de presentar contenidos en los contextos de
uLearning-mLearning. Adicionalmente, la necesidad de
establecer las fortalezas, potencialidades, debilidades y
limitaciones de los dispositivos móviles (tabletas) para la
implementación de procesos educativos formales, es otra de
las líneas importantes a considerar en el desarrollo
investigativo para su posible implementación. La evaluación
y desarrollo de este conjunto tecnológico permitiría el
adecuado acceso a contenidos específicos y a una mayor
personalización en los procesos de enseñanza-aprendizaje.
Además, la investigación tiene un fuerte énfasis en aspectos
de
implementación
y
desarrollo
tecnológico,
complementado con la determinación de sus consecuencias
pedagógicas, permitiendo establecer una mejora continua en
cada elemento que constituye el sistema SNPM-RA. Se
quiere dejar en evidencia que el Aprendizaje Situado y el
Aprendizaje Móvil (uLearning-mLearning) son las áreas que
han tenido un mayor impacto con el desarrollo de las
tecnologías móviles, en la difusión de la información y en el
acceso a los datos personalizados. La personalización de los
contenidos y procesos en áreas como el patrimonio,
permiten una mejora en los procesos de aprendizaje,
contextualizándolos a los contenidos y la identidad cultural
local.
AGRADECIMIENTOS
Nuestros agradecimientos al proyecto MECESUP
UMC0803 “Mejoramiento de la docencia y el aprendizaje a
través de la incorporación de estrategias metodológicas TIC,
con el fin de fortalecer el curriculum en la formación inicial
docente en la Universidad Metropolitana de Ciencias de la
Educación (FID-UMCE, Chile)”.
Esta investigación se encuentra inserta dentro del
Programa de Doctorado “Formación en la Sociedad del
Conocimiento” de la Universidad de Salamanca, España,
institución académica a la cual expresamos nuestros
agradecimientos.
ISSN 1932-8540 © IEEE
REFERENCIAS
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V. Gaffney, and H. Chapman, Eds. Springer London, 2013, pp. 183–204.
Jorge Joo Nagata es doctorando del programa “Formación en la Sociedad
del Conocimiento” de la Universidad de Salamanca y becario del programa
MECESUP UMC0803 “Mejoramiento de la docencia y el aprendizaje a
través de la incorporación de estrategias metodológicas TIC, con el fin de
fortalecer el curriculum en la formación inicial docente en la Universidad
Metropolitana de Ciencias de la Educación (FID-UMCE, Chile)”. Sus
líneas de investigación son las tecnologías aplicadas al estudio del
territorio, los Sistemas de Información Geográfica y las herramientas
Geomáticas en contextos educativos. En la actualidad realiza su tesis
doctoral sobre Realidad Aumentada y Sistemas de Navegación Móvil
aplicados a contextos educativos.
José Rafael García-Bermejo Giner es doctor en Física (1989,
Universidad de Salamanca, España) y posee la Certificación Apple ACTC
T3 (Snow 100, Snow 101, Snow 201). Actualmente desarrolla su actividad
académica como Profesor Titular del Departamento de Informática y
Automática de la Universidad de Salamanca en el área de Lenguajes y
Sistemas Informáticos. Ha realizado estancias como docente e investigador
51
[17] H. Huang, M. Schmidt, and G. Gartner, “Spatial Knowledge
Acquisition with Mobile Maps, Augmented Reality and Voice in the
Context of GPS-based Pedestrian Navigation: Results from a Field Test,”
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"Understanding mobile learning: devices, pedagogical implications and
research lines," Revista Teoría de la Educación: Educación y Cultura en la
Sociedad de la Información, vol. 15, pp. 20-42, 2014.
en diferentes universidades de Alemania y Finlandia. Es coordinador
Erasmus de los estudiantes de Ingeniería Informática. Sus principales líneas
de investigación incluyen programación estructurada, programación
orientada a objetos, interfaces Hombre-Máquina, interfaces de usuario,
dispositivos móviles y administración de sistemas. Es autor y traductor
técnico de un gran número de libros.
Fernando Martínez Abad es Profesor Ayudante en el Área de Métodos de
Investigación y Diagnóstico en Educación de la Universidad de Salamanca.
Doctor en Ciencias de la Educación (2013, Universidad de Salamanca,
España), ha participado como investigador en proyectos de investigación
tanto nacionales como de carácter internacional. Coautor en varias
publicaciones nacionales e internacionales de impacto relacionadas con la
evaluación y el desarrollo de competencias básicas en la educación
obligatoria.
ISSN 1932-8540 © IEEE
52
Tecnología al Servicio de un Proceso de Gestión
de Prácticas Virtuales en Empresas: Propuesta y
Primeros Resultados del Semester of Code
Francisco J. García-Peñalvo, Juan Cruz-Benito, David Griffiths, Achilleas Achilleos
Title—Technological support for virtual placements
management process: Proposal and first results of the Semester
of Code.
Abstract— This paper explains the Virtual Alliances for
Learning Society (VALS) European Project technological
approach to support a virtual placements management process.
Also this paper shows the first results of the practical part of
the project, the Semester of Code, explaining the detected
problems, the issues, the challenges and some actions to
improve the development of this kind of virtual placements
programmes. In order to allow the readers to get better
comprehension of the approach and its results, the manuscript
also describes three of the main virtual placements programs
around the world, in both ways, regarding the organization
and the technological approach they have.
Index Terms—Semester of Code, Technological support for
placements management, VALS project, Virtual Placements.
I. INTRODUCCIÓN
L
programas que fomentan la consecución de
prácticas virtuales a nivel internacional y que se
desarrollan en entornos de educación superior
(principalmente universitaria), están cada vez más en boga.
La posibilidad de reducir la distancia física, económica o el
simple ratio mayor en cuanto a las posibilidades de
colocación en un contexto global, constituye un gran
estímulo para estudiantes, empresas, entidades educativas y
equipos de gobierno, que ven en este tipo de procesos una
jugosa opción para conseguir prácticas, o según el caso,
facilitar experiencias reales de trabajo en entornos
profesionales ampliamente reconocidos que proporcionan un
retorno considerable para los estudiantes en cuanto a
currículum, oportunidades de empleo futuro, desarrollo
profesional; o en el caso de las instituciones, la consecución
de objetivos de empleabilidad e inserción profesional [1, 2],
consiguiendo una proyección internacional a nivel formativa
o institucional, etc. [3-6]. Esta tendencia de gestión de
prácticas en empresas internacionales de forma virtual está
OS
Francisco J. García-Peñalvo y Juan Cruz-Benito trabajan en el Grupo de
Investigación GRIAL, el Departamento de Informática y Automática y el
Instituto Universitario de Ciencias de la Educación (IUCE) de la
Universidad de Salamanca. Salamanca, España (e-mails: [email protected] y
[email protected]).
David Griffiths trabaja en el Institute for Educational Cybernetics de la
Universidad
de
Bolton,
Bolton,
Reino
Unido
(e-mail:
[email protected]).
Achilleas Achilleos trabaja en el Departmento de Ciencias de la
Computación de la Universidad de Chipre, Aglantzia, Chipre (e-mail:
[email protected]).
mucho más acusada en el ámbito de las Informática y las
disciplinas y especialidades afines a ella. La propia cultura
en cuanto a la compartición de conocimiento y recursos
alrededor de la Informática, la Ingeniería del Software, la
Programación, etc., y el estado actual de los movimientos
por el Software y Hardware Libre, así como el uso de redes
profesionales y plataformas online como escaparate de la
marca personal y del trabajo de un informático, crean un
caldo de cultivo perfecto para que la adopción de este tipo
de plataformas para gestionar estas prácticas sea más
sencilla o incluso un éxito en este tipo de perfiles
profesionales.
Para poder gestionar este tipo de prácticas, dado el estado
actual de desarrollo de las comunicaciones y los sistemas
tecnológicos, se hace uso de plataformas web abiertas que
facilitan el acceso a la información y al flujo de trabajo que
traza el modo de funcionamiento de los programas de
prácticas. En cuanto a estos sistemas de gestión, no hay un
aplicativo de referencia, no hay un sistema que destaque
sobre el resto o se adopte por los distintos tipos de prácticas
que se desarrollan internacionalmente, sino que cada
programa de prácticas emplea su propio software
(construido ad hoc o basado en un software de terceros no
pensado inicialmente para manejar estas tareas).
Dentro de este contexto, surge el proyecto europeo Virtual
Alliances for Learning Society - VALS (40054-LLP-L2013-1-ES-ERASMUS-EKA) [7] que promueve el
establecimiento de alianzas de conocimiento entre entidades
de educación superior y el mundo de los negocios a través
empresas, fundaciones y proyectos, para llevar a cabo
procesos de innovación abierta en la que se tienden puentes
entre ambos mundos, el académico y el de los negocios,
permitiendo una retroalimentación de lo mejor de ambos en
pos de un objetivo común de desarrollo e innovación basado
en filosofías abiertas (Open Source [8], Open Innovation
[9], Open Knowledge [10, 11]). Esta colaboración, según
plantea este proyecto, se instrumenta a través del desarrollo
de prácticas en empresas y proyectos a nivel internacional
que planteen problemas reales de negocio [12] por parte de
estudiantes, de informática y áreas de conocimiento afines,
que estudian en entidades educativas europeas; en un
proceso reglado a través del establecimiento de un sistema
de recompensas y retribuciones (no económicas) del cual
salen beneficiados todos los actores involucrados (enfoque
win-win) [13]. El programa a través del que se materializa
esta colaboración y las prácticas de estudiantes en empresas
que conlleva, se llama Semester of Code [14] y es uno de los
resultados tangibles más destacados del proyecto VALS. El
GARCÍA-PEÑALVO et al.: TECNOLOGÍA AL SERVICIO DE UN PROCESO DE GESTIÓN DE PRÁCTICAS ...
sistema de prácticas llamado Semester of Code está
compuesto por varios aspectos clave, entre los que destacan
los siguientes:
Un periodo temporal predefinido para las épocas
de prácticas y suficientemente flexible para cubrir
la casuística general de los distintos planes de
estudios Europeos.
Un proceso diseñado expresamente para la
consecución de este Semester of Code y que hace
las veces de andamiaje o scaffolding para los
procesos de definición de los proyectos y tareas,
flujos de comunicación entre los distintos
stakeholders, gestión de tareas, y ejecución de las
prácticas de un modo común y flexible a cualquier
emplazamiento virtual profesional que realicen los
estudiantes implicados. Este proceso se ha
denominado Open Innovation Process, y
comprende el ciclo de vida completo de las
prácticas, desde la definición y especificación,
hasta la finalización y reconocimiento de las
mismas.
Un sistema software que adapta el proceso
conocido como Open Innovation Process y
coordina el flujo de trabajo de las prácticas para
todos los posibles roles implicados. Soporta desde
el punto de vista de la tecnología el proceso
completo ejecutado bajo el marco del Semester of
Code y hace las veces de marketplace y punto de
encuentro para empresas, fundaciones, proyectos a
resolver, estudiantes e instituciones académicas
que participan en la experiencia.
Estos y otros puntos se desarrollarán con más profundidad
en las siguientes secciones, pero sirven como breve
introducción a la problemática intrínseca desde el punto de
vista de gestión y organización de un programa de prácticas
tan ambicioso como el Semester of Code.
Este artículo pretende ilustrar al lector acerca del estado
actual de los sistemas que gestionan prácticas en el ámbito
de la Informática y las Ciencias de la Computación,
mostrando dos casos reconocidos de programas que ponen
en marcha prácticas de estudiantes en entornos de negocio o
industriales, comentando ejemplos tanto de programas
gestionados de modo virtual, así como otros que siguen una
aproximación mixta (el proceso se desarrolla de modo
virtual y presencial) para finalmente presentar la
aproximación y soluciones propuesta dentro del proyecto
Europeo VALS y su iniciativa llamada Semester of Code.
Para cumplir este propósito, el artículo se organiza en
distintas secciones: la primera, es esta breve introducción a
los programas de prácticas virtuales y su problemática. Le
sigue una segunda sección (Programas de Prácticas
destacados gestionados Virtualmente) que expone diferentes
ejemplos de programas de prácticas que siguen filosofías
virtuales (al menos en parte) y que son casos de éxito en este
tipo de emplazamientos de estudiantes en entornos
profesionales. En tercer lugar (Semester of Code:
Fundamentos y Solución Tecnológica), el lector puede
encontrar una exposición más profunda del Semester of
Code y su propuesta tecnológica para sustentar su proceso
de prácticas. En la cuarta sección (Resultados de la primera
53
iteración del Semester of Code) los autores exponen los
resultados obtenidos en el primer ciclo de validación y
pruebas piloto del Semester of Code, así como cuáles son las
debilidades y fortalezas detectadas y un breve resumen de
recomendaciones y trabajo futuro dentro del sistema
tecnológico y su flujo de trabajo. Para finalizar este artículo,
los autores presentan las conclusiones de este trabajo,
recopilando los resultados tanto del trabajo como de la
investigación asociada a la puesta en práctica de este tipo de
iniciativas relacionadas con las prácticas virtuales en el
contexto Europeo.
II. PROGRAMAS DE PRÁCTICAS DESTACADOS GESTIONADOS
VIRTUALMENTE
En esta sección se comentarán tres destacadas iniciativas
que promueven las alianzas de conocimiento entre el mundo
académico y el de los negocios, articulando las alianzas a
través de la formación de estudiantes de dichas instituciones
académicas en la resolución de problemas reales de
propuestos por los partner industriales o relacionados con el
mundo de los negocios. Entre los distintos proyectos que
manejan procesos similares, se han escogido el Summer of
Code, el Undergraduate Capstone Open Source Projects, y
DEMOLA. A continuación se comentan las principales
características de cada uno, de modo que el lector pueda
tener un conocimiento más preciso acerca de cómo se
gestionan iniciativas similares a las del proyecto VALS y el
Semester of Code pudiendo así valorar la propuesta y el
sistema creado desde una mejor perspectiva.
A. Summer of Code
El Summer of Code [15], o Verano del Código en castellano,
es una iniciativa de la empresa Google que ofrece la
posibilidad a estudiantes mayores de 18 años de realizar
labores de programación y desarrollo de código para
empresas y proyectos reales basados en la filosofía del
Software Libre de un modo totalmente remoto y virtual,
consiguiendo además una contraprestación económica (de
5500 dólares estadounidenses en la última edición) a cambio
de dicho trabajo. Por otra parte, el Summer of Code ofrece a
empresas, fundaciones y proyectos de Software Libre la
posibilidad de recibir estudiantes de cualquier lugar del
mundo interesados en solucionar cualquier problemática que
ellos planteen (y la empresa Google apruebe como proyecto
participante en este programa).
El Summer of Code inició su andadura en el año 2005, y
desde entonces ha conseguido proporcionar prácticas a más
de 7500 estudiantes de 101 países distintos, contando con
más de 8000 mentores de 109 países, y produciendo unos
resultados cercanos a 50 millones de líneas de código
desarrolladas [15]. Es por tanto un programa realmente
arraigado en el panorama internacional, y todo un referente
en temas de prácticas virtuales entre estudiantes y empresas.
A continuación se describe de manera breve el
funcionamiento de esta iniciativa (descripción basada en el
flujo de trabajo y condiciones de la convocatoria en el
momento de la redacción de este artículo, 2015) [16]:
Las compañías, fundaciones y proyectos de
Software Libre interesados en participar en el
programa, deben postular uno o varios proyectos o
tareas de proyectos en la web del Summer of Code
para su posible aprobación y aceptación por parte
ISSN 1932-8540 © IEEE
54
de la empresa Google como parte de la oferta de
proyectos de esa convocatoria del Summer of Code.
En esta propuesta también se deben designar
aquellas personas que actuarán como mentor de los
estudiantes que deseen participar; así como otros
detalles relativos a los requisitos concretos
requeridos, tecnologías a usar, etc.
La compañía, Google, en función de la temática,
calidad de la propuesta, interés, recorrido del
proyecto, o experiencia de los mentores (entre otros
factores) selecciona o rechaza dicho proyecto para
ser incluido en el programa.
Una vez confeccionada la lista de proyectos
disponibles para ser resueltos por los estudiantes,
se publican en la página web del Summer of Code
(en el caso de la convocatoria 2015
http://www.googlemelange.com/gsoc/homepage/google/gsoc2015).
Desde este momento y durante dos semanas los
estudiantes pueden solicitar la resolución de
cualquier proyecto, proponiendo a su vez una
posible solución, así como otros detalles reseñables
en cuanto a la implementación, etc.
Por último, las empresas, fundaciones o proyectos
eligen las mejores propuestas, y los estudiantes
seleccionados disponen de unos tres meses y medio
durante la época estival para resolver el proyecto
(habitualmente entre mayo y agosto).
Esta descripción, aunque posiblemente extensa para un
artículo de este tipo, es fundamental, ya que el proyecto
VALS y el Semester of Code beben en buena parte de la
filosofía que destila este Summer of Code, adoptando y
adaptando parte del funcionamiento, filosofía y paradigmas
al contexto concreto donde se aplica VALS y el Semester of
Code.
En cuanto a la tecnología que soporta este flujo de trabajo y
su correspondiente metodología de trabajo remoto y virtual,
Google ha optado por la construcción ad hoc de un sistema
conocido como Melange [17]. En sus inicios, Melange
únicamente coordinaba el flujo de trabajo del Google
Summer of Code, en la actualidad además de la gestión de
este workflow contiene un gestor de incidencias, un gestor
de contenidos y un gestor de comunicaciones entre los
distintos roles que participan, además de otras aplicaciones
menores combinadas con un framework (llamado Spice of
Creation) que las soporta. Melange está desarrollado en
Python y se basa actualmente en el backend de Google App
Engine. El desarrollo de esta plataforma involucra una
comunidad de desarrolladores tanto de la propia empresa
Google como de la comunidad internacional de Software
Libre que desarrollan y mejoran este sistema para conseguir
un soporte adecuado de proyectos como el Summer of Code
u otros que tengan un funcionamiento similar.
B. Undergraduate Capstone Open Source Projects
El Undergraduate Capstone Open Source Projects
(UCOSP) [18] es otro programa relacionado con prácticas y
desarrollo de proyectos por parte de estudiantes de Canadá.
La filosofía del proyecto en este caso es algo distinta a las
expuestas anteriormente, en el UCOSP los estudiantes
realizan los proyectos de modo colaborativo, de modo que
cada proyecto se realiza entre varios estudiantes que
provienen de universidades canadienses distintas, y son
asesorados por un supervisor del mundo académico o
empresarial. Al igual que en el caso del Summer of Code y
que el Semester of Code, los proyectos resueltos por los
estudiantes son problemas reales propuestos por empresas y
proyectos relacionados con el Software Libre.
El caso del proyecto UCOSP se diferencia de otros en cuatro
aspectos principales:
1. El objetivo principal, más allá del desarrollo y
solución de proyectos reales relacionados con el
Software Libre, es el desarrollo de habilidades
profesionales como el trabajo en equipo desde un
punto de vista remoto. Según los organizadores de
este programa, cada vez más trabajos requieren que
los profesionales se sepan manejar en entornos
distribuidos de desarrollo geográficamente
dispersos y sean capaces de ser productivos en
ellos, comunicarse de manera eficiente, usar
herramientas que permitan coordinar el trabajo sin
importar localización o huso horario, o incluso ser
capaz de trabajar con gente que sale de su círculo
habitual de conocidos o personas cercanas.
2. El proyecto está orientado a estudiantes de un solo
país: Canadá. No acepta estudiantes de otros
lugares del mundo y solo está concebido para
contribuir a la educación y formación de las
habilidades profesionales de los estudiantes de este
país.
3. A pesar de sus características de trabajo en remoto,
y desarrollo distribuido, el programa UCOSP
recoge como parte de su flujo de trabajo unas
primeras sesiones de trabajo presenciales. En ellas
los
miembros
del
equipo
se
conocen
personalmente, a fin de facilitar el trabajo posterior,
y reciben formación y orientación por parte de
aquel o aquellos que serán posteriormente sus
mentores. Una vez terminada esta formación
presencial inicial, los estudiantes regresarán a sus
lugares de origen y cada uno teletrabajará desde
allí.
4. Las recompensas por desarrollar los proyectos no
son monetarias, sino que se basan en sistemas de
reconocimiento de créditos, consecución de
asignaturas o partes específicas de la titulación, etc.
Para desarrollar este programa, los organizadores de
UCOSP utilizan una plataforma web donde se publican los
proyectos (http://ucosp.ca/projects/). Una vez seleccionados
los proyectos que quiere desarrollar cada estudiante, la
comunicación y la gestión del proceso se lleva fuera de
dicha plataforma, usando herramientas bien conocidas de
mensajería, compartición de repositorios de código, email,
etc.
Este programa lleva en funcionamiento desde 2008, al
principio siendo un proyecto propio de varias universidades,
y convirtiéndose más tarde en un proyecto estable extendido
por todo el territorio canadiense [19]. Como breve apunte
acerca de la popularidad de este proyecto, cabe destacar que
el programa UCOSP ha recibido en los últimos cuatro años
más de 300 estudiantes de 20 universidades canadienses
distintas [20].
C. DEMOLA
De acuerdo con su sitio web [21], “Demola es una
organización internacional que facilita la creación
ISSN 1932-8540 © IEEE
colaborativa de proyectos entre estudiantes de universidades
y compañías, tanto en contextos locales como globales.
Concretamente Demola es [22]:
Una red que incluye diversos socios como
universidades y sus facultades, estudiantes e
investigadores, así como empresas, agencias
locales y los diversos centros Demola distribuidos
por el mundo.
Un proceso (…) que asegura que el trabajo es
sistemático y sigue unas etapas definidas. De este
modo el proceso fija la temporalización y los
entregables de los proyectos, pero permite la
creatividad en los proyectos.
Un concepto de creación colaboración usado para
solventar retos reales. Todo proyecto resuelto
dentro del ámbito de Demola tiene un resultado, ya
sea un nuevo concepto, un prototipo o una
demostración. Si la compañía que es socia del
proyecto dentro de Demola considera que el
resultado del proyecto es interesante, puede
comprar el producto o una licencia del mismo para
continuar su desarrollo.
Un marco de trabajo que facilita la convocatoria de
socios y la cooperación entre ellos. Cada socio
tiene dentro del marco de trabajo un rol claro, y su
trabajo se rige bajo una serie de claros
procedimientos. Los contratos, los derechos de
propiedad intelectual, los modelos de licencia de
los proyectos, así como otros requisitos legales, se
contemplan en dicho framework [23] y se basan en
los estándares y prácticas habituales en los
negocios internacionales. (sic)”
La misión de Demola como organización, es la de crear un
ecosistema de innovación a nivel mundial. Para ello pone en
contacto empresas que ofrecen problemas reales de negocio
tanto en el ámbito del software como en otras disciplinas,
universidades que disponen de acceso directo al talento y
que sirven como fuente de inspiración dentro del proceso de
innovación, y estudiantes o investigadores que finalmente
desarrollan la solución y adquieren experiencia en un
contexto profesional real; todo esto además siguiendo un
enfoque en el que todos salen beneficiados (enfoque winwin) [24]. La misión de Demola no es únicamente resolver
problemas de un modo tradicional, sino que usar la
colaboración entre los distintos stakeholders para dar lugar a
nuevas ideas y desarrollo de proyectos desde un punto de
vista innovador y multidisciplinar.
En lo referente a cómo se gestiona este proceso desde un
punto de vista tecnológico, Demola establece una red de
centros asociados, donde cada uno de ellos cuenta con su
propio portal web, en el cual se publican los proyectos
propuestos, actividades a realizar, eventos físicos a los que
los interesados pueden asistir, etc. Este sistema está basado
en la mayoría de los casos en una plataforma Drupal [25]
que contiene las funcionalidades de roles, permisos,
comunicación, publicación y gestión de contenidos, etc.,
suficiente para la puesta en marcha del programa en cada
una de las sedes. Para ilustrar estas plataformas web
personalizadas para cada centro Demola, se puede visitar la
55
web
del
centro
Demola
de
Eslovenia
(http://slovenia.demola.net/).
Sobre la relevancia del proyecto, su viabilidad y éxito en
cuanto a la captación de participantes, Demola proporciona
en su web algunas métricas sobre su actividad. En [21] se
pueden consultar los datos de participación relativos al año
2014, los cuales comprenden más de 9 centros Demola en
funcionamiento en todo el mundo, más de 140 compañías
participando como socios en la red de proyectos, 1600
estudiantes, 37 universidades implicadas y 350 proyectos
realizados.
III. SEMESTER OF CODE: FUNDAMENTOS Y SOLUCIÓN
TECNOLÓGICA
Como se ha explicado previamente en la sección de
introducción, el programa Semester of Code es una iniciativa
que surge desde el proyecto Europeo VALS y propone un
marco de trabajo para la organización y puesta en práctica
de un programa de prácticas virtuales para estudiantes de
universidades europeas en un contexto profesional global
[12, 14].
En esta sección se explicarán con mayor detalle los
fundamentos que sustentan este programa, así como la
solución tecnológica que soporta este programa y sus
distintos procesos y tareas.
A. Fundamentos del Semester of Code
En esta subsección, se explica el flujo de trabajo del
Semester of Code, incidiendo en las cuestiones más
relevantes que se han desarrollado, y qué problemas afronta
y las distintas soluciones adoptadas durante los primeros
meses de vida de este programa de prácticas virtuales.
Desde el punto de vista práctico y pragmático, el Semester
of Code se cimenta en dos puntales principales:
1. Un proceso y flujo de trabajo, llamado Open
Innovation Process, que detalla el funcionamiento
del sistema de prácticas, y que ha sido diseñado
para cubrir la mayoría de las posibles necesidades
que le pueden surgir a cualquier stakeholder
durante la ejecución de sus funciones dentro del
proceso del Semester of Code. Este flujo de trabajo
describe la interacción entre los distintos
stakeholders implicados, la relación de los mismos
con el portal y la tecnología que soporta el proceso,
así como la interacción del proceso con actores
externos como el personal de las facultades o
personal administrativo de las universidades,
personal administrativo de las empresas o
fundaciones, etc. La descripción completa de este
flujo de trabajo, y su implementación real dentro de
instituciones como la Universidad de Salamanca
pueden ser consultada en las referencias [12, 14].
2. Una serie de componentes y plataformas
tecnológicas que dan soporte tanto lógico como
efectivo al proceso completo, facilitando la
adaptación del Open Innovation Process, a cada
entidad e institución participante y que articula
cómo se ha de desarrollar el proceso de forma
efectiva en contextos reales de aplicación. Estos
componentes y plataformas se describirán en
detalle en la siguiente subsección, incluyendo un
ejemplo completo de cómo gestionan el proceso
completo de gestión de prácticas virtuales.
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56
Como complemento a esta breve explicación de los dos
principales sustentos del Semester of Code, es necesario
acompañar una aclaración importante sobre el proceso y el
sistema establecido para la gestión de las prácticas: el
Semester of Code actualmente se ejecuta de forma lineal a
modo de sprints. Es decir, el proceso del Semester of Code
se ejecuta de forma de forma completa y de manera lineal de
principio a fin, en este momento el Semester of Code no es
un ciclo al que los estudiantes puedan unirse en cualquier
momento, sino que está reglado por una serie de pasos y sus
correspondientes restricciones temporales. No se trata de un
sistema abierto continuamente. En la actualidad, para la fase
de pruebas piloto del proyecto, se realizan dos sprint
distintos, uno desde septiembre hasta diciembre del 2014 (en
cuanto a fases de propuestas proyectos, selección de
estudiantes, etc., no de fase de implementación de los
proyectos) y otro entre enero y marzo de 2015 (de igual
forma, sin tener en cuenta la fase de resolución de las
propuestas de los estudiantes). Esto es capital para
comprender claramente cómo se ha diseñado e
implementado el software que soporta el proceso [26].
Otro de los fundamentos importantes del Semester of Code
es el sistema de recompensas y el enfoque win-win que
aplica en todos los posibles procesos que incorpora [13].
Estos sistemas de recompensas y retribuciones hacen que se
asegure que todos los implicados reciban algo a cambio
(tangible o intangible) de forma intrínseca al proceso (por
ejemplo, en el caso de las empresas la posibilidad de recibir
estudiantes de prácticas que resuelvan un problema real de
negocio) o de forma extrínseca a las bases del programa (por
ejemplo, aquellas recompensas concretas que las
universidades acuerdan con los estudiantes y que dependen
sólo de la normativa de la universidad y la legislación
educativa del país en el que se desarrollen las prácticas).
Esta política de recompensar siempre de algún modo el
esfuerzo que imprimen los implicados en el proceso de las
prácticas es lo que mantiene el equilibrio en las prácticas y
hace que la participación merezca la pena. Como se ha
observado, y se comentará en la sección cuarta (Resultados
de la primera iteración del Semester of Code), si la política
de recompensas no está definida, hay diversos stakeholders
sensibles que muestran dudas en la participación o no en el
proceso (los estudiantes por ejemplo).
B. Tecnología al servicio del Semester of Code
Soportando el Semester of Code se encuentra una plataforma
llamada Virtual Placement System (VPS) desarrollada por el
equipo del proyecto VALS, que se encarga de coordinar
todos los procesos y el flujo de trabajo definido mediante el
Open Innovation Process para que el programa de prácticas
pueda llevarse a cabo. Este sistema se puede acceder
actualmente a través de dos direcciones web:
http://vps.semesterofcode.com/
y
http://vps2.semesterofcode.com/ (una dirección web para
cada uno de los sprint que se están llevando a cabo durante
las pruebas piloto).
Esta plataforma VPS se basa en una serie de plugins
integrados con un CMS Drupal [25] que coordinan las
distintas etapas de la ejecución del proceso de prácticas y
otorgan distintas funcionalidades y posibilidades a cada tipo
de usuario que puede participar en el sistema. Es decir, estos
plugins controlan:
1. La temporalización de cada tipo de evento que
puede ocurrir durante el Semester of Code [26]:
2.
3.
4.
periodos de propuesta de proyectos, periodos en los
que los estudiantes pueden proponer ideas para la
resolución de proyectos, periodos de elección de
propuestas por parte de los mentores tecnológicos
para ser llevadas a cabo, etc. Para más información
sobre el flujo de trabajo y su temporalización se
puede
consultar
http://vps2.semesterofcode.com/sites/all/modules/v
als_soc/help/index.php?id=3
Las acciones que cada usuario puede realizar
(Figura 1) [26]: registrar los distintos perfiles, que
las compañías puedan invitar mentores, que las
universidades
puedan
invitar
supervisores
académicos y estudiantes, que los estudiantes
puedan proponer ideas para la resolución de
proyectos, etc.
El proceso de negociación y acuerdo en cuanto a la
resolución de prácticas, manejando procesos como
el periodo de elección de estudiantes por parte las
entidades de negocio involucradas, la aprobación o
el rechazo de una universidad a la idea de solución
propuesta por un estudiante, la aceptación final de
las prácticas por parte de los estudiante, etc.
Las notificaciones necesarias asociadas a cada
proceso, es decir, avisos sobre los procesos de
registro, publicación de proyectos, propuesta de
soluciones, procesos de elección de estudiantes,
aceptación de las prácticas, etc.
Como se comenta, la funcionalidad varía en función del tipo
de usuario que interaccione con el sistema. Los perfiles de
usuario que se contemplan en el VPS son los siguientes
[26]:
Administrador del Programa: usuario con permisos
de administración y supervisión.
Administrador de Organización: usuario que
registra las empresas, fundaciones o proyectos.
Tiene posibilidad de enviar proyectos al sistema,
realizar las labores de mentor de negocio, o invitar
a otros mentores para que supervisen la realización
de los proyectos.
Mentor: puede crear proyectos en el sistema y
controla el proceso de elección de aspirantes a
desarrollar los proyectos que propone su
organización.
Administración de Institución: usuario que registra
a la institución académica a la que pertenece. Tiene
permisos para ser supervisor académico e invitar a
otros supervisores académicos y estudiantes.
Supervisor: puede crear grupos de estudiantes para
gestionar el proceso de propuesta de soluciones,
invitar a estudiantes a participar y revisar las ideas
que proponen los estudiantes a las empresas.
Estudiante: pueden consultar los listados de
proyectos y empresas participantes, pueden elegir
aquellos proyectos a los que quieren postularse
como candidato a desarrollar la solución y enviar
sus propuestas al sistema; tienen también la última
palabra en el proceso de elección de candidatos
para aceptar o no finalmente la realización de la
práctica con el proyecto o la empresa a la que haya
presentado una solución.
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Figura 1. Dashboard con las posibles acciones que puede realizar un usuario con perfil de Institución Académica
Para más información sobre el funcionamiento del sistema y
la gestión de los distintos procesos que se producen en el
Semester of Code y en el Open Innovation Process, se puede
consultar [26].
Para flexibilizar el resto de tareas de comunicación, entrega
de los distintas partes del proyecto, compartición de código,
etc., el proceso del Semester of Code establece que es
potestad de los usuarios involucrados en un proyecto la
elección de las herramientas que deseen usar para su trabajo
dentro del proyecto.
IV. RESULTADOS DE LA PRIMERA ITERACIÓN DEL SEMESTER
OF CODE
Una vez finalizado la primera iteración (primer sprint) del
Semester of Code, el cual tuvo lugar entre septiembre y
diciembre de 2014, y haber sucedido ya los procesos de
elección de estudiantes y aceptación y acuerdo sobre las
prácticas, es posible presentar unos primeros resultados de la
misma, así como una serie de observaciones, conclusiones y
trabajo futuro que debe realizarse para mejorar el proceso y
sus resultados.
En cuanto a los datos de participación, en la primera ronda
han participado (en cuanto a organizaciones e instituciones)
12 universidades de 6 países distintos (España, Reino
Unido, Italia, Chipre, Serbia, Francia), 64 compañías y
fundaciones, que han proporcionado 237 proyectos distintos.
En relación a los estudiantes, en esta primera ronda solo se
han recibido 12 propuestas de solución de proyectos (12
estudiantes, habiendo varias universidades que no
consiguieron involucrar estudiantes). De estos estudiantes, 7
consiguieron prácticas en empresas o fundaciones, 1 de ellos
fue preseleccionado como solución potencial (sin llegar a
concretarse la elección definitivamente), y 4 de ellos no
aceptaron finalmente la realización de prácticas,
abandonando la posibilidad de desarrollar la solución
propuesta.
A la vista de estos resultados, los socios del proyecto VALS,
a través de entrevistas personales con estudiantes, mentores,
y supervisores académicos han intentado identificar los
distintos problemas que han ocurrido, así como establecer
las fortalezas y deficiencias del proceso. Como un resumen
de este conocimiento adquirido, se presentan los siguientes
puntos:
Aspectos positivos observados acerca del proyecto y
sus propuestas:
o A las universidades les gusta la propuesta que
del proyecto VALS
o Las compañías y fundaciones confían en el
proceso (al menos 64 en la primera ronda).
o Los estudiantes creen que la realización de
prácticas dentro del programa Semester of Code
es una muy buena oportunidad para su carrera
profesional.
Aspectos negativos observados acerca del proyecto y
sus propuestas:
o Las universidades necesitan mucho tiempo para
reaccionar ante este tipo de iniciativas y adoptar
sus procesos dentro de su estricto flujo de trabajo
y su burocracia.
o Las compañías y fundaciones desean ver
resultados a corto plazo.
o Los estudiantes necesitan tiempo para asimilar
este tipo de propuestas y motivarse para
participar en ellas.
Problemas encontrados:
o Los
procesos
administrativos
en
las
universidades son muy estrictos, y cambian en
cada universidad. La temporalización de estos
procesos también cambia en función de la
universidad y el sistema educativo del país.
o Los plazos de ejecución y la carga de trabajo de
las compañías o fundaciones no es siempre
compatible con los planes de los estudiantes.
o Hay varios factores críticos en la incorporación
de supervisores académicos:
 Las relaciones personales con los
organizadores del Semester of Code
dentro de su universidad.
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

o
Libre y que participen activamente en comunidades de
este tipo.
Evaluar la limitación de la cantidad de proyectos que se
reciben, para que en caso de baja participación por parte
de estudiantes, el ratio no esté tan descompensado.
Entrevistar estudiantes, supervisores y personal de las
universidades mediante cuestionarios para aprender más
sobre los factores que influyen en la participación
dentro del Semester of Code.
Mejorar algunas funcionalidades, así como la
experiencia de usuario, documentación y aspecto del
Virtual Placement System.
Evaluar la opción de tener siempre abierto el proceso de
inscripción, de modo que los proyectos tengan una
temporalización predefinida, y los estudiantes puedan
participar en cualquier momento dependiendo de sus
posibilidades.
Su comportamiento altruista, ya que en
muchas universidades la participación en
iniciativas como esta no conlleva una
retribución extra.
Deben ver claro el vínculo entre las
prácticas y plan de estudios, para que
también se pueda reconocer su trabajo.
Los estudiantes tienen diversos problemas para
involucrarse:
 El Semester of Code debe encajar
completamente en la temporalización de
su titulación o en sus planes a corto plazo,
si no, no participan.
 Deben conocer de forma clara las
ventajas que les reporta el Semester of
Code en cuanto a las recompensas que
pueden recibir.
 Suelen creer que no disponen de los
suficientes conocimientos como para
resolver los proyectos propuestos por las
empresas.
 En algunos países los estudiantes tienen
reticencias en cuanto a la participación
debido al idioma (oficialmente el
Semester of Code se desarrolla en inglés)
o porque creen que no disponen de las
habilidades comunicativas suficientes
para desenvolverse en un contexto
profesional como el que se presenta.
En cuanto a las acciones concretas que los socios del
proyecto VALS proponen para paliar estas dificultades
observadas, se pueden destacar las siguientes:
Flexibilizar los procesos relativos a la incorporación de
las universidades en la experiencia piloto. Cada
universidad adaptará el proceso a su modo de proceder
en la mayor medida posible, sobre todo en los puntos
más críticos y que varían en cada una de ellas:
reconocimiento de las prácticas y recompensas, tiempo
de realización de los proyectos, principalmente.
Realizar dos sprint dentro de las pruebas piloto del
Semester of Code, de modo que se pueda acomodar a
los plazos de más universidades europeas.
Supervisar de manera continua a los supervisores de las
universidades, proporcionándoles ayuda en cualquier
aspecto que necesiten para llevar a cabo el Semester of
Code dentro de su institución.
Presentar en diversas ocasiones y contextos el programa
de prácticas a los estudiantes.
Ofrecer claramente y de forma obligatoria recompensas
atractivas a los estudiantes, como por ejemplo, el
reconocimiento de créditos o la reutilización de los
proyectos que desarrollen dentro del Semester of Code
como trabajos de asignaturas o Trabajos Fin de Grado.
Involucrar más universidades para conseguir un
volumen potencial de estudiantes mayor.
Entre el trabajo futuro que proponen los socios del proyecto
VALS para mejorar el proceso y sus resultados, se pueden
destacar las siguientes líneas de actuación:
Buscar e involucrar supervisores académicos
previamente involucrados en el desarrollo de Software
Como resumen final de la primera experiencia de pruebas
piloto dentro del Semester of Code, es posible afirmar que el
componente humano dentro de este tipo de iniciativas es
fundamental, y es necesario que este tipo de programas
encuentren el modo de conectar con el público objetivo
dentro de cada posible rol dentro del programa para que éste
sea un éxito.
V. CONCLUSIONES
Este artículo expone la propuesta tecnológica del proyecto
VALS y el programa Semester of Code para soportar la
gestión de un proceso de prácticas virtuales en empresas
relacionadas con el desarrollo de Software Libre. Además de
dar una explicación de la tecnología al servicio de este
programa de prácticas, este artículo muestra los resultados
preliminares de la primera fase de pruebas piloto de este
programa de prácticas, presentando los principales
problemas, puntos negativos, positivos y algunas acciones
que se plantean tomar desde el proyecto para mejorar el
proceso y los resultados. A su vez, esta sección sobre los
resultados preliminares expone que el factor humano es
clave para el éxito de este tipo de iniciativas, ya que si el
programa de practicas no es capaz de conectar de forma
correcta con el público objetivo al que se dirige, no llegará a
tener éxito de ningún modo.
Para que el lector pueda establecer una relación entre lo que
ofrece este programa en el contexto internacional de estos
programas, este artículo en relevancia distintos programas
de prácticas virtuales que se desarrollan a nivel mundial,
explicando tanto los principales puntos de su filosofía como,
de una manera breve, su aproximación tecnológica al
problema.
AGRADECIMIENTOS
Con el apoyo del Lifelong Learning Programme de la Unión
Europea. Proyecto: 540054-LLP-1-2013-1- ES-ERASMUSEKA. El presente proyecto ha sido financiado con el apoyo
de la Comisión Europea. Esta publicación es
responsabilidad exclusiva de su autor. La Comisión no es
responsable del uso que pueda hacerse de la información
aquí difundida.
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Griffiths, "Virtual placements for informatics students in open
source business across Europe," presented at the Frontiers in
Education Conference (FIE), Madrid, 2014.
Francisco J. García-Peñalvo realizó sus estudios universitarios en
informática en la Universidad de Salamanca y en la Universidad de
Valladolid y se doctoró en la Universidad de Salamanca. El doctor GarcíaPeñalvo es el director del grupo de investigación GRIAL (Grupo de
investigación en Interacción y eLearning). Sus principales intereses de
investigación se centran en el eLearning, Computadores y Educación,
Sistemas Adaptativos, Ingeniería Web, Web Semántica y Reutilización de
Software. Ha dirigido y participado en más de 50 proyectos de innovación e
investigación. Fue Vicerrector de Innovación Tecnológica de la
Universidad de Salamanca entre Marzo de 2007 y Diciembre de 2009. Ha
publicado más de 200 artículos en revistas y conferencias internacionales.
Ha sido editor invitado en varios números especiales de revistas
internacionales (Online InformationReview, Computers in Human
Behaviour, Interactive Learning Environments…). Es el Editor en Jefe de
las revistas Education in the Knowledge Society y Journal of Information
Technology Research. Coordina el Programa de Doctorado en Formación
en la Sociedad del Conocimiento de la Universidad de Salamanca.
Juan Cruz-Benito es Graduado en Ingeniería Informática y Máster en
Sistemas Inteligentes por la Universidad de Salamanca; en la actualidad
además es estudiante de Doctorado en Ingeniería Informática dentro de la
misma universidad. Es uno de los miembros más jóvenes del Grupo de
Investigación GRIAL de la Universidad de Salamanca. A pesar de su edad
posee una importante experiencia en Mundos Virtuales Educativos,
Análisis de Datos y tecnologías que dan soporte a procesos de propósito
educativo, áreas que ha desarrollado a través de su participación en
múltiples proyectos de Investigación e Innovación. Ha trabajado en
diversos proyectos Europeos como el proyecto TRAILER (Tagging,
Recognition and Acknowledgment of Informal Learning Experiences), o el
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Asked
Questions
(FAQ).
Available:
http://www.googlemelange.com/gsoc/document/show/gsoc_program/google/gsoc2
015/help_page
Google.
(2008).
Google
Melange.
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P. D. D. Einarson, "DEMOLA, THE UPCOMING WIN-WIN
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Guide.
Available:
http://vps2.semesterofcode.com/sites/all/modules/vals_soc/help/
index.php
proyecto VALS (Virtual Alliances for Learning Society), así como en
proyectos de carácter nacional como USALSIM, en los cuales ha
desarrollado funciones como ingeniero del software, investigador o
desarrollador.
Dai Griffiths trabaja en el Institute for Educational Cybernetics (IEC) de la
Universidad de Bolton (Reino Unido), del cual es el investigador principal.
Dai ha sido profesor en casi todos los niveles educativos existentes
(educación primaria, secundaria, universitaria, etc.) y ha trabajado como
asesor en empresas privadas. Desde los años 90 ha trabajado en múltiples
proyectos relacionados con la tecnología y educación, cumpliendo roles de
desarrollador, investigador o gestor de proyecto. En los últimos años su
principal actividad se relaciona con el desarrollo, uso e implicaciones de las
especificaciones en el eLearning. En particular ha destacado en la
publicación sobre temáticas relacionadas con el IMS Learning Design, y el
uso de widgets en aplicaciones educativas. Además, Dai Griffiths ha
trabajado en multitud de proyectos Europeos y es un coordinador de
proyectos experimentado.
Achilleas Achilleos es Doctor por la Escuela de Ciencias de la
Computación e Ingeniería Electrónica de la Universidad de Essex, cofinanciada por el EPSRC y la empresa British Telecom (BT). Actualmente
es un investigador post-doc en Laboratorio de Ingeniería del Software y
Tecnologías de Internet de la Universidad de Chipre (Chipre), donde ha
participado y participa en proyectos Europeos dentro de los programas FP6,
FP7 y AAL. Sus trabajos de investigación se centran en la computación
ubicua, computación sensible al contexto, computación orientada a
servicios y desarrollo basado en modelos.
ISSN 1932-8540 © IEEE
VAEP-RITA (http://webs.uvigo.es/cesei/VAEP-RITA)
Revisores
Addison Salazar Afanador,
Universidad Politécnica de Valencia, España
Alberto Jorge Lebre Cardoso,
Universidad de Coimbra, Portugal
Alfredo Ortiz Fernández,
Universidad de Cantabria, España
Alfredo Rosado Muñoz,
Universidad de Valencia, España
Amaia Méndez Zorrilla,
Universidad de Deusto, España
Ana Arruarte Lasa,
Universidad del País Vasco, España
André Luís Alice Raabe,
Universidade do Vale do Itajaí, Brasil
Angel García Beltrán,
Universidad Politécnica de Madrid, España
Angel Mora Bonilla,
Universidad de Málaga, España
Angélica de Antonio Jiménez,
Antonio Barrientos Cruz,
Antonio Navarro Martín,
Universidad Complutense de Madrid, España
Antonio Sarasa Cabezuelo,
Basil M. Al-Hadithi,
Universidad Alfonso X El Sabio, España
Basilio Pueo Ortega,
Universidad de Alicante, España
Begoña García Zapirain,
Carmen Fernández Chamizo,
Cecilio Angulo Bahón,
Universidad Politécnica de Catalunya, España
César Alberto Collazos Ordóñez,
Universidad del Cauca, Colombia
Crescencio Bravo Santos,
Universidad de Castilla-La Mancha, España
Daniel Montesinos i Miracle,
Daniel Mozos Muñoz,
David Benito Pertusa,
Universidad Pública de Navarra, España
Elio San Cristobal Ruiz,
UNED, España
Faraón Llorens Largo,
Francisco Javier Faulin Fajardo,
Gabriel Díaz Orueta, UNED, España
Gerardo Aranguren Aramendía,
Gloria Zaballa Pérez,
Gracia Ester Martín Garzón,
Universidad de Almeria, España
Ismar Frango Silveira,
Universidad de Cruzeiro do Sul, Brasil
Javier Areitio Bertolin,
Javier González Castaño,
Joaquín Roca Dorda,
Universidad Politécnica de Cartagena, España
Jorge Alberto Fonseca e Trindade,
Escola Superior de Tecnología y Gestión,
Portugal
Jorge Munilla Fajardo,
José Alexandre Carvalho Gonçalves,
Instituto Politécnico de Bragança, Portugal
Jose Ángel Irastorza Teja,
José Angel Martí Arias,
Universidad de la Habana, Cuba
José Ignacio García Quintanilla,
José Javier López Monfort,
José Luis Guzmán Sánchez,
Universidad de Almeria, España
José Luis Sánchez Romero,
José Ramón Fernández Bernárdez,
Juan Carlos Soto Merino,
Universidad del Pais Vasco, España
Juan I. Asensio Pérez, Universidad de
Valladolid, España
Juan Meléndez,
Juan Suardíaz Muro,
Universidad Politécnica de Cartagena, España
Juan Vicente Capella Hernández,
Lluís Vicent Safont,
Universidad Ramón Llul, España
Luis Benigno Corrales Barrios,
Universidad de Camagüey, Cuba
Luis de la Fuente Valentín,
Universidad Carlos III, España
Luis Fernando Mantilla Peñalba,
Luis Gomes,
Universidade Nova de Lisboa, Portugal
Luis Gómez Déniz,
Universidad de Las Palmas de Gran Canaria,
España
Luis Zorzano Martínez,
Universidad de La Rioja, España
Luisa Aleyda Garcia González,
Universidade de São Paulo, Brasil
Manuel Benito Gómez,
Universidad del Pais Vasco, España
Manuel Domínguez Dorado,
Universidad de Extremadura, España
Manuel Gromaz Campos,
Centro de Supercomputación de Galicia,
España
Manuel Pérez Cota,
Margarita Cabrera Bean,
Maria Antonia Martínez Carreras,
Universidad de Murcia, España
Mario Muñoz Organero,
Universidad de Carlos III, España
Marta Costa Rosatelli,
Universidad Católica de Santos, Brasil
Mercedes Caridad Sebastián,
Universidad Carlos III, España
Miguel Angel Gómez Laso,
Miguel Ángel Redondo Duque,
Universidad de Castilla-La Mancha, España
Miguel Angel Salido,
Miguel Romá Romero,
Nourdine Aliane,
Universidad Europea de Madrid, España
Oriol Gomis Bellmunt,
Rafael Pastor Vargas, UNED, España
Raúl Antonio Aguilar Vera,
Universidad Autónoma de Yucatán, México
Robert Piqué López,
Rocael Hernández,
Universidad Galileo, Guatemala
Sergio Martín Gutiérrez,
UNED, España
Silvia Sanz Santamaría,
Timothy Read,
UNED, España
Víctor González Barbone,
Universidad de la República, Uruguay
Víctor Manuel Moreno Sáiz,
Victoria Abreu Sernández,
Yod Samuel Martín García,
Equipo Técnico: Diego Estévez González,
VAEP-RITA es una publicación lanzada por el Capítulo Español de la Sociedad de Educación del IEEE (CESEI).
Nuestro agradecimiento a los apoyos recibidos desde el año 2006 por el Ministerio Español de Educación y Ciencia
a través de la acción complementaria TSI2005-24068-E, el Ministerio Español de Ciencia e Innovación a través de
la acciones complementarias TSI2007-30679-E, y TIN2009-07333-E/TSI. Gracias también a la Universidade de
Vigo por el apoyo en esta nueva etapa.
VAEP-RITA
(Viene de la Portada)
Framework para Evaluar Sistemas M-learning: Un Enfoque Tecnológico y Pedagógico...............
……...............Christian X. Navarro, Ana I. Molina, Miguel A. Redondo y Reyes Juárez-Ramírez
38
Patrimonio Virtual del Territorio: Diseño e implementación de Recursos Educativos en
Realidad Aumentada y Navegación Peatonal Móvil........................................................................
………………………................. J. Joo Nagata, J. García-Bermejo Giner, y F. Martínez Abad
46
Tecnología al Servicio de un Proceso de Gestión de Prácticas Virtuales en Empresas: Propuesta
y Primeros Resultados del Semester of Code...............................................…................................
..................Francisco J. García-Peñalvo, Juan Cruz-Benito, David Griffiths, Achilleas Achilleos
52
VAEP-RITA é uma publicação da Sociedade de Educação do IEEE, gerida pelo Capitulo
Espanhol e apoiada pela Universidade de Vigo, España.
VAEP-RITA is a publication of the IEEE Education Society, managed by its Spanish
Chapter, and supported by the Universidade de Vigo, España.
Vol. 3, Num. 1, 03/2015
VAEP-RITA es una publicación de la Sociedad de Educación del IEEE, gestionada por su
Capítulo Español y apoyada por la Universidade de Vigo, España.

Versión Abierta Español – Portugués Revista - IEEE-RITA

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