Sistema de Verificación por Huella Dactilar en - IEEE-RITA

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IEEE-RITA Vol. 7, Núm. 1, Feb. 2012
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Sistema de Verificación por Huella Dactilar en
Exámenes en Moodle
Rosario Gil Ortego, Gold Member IEEE, Manuel Castro Gil, Fellow Member IEEE, Gabriel Díaz
Orueta, Senior Member IEEE, Elio Sancristobal Ruiz, Gold Member IEEE, Alberto Pesquera Martín,
Sergio Martín Gutiérrez, Gold Member IEEE
Title— Fingerprint Verification System in Tests in Moodle.
Abstract—This research describes the method of combining
traditional authentication (password and username) with
biometric technology, specifically fingerprint authentication.
This authentication model is applied in distance education
where courses are developed in learning management systems.
It introduces the features of distance education as well as the
biometric sensor operation. It describes the changes that are
necessary to introduce in the learning management system in
order to use the fingerprint as a data in the process of
authentication. Finally, we performed tests of assessment the
new authentication system in lab sessions at the college.
Index Terms—Biometric,
Moodle, Verification.
L
Distance
Education,
Login,
I. INTRODUCCIÓN
A educación a distancia es tanto una causa como un
resultado de los cambios significativos de cómo
entendemos la educación por sí misma y como se entiende
que debería organizarse. Como primera apreciación se
puede ver que la educación a distancia llega a más personas
con mayor facilidad y mayor calidad de recursos que en el
pasado. Los cursos se pueden recibir desde cualquier
localización en el mundo. Más allá del acceso, la educación
a distancia da un mayor grado de control a los estudiantes en
relación con el centro de enseñanza. El centro lo constituye
el estudiante, y la enseñanza ya no se dirige hacia el
aprendizaje sino que la enseñanza responde a y soporta el
aprendizaje.
En un curso, el contenido está organizado en una
estructura cuidadosamente diseñada que procura ante todo
hacer las cosas lo más fácil posible para que el estudiante
pueda aprender. No obstante, para preparar un curso a
Rosario Gil Ortego. Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y
Control (DIEEC). Escuela Técnica Superior de Ingenieros (ETSI)
Industriales. Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED).
C\Juan del Rosal, 12, 28040 Madrid, España. [email protected]
Manuel Castro Gil. DIEEC / ETSI Industriales / UNED.
[email protected]
Gabriel Díaz Orueta. DIEEC / ETSI Industriales / UNED.
[email protected]
Elio Sancristobal Ruiz. DIEEC / ETSI Industriales / UNED.
[email protected]
Alberto Pesquera Martín. Centro de Innovación y Desarrollo
Tecnológico de la UNED (CiNDETEC). [email protected]
Sergio Martín Gutiérrez. DIEEC / ETSI Industriales / UNED.
[email protected]
DOI (Digital Object Identifier) Pendiente
distancia no sólo se necesita de expertos de contenido sino
también diseñadores que puedan organizar el contenido
acorde a lo que ya se sabe y como se quiere alcanzar un
nuevo conocimiento.
Por tanto el concepto de educación a distancia tiene más
de una implicación que se debe tratar. En nuestra presente
investigación tan sólo nos centramos en los aspectos que
conciernen a la calidad y fiabilidad de la evaluación basada
en la autenticación de los usuarios que acceden a un curso
online en nuestro caso particular en Moodle.
La evaluación [1] forma parte integral de las experiencias
de la enseñanza-aprendizaje y es considerada como una de
las etapas cruciales del diseño pedagógico de las actividades
de formación en la educación a distancia. Por otra parte la
evaluación es uno de los puntos críticos de los programas de
educación a distancia, por cuanto descansa en ella, por una
parte, la credibilidad social de la certificación de los
programas de e-learning y por otra, la eficacia de los
procesos de evaluación desplegados en los programas de elearning. Aspectos que justifican la introducción de la
biometría o discriminación de sujetos por sus características
físicas o conductuales en la enseñanza a distancia, para
proporcionar una evaluación que sea auténtica, con robustez
y con viabilidad al desarrollo de cursos íntegramente a
distancia.
II. LA EVALUACIÓN DEL APRENDIZAJE
No se puede entender la educación como tal, ya sea a
distancia o tradicional si no va ligada de la evaluación y
exámenes. La evaluación de los estudiantes es una parte
importante del sistema de enseñanza y aprendizaje. Por una
parte, se necesita saber cuál es el conocimiento adquirido
para actuar en consecuencia y por otra, los propios
estudiantes necesitan saber de manera objetiva el
conocimiento adquirido.
Uno de los mecanismos de evaluación más utilizados
debido a su facilidad, es el uso de pruebas mediante tests.
Tienen como característica que sistematizan la evaluación y
se llevan usando en las evaluaciones mediante ordenador
desde ya hace tiempo [2].
La interacción del estudiante con el material curricular en
formato multimedia, puede recoger todas las acciones y
datos acerca del recorrido que éste efectúa y el
aprovechamiento que obtiene de dicho material. Esta
información, procesada por el sistema, puede ser también
una herramienta útil para facilitar al profesor su trabajo con
el estudiante.
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Por tanto otras ventajas de la evaluación a distancia se
pueden reflejar a continuación:
1) Ahorro de tiempo en cuanto a desarrollo y
distribución, ya que como se ha indicado, las
evaluaciones pueden ser creadas mediante
herramientas de software, adaptadas y
reutilizadas según se necesite y luego ser
distribuidas y recolectadas a través de la Web.
2) Reducción del tiempo de devolución. Si se
automatiza la evaluación, o parte de ella, se
reduce el tiempo de corrección, los resultados
pueden ser rápidamente enviados a los
estudiantes, quienes pueden usar esa
información para atender a sus deficiencias.
3) Conservación de los registros de resultados de
estudiantes individuales.
4) Incremento de facilidad de uso de los datos
Como desventajas se citan:
1) La construcción de buenas pruebas objetivas
requiere habilidad y práctica, por lo que
inicialmente consume tiempo.
2) De la misma forma, evaluar habilidades de alto
nivel es complejo y se requiere la participación
de expertos.
3) El hardware y el software deben ser
monitoreados cuidadosamente para evitar fallos
durante los exámenes.
4) Los estudiantes requieren habilidades en el uso
de TIC y experiencia con este tipo de
evaluación.
5) Los tutores requieren entrenamiento en diseño
de evaluación, habilidades en el uso de TIC y
gestión de exámenes.
6) Se requiere un alto nivel de organización a
través de todas las partes involucradas en la
evaluación (académicos, personal de apoyo,
administradores, entre otros).
En cualquier modalidad es necesaria una estrecha relación
entre la enseñanza, el aprendizaje y la evaluación. La
mediación de la tecnología en la interacción entre el
profesor y el estudiante, y entre éste y los medios de
aprendizaje, así como el acceso a la información, la
inmediatez de las comunicaciones y cobertura de las
mismas, plantean un escenario diferente y diverso respecto
de las formas de aprendizaje posibles y disponibles y
deberán plantear en consecuencia, nuevas formas de
enseñanza y de evaluación.
A. Integración de E-learning y Biometría
La biometría como técnica diseñada para la seguridad
tiene como principal objetivo discriminar a un individuo de
un grupo o sobre alguna muestra previamente almacenadas
de él mismo, es decir identificar o verificar la identidad que
reclama. Hasta ahora la aplicación por excelencia de la
biometría ha sido los controles de acceso a edificios físicos,
pero frente a la aparición de nuevas opciones en la red,
como pagos o trasferencias bancarias, cobra sentido aplicar
la biometría a campos de control de redes.
El concepto de biometría aplicado a la enseñanza a
distancia puede ser relativamente nuevo, y su justificación,
como ya se introdujo, parte de la idea de que uno de los
procesos relacionados con el aprendizaje - la evaluación-,
sea auténtica, y proporcione credibilidad a la calidad de los
cursos a distancia.
El número de técnicas biométricas está en constante
aumento, basándonos en que cualquier característica física o
conductual que sea universal, única en cada individuo e
invariable a lo largo del tiempo se puede tomar como
característica a estudio y elaborar su software y hardware
necesario. Las oportunidades de la biometría están limitadas
hoy en día al tiempo de su estudio y elaboración, también a
posibles limitaciones tecnológicas y al factor determinante
de la sociedad.
Es irremediable asociar biometría a algo intrusivo, a algo
con connotaciones criminales. El objetivo será convertir
estos problemas en soluciones o recursos. Integrar sensores
en los recursos que utilice un estudiante, puede además de
verificar una identidad, dar recursos o información única
que interese a ese individuo en particular. De forma, que da
igual desde que terminal acceda, con la rapidez de un
contacto táctil, visual o de otra forma se podrá presentar
información útil al individuo.
Por supuesto una información específica a un usuario se
podría dar igualmente a través de un nombre de usuario y
contraseña. La biometría tendrá sentido en el grado que se
busque una inmediatez de acceso sin ningún paso de
identificación previo, y cuando los recursos a los que se
acceden son de un relevante valor en el aprendizaje, en
pérdidas económicas o en seguridad de instalaciones. Hay
que comprender que e-learning no sólo maneja contenidos
teóricos de cursos sino también accesos remotos a
instalaciones donde se controle instrumentación real que
pone en compromiso la autorización correcta de los
usuarios.
B. Alcance de introducir la tecnología biométrica en
pruebas e-learning
La situación es la siguiente: se introduce la oportunidad
de realizar un examen complementario que se evaluará de
forma conjunta con la forma tradicional de evaluar. En la
forma tradicional los estudiantes asisten al centro y se les
entrega un papel con su examen correspondiente, el cual
tendrá que rellenar y entregar pasado un tiempo. El examen
complementario será un examen tipo Web. Se presentará en
los sistemas de aprendizaje de Moodle y el estudiante podrá
visualizarlo en su navegador. Por tanto el aula donde se
realicen los exámenes estará provista de un ordenador por
puesto. El ordenador estará conectado al servidor para
realizar el examen pero no tendrá acceso a Internet. Una vez
que el estudiante realice el examen lo enviará de forma
electrónica para su corrección pero también imprimirá una
copia en papel con sus respuestas de forma que se quede
como doble prueba de la realización de un examen.
Con esta otra modalidad de examen se presentan ciertos
riesgos y hace que se tomen medidas al respecto. Siendo
estos:
1) Si un examen se realiza por ordenador de forma
individual no se puede monitorizar su identidad.
Cualquiera puede saber la contraseña y acceder
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GIL, ROSARIO et al.: SISTEMA DE VERIFICACIÓN POR HUELLA DACTILAR EN EXÁMENES DE MOODLE
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por otro. Si se dispone de un mecanismo de
verificación de identidad se puede comprobar
regularmente.
2) Si hay un gran aforo el proceso de mirar el
carnet de estudiante o tarjeta identificativa
ralentizaría todo el proceso, además del error
por cansancio humano. Si se dispone de un
dispositivo
individual
por
puesto
de
comprobación de identidad esto se puede ver
minimizado.
3) Cuando el estudiante se da cuenta que va a
suspender, intentará por todos los medios borrar
sus respuestas. Si antes de comenzar un examen
ha realizado una comprobación de identidad,
este dato quedará guardado como prueba de que
realizó un examen.
4) Si el sistema es accesible exteriormente,
cualquier experto intruso podría entrar. Si
dispone de características de acceso basadas en
características físicas del personal encargado,
será más complicado estos ataques.
La figura 1 muestra el esquema del modelo de examen
tipo Web.
La identidad del usuario será el papel principal en estas
amenazas, conocida su identidad, será imposible que quede
inmune ante alguna acción no permitida y malintencionada.
También el trasladar los exámenes a la Web trae ventajas e
inconvenientes, la posibilidad de poder monitorizar las
acciones de un usuario perfectamente identificado da una
nueva baza a la evaluación continua y permite ponderarla, lo
cual proporciona un entendimiento del aprendizaje del
estudiante más extenso. Por supuesto cualquier medio
electrónico podrá ser vulnerable lo que llevará unas nuevas
políticas de seguridad. La biometría vuelve a aparecer como
medio para minimizar la probabilidad de las amenazas.
III. AUTENTICACIÓN POR HUELLA DACTILAR EN MOODLE
La figura 2 muestra el diagrama de funcionamiento interno
del sensor [3] que se utilizó en la integración con el sistema
de gestión de aprendizaje Moodle. La huella dactilar
Fig.1. Esquema del nuevo modelo de examen tipo Web.
Fig. 2. Diagrama de funcionamiento de comparación de huellas por
minucias.
tiene una serie de características globales o locales que nos
permiten diferenciar sujetos. Como características globales
están: el core, el cual es el punto central donde las crestas
cambian de dirección bruscamente retornando; y la delta, es
el punto más próximo al centro geométrico donde tiene
lugar a la divergencia de las crestas de referencia, las cuales
delimitan el área de interés o de estudio de la huella. Las
características locales son los puntos donde se producen
discontinuidades en el patrón de crestas, lo que recibe el
nombre de minucias. Dentro de la clasificación de distintas
minucias las más importantes son las bifurcaciones de
crestas y los finales de crestas.
El proceso de comparación de huellas sigue un proceso
previo de mejora de imagen donde se elimina ruido de la
huella y se realiza un filtro paso banda mediante filtros
Gabor los cuales son selectivos a la frecuencia y orientación
local. Al realizar una comparación por minucias se convierte
la imagen de escala de grises a binaria, se adelgaza el grosor
de las líneas a 1 pixel y se extraen las minucias mediante un
escaneo de ventana 3×3 a todos los vecinos cercanos a un
pixel buscando una bifurcación o un final de línea.
Dentro de los algoritmos de comparación se pueden
distinguir tres técnicas importantes, de las cuales surgen
variantes: técnicas basadas en correlación cruzada, en
fingercode y en minucias. La técnica de minucias que es la
que se emplea en este caso, es la que mejor resultados se
obtienen en imágenes de media calidad, aunque tiene el
mayor tiempo de cómputo. Para baja resolución es preferible
usar correlación cruzada ya que la comparación se realiza
con toda la huella entera.
Para la comparación de minucias se debe realizar una
translación y rotación de las huellas que se comparan a
partir de un punto de referencia entre ambas, seguidamente
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se compara la similitud entre las minucias extraídas en
ambas.
La aplicación que se desarrolló en esta investigación,
tenía como finalidad combinar los sistemas tradicionales de
autenticación, es decir los basados por nombre de usuario y
contraseña con la huella dactilar de cada sujeto, por tanto la
comparación que se realiza será 1:1, tratándose de una
verificación del usuario que presenta unos datos (nombre de
usuario y contraseña) con su verdadera identidad. Por tanto
en la base de datos deberá estar previamente almacenada
una huella dactilar, esta se almacenará en el momento de
registrarse en el sitio de Moodle y será un dato que se pedirá
cada vez que accedamos al sitio de Moodle.
A. Características Generales de Moodle
Moodle es un paquete de software para la creación de
cursos y sitios Web basados en Internet. Es un proyecto en
continuo desarrollo diseñado para dar soporte a un marco de
educación social constructivista.
Moodle esta implementado para el uso de Apache,
MySQL y PHP, lo cual se conoce como plataforma LAMP.
Aunque también se puede hacer uso de otras bases de datos
como PostgreSQL.
Moodle puede prepararse para que trabaje muy bien,
desde niveles con poco uso hasta instalaciones con miles de
usuarios. Los factores relacionados con el rendimiento son
básicamente los mismos de un sistema basado en PHP y
base de datos. Para grandes instalaciones normalmente se
separa el servidor web de la base de datos en dos
ordenadores diferentes, aunque en instalaciones más
pequeñas no harán falta. En nuestro caso al tratarse de una
prueba piloto con un grupo de estudiantes pequeño o medio
para cada una de las sesiones en las que se realizó el
experimento y sabiendo que la limitación está establecida en
este caso por el número de sensores de los que se dispone,
más que por los accesos simultáneos al servidor. Tanto la
base de datos como el servidor web están en la misma
máquina.
Cuando se instala Moodle da lugar a una serie de archivos
y carpetas. En orden de integrar la verificación por huella
dactilar en el acceso a nuestro sitio de Moodle se deberá
modificar alguna de estas carpetas. Se modificará la carpeta
theme/ para dar un aspecto personalizado. Además se
modificará la carpeta login/ donde habrá que introducir
nuevos elementos en el acceso al sitio de Moodle, este
nuevo elemento será la solicitud de la huella dactilar, esto
dará lugar a añadir nuevos elementos en la base de datos de
Moodle que gestiona la información de los usuarios,
mdl_user. Por último la carpeta mod/ que contiene todos los
módulos generales (fórum, chat, etc.) también se modificará,
con vistas a añadir otra actividad no contemplada en el
paquete estándar de Moodle y que nos sirva para evaluar la
aplicación de integrar la verificación por huella dactilar en
Moodle, o mejor dicho que sean los estudiantes los que
evalúen a través de un cuestionario la eficacia de esta
integración.
B. Carpeta login/
La versión actual que ofrece Moodle para autenticarse
comprende: Autenticarse vía email; por cuentas manuales;
sin autenticarse; PAM (Pluggable Authentication Modules);
Shibboleth; un servidor CAS (SSO); un servidor POP3; y un
servidor LDAP.
Por tanto la página de entrada o login será diferente según
la opción que se elija. Incluso se puede añadir un enlace
externo para que la autenticación se realice de otra forma
alternativa. Además se puede visualizar o no la opción de
entrar al sitio de Moodle por el rol de Invitado o no, este
botón se puede ocultar. Como buena política de seguridad se
debe evaluar la conveniencia de que exista este rol o no,
desde luego un Invitado tendrá permisos muy limitados, se
le suele proporcionar la capacidad de leer total o
parcialmente el sitio. Como medio para que estudiantes se
apunten a un curso después de leer sus características podría
ser muy útil mantener activo este botón.
En nuestra aplicación se realizó una autenticación vía
email. Esta es la forma predeterminada en la que funciona
Moodle. El usuario libremente escoge un nombre de usuario
y contraseña y queda pendiente de un email de
confirmación. Se le envía un email al usuario con un enlace
seguro donde deberá confirma su cuenta. Hasta que no se
confirme no se podrá acceder. En la base de datos de
Moodle en MySQL, la tabla mdl_user posee un campo
etiquetado con confirmed, el cual se mantiene en cero hasta
que se confirme el enlace cambiándolo a uno.
La aplicación propuesta es integrar el reconocimiento de
huella dactilar como un dato más tanto en la fase de darse de
alta o registrarse en el sitio como cada vez que se acceda al
sitio con una cuenta, por tanto se deberá introducir cambios
en los archivos que gestionan el login al sitio de Moodle. La
carpeta login/ está compuesta por los siguientes archivos
(tabla 1).
Esta aplicación tendrá dos situaciones: registrarse como
estudiante y estudiantes ya inscritos. Por tanto habrá dos
bloques de archivos que se deberán modificar:
1) signup.php y signup_form.php – Registrarse como
estudiante (Fig. 3)
2) index.php e index_form.html – Estudiantes ya inscritos
(Fig. 4)
TABLA I
ARCHIVOS EN LA CARPETA LOGIN/
Nombre
change_password.php y
change_password_form.php
confirm.php
environment.php
forgot_password.php y
forgot_password_form.php
index.php e index_form.html
logout.php
mnet_email.php
restored_password_form.php
signup.php y signup_form.php
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Descripción
Página para cambiar la
contraseña
Para confirmación de entrada a
un sitio
Para configurar variables en la
sesión actual
Página para recuperar una
contraseña olvidada
Página principal para entrar al
sitio que muestra las opciones:
Estudiantes inscritos
Registrarse como
estudiante
Archivo para finalizar una
sesión
Gestión de emails
Fichero para realizar una
solicitud forgot_password.php
Página para registrar nuevos
estudiantes
Fig. 3. Diagrama en el registro de un nuevo estudiante.
Fig. 4. Diagrama de acceso a nuestro sitio de Moodle para estudiantes ya
registrados.
Además se modificaron otros archivos de otras carpetas
de moodle/ que están relacionadas con estos archivos. La
implicación de tomar un dato nuevo para el registro o acceso
al sitio de Moodle, trae como implicación que debe existir
un dato de referencia en una base de datos con el que
comparar el nuevo dato. Por tanto a la hora de registrarse en
el sitio de Moodle como estudiante pedirá la huella dactilar
la cual será la referencia de comparación en los sucesivos
accesos al sitio de Moodle. Esa base de datos no es externa a
Moodle sino que se optó por añadir un nuevo campo en la
tabla de la base de datos que Moodle usa para acceder o
registrarse en el sitio de Moodle que es mdl_user. Esto
implica que también se modificó esta tabla de Moodle.
En ambos diagramas aparece un módulo NBioBSP COM
que hace uso de las librerías que ofrece el sensor biométrico
que se presenta en un ratón biométrico y se usan para los
procesos de registro y verificación. Se programó en PHP
con Javascript, lo cual hace posible introducir líneas de
código en los archivos originales de Moodle.
La página de inicio de un sitio de Moodle, en nuestro caso
se ha llamado moodlab, viene definida en index.php. La
pantalla se divide en dos columnas principales: para acceder
a moodlab y para entrar por primera vez. Al hacer click en
el botón de “Crear nueva cuenta” nos remitirá a la página
signup.php, la cual es un formulario de inscripción. Los
campos y funcionamiento de este archivo vendrán definidos
por signup_form.php que será el archivo que modificaremos.
Para empezar, en el archivo signup_form.php se debe definir
el módulo NBioBSP COM para que todas las funciones
asociadas se reconozcan.
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Para realizar esto, nuestro archivo PHP se convertirá en un
archivo HTML con PHP y Javascript. Antes de definir la
cabecera <head> del archivo, se declara el módulo como un
objeto. El cuerpo del archivo será el archivo PHP original
con un campo nuevo en el formulario para la casilla de la
huella dactilar que se etiquetará como FPText. Este campo
se le asignará como atributo que sea “requerido”, es decir
que al enviar los datos del formulario se deberá
cumplimentar esta casilla para poder completar el registro.
Se ha definido esta casilla para que cuando se posicione el
ratón en ella se acceda a la función pregunta() definida en
la cabecera de este archivo como Javascript. En la función
pregunta() se implementa las llamadas al ratón, para
capturar y obtener una plantilla de una huella dactilar.
En el archivo signup_form.php se verifica que los datos
son correctos como que no haya un mismo usuario con el
mismo nombre de usuario o contraseña por ejemplo. Los
datos se almacenan en la tabla de Moodle mdl_user. Al
añadir la huella dactilar se debe añadir un nuevo campo en
esta tabla para almacenarla, se tratará en formato texto como
una cadena de caracteres codificada a 128-bit tipo MD5, por
lo tanto se debe añadir un longtext en la tabla. En la figura 5
se muestran el nuevo formulario que se ha creado con el
campo Fingerprint capture.
En el caso que el usuario ya posea un nombre de usuario
y contraseña válidos y almacenados en la tabla mdl_user de
Moodle, Al acceder a la página de inicio index.php se
muestran dos opciones: acceder como estudiante ya inscrito
y registrarse como nuevo estudiante. Los datos que se
verificarán serán el nombre de usuario y la contraseña como
se venía haciendo y además la huella dactilar. Para este
último campo se añadirá un nuevo campo en el formulario
de acceso al sitio, que será la huella dactilar (Fingerprint),
por tanto se capturará una nueva huella dactilar cada vez que
alguien quiera acceder y se comparará esta nueva muestra
con la ya almacenada en la tabla mdl_user en el campo
FPText para ese usuario, el cual posee un nombre de
usuario y contraseña únicos.
Primero se accede a la página de inicio de nuestro sitio de
Moodle (index.php). Se modifica el archivo index_form.html
de tal forma que incluya un campo nuevo en el formulario
que será la Huella dactilar. Las modificaciones serán:
1) Se declara NBioBSP COM como un objeto del
archivo de tal forma que las funciones que se
utilicen de la librería se reconozcan.
Fig. 5. Nuevo formulario para registrarse como usuario en moodlab.
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2) Mediante onfocus() se ejecutará el Javascript
(pregunta()) que se programó y se capturará
una nueva huella dactilar FPTExtNow que
servirá para compararla con la almacenada en la
base de datos más adelante.
3) Se modificará el formulario de forma que
cuando se pulse el botón de Login se acceda a
index2.php y no a index.php como ocurría
originalmente.
El archivo index2.php se ha creado nuevo para poder
acceder a la tabla mdl_user y comparar la nueva huella
dactilar FPTextNow con la huella almacenada basándonos
en el nombre de usuario. En caso de que la verificación sea
correcta se accederá a index.php en caso contrario se
accederá también a index.php pero con todos los campos
vacios, es decir se tendrá que volver a rellenar el formulario,
lo que implica volver a ingresar una nueva huella dactilar
para compararla junto con una nueva contraseña y nombre
de usuario.
En el caso de que la comparación fuera correcta, es decir
que se ha verificado la identidad de ese usuario mediante la
huella, index2.php remite a index.php. Este último archivo
realiza las verificaciones propias y por defecto de Moodle
respecto al nombre de usuario y contraseña, en caso que se
verifique esta última comparación el archivo index.php nos
remitirá a la página principal de los cursos que estén
asociados para ese usuario (course/view.php?id=). La figura
6 muestra la página de inicio (index.php) con el nuevo
campo del formulario introducido en index_form.html para
la huella dactilar.
Note que al remitir a index.php para terminar con la
verificación de datos es inapreciable en el proceso de
acceder por parte del usuario, una vez que escribe sus datos
e introduce una huella dactilar es prácticamente inmediato la
visualización de la página principal de nuestros cursos.
A. Características de la Muestra
El conjunto de estudiantes que realizaron la experiencia
de identificación mediante huella durante el proceso de sus
prácticas de laboratorio, en total 23 estudiantes, tienen el
siguiente perfil (Figs. 7-9).
Fig. 7. Característica de la muestra en función de la edad.
IV. RESULTADOS EN PRUEBAS DE LABORATORIO
Durante el pasado mes de Junio de 2010, en el marco de un
proyecto de tesis [4] se pidió, en algunas materias de los
laboratorios, la participación de los estudiantes con el fin de
valorar el uso del control biométrico mediante huella
dactilar como método de identificación en pruebas asistidas
por ordenador, los resultados de los cuestionarios
cumplimentados por los estudiantes se muestran a
continuación.
Fig. 6. Página de inicio (index.php).
Fig. 8. Característica de la muestra en función de los estudios previos.
Fig. 9. Característica de la muestra en función de la asignatura en que
realiza la práctica.
ISSN 1932-8540 © IEEE
La mayoría está en el segmento de 26 a 35 años de edad,
coincidente con el perfil mayoritario de los estudiantes de
Ingeniería de la UNED. Tienen un título universitario
medio, quizás porque el estudiante de la Escuela de
Ingeniería Técnica Superior en su mayoría procede de las
Escuelas de Ingeniero Técnico. Casi en su totalidad, un
91,3%, son hombres. Finalmente, la mayoría de estudiantes
son de la asignatura Teoría de Circuitos. En general, la
muestra está muy próxima al perfil de estudiantes de
Ingeniería Industrial de la UNED.
23
100,0
100,0
Válidos
39,1
78,3
95,7
100,0
4,3
34,8
60,9
100,0
4,3
39,1
100,0
TABLA VI
¿HA UTILIZADO ALGUNA VEZ EL CONTROL DE ACCESO BIOMÉTRICO?
Lo utilicé a veces
Lo utilicé esporádicamente
No lo he utilizado nunca
Total
ISSN 1932-8540 © IEEE
1
5
17
23
4,3
21,7
73,9
100,0
Porcentaje
acumulado
Válidos
Porcentaje
válido
52,2
65,2
69,6
82,6
100,0
4,3
34,8
60,9
100,0
Porcentaje
52,2
13,0
4,3
13,0
17,4
100,0
1
8
14
23
Frecuencia
52,2
13,0
4,3
13,0
17,4
100,0
Porcentaje
acumulado
12
3
1
3
4
23
Porcentaje
válido
Porcentaje
Huella dactilar
Control por Iris
Control Facial
Control por Voz
Me resulta indiferente
Total
Frecuencia
Válidos
39,1
39,1
17,4
4,3
100,0
TABLA V
¿CÓMO CONSIDERA SUS CONOCIMIENTOS DE BIOMETRÍA?
Nivel medio
Nivel usuario
Nivel sin conocimientos
Total
TABLA III
SI TUVIERA QUE ELEGIR UN MEDIO BIOMÉTRICO DE ACCESO AL CURSO ONLINE. ¿CUÁL ELEGIRÍA?
39,1
39,1
17,4
4,3
100,0
Porcentaje
acumulado
26,1
47,8
78,3
87,0
100,0
9
9
4
1
23
Porcentaje
acumulado
26,1
21,7
30,4
8,7
13,0
Muy fácil
Fácil
Ni fácil ni difícil
Difícil
Total
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
26,1
21,7
30,4
8,7
13,0
Válidos
Porcentaje
Porcentaje
válido
6
5
7
2
3
IDENTIFICACIÓN POR HUELLA DACTILAR
Frecuencia
Porcentaje
Lo considero muy conveniente
Lo considero conveniente
Lo considero indiferente
Lo considero poco útil
Lo considero totalmente
innecesario
Total
Frecuencia
Válidos
TABLA IV
CONSIDERA QUE SERÍA FÁCIL LA ENTRADA AL CURSO ON-LINE MEDIANTE
Porcentaje
válido
¿CÓMO CONSIDERA LA UTILIZACIÓN DEL REGISTRARSE A TRAVÉS DE LA
HUELLA DACTILAR (CONTROL BIOMÉTRICO) EN EL ACCESO A LOS CURSOS
DE FORMACIÓN ON-LINE?
C. Estudio Relacional
Como la pregunta clave de la encuesta, para los objetivos
de investigación, era si consideraban la utilización de
registrarse a través de la huella dactilar (control biométrico)
en el acceso a los cursos de formación on-line como
relevante, se dicotomizó las categorías de la variable
dejando solamente dos categorías, aquellos que estaban de
acuerdo con la implementación de la huella como acceso y
aquellos otros que no lo consideraban necesario. Con la
variable dicotomizada se realizó un análisis de árbol de
segmentación [6] para estudiar qué variables eran relevantes
para explicar dicha variable. Los resultados se muestran en
la figura 10.
Porcentaje
TABLA II
En relación a la facilidad de acceso mediante huella con
el interface especialmente construido durante el proyecto de
tesis, los estudiantes piensan que les resulta muy fácil o fácil
(78,3%), véase tabla 4. Finalmente nos interesaba saber el
nivel de conocimiento y el uso de la biometría, las tablas 5 y
6 muestran a un estudiante mayoritariamente desconocedor
de estas técnicas y que apenas las ha utilizado.
Frecuencia
B. Resultados Descriptivos
El objetivo de la encuesta se centró en el conocimiento de
las actitudes de los estudiantes ante un nuevo medio de
control de acceso a las actividades en la formación on-line.
A continuación se muestran los resultados descriptivos [5]
(Tabla 2).
Si se descarta la posición ambigua de la indiferencia, los
estudiantes consideran muy conveniente o conveniente
(47,8%) la utilización del registro mediante huella dactilar
en el acceso a los cursos de formación on-line. Aquellos que
están a favor de utilizar este medio biométrico manifiestan
que les parece más seguro, sencillo y rápido que otros
medios de acceso. Los que se manifiestan en contra del
control mediante huella creen que con la “palabra de paso”
es suficiente.
Respecto a la elección del medio biométrico, la tabla 3
decanta a los estudiantes claramente por la huella dactilar
(52,2%).
43
4,3
21,7
73,9
100,0
4,3
26,1
100,0
44
Por último el uso de este control de acceso biométrico se
realizo en pruebas presenciales dentro de una universidad
con un modelo de educación a distancia. Esta investigación
marca el comienzo de nuevas formas de mejorar la
evaluación en nuestra universidad, perfilando lo que sería la
evaluación a distancia. Como es lógico en ese entorno
remoto la biometría será clave para el desarrollo de los
exámenes pero no será la única tecnología que haya que
introducir, ya que estos entornos intrínsecamente
vulnerables presentan grandes amenazas (audio, móviles,
número de personas, etc.) y su consecuencia, grandes retos.
AGRADECIMIENTOS
Fig. 10. Árbol de segmentación sobre la opinión de la implantación de la
huella en el registro de los cursos.
Se parte de la pregunta: “¿Cómo considera la utilización
del registrarse a través de la huella dactilar en el acceso a los
cursos de formación on-line?”: 11 personas (68,8%) estaban
de acuerdo frente a 5 personas (31,2%) que estaban en
desacuerdo. Seguidamente se preguntó “Si tuviera que elegir
un medio biométrico de acceso al curso on-line, ¿cuál
elegiría?: 10 personas de las que estaban de acuerdo
siguieron optando por el uso de la huella dactilar, sin
embargo 1 persona que aún estando de acuerdo con el uso
de biometría en los cursos de formación on-line elegiría otra
técnica biométrica como control de acceso. El grado de
ajuste del modelo es 93,8%.
Los autores quieren agradecer al Ministerio de Ciencia e
Innovación Español por el soporte en el proyecto TIN200806083-C01 “s-Labs: Integración de servicios abiertos para
laboratorios remotos y virtuales distribuidos, reutilizables y
seguros” y a la CYTED por el proyecto CYTED508AC0341 “SOLITE- SOFTWARE LIBRE EN
TELEFORMACIÓN”.
Así mismo, los autores agradecen el apoyo del proyecto
e-Madrid, S2009/TIC-1650, “Investigación y Desarrollo de
tecnologías para el e-learning en la Comunidad de Madrid”,
y de la Red Temática del CESEI, TIN2009-07333-E/TSI.
Este trabajo fue seleccionado como mejor paper de la
sesión 5 en la II Conferencia Internacional en Fomento e
Innovación con Nuevas Tecnologías en la Docencia de la
Ingeniería (FINTDI 2011). Agradecer al comité del FINTDI
por el premio otorgado.
V. CONCLUSIONES
En esta investigación se realiza una integración de un
módulo de comparación de huellas dactilares basado en
técnica de minucias en el acceso (login) o registro en
Moodle. Para ello se realizó una modificación de los
archivos vinculados con la autenticación de acceso de
Moodle y la tabla de la base de datos de Moodle que posee
información del usuario.
Respecto a la valoración por parte de los usuarios, se ve
una tendencia positiva de los estudiantes hacia el uso de la
huella dactilar como medio de acceso a la formación online, porque lo consideran más seguro, sencillo y rápido que
otros medios de acceso. La huella es el medio biométrico
elegido ante varios, aunque quizás esta elección viene
derivada de ser la más conocida y de mayor penetración en
dispositivos de acceso, como por ejemplo, los mismos
portátiles. A los estudiantes les ha resultado fácil el acceso
con el interface preparado “exprofeso” durante el desarrollo
de la presente investigación. Tienen un bajo conocimiento
de las técnicas biométricas y la mayoría no las han utilizado
nunca.
REFERENCIAS
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
González, J., & Gaudioso, E. (2006). “Sistemas Interactivos de
Enseñanza/Aprendizaje”. Madrid: Sanz y Torres, S.L.
Brusilovsky, P., & Miller, P. (1999). “Web-based testing for distance
education”. Proceedings of WebNet'99, World Conference of the
WWW and Internet (págs. 149-154). Honolulu, HI: AACE.
Gil, R., Castro, M., Diaz, G., Nishihara, A. & Wyne, M. (2010).
“Evaluation environment integrated in a LMS using a Fingerprint
Identification System”. In D. Gibson & B. Dodge (Eds.), Proceedings
of Society for Information Technology & Teacher Education
International Conference 2010 (pp. 504-511). Chesapeake, VA:
AACE.
Gil, R. (2010). “Autenticación por Huella Dactilar en Sistemas de
Gestión de Aprendizaje y su Análisis Empírico en Estudiantes de
Ingeniería”. Madrid: Tesis Doctoral, UNED.
Gil, J. A. (2006). “Estadística e informática (SPSS) en la
investigación descriptiva e inferencial”. Madrid: UNED.
Gil, J. A. (2008). “Métodos de investigación en educación (análisis
multivariante)”. Madrid: UNED.
ISSN 1932-8540 © IEEE
Rosario Gil Ortego es doctora en Ingeniería
Industrial por la UNED e Ingeniero de
Telecomunicación, especialidad en Sistemas de
Comunicación, por la Escuela Técnica Superior
de Ingenieros de Telecomunicación de la
Universidad de Alcalá de Henares (Madrid). En
la actualidad trabaja en identificación de
individuos mediante técnicas biométricas.
Estudio de expresiones faciales a través de
modelos 3D. Desarrollo e integración de juegos
serios en la educación superior.
Manuel Castro es Doctor Ingeniero Industrial por
la Escuela Técnica Superior de Ingenieros
Industriales (ETSII) de la Universidad Politécnica
de Madrid (UPM) e Ingeniero Industrial,
especialidad
Electricidad,
intensificación
Electrónica y Automática, por la misma Escuela.
Participa en numerosos proyectos de investigación
como investigador, coordinador y director y
publica en revistas y congresos, tanto nacionales e
internacionales, en las áreas de aplicaciones de
simulación en sistemas, sistemas basados en
microprocesadores avanzados, sistemas solares o aplicaciones y sistemas de
enseñanza a distancia y telemática hasta la ingeniería eléctrica asistida por
ordenador (CAEE), ejerciendo como Director Técnico senior. Actualmente
es Catedrático de Universidad del área de Tecnología Electrónica en el
Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Control, ETSII de la
UNED.
Gabriel Díaz Orueta es doctor en Ciencias Físicas por la Universidad
Autónoma de Madrid (UAM). Ha trabajado
durante casi 10 años en Digital Equipment
Corporation, donde participó en diversos
proyectos relacionados con desarrollo de
sistemas expertos, así como fue responsable de
diversas áreas de formación y consultoría,
relacionados con las áreas de comunicaciones y
seguridad informática, recogiendo 4 años
premios europeos de excelencia técnica en la
empresa. Desde 2006 trabaja para la UNED y
coordina
actualmente
el
Máster
de
Investigación de Ingeniería Eléctrica Electrónica y de Control Industrial.
Entre sus actividades principales de investigación destacan la creación de
módulos
45
de autoaprendizaje de alto rendimiento para sistemas de e-learning y la
comparación de estándares y medidas de la seguridad informática.
Elio Sancristobal Ruiz es doctor en sistemas de
ingeniera Eléctrica, Electrónica y de Control Por la
Escuela Superior de Ingenieros Industriales de la
UNED. También posee los títulos de Ingeniero
Informático, especialidad en Ingeniería del Software,
por la Universidad Pontificia de Salamanca (UPS) e
Ingeniero Técnico en Informática de Sistemas por la
misma Universidad. Ha realizado diversos cursos,
entre ellos están: Experto Universitario en Seguridad
y Comercio Electrónico, Experto Universitario en Sistemas de
Comunicaciones: Redes Servicios e Infovía, y Especialista Universitario en
Internet y sus aplicaciones.
Alberto Pesquera Martín es ingeniero Tecnico en
Informática de Sistemas en 2002 por la Universidad
Nacional de Educación a Distancia (UNED). Fue
miembro colaborador en el Laboratorio de
Telemática de la UNED (Telelab) en el área de
Sistemas de Trabajo Cooperativo. En la actualidad
es Técnico especialista en el Centro de Innovación y
Desarrollo Tecnológico de la UNED (CiNDETEC).
Es experto en Sistemas de Gestión de Aprendizaje y
Desarrollo de aplicaciones Web. Actualmente
participa en el proyecto de investigación Integración
de servicios abiertos para laboratorios remotos y virtuales distribuidos,
reutilizables y seguros (s-Labs).
Sergio Martín Gutiérrez es doctor por el
Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica
y de Control de la Escuela de Industriales de la
UNED en 2010. Es Ingeniero Superior de
Informática, Especialidad
Aplicaciones
y
Sistemas Distribuidos, por la Universidad Carlos
III de Madrid (UC3M). Ingeniero Técnico de
Informática, Especialidad Sistemas, por la
Universidad Politécnica de Madrid (UPM). Ha
participado desde 2002 en proyectos de
investigación, relacionados con movilidad e
inteligencia ambiental, localización y redes inalámbricas, así como en
proyectos relacionados con "e-learning", laboratorios remotos y virtuales, y
nuevas tecnologías aplicadas a la enseñanza.
ISSN 1932-8540 © IEEE

Sistema de Verificación por Huella Dactilar en - IEEE-RITA

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