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)
SEP. 2013
VOL. 1
NÚMERO/NUMERO 3
(ISSN 2255-5706)
Desarrollo Colaborativo de un Sistema Inmótico para Uso Docente Compatible con Arduino……...
…………………….....……………………………………………………..….... M. Carmen Currás-Francos,
Javier Diz-Bugarín, Juan R.García-Vila y Angel Orte-Caballero
143
Simulação da Performance de Estudantes e sua Aplicação na Verificação e Validação de Novas
Abordagens para Educação a Distância: uma Análise Experimental …………………………………
……………............................................. F. A. Dorça, L. V. Lima, M. A. Fernandes e C. R. Lopes
151
Una Plataforma Basada en LdShake para la Enseñanza del Periodismo Integrado ...…………………
…......................................................................................... Jonathan Chacón-Pérez, Irene Da Rocha,
Davinia Hernández-Leo, Josep Blat y Salvador Alsius
159
Academic Analytics: Mapeando o Genoma da Universidade……………………………………..…
………………………………..…………........................... Sérgio André Ferreira e António Andrade
167
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Universidad de
Valladolid, España
VAEP-RITA Vol. 1, Núm. 3, Sep. 2013
143
Desarrollo Colaborativo de un Sistema Inmótico
para Uso Docente Compatible con Arduino
M. Carmen Currás-Francos, Javier Diz-Bugarín, Juan R.García-Vila y Angel Orte-Caballero
Title—Cooperative Development of a Building Automation
System for practical teaching compatible with Arduino.
Abstract—This paper presents a cooperative project
developed by a network of schools and a company of different
regions of Spain. The project consisted of the development of a
home and building automation system for practical teaching in
vocational training. The system is based on the Arduino
platform to allow the easy development of new applications
and hardware modules. The paper also presents the first
experiences of practical use at schools. The project has been
granted by the Spanish Ministry of Education.
Index Terms—Home Automation, Arduino, Vocational
Training.
I. INTRODUCCIÓN
L
AS Enseñanzas de Formación Profesional reguladas por
la Ley Orgánica de Educación (LOE) han introducido
importantes variaciones en los currículos de los ciclos
formativos de la Familia Profesional de la Electricidad y la
Electrónica con respecto a los antiguos ciclos LOGSE. En
ambas especialidades aparecen módulos relacionados con la
Domótica que necesitan de una formación específica del
profesorado en estas materias.
Para impulsar el desarrollo de soluciones propias a esta
problemática, en abril de 2011 el Ministerio de Educación
de España realizó una convocatoria de ayudas destinadas a
la realización de proyectos de innovación aplicada y
transferencia del conocimiento en la formación profesional
del sistema educativo (Resolución 7510, BOE 27 abril [1]).
Esta convocatoria proporcionó la oportunidad de
desarrollar colaborativamente formación, investigación,
innovación y transferencia tecnológica. La participación en
una red de centros y empresas sirve para aproximar el
sistema educativo al productivo, y a la vez poner en contacto
docentes con similares inquietudes e intereses.
Tras una serie de contactos previos realizados a través de
internet, finalmente se configura un grupo de trabajo
formado por institutos y una empresa de cuatro
comunidades autónomas (Fig. 1) coordinados por la
profesora Carmen Currás del IES Escolas Proval de Nigrán
M. Carmen Currás Francos, Departamento de Electrónica del
Instituto Escolas Proval, Av. Portugal 171 – E36350 Nigrán, España, (email
[email protected]).
Javier Diz Bugarín, Departamento de Electrónica del Instituto
Escolas Proval, Av. Portugal 171 – E36350 Nigrán, España, (email
[email protected]).
Juan Ramón García Vila, ICTEL Ingenieros S. L., Av. Madrid 129
interior, E36214 Vigo, España, (email [email protected]).
Angel Orte Caballero, Departamento de Electrónica del IES Vallecas
I de Madrid, Av. Albufera 78 - E28038 Madrid, España, (email
[email protected]).
(Galicia). El proyecto solicitado recibe el nombre de
“Desarrollo de Sistema Inmótico con Plataforma Arduino”,
o abreviadamente Proyecto SIPA. Este proyecto fue
aprobado por Resolución de 21 de octubre de 2011 (BOE 26
de octubre [2]), recibiendo una asignación económica de
295.453,44 euros con un plazo de realización de 12 meses.
En el proyecto participan un total de 9 centros educativos
y la empresa ICtel Ingenieros S.L. (Vigo, Pontevedra) que
actúa como socio tecnológico. La relación de centros
participantes la integran el IES Escolas Proval (Nigrán,
Pontevedra), IES Vallecas I (Madrid), Escuelas
Profesionales Padre Piquer (Madrid), IES El Burgo de las
Rozas (Madrid), IES Universidad Laboral (Albacete), IES
Herminio Almendros (Almansa, Albacete), IES Tirant Lo
Blanc (Gandía, Valencia), Centro de FP Juan XXIII
(Alcorcón, Madrid) y Colegio Montecastelo (Vigo,
Pontevedra).
II. DESCRIPCIÓN DEL PROYECTO
Existen en el mercado diferentes sistemas inmóticos que
se caracterizan por utilizar topologías centralizadas o
descentralizadas [3]. Entre los primeros se encuentran
sistemas basados en centralitas domóticas donde prima la
simplicidad unido a un número limitado de entradas y
salidas, frente a las topologías basadas en buses donde los
elementos domóticos se encuentran distribuídos a lo largo
del edificio. Existen numerosas opciones en el mercado con
diferentes protocolos. KNX y LonWorks [4,5] son dos
ejemplos de sistemas que usan topologías descentralizadas.
Como alternativa innovadora, este proyecto busca
aprovechar la alta potencialidad de la plataforma Arduino
Fig. 1. Distribución geográfica de los centros participantes en el proyecto
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
144
[6] en la enseñanza para desarrollar un sistema domótico
orientado a la formación de alumnos en microcontroladores,
programación en C/C++, diseño electrónico, diseño de
sistemas
empotrados,
comunicación
industrial,
programación orientada a objetos en C# .NET, JAVA y
Python, y en instalaciones domóticas.
El proyecto, que agrupa Centros de cuatro Comunidades
Autónomas y empresas que están en la vanguardia
tecnológica de la electrónica, ha ayudado a compartir sus
conocimientos en el diseño de sistemas electrónicos
novedosos y ha potenciado las estrategias de I+D+i en los
centros de FP, en los que existe un potencial humano con
gran experiencia práctica. Además, el proyecto potenciará la
formación de los alumnos al trabajar en el desarrollo de
unos proyectos reales de aplicación comercial.
Los productos electrónicos e informáticos que se han
desarrollado y el proceso de su diseño son de una aplicación
inmediata en el ámbito educativo y dadas las características
de la plataforma de desarrollo, disponibles para toda la
comunidad educativa.
Los sistemas creados, la metodología e información están
disponibles para toda la comunidad educativa en las
plataformas de difusión indicadas en el proyecto integrando
así las nuevas Tecnologías de la Información y la
Comunicación (TIC).
El proyecto ha desarrollado un sistema que podría
competir en el mercado y superar a otros sistemas [7] que
están en un campo con un gran potencial futuro como es el
sector de la automatización de los hogares y de las
instalaciones en edificios inteligentes.
La viabilidad del proyecto se ha garantizado al participar
en él varios centros que imparten uno o varios ciclos de
electrónica o de regulación automática, y que disponen de
un enorme potencial tanto en recursos humanos como
técnicos.
IV. PLAN DE TRABAJO GENERAL
Debido a la naturaleza del proyecto y a la separación
física de los participantes, se hace manifiesta la necesidad de
separar el proyecto global en partes suficientemente
diferenciadas de tal forma que se puedan llevar a cabo de
forma independiente. Así, el contenido técnico del proyecto
se divide en una serie de subproyectos que serán llevados a
cabo por cada uno de los centros. Aunque cada subproyecto
puede desarrollarse, depurarse y ponerse en servicio de
forma independiente, en el contexto global todos ellos deben
poder funcionar juntos como un único sistema inmótico que
controle todos los aspectos e instalaciones de un edificio.
De forma global, en el proyecto se distinguen las
siguientes tareas:
1) Coordinación general de los centros, organización
del proyecto, difusión de resultados.
2) Desarrollo de los subproyectos que representan el
contenido técnico del mismo. Estos subproyectos
serán unidos para formar un único sistema
integrado.
3) Desarrollo y mantenimiento del portal web del
proyecto.
4) Realización de un libro de texto recopilatorio con
un enfoque didáctico del desarrollo completo.
El objetivo general de este proyecto es el desarrollo de un
sistema domótico profesional, totalmente instalable, con
elementos electrónicos para sujección en carril DIN
normalizado o instalables en cajas de registro, salidas a relé
10A o 16 A para circuitos de alumbrado y fuerza, sistemas
de comunicación, etc. Es decir, cubrir el hueco existente
actualmente, desarrollando un producto profesional y a la
vez compatible y programable bajo la plataforma Arduino
(Fig. 2).
Se ha potenciado el uso de Internet para las
comunicaciones entre los centros participantes como es
lógico al tratarse de un proyecto de innovación tecnológica,
sobre todo para el intercambio de información técnica y/o
formación específica para acometer las tareas en los plazos
estipulados, pero también se han realizado reuniones
presenciales de revisión para corregir previsiones y
establecer nuevos hitos.
Las fases del proyecto han sido:
1) Reunión inicial para el establecimiento y redacción
de requerimientos y especificaciones técnicas,
reparto de funciones y estimación de las
necesidades de formación técnica para acometer las
funciones asignadas.
2) Puesta en marcha de la plataforma web del
proyecto.
3) Desarrollo en paralelo de los diferentes
subproyectos en cada centro, implicando al
profesorado y alumnado del mismo.
4) Publicación de desarrollos parciales y resultado
definitivo en la plataforma web.
Como objetivos más específicos se detallan los
siguientes:
1) Desarrollo colaborativo de un sistema inmótico
basado en plataforma Arduino. Se incluyen
funcionalidades como: control de accesos, control
de aire acondicionado, control de alumbrado,
control energético, alarmas técnicas, integración
con tecnologías móviles, etc.
2) Creación de un portal web que sirva como soporte
para la realización del proyecto y orientado al
aprovechamiento futuro de los contenidos
desarrollados. El portal contendrá contenidos
como: wiki, tutoriales, repositorios de software,
esquemas, presentaciones y vídeos.
Fig. 2. Aspecto de uno de los módulos hardware sobre los que se ha
desarrollado el proyecto (pasarela WK-0500).
III. OBJETIVOS DEL PROYECTO
CURRÁS-FRANCOS et al.: DESARROLLO COLABORATIVO DE UN SISTEMA INMÓTICO PARA USO ...
5) A lo largo de todo el proceso de desarrollo, se ha
utilizado un servicio de consultoría sobre aspectos
técnicos
específicos
de
programación,
comunicaciones, electrónica, etc.
6) Reuniones bimensuales para analizar el avance del
proyecto y fomentar su difusión. Con este fin cada
reunión se ha realizado en un centro educativo
distinto, procurando cubrir el mayor ámbito
geográfico posible.
145
Para el seguimiento y evaluación del desarrollo del
proyecto, se han realizado las reuniones bimensuales
previstas.
En estas reuniones se han analizado las desviaciones
producidas respecto a la planificación inicial y propuesto las
medidas de corrección necesarias.
Al margen de las reuniones de seguimiento, la
coordinadora ha llevado un control del trabajo realizado en
cada centro, así como ha ayudado a solucionar las
dificultades que han ido surgiendo.
V. METODOLOGÍA Y PLAN DE EVALUACIÓN
VI. USO DE LAS TIC EN EL PROYECTO Y PLATAFORMA WEB
Los Institutos que participan en este proyecto tienen
características, estructuras y ofertas educativas muy
similares; todos imparten ciclos en la familia de Electricidad
y Electrónica. Por estas razones tienen un enfoque similar en
la enseñanza de la electrónica y pueden aplicar la misma
metodología.
Inicialmente el proyecto va dirigido a los Ciclos
Formativos de Grado Superior “Desarrollo de Productos
Electrónicos” y “Sistemas de Telecomunicación e
Informáticos”, y
para el Ciclo de Grado Medio
“Instalaciones de Telecomunicaciones”, en los que se
imparten módulos relacionados con este proyecto como son:
“Desarrollo de Proyectos de Productos Electrónicos”,
“Desarrollo y construcción de Prototipos Electrónicos”,
“Técnicas de Programación”, “Sistemas Operativos y
Lenguajes de Programación” e “Instalaciones Domóticas”.
Para el desarrollo de cada subproyecto se han seguido
estos pasos:
1. Recopilar y analizar documentación, información y
normativa.
2. Recoger de manera detallada las especificaciones
de cada subproyecto.
3. Plantear soluciones. Tecnologías que se van a
utilizar.
4. Seleccionar componentes y disponibilidad de los
mismos.
5. Desarrollar esquemas de la solución adoptada.
6. Simular los circuitos diseñados.
7. Elaborar
los
programas
para
sistemas
programables.
8. Construir y montar prototipo: fases y secuencias,
medios utilizados y procedimientos de aplicación
(mecanizados, cableados y conexionados).
9. Supervisar el montaje. Realizar pruebas y puesta
punto del sistema. Manejar la instrumentación de
medida y prueba.
10. Determinar las pruebas de calidad y fiabilidad para
el diseño realizado.
11. Elaborar la documentación técnica: memoria
descriptiva y justificativa, lista de materiales,
esquemas, planos, instrucciones de montaje y
puesta a punto, pruebas funcionales, de calidad y
de fiabilidad, programas y presupuesto.
12. Publicar resultados en la plataforma web.
13. Redactar la memoria de progreso del proyecto y
tomar decisiones.
Para ese proyecto se ha desarrollado una página web
basada en la plataforma de formación Moodle [8] con el
objetivo de organizar la información en un formato de curso
online. Los distintos subproyectos realizados se encuentran
disponibles en el repositorio creado a tal efecto en GitHub
[9], al cuál se puede acceder a través de la plataforma de
formación. Además se ha previsto el uso de diferentes
formas de difusión, como redes sociales, creación de perfiles
del proyecto en Facebook, Twitter y Linked-In. También
está previsto el desarrollo de aplicaciones informáticas de
control del sistema inmótico para teléfonos móviles con
sistema operativo Android e iOS de Apple. Además en las
páginas web de varios centros y la empresa participantes en
el proyecto se ha incorporado secciones específicas para éste
[10-19].
VII. DISTRIBUCIÓN DE TAREAS ENTRE LOS CENTROS
La asignación de tareas se ha realizado de forma flexible,
para que pueda modificarse durante el desarrollo atendiendo
a necesidades, preferencias o mayor adecuación a las
características de cada centro.
La distribución de los proyectos se ha realizado de tal
forma que los Centros tengan que intercambiar información
y descubrimientos, para poder avanzar en sus respectivos
subproyectos.
Aunque cada centro se ha encargado del subproyecto
asignado, se ha tenido en cuenta que cada desarrollo es una
parte de un sistema global. Para ello, ha sido también
imprescindible que a medida que el proyecto se
desarrollaba, cada centro ha ido probando los desarrollos de
los demás y validando su propia integración dentro del
conjunto.
También, además del desarrollo en sí, los centros han de
realizar el enfoque didáctico de su subproyecto de forma que
la documentación generada sea fácilmente integrable tanto
en el portal web soporte del proyecto como en el libro de
texto recopilatorio.
El proyecto cuenta con la participación de la empresa
ICtel Ingenieros, S.L. Esta empresa dispone de acreditada
experiencia desde hace más de 10 años en desarrollo de
proyectos de inmótica y domótica, tanto en el sector
terciario como en vivienda residencial. Además, cuenta con
amplia experiencia en desarrollo electrónico y de software.
Esta empresa, ha asignado al proyecto a un técnico
superior durante un año, encargándose de las siguientes
funciones:
Formación al profesorado de los centros en las
tecnologías de base para el desarrollo del sistema
inmótico: plataforma Arduino, protocolos de
146
comunicación, herramientas de programación y
depuración, funcionalidades requeridas del sistema,
etc.
Soporte técnico a los centros durante un año en
todos los aspectos tecnológicos del proyecto.
Unificación de las estructuras de programas, código
fuente, esquemas, etc.
Validación y pruebas de los diferentes
subproyectos. Acompañamiento en todos los
desarrollos.
Creación y mantenimiento durante un año del
portal web que da soporte y difusión al proyecto
Participación activa en las reuniones bimensuales
establecidas
Por otra parte, cada centro se ha responsabilizado del
desarrollo del subproyecto asignado de forma autónoma.
VIII. SUBPROYECTOS
La distribución de de los distintos subproyectos entre los
centros participantes se ha realizado de la forma siguiente,
agrupándolos según su temática:
1. Subproyectos de eficiencia energética:
Diseño de sistema de control de la iluminación
y diseño de sistema de gestión energética: IES
Herminio Almendros (Almansa).
Gestión de control de aire acondicionado:
Centro de Formación Padre Piquer (Madrid)
2.
Subproyectos de confort:
Diseño de sistema de control de persianas y
toldos: IES El Burgo de las Rozas (Madrid)
Diseño de sistema de monedero electrónico:
IES Escolas Proval (Nigrán)
3.
Subproyectos de seguridad:
Diseño de sistema de gestión de alarmas: IES
Vallecas I (Madrid)
Diseño de sistema de control de accesos RFID:
Universidad Laboral (Albacete)
Diseño de sistema de control de asistencias y
control de rondas de vigilancia: IES Tirant Lo
Blanc (Gandía)
4.
Subproyectos de comunicaciones:
Diseño web empotrable: Colegio Montecastelo
(Vigo)
Aplicaciones iOS y Android: Centro de F.P.
Juan XXIII (Madrid)
A continuación se explican las características de cada uno de
los subproyectos y un ejemplo de desarrollo.
A. Sistema RFID Autónomo de Control de Accesos
Este subproyecto consiste en la realización de un sistema
de control de accesos RFID 125 KHz y/o 13,56 MHz
autónomo, con las siguientes características:
1. Compatible con cualquier abrepuertas eléctrico de
mercado. Salida a relé 10 A. Alimentación 24
VDC.
2.
3.
4.
5.
Capacidad para 200 usuarios por puerta.
Posibilidad de administrar el sistema sin necesidad
de PC o accesorio de configuración/programación.
Integración estética. Instalable en cualquier caja
para mecanismos estándar del mercado.
Altas y bajas de tarjetas se realizan por medio de
tarjetas maestras para administración de permisos.
B. Sistema RFID de Control de Accesos con
Comunicación en Bus
de control de accesos RFID 125 KHz y/o 13,56 MHz con las
mismas características que el sistema autónomo, pero
incorpora además capacidad de comunicación mediante
Modbus RTU, un sistema de comunicación estándar y
abierto que puede integrar hasta 128 equipos en bus sin
repetidor. Este sistema puede conectarse con el sistema
inmótico general.
C. Sistema de Control de Asistencia y Rondas de
Vigilancia
de control de asistencia y control de rondas de vigilancia
basado en tecnología sin contacto 125 KHz con las
siguientes características:
1. Alimentación 24 VDC.
2. Sistema conectado mediante Modbus RTU/TCP,
hasta 128 equipos en bus sin repetidor, integrable
con el sistema inmótico general.
3. Software de administración que permita el alta,
baja o modificación de usuarios, horarios, rondas
de vigilancia y frecuencias, y emisión de informes
en diversos formatos (PDF, MS Excel y
OpenOffice).
D. Sistema de Control de Persianas y Toldos
de control de persianas y toldos con las siguientes
características:
1. Alimentación 230 VAC.
2. Sistema conectado mediante Modbus RTU, hasta
128 equipos en bus sin repetidor, integrable con el
sistema inmótico general.
3. Control individual o por grupos de persianas desde
cualquier pulsador.
E. Sistema de Control de Aire Acondicionado
de control de aire acondicionado con las siguientes
características:
2. Sistema conectado mediante Modbus RTU,
integrable con el sistema inmótico general.
3. Visualizador LCD integrado para control y
actuación.
4. Manejo de válvulas de 3 vías para instalaciones a 2
o 4 tubos.
5. Sonda de temperatura remota o integrada.
F. Sistema de Control de Iluminación
de control de iluminación con las siguientes características:
3. Permite controlar y regular lámparas de
incandescencia y fluorescencia, halógenos con
regulador electrónico, lámparas controlables con
tensión analógica 0-10V o salidas directas a relé
para lámparas no reguladas.
G. Sistema de Gestión Energética
de gestión energética de edificios con las siguientes
características:
1. Alimentación 24 VDC o 230 VAC.
3. Permite la medición en tiempo real de los
parámetros eléctricos de consumo más relevantes
(tensión, intensidad, factor de potencia, etc.).
4. Desarrollo de software que permita la realización
de gráficas de los parámetros registrados,
establecimiento de valores umbrales, exportación
de tablas y gráficas y gestión de alarmas de
consumo por sms o correo electrónico.
H. Sistema de Gestión de Alarmas y Mantenimiento
de gestión de alarmas y gestión del mantenimiento con las
siguientes características:
1. Entradas digitales libres de potencial y/o analógicas
0-10 V , 4-20 mA, PT-100 y termopar.
3. Gestión de alarmas técnicas (fuga de agua, fuga de
gas, incendio, intrusión, etc.) y alarmas definibles
por el usuario.
4. Desarrollo de software que permita: realización de
informes y gráficas en diferentes formatos (PDF,
MS Excel, OpenOffice), definición de alarmas y
ajustes, mensajería para informar de las alarmas
entrantes, gestión de usuarios y mantenimiento
preventivo.
I. Sistema de Monedero Electrónico para Edificio
Terciario
de monedero electrónico para su uso en el interior de un
edificio terciario con las siguientes funcionalidades y
características:
1.
2.
3.
147
Monedero electrónico basado en tarjetas RFID.
El usuario puede cargar o consultar su saldo en una
aplicación informática.
El saldo de la tarjeta puede utilizarse para
diferentes
servicios
(compras,
servicios
informáticos). Al realizar el pago el sistema debe
comprobar su saldo disponible y restar el importe
de la transacción.
J. Aplicaciones para Manejo Remoto
Este subproyecto consiste en la realización de un conjunto
de aplicaciones iOS , Android y script en Python para
manejo remoto. El objetivo es utilizar como control remoto
del sistema inmótico dispositivos iOS (Iphone / Ipad),
teléfonos con sistema Android, XBMC (Xbox).También
está prevista la publicación de las aplicaciones en AppStore
y Android Market como medio de difusión del proyecto.
K. Servidor Web Empotrado
Este subproyecto consiste en la realización de un servidor
web empotrado conectable al sistema domótico general para
monitorización y actuación sobre los elementos conectados
al sistema domótico.
Como ejemplo de desarrollo consideramos el subproyecto
“Monedero electrónico”. Este sistema permite la utilización
de una tarjeta RFID de 125 KHz como sistema de pago en el
interior de un edificio. El hardware necesario es un maestro
del sistema (módulo Winkhel 0500) al cual se pueden
conectar esclavos Modbus lectores de tarjetas RFID
(módulos Winkhel 0200). Las tarjetas RFID que sirven
como medio de pago se habilitan desde un ordenador con
conexión TCP-IP en el maestro del sistema. El saldo de la
tarjeta queda grabado en la memoria EEPROM del maestro.
Cada vez que la tarjeta se pasa por un módulo lector de
tarjetas RFID se descuenta su correspondiente saldo en el
maestro. Este subproyecto se ha realizado por el equipo de
trabajo del IES Escolas Proval durante el curso 2011-2012.
Inicialmente se plantearon las especificiaciones del sistema,
una vez recibidos los elementos hardware se pasó a una fase
de pruebas y desarrollo de pequeños programas para
adquirir experiencia práctica con los módulos y por último
se realizaron los programas definitivos y la integración con
el sistema general.
IX. ACTIVIDADES REALIZADAS
La evolución del proyecto en el año transcurrido desde su
inicio ha sufrido ciertas dificultades, como el retraso en la
aprobación del presupuesto lo que impidió en un primer
momento contar con el material necesario. Durante este
período de espera se inició la fase de formación y
distribución de tareas, para lo cual se convocaron diferentes
sesiones formativas. Por parte de la empresa colaboradora se
comenzó a trabajar de forma paralela en la planificación de
los elementos hardware que se iban a emplear en cada
subproyecto, así como la elaboración de la documentación y
la formación específica para los centros participantes.
148
B. Jornadas Formativas y Reuniones
Las jornadas de formación y reuniones de seguimiento se
realizaron en centros de diferentes comunidades para
fomentar el intercambio de experiencias:
Fig. 3. Placa de circuito impreso del módulo WK0100.
A. Desarrollo de Hardware
Los módulos hardware Winkhel [20] desarrollados por la
empresa ICTEL Ingenieros S.L. son de uso tanto comercial
como docente, lo que facilita la aproximación al mundo
laboral del alumnado que los utilice en las prácticas. A
continuación se detallan los módulos ya existentes utilizados
en los subproyectos:
1) Módulo WK0100: Miniautómata de propósito
general con las siguientes características: salidas a relé
de 16A, 10A, salidas a 24V/5V TTL aisladas, entradas
digitales, puertos RS-485, USB e I2C, montaje en carril
DIN normalizado. En la Fig. 3 se muestra la placa de
circuito impreso de este módulo.
2) Módulo WK0200: Lector de tarjetas RFID
compatible con cualquier tarjeta RFID 125 KHz del
mercado, distancia de lectura hasta 5 cm, con 1 salida
digital a relé para control de accesos y dos opciones de
comunicación: I2C ó RS485.
3) Módulo WK0300: Módulo de control de motor de
persiana. Dispone de conexión en bus para permitir el
manejo de varias persianas simultáneamente, permite la
creación de grupos, alimentación entre 85 y 264VAC,
instalación en la caja de persiana o en una caja de
registro normalizada. Compatible con cualquier gama
de mecanismos de cualquier fabricante.
4) Módulo WK0400: Módulo de 4 salidas digitales a
relé de 16A y 6 entradas digitales libres de potencial.
Interfaz de comunicaciones RS485 e I2C. Puede
conectarse directamente al módulo RFID WK0200 para
control de accesos o control domótico. Dispone de un
potenciómetro y 4 microrruptores.
5) Módulo WK0500: Pasarela de comunicaciones
con salida ethernet, puerto USB, puerto serie TTL, I2C,
RS232 y RS485. Sirve para hacer de pasarela o como
maestro de un sistema basado en bus RS485 y con
comunicación con PC. Posibilidad de funcionar como
servidor web, por ejemplo para un sistema domótico.
Se alimenta a 24 VDC y se monta en caja para carril
DIN.
6) Módulo WK0600: Módulo termostato diseñado
para pequeños sistemas de climatización, tanto de frío
como de calor, en instalaciones residenciales o
comerciales. Comunicación RS485, 7 entradas
analógicas, 2 salidas analógicas y 5 salidas digitales. El
termostato realiza la regulación PID en modo
automático pero es posible manejar las salidas de forma
manual.
1) Jornadas de Las Rozas: Esta reunión se realizó en
el IES Las Rozas (Madrid) los días 24, 25 y 26 de
noviembre de 2011. En ella se abordó la formación
inicial sobre la plataforma Arduino. También se puso
en marcha la plataforma de teleformación del proyecto
[8]. Además de esta plataforma, el IES Vallecas I
también inició su propia página de difusión sobre el
proyecto [21].
2) Sesión Formativa en ICTel (Vigo): Esta reunión
se realizó el 20 de enero de 2012 en la sede de ICTel
Ingenieros en Vigo, sirviendo de complemento a la
jornada de Madrid para los miembros del proyecto
residentes en Vigo.
3) Jornadas en Montecastelo (Vigo): Esta reunión
se celebró en Vigo los días 8 y 9 de febrero de 2012. La
finalidad de esta reunión fue profundizar en la
formación sobre las herramientas hardware y software
del proyecto. En ella se abordaron en detalle las
bibliotecas de software Arduino para comunicaciones
mediante Modbus RTU y Modbus TCP, Wire y
Ethernet. También se introdujo el repositorio de
software GitHub [22] como herramienta de trabajo
colaborativo para la siguiente fase del proyecto. Por
último, se definió la arquitectura general del sistema y
las estructuras de datos y comunicación entre los
diferentes subproyectos.
4) Jornadas de Gandía (Valencia): Esta reunión se
celebró los días 16, 17 y 18 de mayo en el IES Tirant lo
Blanc de Gandía (Valencia) [23]. En ella se explicaron
en detalle las características de los nuevos módulos
hardware Winkhel [20], ejemplos de aplicación,
presentación de resultados obtenidos y planificación de
tareas pendientes.
5) Reunión Final en Vigo: La reunión final del
proyecto se celebró los días 27 y 28 de septiembre de
2012 en la sede de ICTel Ingenieros en Vigo. En ella se
presentaron los subproyectos realizados y la
integración del proyecto inmótico global.
En la Fig. 4 aparecen los representantes de los diferentes
centros participantes en el proyecto.
C. Ejemplos de Aplicación Docente
Durante la fase final de realización de este proyecto (curso
2011-2012) ya se han realizado algunas experiencias de
implementación en aula del sistema, con el montaje y
utilización de varios paneles de prácticas para el módulo
Instalaciones Domóticas del ciclo de grado medio
Instalaciones de Telecomunicaciones, que se han montado
en el Instituto Escolas Proval. En la Fig. 5 se muestra el
aspecto de uno de estos paneles.
Durante el curso académico 2012-2013 se ha realizado una
experiencia de evaluación e implantación más amplia con
los alumnos del módulo Instalaciones Domóticas en los
regímenes general y de adultos. Se ha realizado un extenso
programa de prácticas a lo largo de todo el curso académico
149
X. CONCLUSIONES
Fig. 4. Foto de familia del equipo de trabajo tras la reunión final del
proyecto celebrada en Vigo.
Los objetivos iniciales de este proyecto se han conseguido
en alto grado. Se ha desarrollado el hardware necesario que
servirá en el futuro tanto para tareas de formación como
para desarrollar productos comerciales innovadores. Se han
realizado bastantes de los módulos de prácticas previstos, se
ha creado una plataforma de teleformación específica para el
proyecto, así como los repositorios de software para trabajo
colaborativo. A lo largo de los cursos 2011-12 y 2012-13 se
han realizado numerosas experiencias de utilización en aula
que han permitido validar la utilidad del sistema tanto para
uso docente como de gestión automatizada del propio centro
educativo con diferentes utilidades como control de accesos,
iluminación y eficiencia energética.
AGRADECIMIENTOS
Los autores y centros participantes desean expresar su
agradecimiento al Ministerio de Educación y al Fondo
Social Europeo (FSE) por la subvención aportada a través
del proyecto de innovación aplicada y transferencia del
conocimiento “Desarrollo de sistema inmótico con
plataforma Arduino” [2].
REFERENCIAS
[1]
Fig. 5. Panel de prácticas de control de persianas con módulos WK0300 y
de control de iluminación y tomas de corriente con módulos WK0400,
instalados en cajas de superficie.
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
[7]
[8]
[9]
[10]
Fig. 6. Cuadro de control y detalle de mecanismos del sistema domótico
real implantado en los talleres del IES Escolas Proval durante el curso
2012-13
y se ha realizado la instalación del sistema inmótico en el
aula como ejemplo de uso real, para control de iluminación,
persianas y accesos. Como ejemplo en la Fig. 6 se muestra
el cuadro general de la instalación realizada.
En otros centros participantes también se han realizado
experiencias similares.
Estas experiencias han permitido demostrar la utilidad y
versatilidad del sistema para uso docente, lo que unido a sus
características de modularidad y bajo coste garantizan unas
buenas perspectivas de utilidad futura, especialmente
teniendo en cuenta la difícil situación económica general y
del sistema educativo en particular.
[11]
[12]
[13]
[14]
[15]
[16]
[17]
BOE (27 de Abril de 2011). Res. 7510/2011 [Online]. Available:
http://boe.es/boe/dias/2011/04/27/pdfs/BOE-A-2011-7510.pdf.
Último acceso: 5 de Noviembre de 2012.
BOE (26 de Octubre de 2011). Res. 16800/2011 [Online]. Available:
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CEDOM (Asociación Española de Domótica), Cuaderno de
divulgación. Domótica (2ª ed), AENOR 2008.
Asociación KNX [Online]. Available: http://www.knx.org. Último
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Romero-Morales, C., Vázquez-Serrano, F.J., De Castro-Lozano, C.
Domótica e Inmótica. Viviendas y edificios inteligentes. Editorial
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Plataforma de teleformación Moodle (30 de Septiembre de 2012)
[Online]. Available: http://www.formacionconarduino.com/. Último
acceso: 5 de Noviembre de 2012.
Repositorio del proyecto [Online]. Available:
https://github.com/formacionconarduino. Último acceso: 10 de Marzo
de 2013.
Página web del IES Escolas Proval [Online]. Available:
http://www.edu.xunta.es/centros/iesescolasproval. Último acceso: 10
de Marzo de 2013.
Página web del Colegio Montecastelo [Online]. Available:
http://www.fomento.edu/index.php?col=34. Último acceso: 10 de
Marzo de 2013.
Página web del IES Vallecas I [Online]. Available:
http://www.iesvallecasuno.com/. Último acceso: 10 de Marzo de
2013.
Página web del IES El Burgo de las Rozas [Online]. Available:
http://www.ieselburgodelasrozas.es/. Último acceso: 10 de Marzo de
2013.
Página web del Centro de Formación Padre Piquer [Online].
Available: http://www.padrepiquer.es/. Último acceso: 10 de Marzo
de 2013.
Página web del Centro de F.P. Juan XXIII [Online]. Available:
http://www.juanxxiii.net/. Último acceso: 10 de Marzo de 2013.
Página web del IES Tirant Lo Blanc [Online]. Available:
http://tirant.edu.gva.es/. Último acceso: 10 de Marzo de 2013.
Página web del IES Universidad Laboral [Online]. Available:
http://universidadlaboralab.es/web2/. Último acceso: 10 de Marzo de
2013.
150
[18] Página web del IES Herminio Almendros [Online]. Available:
http://edu.jccm.es/ies/halmendros/. Último acceso: 10 de Marzo de
2013.
[19] Página web de Ictel Ingenieros S.L. [Online]. Available:
http://www.ictel.es/. Último acceso: 10 de Marzo de 2013.
[20] Página web autómatas Winkhel [Online]. Available:
http://www.winkhel.com/index.php/es/inicio.html. Último acceso: 5
de Noviembre de 2012.
[21] Página sobre el proyecto IES Vallecas I [Online]. Available:
https://sites.google.com/a/iesvallecasuno.es/pvkinn. Último acceso: 5
de Noviembre de 2012.
[22] Repositorio Github [Online]. Available: http://github.com/. Último
acceso: 5 de Noviembre de 2012.
[23] Referencia en la prensa digital [Online]. Available:
http://www.lasprovincias.es/v/20120518/safor/instituto-tirant-blancgandia-20120518.html. Último acceso: 5 de Noviembre de 2012.
[24] Ejemplo de proyecto inmótico [Online]. Available:
http://upcommons.upc.edu/pfc/bitstream/2099.1/13375/1/OPTIMIZA
CION DEL SISTEMA INMOTICO EN EL HOTEL RENAISSANCE
DE BARCELONA.pdf. Último acceso: 10 de Marzo de 2013.
M.
Carmen
Currás-Francos.
Ingeniera
de
Telecomunicación por la Universidad de Vigo en 1993.
Doctora Ingeniera de Telecomunicación, con mención
de Doctorado Europeo, por la Universidad de Vigo en
2000. Premio Extraordinario de Doctorado por la
Universidad de Vigo. Ha participado en diversos
proyectos de investigación nacionales e internacionales
y tiene numeroras publicaciones nacionales e
internacionales relacionadas con el modelado y
caracterización de dispositivos de alta frecuencia. Profesora Asociada del
Departamento de Tecnología Electrónica de la Universidad de Vigo desde
2000 hasta 2010. En la actualidad, profesora de Equipos Electrónicos en el
Departamento de Electrónica del Instituto Escolas Proval.
Javier Diz-Bugarín. Ingeniero de Telecomunicación
por la Universidad de Vigo. Colaborador en proyectos
de innovación relacionados con láser, metrología óptica
y robótica en las Universidades de Vigo, Santiago y A
Coruña. Ha trabajado como ingeniero de I+D en
electrónica naval. Titulado en energía solar, que es uno
de sus principales campos de interés profesional. Autor
de publicaciones y comunicaciones en congresos
nacionales e internacionales sobre energías renovables,
desarrollo con microcontroladores y didáctica de las ciencias. En la
actualidad es profesor de Sistemas Electrónicos en el Instituto Escolas
Proval de Nigrán (Pontevedra).
Juan
Ramón
García-Vila.
Ingeniero
de
Telecomunicación por la Universidad de Vigo.
Director Gerente de la empresa ICtel Ingenieros S.L.
Su actividad se centra en el diseño y desarrollo de
sistemas electrónicos de control y automatización. Ha
liderado proyectos en la industria relacionados con la
automatización y las comunicaciones industriales, en
el sector terciario relacionados con la gestión y
automatización hotelera y en el residencial
relacionados con la domótica para viviendas.
Ángel Orte-Caballero. Ingeniero Técnico en
Electrónica Industrial por la EUITE de Eibar en 1976,
donde fue profesor durante 12 años dirigiendo los PFC.
En la actualidad, catedrático de Sistemas Electrónicos y
jefe de la Familia Profesional de Electricidad y
Electrónica en el IES Vallecas I (Madrid)
VAEP-RITA Vol. 1, Núm. 3, Sep, 2013
151
Simulação da Performance de Estudantes e sua
Aplicação na Verificação e Validação de Novas
Abordagens para Educação a Distância: uma Análise
Experimental
F. A. Dorça, L. V. Lima, M. A. Fernandes e C. R. Lopes
Title—Simulating students performances and its application
in the verification and validation of new approaches in distance
education: an experimental analysis.
Abstract—The automatic detection of learning styles in
adaptive and intelligent educational systems is a growing
research area. In this context, computer simulation techniques
are essential, since the implementation, deployment and test of
new features in these systems requires substantial amounts of
financial, human resources (tutors and students) and time. In
this paper we present a novel approach for the evaluation of
these systems, which relies on simulating the performance of real
students based on their learning styles and on how the system
attends to them. The result of the present research work has led
to considerable enhancements to a component for automatic
detection of learning styles, which has been tested, corrected and
improved in a short time and without any cost.
Keywords—simulated students, automatic detection
learning styles, e-learning, adaptive educational systems.
of
I. INTRODUÇÃO1
A
TUALMENTE, os sistemas de gestão de
aprendizagem, ou Learning Management Systems
(LMS), fornecem grande apoio aos professores, visando
auxiliá-los na autoria e realização de cursos a distância.
Porém estes sistemas normalmente não consideram as
diferenças individuais dos estudantes na composição e na
estrutura de cursos. Eles fornecem somente um suporte
limitado aos estudantes, não consideram as características
particulares dos estudantes e o mesmo conteúdo e estratégia
pedagógica são comumente usadas para todos os estudantes
[1].
Em contrapartida, um grande número de estudos atestam
que o processo de aprendizagem é facilitado se as estratégias
de ensino estiverem de acordo com os estilos de
aprendizagem dos estudantes, tornando o processo de
aprendizagem
mais
efetivo,
e
melhorando
consideravelmente as performances dos estudantes, como
apontam [2].
Fabiano Azevedo Dorça, Faculdade de Computação, Universidade
Federal de Uberlândia, Av. João Naves de Ávila, 2121, Uberlândia, Brasil,
(email [email protected]).
Luciano Vieira Lima, Faculdade de Engenharia Elétrica, Universidade
Marcia Aparecida Fernandes, Faculdade de Computação, Universidade
Carlos Roberto Lopes, Faculdade de Computação, Universidade Federal
de Uberlândia, Av. João Naves de Ávila, 2121, Uberlândia, Brasil, (email
[email protected]).
Desta forma, pesquisas tem sido desenvolvidas com
intuito de melhorar o processo de detecção de estilos de
aprendizagem em sistemas adaptativos e inteligentes para
educação. Então, abordagens automáticas para detecção de
estilos de aprendizagem tem sido propostas, com intuito de
se eliminar o uso de questionários psicométricos de autoavaliação de estilos de aprendizagem e seus problemas,
conforme apontam [3]. Consequentemente, é imperativo que
abordagens mais eficientes com este fim sejam criadas,
testadas e validadas antes de serem efetivamente utilizadas
em um sistema de e-learning com o objetivo de se garantir a
eficiência do processo de ensino.
Neste contexto, técnicas de simulação computacional são
essenciais e podem contribuir muito na experimentação
destes sistemas, já que testar este tipo de sistema requer
quantia considerável de recursos humanos (tutores e alunos),
financeiros (infra-estrutura e produção de material) e tempo
(um curso a distância tende a durar meses). Além disto, o
teste e validação destes sistemas torna-se cada vez mais
crítico, se considerarmos que a demanda por este tipo de
sistemas cresce rapidamente, e o número de estudantes que
dependem deles tem aumentado consideravelmente [1].
Considerando este cenário, este trabalho apresenta um
modelo cognitivo para simulação da performance de
estudantes, utilizado no teste e validação de um sistema
computacional para detecção automática e dinâmica de
estilos de aprendizagem. O modelo concebido é
probabilístico, e leva em consideração resultados de estudos
sobre como estilos de aprendizagem afetam a performance
dos estudantes [2].
O objetivo principal foi observar como os estilos de
aprendizagem do estudante são descobertos à medida que
um curso evolui. Com isto, foi possível testar, avaliar e
validar heurísticas propostas para detecção automática de
estilos de aprendizagem. Tais heurísticas, implementadas
através de regras, são apresentadas no capítulo III.
O uso de simulação neste processo foi fundamental, pois
possibilitou a correção de problemas e melhorias no sistema.
Permitiu avaliações rápidas do sistema, feitas desde o início
e sua concepção, resultando em ajustes e correções de
problemas ao longo do seu desenvolvimento, enquanto um
único teste com estudantes reais levaria meses. Desta forma,
a simulação computacional é uma técnica largamente
utilizada para testar sistemas educacionais, e pode trazer
vantagens, conforme apontam [4].
A próxima seção apresenta alguns trabalhos relacionados.
A seção III apresenta detalhes de implementação da
modelagem automática de estilos de aprendizagem e do
processo de simulação de estudantes, utilizado para testes. A
152
seção IV mostra a utilização do simulador no teste do
sistema de detecção automática de estilos de aprendizagem.
A seção V apresenta conclusões e trabalhos futuros.
TABELA I:
MODELO ESTUDANTE
II. TRABALHOS RELACIONADOS
Alguns trabalhos, como [4, 5, 6, 7, 8, 9] propõe diferentes
abordagens para simulação de estudantes na avaliação de
sistemas educacionais. Porém, nenhum destes trabalhos
levam em consideração os estilos de aprendizagem do
estudante no processo de simulação.
Abdullah e Cooley [4] propõe a simulação de três tipos de
estudantes: um que possui todas as habilidades relevantes do
domínio, um que detém um subconjunto das habilidades
relevantes e um que possui algum conhecimento errado
sobre o domínio. Então, verifica-se se o sistema se comporta
adequadamente com cada tipo de estudante.
Vanlehn et al [5] discute a utilização de técnicas de
aprendizagem de máquina na construção de simuladores de
estudantes e apresenta diferentes aplicações para esta
abordagem: o teste de sistemas educacionais, o treinamento
de professores em tutoria e a aprendizagem colaborativa
através da interação de estudantes reais com estudantes
simulados.
Vizcaino e Boulay [6] apresentam um estudante simulado
utilizado para encorajar a participação de estudantes
humanos colaborativamente no processo de ensinoaprendizagem, checando seu conhecimento e ajudando-os a
resolver exercícios, além de analisar as mensagens postadas
em chats e interagir diretamente com eles neste ambiente.
Virvou et al [7] apresentam uma abordagem para
avaliação de sistemas de e-learning através da simulação de
estudantes baseada em técnicas de modelagem de estudantes
reais através de dados cognitivos (nível de conhecimento,
capacidade de memorização e retenção de conhecimento) e
temperamentais (forma como o estudante se comporta e
responde ao sistema).
Bravo e Ortigosa [8] utilizam a simulação de estudantes
para criar arquivos de log resultantes da interação fictícia do
estudante com o sistema. Estes logs são, então, utilizados
para testes em sistemas de mineração de dados que
verificam a eficiência de um sistema no fornecimento de
adaptatividade.
Por fim, Mertz [9] apresenta um modelo cognitivo
utilizado na simulação de estudantes para apoiar na
avaliação de lições desenvolvidas por tutores humanos. Ou
seja, tutores podem testar as lições desenvolvidas antes de
disponibilizá-las em um curso.
III. MODELO COGNITIVO PARA SIMULAÇÃO DA
PERFORMANCE DE ESTUDANTES
Esta seção descreve inicialmente, de forma breve, um
sistema para detecção automática de estilos de
aprendizagem, e, em seguida, detalha o modelo cognitivo
para simulação da performance de estudantes que foi
utilizado para testá-lo, e que é objeto de estudo deste
trabalho. O sistema para detecção automática de estilos de
aprendizagem, é baseado no Felder and Silverman Learning
Styles Model (FSLSM) [2].
O FSLSM descreve estilos de aprendizagem em detalhes
[1], baseado em uma escala de 4 dimensões [2]: ativoreflexivo, sensitivo-intuitivo, visual-verbal, sequencial-
global. Uma característica marcante do FSLSM, e
fundamental para este trabalho, é que enquanto a maioria
dos modelos classifica estudantes em tipos fixos, este é
baseado na idéia de que cada estudante possui um grau de
preferência por determinados estilos de aprendizagem,
medida em valores dentro do intervalo [0,11], conforme
propõem [2].
Ao se utilizar escalas ao invés de tipos fixos, os pesos das
preferências podem ser descritos, possibilitando distinguirse entre preferências fortes, moderadas e leves (ou
balanceadas) em todas as dimensões do modelo, conforme
atesta [2]. Desta forma, um suposto estudante pode ser
considerado fortemente intuitivo, moderadamente visual,
fortemente reflexivo e levemente sequencial. Isto permite
maior flexibilidade no processo de fornecimento de
adaptatividade por um LMS. Por isto, o FSLSM é um dos
mais frequentemente utilizados na construção de sistemas de
e-learning [1].
Na abordagem proposta neste trabalho, a preferência por
cada estilo de aprendizagem é armazenada no modelo do
estudante como um valor real no intervalo [0,1]. Este valor
representa a probabilidade do estudante preferir um ou outro
estilos de aprendizagem dentro de cada dimensão do
FSLSM, chamado aqui de estilos de aprendizagem
probabilísticos. Ou seja, com isto, passamos a representar as
preferências do estudante como distribuições de
probabilidades que são armazenadas diretamente no modelo
do estudante.
Desta forma, tem-se um modelo do estudante
probabilístico em que estilos de aprendizagem são tratados
pelo sistema como probabilidades, e não como certezas, e o
FSLSM permite isto. A Tabela I apresenta um exemplo
deste modelo.
Desta forma, considerando o aspecto probabilístico do
modelo, o exemplo fornecido pela Tabela I representa um
estudante com 35% de probabilidade de preferência pelo
estilo ativo e 65% de probabilidade de preferência pelo
estilo reflexivo; 17% de probabilidade de preferência pelo
estilo sensitivo e 83% de probabilidade de preferência pelo
estilo intuitivo; 89% de probabilidade de preferência pelo
estilo visual e 11% de probabilidade de preferência pelo
estilo verbal; 84% de probabilidade de preferência pelo
estilo sequencial e 16% de probabilidade de preferência pelo
estilo global. Então, pode-se considerar que este estudante
provavelmente é Reflexivo, Intuitivo, Visual e Sequencial.
Caso seja utilizado um instrumento para a identificação
de estilos de aprendizagem compatível com o FSLSM, como
o Index of Learning Styles Questionnaire [10], o modelo
pode ser inicializado através dos dados obtidos pelo
questionário, fazendo-se a conversão considerando-se a
proporcionalidade das respostas pontuadas para cada estilo
de aprendizagem.
Esta conversão é dada por (1), que divide a quantidade de
respostas favoráveis a um estilo pelo total de respostas
dentro da dimensão, que é 11 em todas as dimensões
DORÇA et al.: SIMULAÇÃO DA PERFORMANCE DE ESTUDANTES E SUA APLICAÇÃO NA VERIFICAÇÃO... 153
(totalizando 44 questões). Considerando-se os resultados
obtidos através do questionário para cada dimensão do
FSLSM, diferenças entre 1 e 3 correspondem a uma
preferência leve (ou balanceada) por um estilo; entre 5 e 7
indica preferência moderada por um deles; e entre 9 e 11
indica forte preferência por um estilo.
TABELA II:
DISTRIBUIÇÃO DE PROBABILIDADES DAS COMBINAÇÕES DE ESTILOS DE
APRENDIZAGEM
Por exemplo, caso um estudante tenha respondido 3
questões favoráveis ao estilo Ativo e 8 questões favoráveis
ao estilo Reflexivo, na dimensão Processamento, tem-se:
em que PrA representa a probabilidade de preferência pelo
estilo ativo e PrR representa a probabilidade de preferência
pelo estilo reflexivo.
Este modelo traz algumas vantagens importantes, como
por exemplo, levar em consideração que é impossível saber
o quão consistente é o resultado obtido em um questionário
de auto-avaliação de estilos de aprendizagem, e um sistema
que use um modelo determinístico fica incapacitado em
detectar inconsistências no modelo do estudante, já que não
leva em consideração outras combinações de estilos de
aprendizagem que não aquela previamente obtida pelo
questionário.
Com base neste modelo de probabilidades, a cada seção
de aprendizagem do curso, o sistema seleciona
estocasticamente uma combinação de estilos de
aprendizagem cujos elementos são combinados de acordo
com as probabilidades de preferência do estudante.
Considerando as 4 dimensões do FSLSM tem-se 16
possíveis combinações de estilos de aprendizagem.
Neste contexto, uma grande vantagem desta abordagem é
considerar estocasticamente, durante o processo de
aprendizagem, todas as combinações de estilos de
aprendizagem de acordo com as probabilidades de
preferências do estudante armazenadas no modelo do
estudante, que podem estar inconsistentes ou variar ao longo
do tempo em decorrência de algum aspecto, conforme
discutido anteriormente.
Considerando o modelo do estudante apresentado na
Tabela I, tem-se a distribuição de probabilidades
apresentadas na Tabela II.
Para decidir como os estilos de aprendizagem
probabilísticos do estudante são atualizados, leva-se em
consideração qual combinação de estilos de aprendizagem
foi aplicada durante uma seção de aprendizagem. Ao longo
do processo de modelagem automática de estilos de
aprendizagem, o modelo do estudante é atualizado da
seguinte maneira: ao se detectar dificuldades de
aprendizagem ou desempenho insatisfatório em uma seção
de aprendizagem, os estilos de aprendizagem presentes na
combinação de estilos de aprendizagem selecionada são
decrementados no modelo do estudante, considerando-se
uma possível inconsistência.
Em contrapartida, aqueles estilos de aprendizagem
ausentes na combinação de estilos de aprendizagem são
incrementados no modelo do estudante, reforçando-se sua
preferência pelo estudante e, portanto, suas chances de estar
presente em uma combinação de estilos de aprendizagem
em uma próxima seção de aprendizagem, considerando-se
que, possivelmente, o não atendimento a estas preferências
geraram dificuldades de aprendizagem.
O desempenho do estudante é considerado insatisfatório
quando não atinge um limiar (m), que pode ser particular a
cada LMS, ou até mesmo a um curso específico dentro de
um sistema. Para decidir como o modelo do estudante deve
ser alterado, foi implementado um conjunto de regras de
produção, do tipo se...então, que levam em consideração os
estilos de aprendizagem probabilísticos e a combinação de
estilos de aprendizagem considerada durante a seção de
aprendizagem.
O reforço é sempre aplicado a todos os estilos de
aprendizagem probabilísticos no modelo do estudante, já
que o sistema não sabe onde estão as inconsistências no
modelo do estudante que levaram ao problema de
aprendizagem. Considerando-se que cada dimensão do
FSLSM possui dois estilos de aprendizagem, representados
por A e B nas regras R1 e R2, tem-se:
em que:
ME[di]A representa o valor armazenado no
modelo do estudante na dimensão i para o
estilo de aprendizagem A, para i = 1 . . . 4.
ME[di]B representa o valor armazenado no
modelo do estudante na dimensão i para o estilo
de aprendizagem B, para i = 1 . . . 4.
154
CEA[di] representa o elemento que constitui a
combinação de estilos de aprendizagem
considerando a dimensão i, com i = 1 . . . 4.
R é o reforço a ser aplicado nos na modificação
dos estilos de aprendizagem probabilísticos do
estudante.
é a taxa de aprendizagem.
Informações sobre como é realizado o cálculo do reforço
e sobre a taxa de aprendizagem podem ser obtidos em [11].
Com intuito de se testar esta abordagem, isolando toda a
complexidade relacionada a avaliação de performance do
estudante, desenvolveu-se um modelo cognitivo para
simulação da performance do estudante em um processo de
ensino-aprendizagem simulado. O objetivo principal foi
observar como os estilos de aprendizagem do estudante são
modificados em decorrência do resultado de sua
performance à medida que o curso evolui, e então testar,
avaliar e validar a política para detecção de estilos de
aprendizagem apresentada.
Este modelo considera importantes aspectos relacionados
ao impacto de estilos de aprendizagem no processo de
aprendizagem, levantados por [2], baseado em extensa
experimentação em uma população de estudantes de cursos
superiores de engenharia.
O principal aspecto deste modelo é que quando os estilos
de aprendizagem reais de um estudante são atendidos pela
combinação estilos de aprendizagem selecionada, o processo
de aprendizagem tende a se tornar mais fácil, e a
probabilidade de sucesso é maior. Desta forma, este modelo
considera um aumento na dificuldade quando os estilos de
aprendizagem reais do estudante não são atendidos pelo
sistema. Então, o modelo infere o grau de dificuldade a ser
enfrentado pelo estudante durante uma seção de
aprendizagem elevando a probabilidade de falha.
Considera-se ainda que o processo de aprendizagem é
não-determinístico, e pode ser influenciado por muitos
fatores além dos estilos de aprendizagem, de forma que um
processo de ensino inadequado pode contribuir para a
ocorrência de falha, mas não pode determina-la. Alguns
destes fatores são apontados por [12].
Outro aspecto importante do modelo é que preferências
fortes produzem efeitos negativos mais notórios no processo
de aprendizagem quando não são satisfeitas, conforme
atestam [2]. Neste contexto, o modelo calcula a quantidade
de divergências (d) entre os estilos de aprendizagem reais do
estudante e a combinação de estilo de aprendizagem
selecionada pelo sistema, e a utiliza no cálculo de um fator
de dificuldade (D) dado por (2).
tal que:
d é a quantidade de divergências entre a
combinação de estilos de aprendizagem
selecionada e os estilos de aprendizagem reais
do estudante, estando no intervalo [0,4].
é avaliado como um número aleatório entre
[0,1] sempre que uma preferência forte do
estudante não for satisfeita pelo sistema. Caso
contrário, seu valor é 0.
é avaliado como um número aleatório entre [0,
1 − ] sempre que uma preferência moderada
do estudante não for satisfeita pelo sistema.
Caso contrário, seu valor é 0.
Preferências leves ou balanceadas não elevam o fator de
dificuldade. Desta forma,
e
permitem ao modelo
considerar a força das preferências e sua influência no
processo de aprendizagem [2].
O fator de dificuldade D é utilizado no cálculo da
performance (PFM) do estudante, conforme apresenta (3),
estando seu valor no intervalo [0,100].
tal que:
M é o valor máximo da performance, neste caso
M = 100.
D é o fator de dificuldade dado por (2), cujo
valor está no intervalo [0,5].
K é uma constante, e possibilita que o valor de
PFM seja 0 se D e
assumirem seus valores
máximos. Desta forma, K = 20.
é um multiplicador, dado por um número
aleatório no intervalo [0,1], e representa um
fator de dificuldade não determinístico,
considerando-se que não apenas estilos de
aprendizagem, mas outros fatores exercem
influência na performance do estudante,
conforme mencionado anteriormente.
Desta forma, este modelo permite inferir a performance
de estudantes em um ambiente simulado, e
consequentemente a evolução do nível cognitivo, de forma
probabilística, em um processo de ensino-aprendizagem,
criando o ambiente propício para experimentação de novos
sistemas de e-learning, no que tange à modelagem de estilos
de aprendizagem do estudante e ao fornecimento de
experiências de ensino personalizadas, considerando
adaptatividade baseada em estilos de aprendizagem.
É particularmente interessante conseguir conhecer o
comportamento e funcionamento destes novos sistemas
antes de testá-los com estudantes reais, já que testes com
estudantes reais são mais complexos, custosos e demorados.
Desta forma, a aplicação de simulação computacional em
novos modelos podem agilizar bastante o processo de
desenvolvimento e testes.
Também, foi construída uma interface gráfica para testes,
permitindo a utilização do modelo de simulação e a análise
dos resultados gerados pela abordagem proposta através da
integração dos componentes apresentados neste capítulo. A
interface permite o ajuste de parâmetros relativos à
execução do modelo, tais como a taxa de aprendizagem
,
a performance mínima esperada m, o limite para o valor de
reforço Rmax, e a quantidade de conceitos a serem aprendidos
pelo estudante (objetivos de aprendizagem). Além disto, a
interface permite definir os estilos de aprendizagem reais do
estudante e a força da preferência por cada um.
Como resultado da utilização deste modelo, tem-se
gráficos que apresentam a variação dos valores dos estilos
de aprendizagem probabilísticos durante o processo de
aprendizagem, os valores de performances obtidas pelo
estudante e a ocorrência de problemas de aprendizagem.
Estes resultados são apresentados e analisados na próxima
seção. Desta forma, conseguiu-se analisar o comportamento
do sistema para detecção automática de estilos de
aprendizagem, demonstrando-se que os estilos de
aprendizagem probabilísticos convergem eficientemente em
direção aos estilos de aprendizagem reais ao interagir com
estudantes simulados com diferentes características.
IV. EXPERIMENTAÇÃO
Este capítulo apresenta um experimento, em que
considerou-se o valor da performance mínima esperada m =
60,0% (padrão adotado na maioria dos processos de ensino).
Foi considerado um conjunto de 30 conceitos a serem
aprendidos pelo estudante simulado, onde em cada conceito
o estudante deve percorrer 6 níveis. Desta forma, o nível
cognitivo do estudante evolui por seis níveis, dispostos em
uma hierarquia, do menos complexo para o mais complexo.
Portanto, o processo de aprendizagem simulado nesses
experimentos deve ter, pelo menos, 180 sessões de
aprendizagem (ou iterações) a fim de alcançar todas as
metas de aprendizagem (30 conceitos × 6 níveis cognitivos
em cada conceito = 180). A execução de um experimento é
finalizada quando o estudante atinge todos os objetivos de
aprendizagem especificados.
A fim de validar a abordagem proposta, foram observadas
duas variáveis nos experimentos:
consistência: os estilos de aprendizagem
probabilísticos efetivamente convergem para os
estilos de aprendizagem reais do estudante
durante o processo de aprendizagem?
eficiência:
os
estilos
de
aprendizagem
probabilísticos convergem em direção aos estilos
de aprendizagem reais do estudante em tempo
razoável, isto é, estilos de aprendizagem
probabilísticos tornam-se consistentes no início
do processo de aprendizagem?
Neste momento, é mister observar que sem a utilização de
simulação seria difícil a validação da abordagem proposta.
Isto porque ao se testar a abordagem proposta em processos
de aprendizagem reais, com estudantes reais, seria
impossível conhecer com exatidão seus estilos de
aprendizagem reais, em decorrência dos motivos apontados
anteriormente sobre a utilização de auto-concepções do
estudante e sobre a utilização de processos e técnicas
determinísticas na inferência de seus estilos de
aprendizagem.
Desta forma, seria impossível medir o nível de
consistência do modelo do estudante obtido durante o
processo de aprendizagem, impossibilitando-nos medir duas
variáveis muito importantes na validação da abordagem
proposta: a eficiência em relação ao tempo despendido na
detecção de estilos de aprendizagem, assim como na
TABELA III:
ESTILOS DE APRENDIZAGEM PROBABILÍSTICOS
correção de inconsistências existentes no modelo do
estudante.
Este é o motivo principal pelo qual este trabalho foca na
análise da viabilidade da abordagem proposta sob uma ótica
simulada antes de nos propor a utilizá-la em situações reais,
que é um trabalho futuro. Estas variáveis são analisadas e
discutidas através de experimentos que comprovam a
eficiência e eficácia da abordagem proposta e sua
importância no apoio à construção de sistemas de ensino.
Para cada experimento define-se os estilos de
aprendizagem reais e a força de cada preferência (forte,
moderada, fraca ou balanceada). Para cada experimento,
apresenta-se graficamente o processo de atualização das
probabilidades durante o processo de aprendizagem. Em
cada gráfico, o eixo x mostra o número de iterações do
processo de aprendizagem, e o eixo y mostra os valores que
os estilos de aprendizagem probabilísticos assumem ao
longo do processo de aprendizagem em cada dimensão.
O objetivo principal foi observar como o modelo do
estudante é gradualmente atualizado ao longo de cada seção
(ou iteração) do processo de aprendizagem.
Desta forma, foi possível visualizar claramente o
processo de detecção e correção automática de estilos de
aprendizagem em cada uma das dimensões do FSLSM.
Além disto, para cada experimento é apresentado um
gráfico que mostra o valor da performance obtida pelo
estudante a cada 5 seções de aprendizagem, o que permite
observar a variação em relação à obtenção de PFM ≥ m e
PFM < m entre os diferentes experimentos. E, também,
apresenta-se graficamente a variação da média da
performance e da quantidade de problemas de aprendizagem
ocorridos, em intervalos de 20 iterações.
Isto permite verificar como a performance média aumenta
e a quantidade de problemas de aprendizagem diminui à
medida que o modelo do estudante é corrigido e se torna
consistente em relação aos estilos de aprendizagem reais do
estudante.
Este experimento considerou um estudante com estilos de
aprendizagem probabilísticos, apresentados na Tabela III.
Os estilos de aprendizagem reais do estudante
considerado são:
{Reflexivo(forte), Intuitivo (forte), Verbal (moderado),
Global (leve) }. Considerando um estudante com este perfil,
os valores apresentados na Tabela III são inconsistentes em
suas 4 dimensões.
A Figura 1 apresenta graficamente o processo de
atualização das probabilidades durante a primeira execução
deste experimento. É importante notar que os estilos de
aprendizagem probabilísticos se tornaram consistentes com
os reais em todas as suas dimensões, satisfazendo os
aspectos de consistência e eficiência.
A Tabela IV apresenta o número de iterações, a quantidade
de problemas de aprendizagem ocorridos, e os valores das
probabilidades resultantes ao final do processo de
156
aprendizagem simulado em 10 execuções consecutivas deste
experimento.
A Figura 2 apresenta valores das performances obtidas
pelo estudante durante a simulação, em intervalos de 5
seções de aprendizagem, considerando a primeira execução
deste experimento.
TABELA IV:
RESULTADOS OBTIDOS EM 10 EXECUÇÕES CONSECUTIVAS DO
EXPERIMENTO
Figura 2: Performances do estudante ao longo do processo de
aprendizagem
A performance do estudante foi aumentada, e os
problemas de aprendizagem reduzidos, a medida que
inconsistências foram sendo eliminadas do modelo do
estudante.
A Figura 3 apresenta a performance média alcançada pelo
estudante e a média de problemas de aprendizagem a cada
20 iterações do processo. Pode-se perceber que mesmo
quando os estilos de aprendizagem probabilísticos são
consistentes com os reais (ou seja, d = 0 na equação (2)),
problemas de aprendizagem podem ocorrer, já que outros
fatores exercem influência na performance do estudante.
Acredita-se que os resultados obtidos a partir deste e de
outros experimentos executados validam a abordagem
proposta para modelagem de estilos de aprendizagem, que
pode ser implementada em LMS existentes, como o Moodle,
para que possa ser utilizada com estudantes reais. O
processo de simulação foi muito importante para este
trabalho, já que possibilitou testes, ajustes e melhorias desde
o início do desenvolvimento.
Desta forma, sem a utilização de simulação, seria
impossível chegar a este resultado em tempo razoável,
devido à grande quantidade de tempo necessário para se
executar testes com estudantes reais. A próxima seção
apresenta conclusões e trabalhos futuros.
V. CONCLUSÕES E TRABALHOS FUTUROS
Figura 1: Atualização dos estilos de aprendizagem probabilísticos durante o
processo de aprendizagem
A simulação de estudantes tem sido cada vez mais
adotada no teste de sistemas adaptativos e inteligentes para
educação, permitindo que se observe antecipadamente como
o sistema se comporta, e os resultados gerados. Portanto,
permite entender o sistema e prever o seu comportamento,
permitindo-nos corrigir e otimizar decisões de projeto e
validar os modelos matemáticos implementados.
REFERENCIAS
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Systems by Considering Learning Styles,” in Proceedings of the 2009
IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence
and Intelligent Agent Technology-Volume 03, pp. 235–238, IEEE
Computer Society, 2009.
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engineering education,” Journal of Engineering education, vol. 78, no.
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cognitive style, and learning style,” Educational Psychology, vol. 24,
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adaptive testing system,” in Computers in Education, 2002.
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simulates students’ behaviour in intelligent tutoring systems,” in IEEE
International Conference on Systems, Man and Cybernetics, 2003,
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[8] J. Bravo and A. Ortigosa, “Validating the evaluation of adaptive
systems by user profile simulation,” in Proceedings of Workshop held
at the Fourth International Conference on Adaptive Hypermedia and
Adaptive Web-Based Systems (AH2006), pp. 479–483, 2006.
[9] J. Mertz, “Using a simulated student for instructional design,”
International Journal of Artificial Intelligence in Education (IJAIED),
vol. 8, pp. 116–141, 1997.
[10] N. Van Zwanenberg, L. Wilkinson, and A. Anderson, “Felder and
silverman’s index of learning styles and honey and mumford’s
learning styles questionnaire: how do they compare and do they
predict academic performance?,” Educational Psychology, vol. 20, no.
3, pp. 365–380, 2000.
[11] F. A. Dorça, L. V. Lima, M. A. Fernandes, and C. R. Lopes,
“Comparing strategies for modeling students learning styles through
reinforcement learning in adaptive and intelligent educational
systems: An experimental analysis,” Expert Systems with
Applications. http: //dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2012.10.014, 2012.
[12] A. Al-Dujaily and H. Ryu, “A relationship between e-learning
performance and personality,” in Advanced Learning Technologies,
2006. Sixth International Conference on, pp. 84–86, IEEE, 2006.
[1]
Figura 3: Médias de performance e problemas de aprendizagem
Assim, um processo de simulação pode fornecer uma
visão clara sobre o funcionamento de um sistema, para que
se possa compreendê-lo e testá-lo antes de implantá-lo, o
que pode exigir alto investimento e recursos. Neste
contexto, simular performances dos alunos para se testar
novas abordagens no domínio de sistemas educacionais é
crucial, uma vez que a implementação desses sistemas
requerem quantidades consideráveis de recursos financeiros,
humanos e de tempo [1]. Assim, é importante avaliar o
desempenho de uma nova abordagem de forma experimental
antes de se implantá-la efetivamente em um sistema de
ensino, devido à complexidade deste tipo de tarefa e dos
esforços necessários.
Desta forma, este trabalho apresenta um processo
probabilístico para simulação de desempenho de estudantes
considerando seus estilos de aprendizagem. A inferência de
desempenho dos alunos deve considerar a influência
exercida por suas preferências no processo de
aprendizagem, assim como ocorre em um processo
tradicional de ensino, como aponta [2].
Conforme
apresentado,
técnicas
de
simulação
computacional foram aplicadas com sucesso na
experimentação de uma nova abordagem para modelagem
automática de estilos de aprendizagem, cujos fundamentos
principais foram apresentados neste trabalho, considerando
seus diferentes aspectos e características. A experimentação
desta abordagem a partir de simulação computacional do
processo de aprendizagem e performance do estudante nos
permitiu observar claramente o comportamento do modelo
em diferentes contextos e situações.
Como resultado, este modelo foi validado e está sendo
implantado no Moodle para que seja utilizada com
estudantes reais em um breve trabalho futuro.
Fabiano Azevedo Dorça possui graduação em Ciência da
Computação pela Universidade Federal de Uberlândia
(2000), mestrado em Ciência da Computação pela
Universidade Federal de Uberlândia (2004) e Doutorado
pela Universidade Federal de Uberlândia (2012).
Atualmente é professor adjunto da Faculdade de Computação (FACOM) da
Universidade Federal de Uberlândia. Tem experiência na área de Ciência da
Computação, com ênfase em Inteligência Artiﬁcial, atuando principalmente
nos seguintes temas: sistemas tutores inteligentes, educação a distância,
modelagem do estudante, estilos de aprendizagem, avaliação de
aprendizagem, objetos de aprendizagem, sistemas de hipermídia adaptativa
e simulação.
Luciano Vieira Lima possui graduação em Engenharia
Elétrica pela Universidade Federal de Uberlândia (1983),
mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade
Federal de Uberlândia (1988) e doutorado em Engenharia
Elétrica pela Universidade de São Paulo (USPPOLI) (1998).
Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal de Uberlândia.
Realiza pesquisas e desenvolve produtos em automação de processos em
Engenharia Elétrica e Engenharia de Computação, produtos automotivos,
Engenharia de Som (Computer Music), Educação a Distância e Engenharia
Biomédica.
158
Márcia Aparecida Fernandes possui graduação em
Licenciatura Plena Em Matemática pela Universidade
Federal de Uberlândia (1985) , mestrado em Engenharia
de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do
Rio de Janeiro (1989) e doutorado em Engenharia de
Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro
(1996) . Atualmente é Professor adjunto da Universidade Federal de
Uberlândia. Tem experiência na área de Ciência da Computação , com
ênfase em Metodologia e Técnicas da Computação. Atuando
principalmente nos seguintes temas: Algoritmos Genéticos, Redes de Petri,
Síntese de Procedimentos Operacionais, Planejamento, Sistemas Híbridos.
Carlos Roberto Lopes possui graduação em Engenharia
Elétrica pela Universidade Federal de Uberlândia (1984)
, mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade
Federal de Uberlândia (1987) e doutorado em Engenharia
Elétrica pela Universidade de São Paulo (1998).
Atualmente é Professor Adjunto da Universidade Federal de Uberlândia.
Tem experiência na área de Ciência da Computação , com ênfase em
Metodologia e Técnicas da Computação. Atuando principalmente nos
seguintes temas: Inteligência Artiﬁcial, planejamento, Robótica.
159
Una Plataforma Basada en LdShake para la
Enseñanza del Periodismo Integrado
Jonathan Chacón-Pérez, Irene Da Rocha, Davinia Hernández-Leo, Josep Blat y Salvador Alsius
Title—A collaborative platform adapted for teaching
integrated journalism.
Abstract—The teaching of journalism should consider
the new professional contexts, where media convergence
requires the editors to work following a collaboratively
and integrated approach. The “Integrated Journalism
Workshop” aims at responding to these needs by
creating a simulated professional environment of an
integrated editorial where students work in coordinated
groups. This paper presents an extension of the LdShake
platform to support the methodological needs of the
Workshop. The evaluation of the initial implementation
of the platform provides a set of preliminary results that
show that the platform is useful for the targeted
purposes, improving the approach previously used in the
course.
Index Terms—Collaboration, Integration, Journalism,
Platform,
University.
Teaching
methodology,
Technology,
I. INTRODUCCIÓN
E
L acceso masivo a Internet ha generado un rediseño en
las empresas periodísticas, desde sus estructuras a sus
rutinas de trabajo [1]. La docencia del periodismo debe
considerar estos cambios e incorporar planteamientos
metodológicos adaptados al contexto actual de los medios
de comunicación. Sin embargo, son escasas las
investigaciones centradas en la irrupción de la convergencia
de medios en los planes de estudio o el temario de las
asignaturas en los estudios de Periodismo. El aparente
desinterés contrasta con la posición de importancia que
ocupa la convergencia de medios en el ámbito académico.
Tanto Castañeda [2], como Auman [3] reclaman que hace
falta más investigación sobre cómo enseñar convergencia.
Esto supone colocar en el punto de mira de los nuevos
perfiles profesionales y preparar a los alumnos para el uso
de las nuevas herramientas, ya que serán ellos los que
deberán responder a las necesidades sociales que generan las
tecnologías innovadoras. Quinn y Filak ([4], p.16) reafirman
esta idea que “los programas universitarios necesitan ofrecer
competencias de convergencia”.
Jonathan Chacón-Perez, Davinia Hernández-Leo y Josep Blat
pertenecen al Departamento de Tecnologías de la Información y de las
Comunicaciones de la Universitat Pompeu Fabra, Barcelona. C/Roc
Boronat, 138 - 08018 Barcelona. (autor de contacto tel: +34 93 542 1428;
email: {jonathan.chacon, davinia.hernandez, josep.blat}@upf.edu).
Irene Da Rocha Fort y Salvador Alsius pertenecen al Departamento de
Comunicación de la Universitat Pompeu Fabra, Barcelona. C/Roc Boronat,
138 - 08018 Barcelona. (email: {irene.darocha, salvador.alsius}@upf.edu).
Aprovechando los cambios de planes de estudio con motivo
del Espacio Europeo de Educación Superior [5], en el caso
del Grado en Periodismo de la Universitat Pompeu Fabra se
ha apostado por la incorporación de una nueva asignatura
denominada “Taller Integrado de Periodismo”. Se trata de
una asignatura de 24 créditos ECTS (créditos del sistema
europeo, cada crédito equivale a 25 horas de trabajo del
alumno), que durante el curso 2011-12 se llevó a cabo por
primera vez a lo largo de tres trimestres académicos, con un
equipo docente formado por quince profesores
especializados en prensa escrita, en radio, en televisión o en
prensa on-line, un coordinador docente y cuatro profesores
asistentes. Son cuatro las características clave que lo
caracterizan: la convergencia de medios, los vínculos
universidad-empresa, la internacionalización y la simulación
profesional como eje de su metodología docente.
El primer elemento sitúa el “Taller Integrado de
Periodismo” en una línea de actuación que intenta avanzar a
la par que el mundo profesional. El concepto de
convergencia periodística no dispone de una definición
única y estable, ya que es poliédrico y dinámico. Desde la
literatura académica se ha intentado definir considerándolo
como multidimensional, amplio y sistémico [6]-[7]. En
cambio desde el mundo profesional se ha centrado en
aspectos concretos de la producción y las redacciones,
obteniendo definiciones reduccionistas [8]-[9]. Para la
asignatura se concibe la convergencia periodística como un
proceso multidimensional y continuo, que va desde la
cooperación de dos medios hasta la integración de prensa,
Internet, radio y televisión. Se trata de un sistema abierto
con un fuerte componente de trabajo en equipo que se
genera a partir de un eje tecnológico y se bifurca en
diferentes
dimensiones:
empresarial,
comunicativa,
profesional y organizacional. Se establece un flujo
bidireccional de información entre estas ramas, que ayuda a
que se vayan encontrando y hagan crecer la convergencia.
La característica del vínculo entre universidad y empresa
se ha cristalizado mediante la marca periodística común,
“Cetrencada”, que da unidad a cuatro productos
diferenciados que han nacido a partir del Taller: una
publicación mensual para prensa escrita, un magazín
televisivo de media hora, programas radiofónicos pensados
para un sistema de «podcast», y reportajes para prensa
digital. La marca original ha dotado toda la producción de
personalidad propia, con unas líneas cromáticas y de diseño
pautadas. Además ha permitido que medios como el diario
“El Punt-Avui”, la cadena “Barcelona Televisió” (BTV) o el
diario digital “Vilaweb” hayan confiado en el trabajo
realizado en el Taller, actuando como plataformas de
difusión del producto periodístico. También se ha
desarrollado una web de Cetrencada para la difusión
centralizada de todos los productos y una ventana para los
trabajos integrados (cetrencada.upf.edu). Esto ha significado
160
un paso adelante para los estudiantes que, simulando la
realidad profesional [10], deben producir los contenidos
bajo los estándares profesionales de calidad del medio,
trabajando con los máximos criterios de rigor,
profesionalidad y respeto por los principios fundamentales
de la deontología informativa [11], entre ellos la verdad en
la representación de la realidad [12] y la precisión en las
aportaciones de información [13].
Para implementar el planteamiento del Taller ha sido
importante contar con un espacio físico que permita el flujo
de los periodistas-alumnos entre los diferentes medios: un
aula denominada “redacción integrada” dotada con
instalaciones profesionales y diseñadas específicamente para
esta asignatura. La fusión de redacciones es un efecto
colateral de la polivalencia y vinculado a la convergencia
empresarial [14]. Pavlik [15] las denomina redacciones
combinadas, Deuze [16] redacción multimedia, Klinenberg
[17] nuevas redacciones. Una redacción integrada se
considera "aquella capaz de nutrir de contenidos a dos o más
medios mediante una única unidad de producción" ([1],
p.51). El aula-redacción dispone de ordenadores para
ochenta alumnos, equipados con el software específico
necesario para la edición de contenidos particulares de cada
área, un plató de televisión y sala de controles, dos
locutorios de radio y una sala para consejos de redacción.
Sin embargo, durante el primer año de implementación de
la asignatura se identificó que la metodología planteada
requiere también de una plataforma software colaborativa
que permita la coordinación de los equipos de estudiantes
que trabajan en los distintos medios considerados en el
Taller y la supervisión por múltiples profesores. Para suplir
esta necesidad, de manera emergente se adoptó el uso de
grupos de Facebook, pero esta solución era incompleta,
permitiendo cierta comunicación pero no la co-redacción o
la supervisión por profesores, y no resultaba alineada con las
necesidades específicas de la estructuración del trabajo
colaborativo en el Taller. La plataforma debe incorporar
elementos de las distintas fases de integración mediática. Ya
bien sea de contenido, para determinar cuál es la mejor
forma de explicar una historia o cuál es el medio más
adecuado para cada perspectiva de la noticia. También debe
facilitar una producción integrada, que permita disponer de
una agenda coordinada, la organización de material
audiovisual y un sistema centralizado de control que
gestione la direccionalidad de cada fragmento de
información para cada uno de los medios. Finalmente
también se trabaja la difusión integrada, la promoción
cruzada o la coordinación de tiempos de publicación para
que la audiencia pueda seguir el camino de la historia.
En este artículo se presenta un primer esfuerzo en la
adopción de una plataforma colaborativa existente y su
personalización para dar respuesta a las necesidades
metodológicas de la asignatura. El sistema adoptado se
denomina LdShake (cuyo nombre viene de las siglas en
inglés «Learning design solutions Sharing and (K)Coedition»). LdShake es una plataforma orientada a redes
sociales para el ámbito de la educación, originalmente
planteada para apoyar comunidades de profesores
interesados en compartir y co-crear diseños de aprendizaje,
desde recursos y descripciones de actividades a unidades
didácticas [18]. Ya que, los sistemas de gestión del
aprendizaje existentes, como Moodle, Blackboard o .LRN,
incorporan algunas herramientas que apoyan metodologías
de aprendizaje colaborativo[19][20]. Sin embargo, esta
colaboración no está orientada a una perspectiva de red
social de estudiantes, ni permiten la co-edición entre varios
estudiantes de trabajos siguiendo plantillas predefinidas por
el profesor ni herramientas propias de la redacción
integrada. La plataforma está siendo utilizada actualmente
por profesores de bachillerato de diversos centros educativos
distribuidos en diversas localidades catalanas para la
creación y actualización continua de actividades
contextualizadas en temáticas actuales [21], pero ha sido
aplicada también con futuros educadores, alumnos de
máster, para el diseño conjunto de actividades de
aprendizaje [22] y profesores de universidad en la redacción
de enunciados multidisciplinares para el aprendizaje basado
en problemas [18]. Para dar respuesta a las necesidades de
cada contexto de uso, se han incorporado en LdShake
diversos editores, plantillas para el diseño de problemas,
estructuras específicas para la organización de los materiales
compartidos, etc. El caso del “Taller Integrado de
Periodismo” presenta nuevas necesidades y retos de soporte
a la colaboración en este contexto específico.
Tras explicar la metodología planteada para la enseñanza
del Periodismo Integrado, este artículo presenta la
plataforma colaborativa LdShake y cómo se ha adaptado y
extendido para facilitar la aplicación de dicha metodología.
Finalmente, el artículo describe las primeras valoraciones
respecto a la utilidad y usabilidad de la plataforma.
II. METODOLOGÍA EN EL TALLER INTEGRADO DE
PERIODISMO
El Taller Integrado de Periodismo simula una redacción
integrada, donde el alumno deberá trabajar codo con codo
con el profesor y con sus compañeros. Se trata de un trabajo
basado en proyectos [23], con una aproximación
constructivista. El aprendizaje basado en proyectos es uno
de los métodos que mejor se aplican a la hora de enseñar la
integración mediática, ya que ayuda a limar los sesgos
existentes en la percepción de los alumnos de cada medio.
En él se trabajan tanto competencias transversales como la
capacidad de trabajo en equipo, habilidades de negociación
para llegar al consenso, el razonamiento autónomo, rigor en
la realización del trabajo, la organización y la correcta
temporización; como competencias propias de la asignatura
como el conocimiento de las formas básicas de
implementación de noticias en medios de comunicación de
todo tipo o la habilidad de aplicar las tecnologías y los
sistemas utilizados para procesar, elaborar y transmitir
información. Estas competencias propias de un periodista
integrado, aquel que es capaz de trabajar en cualquier
medio, las adquieren los alumnos a base de experimentar y
trabajar con un alto grado de exigencia por el compromiso
de publicación adquirido con medios externos como “El
Punt-Avui”, “Vilaweb” o “Barcelona Televisió”. Esto
permite que los alumnos vean cómo se desarrollan los
diferentes medios a la vez que surgen las dinámicas y
problemas propios de una gran redacción. Manel Borrell
[24], profesor del Taller en el área de radio, describe la
formación como “una especie de precursor de este escenario
[de la integración de redacciones profesionales], una etapa
de formación donde esto se pueda visualizar y también
experimentar compartiendo el espacio y el trabajo pero
manteniendo el aprendizaje y práctica propias de cada
medio. La existencia de un espacio común que rompe con la
estructura clásica de aulas separadas ha convertido en una
CHACÓN-PÉREZ et al.: UNA PLATAFORMA BASADA EN LDSHAKE PARA LA ENSEÑANZA DEL ...
solución determinante en este sentido. El deseo de buscar
terrenos de acción mancomunada es otro factor.”
Empiezan la asignatura ochenta estudiantes de tercer
curso de Grado, menores de veintitrés años, con formación
multidisciplinar en periodismo y con formación de base en
los primeros cursos de una de las siguientes carreras:
humanidades, economía, derecho o ciencias políticas. Al
comenzar el curso de reparte a los estudiantes en cuatro
grupos de veinte. Por otra parte, el curso académico ha sido
dividido en cuatro tramos, de siete semanas y media. En el
primer tramo cada uno de los sub-grupos de estudiantes es
asignado a un ámbito concreto de trabajo (prensa escrita,
radio, televisión o Internet), con un profesor especializado y
con un profesor asistente. Al terminar el primer tramo se
produce una rotación, de modo que al final del curso cada
uno de los grupos habrá pasado por los cuatro medios. Estos
tramos de siete semanas y media se han convertido así en
una nueva unidad de división temporal que ha roto el
modelo de trimestre, lo habitual en la universidad Pompeu
Fabra. En paralelo a esta distribución, a cada tramo, dos
alumnos de un mismo medio forman parte de un equipo de
trabajo integrado que prepara un reportaje transmedia o
integrado, considerado como aquél en que los diferentes
elementos narrativos se pueden encontrar repartidos por los
diferentes canales de distribución, y cada uno de ellos asume
la construcción de una parte de la historia. Después de ser
emitidos por separado en sus respectivos medios (en el
periódico, en la radio, en el magazín de tv…) son hilados en
formato multimedia para quedar recogidos en la web de
Cetrencada.
La profesora del tramo de prensa, Olga Lamas [24],
describe así la rutina de trabajo de los alumnos en esa área:
“Seguimos el flujo de producción de las redacciones
actuales. Es decir, aplicamos el mismo proceso de trabajo
que se lleva a cabo en una redacción profesional: selección
de temas, obtención de la información (textos e imágenes),
planteamiento y estructura editorial de los temas teniendo en
cuenta el público al que nos dirigimos y el medio para el que
trabajamos, diseño y maquetación de los temas, edición,
corrección y cierre”. Cuando los alumnos pasan al siguiente
tramo, radio, la dinámica de trabajo cambia. Juanjo Ramos
[24] da importancia a la confianza que pueda adquirir el
alumno “para que desarrolle el sentido crítico y para que
domine las técnicas de la radio competitiva: “Se empieza
por trabajos cortos, estrictos y dirigidos, y a medida que
avanza el curso los trabajos son más complicados, libres y
ligados a lo que hacen los demás compañeros. Finalmente
un trabajo extenso grabado y un proyecto de radio sobre
papel determinan lo que ha aprendido y el horizonte que lo
mueve.”. En el siguiente cambio se pasa a televisión donde
Roger Cassany [24], profesor especialista rompe con la
metodología clásica: “El hecho de lanzarse de inmediato a
practicar, enfrentarse con la realidad, coger las cámaras y
hacerlo todo con cierta rapidez, hace que evidentemente
tengan dudas, que luego no terminen de ser exitosos los
primeros vídeos, pero en cambio es la forma que ellos
mismos generen mecanismos mentales para entender cómo
lo deberían haber hecho y la próxima vez tenerlo más
introducido que la primera. [...] Primero explicamos cómo
funciona la cámara de manera muy sintética, se prueba y
entonces vemos donde se quedan encallados o no tienen
toda la información para hacerlo bien, e incidimos.” En
cambio el foco central del área de internet está en dominar
los diferentes instrumentos con criterio. “Hacemos la parte
161
en la que hay que dominar más herramientas. Intentamos
que todos pasen por todas, que hagan vídeo, que utilicen
recursos multimedia, tipo infográficos interactivos, etc.
Todos deben dominar un poco todas las herramientas, las
deben poner al servicio de la historia, has de tener criterio de
qué es lo mejor para el audiovisual y qué para el texto”. Así
lo justifica Cristina Ribas [24], su profesora especializada.
La evolución del trabajo periodístico por áreas o medios
se consolida y entrelaza a partir de reuniones frecuentes
similares a las que realizaría un consejo de redacción
profesional en el que se discuten los temas prioritarios para
el producto informativo y su tratamiento. La ejecución de
las funciones propias de cada rol las lleva a cabo el alumno
bajo la supervisión del docente, que evaluará con el
estudiante y le guiará a través del consenso, la discusión y el
consejo hacia la buena práctica profesional.
En cada tramo un sub-grupo de ocho alumnos formado
por dos de cada medio trabajarán integrados completamente.
Eso se refiere a que trataran un mismo tema enfocándolo de
varias perspectivas, según sea la más adecuada para un
medio u otro. Crearan una historia que para ser consumida
en su totalidad, deberá serlo leyendo el reportaje publicado
en “El Punt-Avui”, escuchando el Cetrencada en
“UPF.Radio”, viendo el magazín de BTV o clicando a los
«hiperlinks» de “Vilaweb.cat”. La necesidad de crear un
recorrido coherente y con sentido requiere de un alto grado
de cooperación entre estos ocho alumnos para que sean
capaces de construir un reportaje multimedia y
multiplataforma. La coordinación viene facilitada por el
espacio sin paredes de la redacción integrada en horas de
clase. Además se sustenta en paralelo de forma virtual
gracias a la plataforma LdShake, que simula un gestor
organizacional y de contenidos de una redacción. En él se
pondrán en común los temas a tratar y se discutirá su
enfoque, se compaginará la agenda de cada medio, se
facilitará el intercambio de fuentes, imágenes y datos y se
acabará construyendo colectivamente el texto estructural de
la página web cetrencada.upf.edu que aglutinará en un único
punto todas las partes del reportaje multimedia. LdShake
solventa la necesidad de interactividad entre los diferentes
alumnos que deben trabajar integrados, aunque siguiendo las
pautas docentes de cada medio individual.
III. LDSHAKE Y SU ADAPTACIÓN PARA EL TALLER
INTEGRADO DE PERIODISMO
LdShake es una plataforma Web originalmente concebida
para la co-edición asíncrona y la compartición de materiales
educativos dentro de una red social de profesores [18]. Los
materiales desarrollados en la plataforma mediante las
diferentes herramientas de autoría se denominan «Learning
design
(c Solutions» (LdS). Actualmente LdShake permite la
creación colaborativa de estos materiales utilizando tres
herramientas de autoría diferentes: un editor de texto
enriquecido y dos herramientas específicas para el diseño de
materiales y actividades educativas. El editor de texto
enriquecido se ha modificado por petición de los profesores
para poder incluir subdocumentos de soporte en un mismo
documento. De esta manera, se han integrado pestañas en el
editor permitiendo que los creadores del material puedan
añadir tantas pestañas como subdocumentos quieran adherir
al documento que están editando (ver Figura 1 (a)). Una de
las herramientas específicas, eXeLearning, fue integrada por
162
Figura 1 LdShake adaptado, mostrando el editor de texto enriquecido, y
opciones de granularidad y compleción
necesidades particulares de la comunidad de profesores que
utilizaba la plataforma [21]. La formulación de la
arquitectura de LdShake como una plataforma que permite
la integración de herramientas junto con diversas
posibilidades de personalización, la hace más flexible para
adaptarse a las necesidades de diversos contextos.
LdShake proporciona un punto de encuentro para que
diferentes profesores de un mismo ámbito o de diferentes
ámbitos pero con un mismo objetivo, posiblemente
distribuidos geográficamente, puedan colaborar creando de
esta manera una red social única de profesores. Cada vez
que un nuevo profesor se registra en la comunidad quedará
enlazado automáticamente con el resto de profesores que ya
estén registrados. A la hora de compartir un nuevo diseño, el
creador del diseño decide los derechos que los demás
tendrán sobre este. Inicialmente se puede decidir que el
diseño sea público (todo el mundo puede verlo) o privado
(sólo una serie de personas lo puede leer). Pero todo el que
tenga derechos de lectura podrá hacer comentarios sobre el
diseño. Además, también se puede personalizar si el diseño
lo puede editar alguien más o si por el contrario nadie más
puede editar el diseño. Inicialmente cada vez que alguien
creaba un diseño tenía que incluir una a una a todas las
personas que podrían verlo y editarlo. Sin embargo, para
facilitar la compartición entre profesores se ha
implementado la posibilidad de crear grupos de profesores.
De esta forma se pueden crear grupos de trabajo y compartir
los diseños con grupos de personas de forma más cómoda y
rápida. Cuando un profesor crea un nuevo grupo tiene que
incluir a los diferentes profesores en él. Al hacer esto queda
convertido automáticamente en el administrador del grupo,
y los profesores que hayan sido incluidos en este grupo
verán este nuevo grupo en su lista de grupos a los que
pertenecen. Asimismo, LdShake proporciona un repositorio
donde se guardan y etiquetan todos los diseños creados.
Gracias a las etiquetas que se añaden al diseño se facilita la
búsqueda y catalogación de los diferentes recursos. Junto
con el repositorio, se trabajó en un historial de revisiones
para permitir que en cualquier momento se pueda volver a
una versión anterior del documento.
Las características descritas de LdShake permiten cubrir
las principales necesidades tecnológicas para el Taller. El
primer cambio fundamental de este nuevo contexto de uso
de LdShake es que sus participantes son también alumnos.
En una primera fase de implantación de LdShake en la
asignatura, participan en cada tramo del curso un subgrupo
de 8 alumnos (2 de cada medio) del total de 80 que trabajan
integrados completamente dentro de la plataforma. Para
realizar la tarea con éxito necesitan coordinarse y trabajar
conjuntamente en un mismo tema. De esta forma LdShake
pone a su disposición un entorno donde los diferentes
estudiantes puedan colaborar y coordinarse entre ellos.
Además, LdShake facilita las herramientas de autoría
necesarias para la creación, co-edición y compartición de
documentos que sirva de punto de partida para el trabajo en
el tema común, pero desde las diferentes perspectivas. En
estos documentos, además de texto e imagen, también se
permite la incrustación de videos y audios permitiendo así la
conexión multimedia y multiplataforma (video, radio y tanto
prensa escrita como online). No obstante, no se ha utilizado
directamente LdShake, sino que se ha trabajado para adaptar
la plataforma LdShake a las necesidades del taller de
periodismo integrado. Se ha realizado una serie de
modificaciones, adaptaciones de funcionalidades existentes
y la implementación e integración de nuevas
funcionalidades en la plataforma que describiremos a
continuación.
La primera modificación de la plataforma consiste en la
inclusión de los logos del proyecto y de la adaptación del
código CSS para que LdShake adoptara la marca original
del proyecto, con unas líneas cromáticas y de diseño
pautado (ver Figura 2).
Para el caso del Taller se seleccionó como única
herramienta de autoría el editor de texto enriquecido. Sin
embargo, se adaptaron dos funcionalidades del editor. Por
un lado, el editor incluye unos menús para seleccionar el
grado de compleción y de granularidad del documento
(Figura 1 (b)). La granularidad marca el grado de desarrollo
del documento. Esta funcionalidad se personalizó para poder
seleccionar una de las siguientes opciones: sólo una idea,
producción, escritura / grabación, edición, revisión o listo
para emitir. El otro parámetro, la compleción, marca el
grado de madurez del documento. Para este caso se limitó a
dejarlo en blanco o marcar una de las tres opciones: si está
pendiente de completar, si ya está enviado y si este ya ha
sido emitido. Por otra parte, inicialmente LdShake permite
tres categorías de etiquetas diferentes para organizar los
documentos de la plataforma: disciplina, aproximación
pedagógica y etiquetas libres. Los requisitos del Taller
llevaron a reducir las etiquetas a sólo 2 categorías: media y
etiquetas libres. Además se crearon cinco tipos
preestablecidos para la categoría Media: Internet, Prensa,
Televisión, Radio o Integrado. De esta forma se abarcan los
cinco tipos de documentos que crearán los alumnos dentro
de la plataforma.
Además de las modificaciones previamente comentadas,
para poder cumplir los requisitos del proyecto se tuvieron
que implementar e integrar dos nuevas funcionalidades. La
primera, la inclusión de un fórum dentro de la plataforma,
para que los participantes puedan discutir y comentar las
diferentes creaciones. El fórum tiene dos mecanismos de
expresión. Por una parte, recoge todos los comentarios que
se hacen en los documentos. Así cada vez que alguien
comenta un documento se crea automáticamente un nuevo
hilo que recoge el comentario inicial y todas las respuestas
al mismo. Por otra parte, es posible crear nuevos hilos para
discutir otras temáticas no relacionadas con comentarios
particulares a documentos. La segunda funcionalidad es la
Figura 2 Navegación de “mis LdS” (editables), apariencia con los colores y
logo del producto “cetrencada”
implementación para el proyecto de un calendario / agenda
para poder planear los diferentes eventos y coordinar las
entregas de los diferentes medios. De esta forma, el
calendario permite que los alumnos puedan planificar las
entregas, revisiones y emisiones de las diferentes noticias
creadas colaborativamente. El «plugin» que se ha
implementado, llamado Agenda, incluye un formulario para
añadir un nuevo evento y un calendario que muestra los
eventos para el mes actual. Los campos del formulario se
discutieron con una de las profesoras coordinadoras para
cubrir las necesidades de los diferentes eventos, además de
ser revisado y aprobado por otros profesores de la
asignatura.
Para acabar, se ha incluido en la plataforma un total de
cinco plantillas para facilitar el trabajo a los diferentes
participantes y así fomentar la aceptación de la plataforma.
Estas plantillas estructuran el texto integrado de una noticia,
la información sobre un equipo de trabajo (los ocho
alumnos), la realización el cronograma, el mapa estructural
del reportaje, el «brainstorming» y los materiales necesarios.
Se puede ver un ejemplo de una de las plantillas
(seleccionables al crear un nuevo documento, “new LdS”)
en la Figura 1 (c). La Figura 2 muestra algunos de los
documentos que los alumnos crearon en su primer contacto
con LdShake.
IV. PRIMER ANÁLISIS SOBRE UTILIDAD, USABILIDAD Y
ADOPCIÓN
En una primera fase piloto, la plataforma LdShake se
presentó a un total de ocho alumnos (dos alumnos del tramo
de prensa, dos de radio, dos de televisión y dos de Internet)
y cuatro profesores. Los alumnos debían preparar un
reportaje integrado durante cuatro semanas lectivas, que
quedaron interrumpidas a la mitad por la semana de
exámenes y Semana Santa. El uso de la plataforma (que en
esos momentos todavía no incorporaba las plantillas) no se
introdujo hasta el principio de la segunda semana para que
coordinaran el trabajo a través de ella. Los alumnos habían
empezado ya a colaborar a través de un archivo de texto
compartido en Google Drive. En una sesión de 45 minutos
el grupo se registró por primera vez a la plataforma y se les
presentó un tutorial básico de funcionamiento. Tras el
tutorial, pero antes del uso real de la plataforma, se les pasó
un cuestionario inicial «pre-cuest» para valorar las
expectativas sobre ella. Durante una semana los
participantes replicaron primero el contenido que habían
163
desarrollado en Google Drive y añadieron alguna
información nueva. Pasadas las vacaciones los alumnos
recuperaron el trabajo con la plataforma y se les pidió que
rellenaran voluntariamente un cuestionario «post-cuest» de
seguimiento.
La acogida por parte de los profesores fue buena, aunque
sus aportaciones en el desarrollo de la actividad dentro de la
plataforma fueron escasas. Solamente se utilizó para
observar la evolución del reportaje. Se notó a los
participantes reticentes a trabajar en la plataforma por haber
empezado con otro archivo compartido en Google Drive.
Las vacaciones hicieron que algún estudiante olvidase cómo
era el acceso a la plataforma o de suministrar a sus
compañeros la información a través de LdShake. Hubo un
poco de desorientación sobre qué usos podrían hacer de la
plataforma.
En una segunda fase se planteó el uso de LdShake a dos
grupos de reportaje integrado (un total de 16 participantes)
que no habían iniciado ningún trabajo colaborativo en otras
plataformas. Al modelo anterior se añadieron unos LdS con
plantillas de trabajo para organizar las distintas fases de
producción y edición del reportaje. Durante la primera
semana se repitió la sesión-tutorial introductoria a los 16
alumnos y se les invitó a rellenar el cuestionario «precuest». A diferencia de la vez anterior, el uso de plantillas
facilitó que los alumnos se pusieran a completar los LdS
desde el primer momento y se les observó más organizados
a la hora de repartir tareas, intercambiar información y
establecer un entorno de trabajo coordinado. En general,
hubo mayor aceptación de la plataforma y su uso fue
continuado. Una semana después, a través de LdShake se
creó un LdS con el vínculo al cuestionario «post-cuest» de
seguimiento para que los participantes introdujeran las
valoraciones después de su utilización.
A continuación se comentan las respuestas de los alumnos
que fueron recogidas en los dos formularios, donde se les
preguntó sobre algunos aspectos de la plataforma,
expectativas generales y una serie de tablas con preguntas
tipo «Likert». Cuando se les preguntó en la encuesta qué
expectativas tienen sobre la plataforma 12 (de los 19
participantes) dieron respuestas alineadas en una misma
premisa: esperaban una herramienta para mejorar la
coordinación y el trabajo en equipo. Por ejemplo, dijeron:
“Creo que servirá para poder trabajar de forma más
coordinada con el resto de equipos para el reportaje
integrado, y así la comunicación entre medios será más
fácil” . Además, 5 de ellos comentaron que esperan un
Google Docs mejorado: “un Google Docs pero que permita
una mejor organización y gestión de los componentes de
cada grupo”. Finalmente, 2 profesores indicaban que
esperaban una herramienta fácil de utilizar, útil y que sirva
para ahorrar tiempo de trabajo.
La Tabla 1 muestra los resultados de las preguntas con
escala «Likert», tanto de las preguntas del cuestionario
inicial como del cuestionario final sobre aspectos de
usabilidad y utilidad. En general se aprecia que la
puntuación de las expectativas supera ligeramente a la
puntuación dada por los estudiantes una vez utilizada la
plataforma tras una semana, siendo probablemente más
fiable su valoración en el segundo momento. En todo caso
es preciso indicar que la encuesta inicial la contestaron 19
de un total de 24 estudiantes, mientras que la final sólo 15
de los 24. Además en la encuesta final se incluía la casilla
“no sé / no lo he utilizado”, que el alumno podía marcar si
164
no había utilizado esa funcionalidad, ya que no se quería que
opinara de una funcionalidad sin conocimiento de causa. El
uso de las funcionalidades ha variado, en parte, debido a la
dinámica de la asignatura. Por ejemplo, sólo el editor
compartía el documento inicial con el resto del grupo. Y por
lo tanto, algunas funcionalidades como la compartición sólo
la utilizaron un número reducido de personas. Estos casos
particulares se verán en detalle en este mismo apartado
cuando comentemos el caso a caso.
La escala que se ha utilizado va del 1 al 4, donde 1
significa “nada útil” y 4 significa “muy útil”. Si se miran las
expectativas que tenían los alumnos respecto a la agenda
como herramienta para planificar las entregas y los eventos
(a) se puede observar que inicialmente tenemos una
puntuación de 2.9 y después ha decrecido ligeramente,
manteniéndose en una valoración positiva. Esta tendencia
positiva se refuerza si se considera que sólo 3 de los 19
dicen haber utilizado herramientas tipo calendario en
experiencias previas de trabajo en equipo. El siguiente
elemento a tener en cuenta era la inclusión de un foro (b)
que también se mantiene con una valoración positiva, a
pesar de que 6 de los 15 encuestados no lo llegaron a
utilizar. Cuando se les preguntaba sobre la posibilidad de
tener un editor en línea (c) las expectativas tenían un 3.2
mientras que una vez utilizado es tan sólo del 2.9. La
valoración tiene también una tendencia positiva. No
obstante, cuando se les preguntaba sobre si encuentran más
útil LdShake que otros servicios como Google Docs algún
alumno hace un comentario cómo: “echo de menos la
simplicidad del editor de Google Docs”, pero también se
obtienen respuestas cómo “similar al Google Docs, pero más
completo”. Los elementos (d) y (h) del cuestionario
(referentes a la compartición) fueron los más valorados en
las expectativas iniciales, probablemente porque eran las
funcionalidades más necesitadas. A pesar de su descenso de
puntuación tras su uso, las valoraciones de utilidad se
mantienen en el rango positivo y son reforzadas por
comentarios cualitativos. Los comentarios abiertos de los
alumnos ante la pregunta ¿cuáles son los aspectos que te han
gustado más de LdShake?, van en la línea de “el hecho de
poder compartir documentos, ver qué han compartido los
otros y también poder ver qué han hecho los grupos
anteriores, para tenerlo de referencia”. El mecanismo cuya
valoración de utilidad ha variado menos con respecto a las
expectativas iniciales y que ha resultado como mejor
valorado ha sido la creación de grupos de trabajo (e) con un
total de 3.2 después haber sido utilizado. Aunque fue poco
usado hasta el momento de contestar el segundo
cuestionario, el elemento (f) referente al historial de
ediciones ha sido otra de las características más valoradas
por los estudiantes. Hubo cierta percepción sobre que el
sistema de control de ediciones para facilitar la colaboración
podría utilizarse como un sistema de control para identificar
cuánto ha participado cada estudiante en la edición del
documento final. En el segundo tutorial con el nuevo
conjunto de alumnos, no obstante, el mecanismo de historial
se percibió como un aspecto de seguridad y de respaldo de
datos puesto que si alguien borraba sin querer el trabajo
realizado, se podía recuperar el estado anterior. El último
elemento (g) hace referencia a la mensajería. Un mecanismo
que inicialmente se valoró muy positivamente con un 3.0,
finalmente perdió un 1.1 en la valoración después de usar
LdShake. Sólo 9 de los 15 que contestaron el cuestionario lo
llegaron a utilizar. Esto se debe principalmente a que el resto
de participantes utilizaban su propio correo electrónico para
contactar con sus compañeros.
También se preguntó a los alumnos sobre los problemas
que habían tenido en la plataforma. Es una herramienta
desconocida que cuesta utilizar inicialmente y LdShake
tiene que competir con sistemas que los alumnos ya han
hecho suyos, como Google Docs o los grupos privados de
Facebook. Así lo indican comentarios como: “es una
herramienta desconocida… te tienes que pasar un rato hasta
conocer todo lo que puedes hacer con ella”, “tiene las típicas
dificultades de uso de una herramienta que no estás
acostumbrado a utilizar...” Cuando se les preguntó qué es lo
que más les había gustado de la plataforma las respuestas
eran diversas: “el diseño y la sencillez una vez entiendes el
funcionamiento” o “el sistema de avisos para mantenerte
atento a los cambios”. Además, cuando se preguntaba si
después de trabajar con LdShake lo encontraban más útil
que otros servicios de Google Docs, 8 de los estudiantes
indicaban explícitamente que sí: “Sí, pienso que las
herramientas que ofrece LdShake son más y están más
desarrolladas”. Finalmente, podemos remarcar que el
resultado final de la evaluación por parte de los profesores
del trabajo hecho por los alumnos fue muy positivo. La
calificación media obtenida por los 19 participantes fue de
8,7 (sobre 10).
V. CONCLUSIÓN
El objetivo principal de la asignatura es que los
estudiantes
consigan
colaborar
considerando
la
convergencia de los medios: radio, televisión y prensa tanto
escrita como on-line. Uno de los debates a la hora de
plantearlo era cómo encontrar el equilibrio entre el
desarrollo docente y el potencial profesional y motivador
que dan los medios externos. Salvador Alsius[24], “padre”
de la asignatura remarca: Existe un binomio, que hasta
cierto punto es una dicotomía, entre alimentar más el
aspecto puramente docente y la producción externa que
sirve para motivar al alumno. Cada profesor en cada grupo
resuelve este binomio de una manera diferente.” La
plataforma LdShake ha colaborado a encontrar el punto de
equilibrio entre docencia y profesionalidad, aportando un
espacio controlado que simula una primera semilla de lo que
representa el Gestor de Contenidos y Organizacional de una
redacción. En él se ponen en común los temas a tratar y se
discute el enfoque, se compagina la agenda de cada medio,
se facilita el intercambio de fuentes, imágenes y datos, y se
acaba construyendo colectivamente el texto estructural de la
página web cetrencada.upf.edu que aglutinará en un único
punto todas las partes del reportaje multimedia. Para ello
LdShake ha dispuesto las plantillas y medios necesarios para
que los estudiantes puedan crear, co-editar y compartir los
diferentes componentes de la redacción integrada.
Asimismo, la plataforma solventa la necesidad de
interactividad entre los diferentes alumnos que deben
trabajar integrados, aunque siguiendo las pautas docentes de
cada medio individual.
Preparar la instancia específica de LdShake para cubrir
las necesidades del taller ha hecho transformar la
perspectiva original de un LdShake para profesores a un
LdShake colaborativo para alumnos supervisados por
profesores. Una lección aprendida durante la adaptación de
la plataforma y que puede ser extrapolada a otros casos
similares es la necesidad de crear una herramienta sencilla y
165
TABLA I
MUESTREO DE LAS PUNTUACIONES DE LOS PROFESORES EN ASPECTOS DE USABILIDAD Y UTILIDAD ANTES Y
DESPUÉS DEL USO DE LDSHAKE.(ESCALA DE 1 – 4; DONDE 1 SIGNIFICA “NADA ÚTIL” Y 4 SIGNIFICA “MUY ÚTIL”)
Aspectos sobre utilidad y
usabilidad
Cómo valoras disponer de la
siguientes herramientas y
mecanismos de LdShake en el
trabajo colaborativo:
(a) Una agenda para planificar
entregas y eventos
(b) Un foro para debatir y
compartir opiniones sobre el
trabajo a hacer
(c) Un editor online para
colaborar
(d) Poder compartir
documentos con personas y/o
grupos
(e) Poder crear grupos de
trabajo
(f) Un historial de las ediciones
de un mismo documento
Antes del uso de LdShake,
tras un tutorial
Distribución de las
puntuaciones
Puntuación(#profesores)
Media de
puntuación
(h) Poder ver qué han
compartido el resto
Distribución de las
puntuaciones
Puntuación(#profesores)
Media de
puntuación
2(3)-3(11)-4(2)
ns/nu(3)
2.9
1(1)-2(4)-3(7)-4(1)
ns/nu(2)
2.6
3(14)-4(3)
ns/nu(2)
3.2
1(1)-2(3)-3(4)-4(1)
ns/nu(6)
2.6
2(1)-3(10)-4(6)
ns/nu(2)
3.3
1(1)-2(4)-3(5)-4(4)
ns/nu(1)
2.9
3(13)-4(6)
3.7
1(2)-2(5)-3(1)-4(5)
ns/nu(2)
2.7
2(1)-3(8)-4(9)
ns/nu(1)
3.4
2(1)-3(8)-4(10)
3.7
1(1)-2(6)-3(1)-4(9)ns/nu(2)
3(6)-4(11)
ns/nu(2)
(g) Mensajería personal
Tras uso de LdShake
útil pero que a la vez contemple todas las necesidades del
usuario de forma simple o incluso autodidacta. Hay otras
aproximaciones para realizar el trabajo del taller cómo
Google Docs y los grupos privados de Facebook. Sin
embargo, los resultados y los comentarios permiten afirmar
que el uso de una plataforma específica adaptada a las
necesidades de la asignatura y las características de su
contexto profesional puede ser más adecuado. Los
estudiantes valoran positivamente la creación de este tipo de
herramientas para facilitar el trabajo colaborativo y la
integración de los diferentes medios. Durante la
presentación de LdShake a los diferentes tramos de
estudiantes del taller, LdShake se ha acuñado como una
plataforma estable y flexible. Después de presentarla al
primer grupo de alumnos y ver las limitaciones que todavía
tenía la herramienta se estudió cómo poder mejorarla para
hacerla más atractiva para los estudiantes. Con este objetivo
se crearon las diferentes plantillas y se incluyeron dentro de
la plataforma como una forma de crear nuevos documentos.
Lo que hizo que en el siguiente grupo de estudiantes el uso
de la plataforma fuera más elevado. En lo que queda de
curso se seguirá utilizando LdShake para dicho Taller, y está
previsto que se siga utilizando el curso próximo 2013-14.
Esto permitirá refinar la plataforma y profundizar en sus
oportunidades para el apoyo a una metodología de
colaboración para la enseñanza del Periodismo Integrado.
AGRADECIMIENTOS
Este trabajo ha sido financiado en parte por un plan del
Centro para la Calidad y la Innovación Docente (CQUID
acrónimo en catalán) de la Universidad Pompeu Fabra, así
como por los proyectos europeos IJIE Integrated Journalism
in Europe (528057-LLP-1-ES-ERASMUS-FEXI, 2012) y
METIS (531262-LLP-2012-ES-KA3-KA3MP, EACEA), y
por el Ministerio de Economía y Competitividad, proyecto
EEE (TIN2011-28308-C03-03). Los autores agradecen
también las aportaciones e ideas de miembros del grupo de
investigación GTI, especialmente a Pablo Abenia, así como
3
3.6
2(4)-3(3)-4(7)
ns/nu(1)
1(1)-2(2)3(4)-4(3)
ns/nu(5)
1(3)-2(4)-3(2)
ns/nu(6)
1(2)-2(2)-3(7)-4(3)
ns/nu(1)
3.2
2.9
1.9
2.8
del resto de profesores y alumnos participantes en el Taller
de Periodismo Integrado.
REFERENCIAS
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(2 de Mayo de 2013). Entrevista Personal. Barcelona, España.
Jonathan Chacón Pérez es miembro del Grupo de
Tecnologías Interactivas (GTI) de la Universidad Pompeu
Fabra (UPF), Barcelona. Posee una licenciatura en
Ingenieria Informática (2009), un Master (2010) y
actualmente está desarrollando su PhD. Está involucdrado
en el equipo de desarrollo de LdShake (proyectos Learn3,
EEE, METIS, IJIE). Y su area de investigación se centra en tecnologías
educativas, con especial énfasis en aproximaciones sociales y semánticas
para el apoyo de los docentes en el diseño educativo y la compartición de
recursos
Irene Da Rocha Project manager del proyecto europeo
Integrated Journalism in Europe, és docente del "Taller
Integrado de Periodismo" en la UPF y consultora de
"Introducción a las competencias TIC" en la UOC.
Licenciada en Comunicación Audiovisual y en Publicidad
y RR. PP, Máster Universitario en Tecnología Educativa y
DEA en Comunicación Pública. Su ámbito de investigación se centra en la
convergencia de medios y la innovación docente. El 2011 obtuvo el Premio
a la excelencia docente de grado otorgado por el Consell Social de la UPF.
Davinia Hernández-Leo es profesora del Departamento
de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de
la Universitat Pompeu Fabra, coordinadora de la línea de
investigación en Tecnologías Educativas del Grupo de
Tecnologías Interactivas, Subdirectora de la Escuela
Politécnica de la UPF y la directora de su Unidad de apoyo
docente. Davinia fue previamente (2003-2007) profesora e investigadora en
la Universidad de Valladolid. Fue también investigadora visitante en la
OUNL en 2006 e investigadora Fulbright en Virginia Tech en 2012.
Josep Blat es Catedrático de Ciencias de la Computación
de la UPF desde 1998. Licenciado en Matemáticas por la
Universitad de Valencia (1979) y doctor en Matemáticas
por la Universidad Heriot-Watt de Edimburgo (1985). Ha
sido investigador y profesor en la Universidad de ParísDauphine (1988-1989), y catedrático y director del
departamento de Matemáticas e Informática de la Universidad de las Islas
Baleares (1988-94). Fundador de la Escuela Superior Politécnica (19992002) y del Departamento de Tecnologías de la Información y las
Comunicaciones (1999-2004 y 2007-2010) de la UPF. Dirige el Grupo de
investigación en Tecnologías Interactivas (GTI).
Salvador Alsius tiene un doctorado en Periodismo, así como
la licenciatura en Economía y en Ciencias de la Información.
Su principal línea de investigación es la ética periodística. Ha
dividido su vida profesional entre la docencia universitaria y
su trabajo principalmente como periodista de televisión. Ha
publicado ampliamente sobre la ética de los medios de
comunicación en la televisión. Actualmente coordina el proyecto europeo
IJIE Integrated Journalism in Europe, financiado por la EACEA.
167
Academic Analytics: Mapeando o Genoma da
Universidade
Sérgio André Ferreira e António Andrade
Title— Academic Analytics: mapping the genome of higher
education institutions
Abstract— Higher education institutions (HEIs) have multiple
technologic subsystems for administrative, pedagogical
management and quality purposes, which gather an immense
volume of data from various sources and which do not
communicate with each other. The domain of the analytic
performances in Education emerges from the need to aggregate
multiple sources of data, which the complexity of treatment
associated with the ease of mobilizing selected information will
make it possible to understand reality and optimize
management actions. In this article, we present the
architecture and results achieved in the development of an
Academic Analytics aggregator of multiple sources of data on
the educational activity.
Index Terms—Academic Analytics, data-driven decision making,
higher education, Learning Analytics, planning
I. INTRODUÇÃO
O
genoma é o conjunto de genes, onde está toda a
informação para a construção de um organismo. O
mapeamento do genoma permite compreender o
funcionamento do organismo e a sua decifração possibilita o
conhecimento das causas de muitas doenças, abrindo
caminho para que possam ser evitadas ou combatidas [1].
Transpondo o conceito para as organizações, o genoma terá
correspondência no imenso volume de dados sobre as mais
diversas atividades, que se devidamente estruturado em
informação, pode produzir conhecimento sobre o
funcionamento da organização, por exemplo, através da
identificação das potencialidades e estrangulamentos,
promovendo uma tomada de decisão mais informada,
fundamental para a eficácia na gestão. Por aqui se justifica o
título deste trabalho.
Pela sua natureza, os dados relacionados com o processo
formativo assumem especial interesse para as instituições do
ensino superior (IES). A integração da tecnologia nas
atividades de ensinar e aprender, através da utilização de
hardware, como computadores e dispositivos móveis, e o
investimento das IES em plataformas tecnológicas, com
especial destaque para os Learning Content Management
Systems (LCMS), estão associados ao aumento de um
volume de dados registados: cada click, cada tarefa realizada
S. A. Ferreira pertence ao Centro de Estudos em Desenvolvimento
Humano (CEDH), Universidade Católica Portuguesa – Centro Regional do
Porto (e-mail: sergioandreferreira@ gmail.com).
A. Andrade pertence ao Centro de Estudos em Gestão e Economia
(CEGE, Universidade Católica Portuguesa – Centro Regional do Porto
(corresponding author – phone: +351 22 619 62 00; email .
[email protected]).
online fica algures numa base de dados. A ideia do Analytics
na Educação é simples e tem associado um potencial
transformativo muito elevado: o aproveitamento destes
dados permite um processo de tomada de decisão mais
informada, abrindo as portas a novos modelos na gestão das
IES nos campos da eficiência organizacional e pedagógico.
O uso do Analytics – Tomada de decisão baseada em
dados, em que a informação é usada para suportar e
fundamentar as decisões em todos os níveis da empresa [2,
3] – na Educação pode ocorrer em dois planos (Tabela 1):
1) O Learning Analytics (LA) mais direcionado para
o processo de ensino e aprendizagem a uma escala
institucional ou infrainstitucional (e.g. aluno, unidade
curricular, curso, faculdade). A Society for Learning
Analytics Research (SoLAR), define LA como a
medição, recolha, análise e elaboração de relatórios de
dados sobre os alunos e seus contextos, com a
finalidade de compreender e otimizar a aprendizagem e
os ambientes em que esta ocorre [4];
2) O Academic Analytics tem o foco na escala
institucional ou suprainstitucional e, no plano dos
objetivos a que se propõe, é um conceito paralelo ao
Business Analytics. A este nível, o Analytics permite
aos gestores/ executivos terem acesso a indicadores —
históricos ou em tempo real— sobre o negócio
(instituição de ensino superior) e suas unidades
(faculdades, escolas ou departamentos) [2].
Na Gestão, no Marketing e em áreas afins, o Analytics já
está numa fase de maturidade, porém, o seu uso na
Educação ainda está na infância. Dois fatores importantes
concorrem para este estádio embrionário: i) a manifestação
mais tardia do interesse pelo potencial do Analytics por parte
dos atores do setor da Educação; ii) a exigência da
TABELA I
LEARNING E ACADEMIC ANALYTICS [5]
Tipo de
Analytics
Learning
Analytics
Academic
Analytics
Nível ou objeto de análise
Quem beneficia?
Curso: redes sociais,
desenvolvimento concetual,
análise do discurso, ―currículo
inteligente‖
Estudantes, faculdade
Departamento: predição,
padrões de sucesso/ insucesso
Institucional: perfis dos
estudantes, desempenho
escolar, fluxo de conhecimento
Estudantes, faculdade
Regional (estado/região):
comparação entre sistemas
National e international
Financiadores,
administradores
Governos nacionais,
Autoridades em
Educação
Administradores,
financiadores,
marketing
168
conjunção de requisitos de ordem tecnológica, educacional e
organizacional exponencia a complexidade – e dificuldade –
no desenvolvimento de sistemas de Analytics [6].
Analytics na Educação é uma temática claramente
emergente, prenunciando-se a sua adoção pelas IES num
futuro próximo – segundo o Horizon Reports, num período
de dois ou três anos [7]. O interesse manifestado por
organizações nacionais e internacionais, a organização de
congressos para discussão específica deste assunto (e,g. três
edições da Conferência Learning Analytics and Knowledge,
em 2011, 2012 e 2013 [8]) e o aumento do número de
publicações científicas provam a relevância da fonte.
Apesar deste impulso, a aplicação prática dos Analytics
ainda está muito focalizada nos LMS. Vários investigadores
acreditam que esta abordagem é parte necessária de uma
solução abrangente, porém, insuficiente, argumentando que
sistemas de LA eficientes devem incluir mais do que dados
do LMS [9].
Embora a funcionalidade de monitorização da atividade
do aluno seja normalmente incluída como recurso de
software genérico, os sistemas Analytics com a valência de
extração e agregação de dados em alto grau e que ofereçam
ferramentas versáteis ao nível da elaboração de relatórios e
visualização desses dados é ainda básica ou inexistente [6].
O trabalho insere-se neste contexto. Partindo de uma IES
concreta, a Universidade Católica Portuguesa - Centro
Regional do Porto (Católica - Porto), são objetivos deste
trabalho:
1) Apresentar o trabalho desenvolvido no plano da
construção de um sistema de LA, alimentado por dados do
LCMS em uso na instituição – a Blackboard – e da opinião
dos alunos sobre o uso e integração dessa plataforma no
processo de ensino e aprendizagem.
2) Propor uma arquitetura de um sistema de Academic
Analytics agregador de diversas fontes de dados
provenientes dos sistemas informáticos em uso na
instituição, que permita apresentar de forma rápida
indicadores sobre a atividade pedagógica nos diversos níveis
da organização (aluno, professor, UC, curso, faculdade,
Católica - Porto), tendo como dimensão associada o uso e a
integração do LCMS no processo de ensino aprendizagem
(LA desenvolvido no ponto anterior)
3) Equacionar um cenário futuro de um Academic
Analytics que agregue todas as fontes de dados de interesse
para a gestão da IES, nomeadamente fontes de ensino,
investigação, empregabilidade, financeiras e outras.
A pertinência teórica deste trabalho é justificada pela
problematização de algumas das principais questões
discutidas nos campos do LA e do Academic Analytis. O
contributo prático cumpre-se pela concretização de um
sistema de LA, baseado no uso e integração do LCMS no
processo formativo, e no abrir de caminhos para a
operacionalização futura de sistemas de LA e Academic
Analytics nas IES.
O artigo está organizado em mais cinco secções, para
além desta introdução: na secção II é demonstrada a
complementaridade do LA e do Academic Analytic; nas
secções III a V são apresentados de forma sequencial três
casos concretos de aplicação de Analytics na Católica Porto, com objetivos distintos, escalas de aplicação
diferentes, mas complementares entre si; na última secção
são sintetizadas as principais conclusões e perspetivados os
trabalhos futuros.
II. A COMPLEMENTARIDADE DO LEANING ANALYTICS E
ACADEMIC ANALYTICS NAS IES
As IES estão organizadas segundo uma estrutura
hierarquizada, uma organização tipo poderá ser:
Universidade> Faculdade> Departamento> Curso> UC.
Estas estruturas e os vários atores da IES têm necessidade de
sistemas de Analytics de escalas e granularidades diferentes.
A Fig. 1, adaptada do trabalho de George Siemens [10],
sintetiza o uso do Analytics às escalas macro e micro,
evidenciando a relação de complementaridade entre elas.
A parte superior da Fig. 1 reflete o papel do Analytics a
uma escala macro – a IES como um todo – e relaciona
algumas ideias importantes. Os sistemas de Analytics têm na
sua base os Big Data, termo que retrata este contexto de
abundância de dados [5], que são a matéria-prima do
Academic Analytis. A esta escala, o Analytics reflete uma
visão tipo top-down, no sentido que a análise é feita a um
nível global através da integração de fontes de dados dos
vários subsistemas tecnológicos da IES numa ferramenta de
análise, que deve permitir o acesso a indicadores, históricos
ou em tempo real, sobre as várias dimensões da IES e suas
unidades (eg. faculdades, departamentos, cursos, UC…).
As fontes de dados utilizadas para alimentar o Academic
Analytics podem limitar-se a aspetos mais relacionados com
Fig. 1. Escalas de uso do Analytics nas IES
FERREIRA E ANDRADE: ACADEMIC ANALYTICS: MAPEANDO O GENOMA DA UNIVERSIDADE
a vertente pedagógica, estando, neste caso, mais próximo
do conceito de Learning Analytics. Contudo, à escala do
Academic Analytics, a análise de dados é realizada mais no
plano institucional e menos ao nível do estudante individual
(como no LA), sendo considerados dados de todos os
subsistemas tecnológicos sobre o processo de aprendizagem
(o que inclui a analisar a relação entre aluno, conteúdo,
instituição e professor) [5]; ou integrar dados de diversos
tipos de fontes (e.g. dados da atividade pedagógica, mas
também fontes administrativas, financeiras entre outras,
permitindo à IES gerir as várias dimensões subjacentes ao
seu funcionamento), assumindo-se como um conceito
paralelo ao Business Analytics. Neste cenário, os dados são a
fundação de toda a análise. O Academic Analytics pode ser
baseado em fontes de dados de natureza diversa – como
serviços administrativos, LCMS ou sistemas financeiros – e
em vários formatos – como folhas de cálculo ou relatórios
de sistema [11].
A nível institucional, estes sistemas são utilizados por
administradores, serviços de controlo da qualidade,
marketing e financiadores da IES para suporte à tomada de
decisão ou guia para ação [5, 11, 12], sendo possível
identificar cinco etapas no seu uso: captura de dados>
produção de relatórios com base nos dados recolhidos>
identificação de informação relevante/ padrões/ previsões>
intervenção> redefinição de ações [11].
Na parte inferior da Fig. 1, centra-se numa escala de nível
micro e a abordagem é do tipo bottom up, em que os
elementos mais pequenos do sistema são especificados com
grande detalhe. Os dados (small data) são utilizados por um
utilizador ou pequeno grupo de utilizadores (e.g
coordenador de curso, professores que lecionam
determinada UC), que procuram informação muito filtrada
ao nível de um curso, UC ou aluno.
O LA pode ter um nível micro que permita o professor
definir regras para monitorizar a atividade de uma UC em
concreto ou de um aluno específico. Os LCMS oferecem
uma série de valências a esse nível, as Fig. 2-4 mostram
alguns exemplos práticos da operacionalização do LA a esse
nível.
Na Fig. 2, apresenta-se a rede de interações de um fórum
através de um sistema de grafos, permitindo avaliar a
dinâmica do fórum, identificar os estudantes mais centrais
na discussão, os mais ausentes e o número de interações
entre estudantes individuais.
Fig. 2. Rede de interações de fórum
169
Fig. 3. Personalização de alertas para estudantes em risco
Estudante X
Fig. 4. Sistema de alertas para estudantes em risco
A Fig. 3 mostra o modo de operacionalização num LCMS
de um sistema de deteção de estudantes em risco, onde é
possível personalizar o valor de cada item a partir do qual o
sistema envia o alerta. Na Fig. 4 pode ver-se o relatório do
sistema, quando é detetado um estudante em risco (no caso,
por registar baixa atividade no LCMS e um fraco acesso). A
interpretação deste tipo de dados permite ao professor aferir
e prever o progresso académico dos estudantes e intervir no
sentido de proporcionar aos estudantes mais oportunidades
de sucesso.
III. ANALYTICS EM PRÁTICA: USO E INTEGRAÇÃO DO
LCMS NO PROCESSO DE ENSINO E APRENDIZAGEM
A. Objetivos
Três fatores principais contribuíram para a ideia de
desenhar e implementar um sistema de LA na Católica Porto:
1) O LCMS Blackboard é uma plataforma tecnológica
de suporte à atividade de ensino e aprendizagem de uso
generalizado na Católica - Porto [13], importando
perceber qual a integração efetiva nas várias dimensões
do processo de ensino e aprendizagem. O objetivo
passa não só por gerir melhor, mas também pela
utilização da informação para favorecer uma adaptação
rápida a novas situações.
2) A Católica - Porto tem em funcionamento um
Sistema de Garantia e Avaliação da Qualidade Interna
(SIGIQ), contudo, a sua ação não contempla uma
avaliação específica de aspetos relacionados com a
utilização da tecnologia no processo de ensino e
aprendizagem, em particular do LCMS, que se assume
uma peça central na instituição [13]. A literatura
recomenda que as IES definam critérios para avaliação
da qualidade de ambientes de aprendizagem ricos em
tecnologia, que possam servir de suporte a uma gestão
170
proativa, que potencie as vantagens e evite situações de
caos que muitas vezes estão associadas à introdução
destes ambientes [14]. Este projeto insere-se neste
contexto, estando prevista a articulação do LA com o
trabalho do SIGIQ, dando-se passos na construção de
um Academic Analytics.
3) O LA é referido na literatura como uma tendência
emergente e com grande potencial na transformação do
ensino superior. De facto, basear decisões em dados e
evidências melhora a qualidade das decisões, a
produtividade e os resultados das organizações [5]. A
aposta e o comprometimento da Católica - Porto na
utilização da tecnologia para potenciar as práticas
pedagógicas, demonstrado ao longo do seu historial, é
um incentivo e justifica que se trilhe este caminho [13].
B. Notas Metodológicas
Estes fatores encerram questões de ordem
organizacional, educacional e tecnológica. O genoma do
sucesso do LA passa pela resposta às dimensões deste
triângulo:
1) Dimensão organizacional - Espera-se que o LA dê
resposta aos requisitos de informação da instituição,
fornecendo informação útil sobre a integração do LCMS
no processo de ensino e aprendizagem, que possa ser
agregada por múltiplos níveis de análise que traduzam a
organização da instituição: universidade, faculdade/
escola e UC. A organização da informação, por níveis de
detalhe, possibilita o acesso condicionado à informação,
se esse for o objetivo da instituição. Nesse caso, cada
professor só terá acesso à informação sobre as UC que
leciona, o diretor de faculdade/escola a todas a UC da
instituição que dirige, o SIGIQ e a direção da Católica Porto a toda a informação.
2) Dimensão educacional - Na literatura são múltiplos
os modelos que caraterizam a evolução da integração da
tecnologia na atividade formativa online, apresentando
descritores para fazer este posicionamento (e.g.
Technology Florida Center for Instructional [15]). Com
base na revisão da literatura e nas funcionalidades
oferecidas pelo LCMS, foram definidas as dimensões do
modelo de análise (Fig. 6).
3) Dimensão tecnológica - O desenho de todo o
backoffice do sistema de extração e análise de dados foi
realizado para dar resposta aos requisitos das dimensões
organizacional e educacional, mas exigindo uma
conciliação constante com a exequibilidade tecnológica.
Num processo dialético foram feitas progressivas
aproximações de modo a garantir-se que o LA reflita
uma gestão equilibrada das três dimensões do triângulo.
Fig. 5. Níveis de integração do LCMS no processo de ensino aprendizagem
Introdução - É possível ter sucesso à UC sem aceder ao LCMS.
Adoção - O LCMS tem um impacto limitado, mas visível, no processo de
ensino e aprendizagem. O estudante sente dificuldades em ter sucesso à UC
sem aceder ao LCMS.
Adaptação - É extremamente difícil ao estudante ter sucesso na UC sem
aceder ao LCMS.
Imersão - O LCMS tem um grande impacto no processo de ensino e
aprendizagem. O estudante não consegue ter sucesso na UC sem aceder ao
LCMS.
Transformação - O LCMS é vital e tem um poder transformador no
processo de ensino e aprendizagem O estudante não consegue ter sucesso
na UC sem aceder ao LCMS.
Na Fig. 6 estão representadas as dimensões consideradas
no modelo, que
percorrem as principais valências
oferecidas pelo LCMS e, cumulativamente, consideram
dimensões identificadas na literatura como fundamentais
para o desenvolvimento das atividades letivas no ambiente
online, a saber: Acesso, colaboração, conteúdos, conteúdos
multimédia, entrega de trabalhos e avaliação. Estas
dimensões têm diferentes pesos no cálculo do
posicionamento global da UC, consoante a preponderância
que assumem no processo de ensino e aprendizagem [16].
Para além dos dados dos relatórios do Blackboard,
pretende-se aferir a perceção dos alunos sobre o grau de
integração do LCMS no seu processo de aprendizagem,
nesse sentido foi desenvolvida uma escala [17] com as
mesmas seis dimensões presentes nos relatórios do LCMS, à
Com base na Technology Integration Matrix, do Florida
Center for Instructional [15], desenvolveu-se um
instrumento de posicionamento das UC e das
Escolas/Faculdades em cinco níveis: introdução, adoção,
adaptação, imersão e transformação. Na Fig. 5 apresenta-se
as descrições genéricas dos cinco estádios [16].
Fig. 6. Dimensões para avaliação da integração do LCMS na prática letiva
171
qual foi adicionada a dimensão comunicação, que não
consta dos relatórios da Blackboard, devido a questões de
exequibilidade tecnológica, pois o sistema não permite a
contagem dos itens desta dimensão. Desta forma, não foi
possível integrar esta dimensão no backoffice dos relatórios
do LCMS.
C. Resultados Alcançados
Os resultados já alcançados traduziram-se na
concretização de um sistema de análise e extração de dados
do LCMS – produto do desenho realizado em backoffice – e
no desenvolvimento e validação de uma escala sobre a
integração do campus no processo de ensino e aprendizagem
[17]. Na Fig. 7 apresenta-se o relatório da UC ―Sistemas de
Informação e Tecnológicos, da Faculdade de Economia e
Gestão‖, da Católica - Porto, em que se concretiza os
desenhos das Fig. 5 e 6. Neste seguimento, para cada
dimensão é encontrado o estádio de posicionamento,
calculado tendo em consideração os seguintes pontos de
maturação: introdução [0-20%[; adoção [20%-40%[;
adaptação
[40%-60%[;
imersão
[60%-80%[;
transformação[80%-100%[.
Do mesmo modo, a partir dos resultados dos pontos de
maturação das diferentes dimensões, é calculado o estádio
global da UC. O posicionamento da UC no estádio é
efetuado através de um algoritmo que reflete as ponderações
atribuídas a cada uma das dimensões (Fig.7):
∑=(acesso*0,1)+(colaboração*0,25)+(conteúdos*0,1)+(conteúdos
multimédia*025)+(Entrega de trabalhos*0,15%)+(avaliação*0,15).
A Fig. 8 apresenta um gráfico radar do sistema –
também produto do desenho backoffice – que permite fazer
uma leitura discriminada da integração do LCMS na UC nas
diferentes dimensões. No caso da UC em análise, pode
concluir-se que o posicionamento global no estádio imersão
resulta do alto grau de integração das dimensões
colaboração, conteúdos e avaliação (pontos de
maturação=100%) no processo de ensino e aprendizagem.
Em contrapartida, o contributo das dimensões entrega de
trabalhos e conteúdos multimédia é mais modesto, havendo
um caminho a percorrer nestes campos (ponto de
maturação=50%). Relativamente à dimensão dinâmica de
acessos está num nível baixo, revelando um número de
acessos/ alunos/ semana muito reduzido.
Fig. 7. Relatório do sistema sobre o uso e integração do LCMS no ensino e
aprendizagem (por UC e discriminado por dimensão
O momento atual ainda é de desenvolvimento e
implementação do LA, contudo, já é possível dar uma
perspetiva geral da integração do LCMS no processo de
ensino e aprendizagem da Católica - Porto (Fig. 9), onde se
pode ver que todas as faculdades têm a maioria das UC
posicionadas no estádio introdução, sendo pouco expressivo
o número de UC posicionadas em níveis superiores
(resultados dos relatórios do LCMS). Atualmente, está em
estudo uma forma de agregação dos dados do sistema com a
opinião dos estudantes (recolhida através da aplicação de
uma escala sobre a integração e a importância das diferentes
dimensões do LCMS no processo de ensino e aprendizagem
[17].
Fig. 8. Posicionamento da UC ―Sistemas de Informação e Tecnológicos‖
nas diferentes dimensões avaliadas – dados do sistema
Fig. 9. Relatório do sistema sobre o uso e integração do LCMS no ensino e aprendizagem (por faculdade)
172
IV. ANALYTICS EM PRÁTICA: ACADEMIC ANALYTICS DA
ATIVIDADE PEDAGÓGICA
A. Objetivo
O foco inicial no uso do Analytics na Educação
normalmente recai sobre o uso dos LCMS. Vários
investigadores consideram que esta abordagem é pertinente
e faz parte de uma solução, é um caminho que importa
trilhar, porém, insuficiente [9]. A penetração da tecnologia
nas várias áreas das IES dá origem a vários subsistemas
tecnológicos, cada qual com a sua célula de informação
(fonte de dados), contendo uma imensidão de genes (dados),
que podem ser organizados em cromossomas (informação
organizada) dentro da célula. Este desafio de organização
dos dados dentro de um único sistema tecnológico – no caso
o LCMS – foi o procedimento demonstrado na secção
anterior.
O passo seguinte passa por integrar estas fontes de dados
num sistema tecnológico – o Academic Analytics – de modo
a obter-se uma única grande base de dados – Big data base –
para o processamento integrado de dados provenientes das
diversas fontes. Recuperando a metáfora: importa que as
várias células não se reduzam a seres unicelulares, cada qual
com a sua ilha de informação, mas que se avance para a
construção de organismos pluricelulares de informação mais
complexos e coerentes.
O objetivo desta secção é explicitar a metodologia
seguida e descrever o desenho da arquitetura do Academic
Analytis da Católica - Porto, que se pretende que seja
agregador de diversas fontes de dados dos subsistemas
informáticos em uso na instituição, que permita apresentar
de forma rápida indicadores sobre a atividade pedagógica
nos diversos níveis da organização, tendo como dimensão
associada o uso e a integração do LCMS no processo de
ensino aprendizagem.
B. Notas Metodológicas e Desenho da Arquitetura
A Fig. 10 apresenta a arquitetura geral do que poderá ser
o Academic Analytics da atividade pedagógica da Católica Porto. Este sistema tem como input todas as fontes de dados
com informação sobre a atividade pedagógica aos vários
níveis da organização (Católica - Porto> Faculdade>
Departamento> Curso> UC) e sobre os atores mais
diretamente envolvidos no processo de ensino e
aprendizagem (professores e alunos).
Depois de definido o objetivo geral do Academic
Analytics, realizou-se o levantamento dos subsistemas
tecnológicos da instituição que contêm dados relacionados
com a atividade pedagógica. O procedimento passou por
utilizar os dados já existentes e conferir o tipo de
informação que deles se pode obter, para a partir daí
concretizar os objetivos mais específicos [18], ou seja, a
informação que se pretende retirar do Academic Analytics.
Assim, foram identificadas as seguintes fontes de dados:
- Blackboard que contém dados provenientes dos
relatórios sobre o acesso e a utilização da plataforma que
vêm incorporados na plataforma e dados do LA
apresentado na secção III (matriz de integração do
LCMS no processo de ensino e aprendizagem)
- Google Analytics com dados sobre o acesso e
atividade no LCMS;
- O Mobile Analytics que fornece dados sobre o
acesso móvel à plataforma;
- O SIGIQ tem dados com a apreciação das UC e dos
professores realizados por questionário aos estudantes;
- Sistema de Gestão Administrativa Escolas
(SOPHIA), com dados demográficos, atividade
académica e resultados escolares.
Todos estes dados são cruzados no Academic Analytics –
aqui importa escolher uma plataforma tecnológica robusta,
fiável, que garanta a integridade dos dados e a
interoperabilidade das fontes –, existindo um importante
desafio que se coloca: integrar múltiplas bases de dados com
formatos e organizações diferentes. Este desafio implica um
trabalho a dois níveis:
- Nível tecnológico - garantir a interoperabilidade de
fontes de dados autónomas e heterogéneas, localizadas
em variados ambientes de hardware e software;
- Nível organizacional - estabelecer correspondências
entre códigos e nomenclaturas dos elementos das várias
fontes de dados, de modo a que o sistema perceba que
códigos diferentes podem referir-se ao mesmo elemento.
Um exemplo: as UC têm diferentes códigos na
Blackboard, SOPHIA e SIGIQ importa garantir que o
sistema os trate como sendo o mesmo.
No canto direito da Fig. 10 está sintetizado o output do
sistema e o seu papel no suporte à tomada de decisão que se
pode traduzir em relatórios com tabelas e gráficos, que
podem ser usados no planeamento, no controle de processos
e na definição de ações de intervenção nas várias escalas da
IES.
V. ANALYTICS EM PRÁTICA: ACADEMIC ANALYTICS, UM
CONCEITO PARALELO AO BUSINESS ANALYTICS
A. O Cenário Futuro
Depois de se ultrapassar os desafios tecnológicos e
organizacionais, associados ao Academic Analytics descritos
na secção IV, o passo seguinte será integração de todas as
fontes de dados com interesse para a gestão da IES num
único sistema – estamos no campo do Academic Analytics
enquanto instrumento de gestão/ negócio (Business).
Basicamente, todos os tipos de organizações, desde
empresas a IES, têm as mesmas razões para adotarem
sistemas de Analytics: aumentar a eficácia operacional e os
dividendos financeiros; expandir a sua estratégia; e
estabelecer mais rapidamente novos modelos durante
períodos que exijam mudanças‖[2].
Este paralelismo entre mundo empresarial e o mundo das
IES, entre o Business Analytics e o Academic Analytics, é
concretizado na afirmação: ―Luan [19] ilustrou como muitas
das questões críticas da área do negócio estão presentes, de
forma paralela, no ensino superior. Por exemplo, enquanto o
negócio pode questionar-se sobre ´Quais são os meus mais
leais consumidores?´ ou ´Quem é capaz de aumentar o seu
volume de compras?´; a academia pode questionar-se ´Quais
são os estudantes mais persistentes na instituição ao longo
da sua formação?´ ou ´Quais são os alumni que
potencialmente podem fazer maiores doações?’‖(tradução
livre dos autores) [2].
Na Fig.11 estão representadas as fontes de dados que
podem ser agregadas no Academic Analytics, estabelecendo
o paralelismo com o Business Analytics.
173
Fig. 10. Arquitetura do Academic Analytics das fontes de dados da Atividade Pedagógico
Fig. 11. Fontes de dados a integrar o Academic Analytics enquanto conceito
paralelo ao Business Analytics
Alguns exemplos possíveis de operacionalização do
Academic Analytics numa IES semelhante à Católica Porto:
Cruzamento das fontes de investigação – que
fornecem informações sobre a produção científica
relativas aos diversos centros de investigação da
IES – com as fontes financeiras pode permitir
extrair indicadores como: n.º de candidaturas a
projetos/ montantes financiados; montantes
financeiros disponibilizados pela instituição aos
centros de investigação/ indicadores de produção
científica
Cruzamento de dados das fontes administrativas
com fontes financeiras pode permitir fazer o rácio
despesas de determinado curso e a receita das
propinas.
A informação extraída das fontes alumni (antigos
alunos) e empregabilidade pode ser utilizada na
divulgação de ações de marketing da instituição.
VI. CONCLUSÕES
O uso do Analytics na Educação é um tema emergente e
com grande potencial para a gestão das IES a várias escalas
e numa multiplicidade de dimensões. Neste trabalho
utilizou-se a metáfora do genoma para colocar em equação a
importância e as implicações do Analytics: genoma,
vocábulo com origem no grego (geo = que forma e ma =
ação), é a sequência de milhares de genes (DNA), que
contêm a informação necessária para a expressão e
adaptação do organismo ao ambiente. Por analogia, os dados
(Big Data = genes da organização), existentes cada vez num
volume maior nos vários subsistemas tecnológicos das IES,
se devidamente mapeados podem ajudar a compreender a
atividade dentro da organização (geo = que forma),
potenciando uma tomada de decisão mais informada na
definição de políticas e ações (ma = ação).
Neste trabalho, perspetivou-se a aplicação do Analytics
nas IES desde o nível micro (aluno/UC) até à escala de
gestão global do negócio (escala macro). Partindo da
realidade da Católica - Porto foi evidenciado o uso do
Analytics com níveis de integração e abrangência crescentes:
i) o LA centrado no uso e integração do LMCS no processo
de ensino e aprendizagem. Este projeto de LA está listado
nos Horizons Projects – The New Media Consortium [20] ;
ii) a apresentação de uma arquitetura com foco nos aspetos
de ensino e aprendizagem, que prevê a integração de
diferentes fontes com informações sobre esta atividade; iii)
perspetiva do Academic Analytics do futuro com toda a
informação com interesse para a gestão da IES (integração
de fontes de ensino, mas também de investigação,
administrativas, financeiras, isto é, todas as fontes com
interesse para a gestão da organização).
A concretização de um sistema de Analytics efetivo que
permita mapear o genoma da Católica - Porto, dando
resposta às reais necessidades de informação da instituição,
pressupõe: i) a definição – pelos decisores e demais partes
interessadas da IES – das dimensões e dos dados que devem
integrar o modelo de Academic Analytics; ii)
desenvolvimento do sistema numa base tecnológica, que
permita agregar as várias fontes.
174
AGRADECIMENTOS
Fundação para a Ciência e Tecnologia (Bolsa de
Doutoramento SFRH/BD/75815/2011). Secretaria Regional
da Educação e Formação dos Açores.
REFERENCES
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http://navigator.nmc.org/node/15533
Sérgio André Ferreira MSc em Ciências da
Educação, Especialização em Informática
Educacional. Estudante PhD na mesma área. Os
seus interesses de investigação centram-se nos
Ambientes
Ricos
de
Aprendizagem
(Technology
Enhanced
Learning
Environments), com foco na temática do
Learning Analytics e Academic Analytics.
Webpage: http://www.sergioandreferreira.com/
António Andrade Professor da Faculdade de
Economia e Gestão da Universidade Católica
Portuguesa - Porto. PhD em Tecnologias e
Sistemas de Informação, MSC em Informática
de Gestão. Diretor do mestrado em Informação
e Documentação. Os seus interesses de
investigação centram-se nos Ambientes Ricos
de Aprendizagem (Technology Enhanced
Learning
Environments).
Webpage:
http://www.porto.ucp.pt/feg/docentes/aandrade/
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,
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Luis Fernando Mantilla Peñalba,
Luis Gomes,
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Luis Gómez Déniz,
Universidad de Las Palmas de Gran Canaria,
España
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Luisa Aleyda Garcia González,
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Manuel Benito Gómez,
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