Versión Abierta Español...

Una publicación de la Sociedad de Educación del IEEE (Capítulo Español)

Uma publicação da Sociedade de Educação do IEEE (Capítulo Espanhol)

MAR. 2015 VOL. 3 NÚMERO/NUMERO 1 (ISSN 2255-5706)

Versión Abierta Español – Portugués de la

Revista Iberoamericana de

Tecnologías del/da

Aprendizaje/Aprendizagem

Localização e Navegação de um Robô Móvel Omnidirecional: Caso de Estudo da Competição

Robot@Factory ......................................................................................................................................

.......................................................................................................... Paulo José Costa, Nuno Moreira,

Daniel Campos, José Gonçalves, José Lima y Pedro Luís Costa

EDICIÓN ESPECIAL: INTERACCIÓN 2014

Editores Invitados: Carina Soledad González González y César Collazos Ordóñez

Editorial Especial: Sección especial en Interacción Persona Ordenador y Educación………………...

………………………………………..…. Carina Soledad González González y César Collazos Ordóñez

Una Propuesta de Visualización e Interacción Humano Computador en el Contexto de Información

de la Pronunciación ....................................................................………………………………………

…….................................................… Sandra Cano, Gloria Álvarez, César Collazos y Jaime Muñoz

Sistema recomendador de usuarios en base al conocimiento, disponibilidad y reputación obtenida de

interacciones en foros .............................................……………………………………………………

...................................................... Silvana Aciar, Gabriela Aciar, César Collazos y Carina González

Modelo Productor-Consumidor de un Libro de Texto para la Comunidad de Interacción Humano-

Computadora en Latinoamérica ...............................................................................………………..…

………………………………..…………................... Jaime Muñoz Arteaga, Héctor Cardona Reyes,

Viviana Bustos Amador, César Collazos y Juan Manuel González Calleros

EDICIÓN ESPECIAL: TEEM 2014

Editores Invitados: Francisco J. García-Peñalvo

Editorial Especial: Ecosistemas Tecnológicos ............................................…………………………...

................................................................................................................. Francisco J. García-Peñalvo

1

12

14

21

27

36

(Continúa en la Contraportada)

VAEP-RITA (http://webs.uvigo.es/cesei/VAEP-RITA)

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Localizacao e Navegacao de um Robo MovelOmnidirecional: Caso de Estudo da Competicao

Robot@FactoryPaulo Jose Costa, Nuno Moreira, Daniel Campos, Jose Goncalves, Jose Lima, e Pedro Luıs Costa

Title - Localization and Navigation of an OmnidirectionalMobile Robot: The Robot@Factory Case Study.

Abstract—The Robot@Factory competition, was recently in-cluded in Robotica, the main Robotics Portuguese Competition.This robot competition takes place in an emulated factoryplant, where Automatic Guided Vehicles (AGVs) must cooperateto perform tasks. To accomplish their goals the AGVs mustdeal with localization, navigation, scheduling and cooperationproblems, that must be solved autonomously. The presentedrobot competition can play an important role in education dueto the inherent multi-disciplinary concepts that are involved,motivating students to technological areas. It also plays animportant role in research and development, because it isexpected that the outcomes that will emerge here, will laterbe transfered to other application areas, such as service robotsand manufacturing.

By presenting a scaled down factory shop floor, this com-petition creates a benchmark that can be used to comparedifferent approaches to the problems that arise on this kindof environments. Also, the ability, in some restricted areas, toalter the environment, can promote the test and evaluation ofdifferent localization mechanisms, something that is usually,more restricted in other competitions, opening this area to beexplored and benchmarked. In this paper it is discussed oneof the possible approaches, that can be applied to the robotcompetition, serving as reference to the actual and new potentialparticipating teams.

Index Terms—Robotics, Education, Localization, Navigation,Prototyping

I. INTRODUCAO

HOJE em dia a industria procura criar fabricas cada vezmais flexıveis, por exemplo no transporte de materia

prima entre postos de trabalho, usando AGVs, por forma aotimizar os tempos e permitir a rapida reconfigurabilidadede layouts. Estes transportadores atuam num ambiente detrabalho dinamico em que podem surgir obstaculos, tal comoos trabalhadores a cruzar com o robo, material caıdo ouarmazenado no percurso e mesmo outros robos a circularemem trabalho [1]-[6].

A procura pelo aumento de eficiencia num ambientefabril e uma problematica cada vez mais recorrente nosdias de hoje, tornando a tematica de robos moveis um

P. J. Costa pertence ao Departamento de Engenharia Eletrotecnica e deComputadores, Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, Porto,Portugal e-mail: [email protected].

N. Moreira e D. Campos pertencem ao Departamento de EngenhariaEletrotecnica e de Computadores, Faculdade de Engenharia da Universidadedo Porto, Porto, Portugal.

J. Goncalves e J. Lima pertencem ao Departamento de Eletrotecnia,Instituto Politecnico de Braganca, Braganca, Portugal.

P. L. Costa pertence ao Departamento de Engenharia Eletrotecnica e deComputadores, Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, Porto,Portugal.

motivo de intensa investigacao cientıfico-tecnologica. Estetema e constituıdo por tres grandes areas de estudo: controlo,localizacao e navegacao.

Tendo em conta os paradigmas referidos, usou-se acompeticao Robot@Factory como plataforma de teste com oobjetivo de que os resultados obtidos possam mais tarde serutilizados para a resolucao de problemas em fabricas reais.A competicao Robot@Factory procura recriar um problemainspirado nos desafios que um robo autonomo tera de en-frentar durante a sua utilizacao numa fabrica. Esta fabricae constituıda por um armazem de aprovisionamento, umarmazem de produto final e oito maquinas de processamento.A arena da competicao encontra-se exemplificada na Figura1.

A tarefa dos robos consiste em transportar o material entrearmazens e maquinas. Para isso, estes deverao apresentarum mınimo de capacidades que incluem recolher, transportare posicionar os materiais, localizar-se e navegar no ambi-ente fornecido, assim como evitar choques com paredes,obstaculos e outros robos. A competicao decorrera em tresmangas que apresentam desafios de dificuldade crescente.Esta pretende ser uma prova que permita a transicao gradualao nıvel de complexidade e exigencia tecnica entre as ligasjuniores e seniores.

De acordo com a regulamentacao da competicao o simu-lador SimTwo surge como referencia para teste do software.Assim, por forma a validar todos os algoritmos, para alemda prototipagem do robo, foi desenvolvido o seu modelosimulado em SimTwo, acelerando desta forma o desenvolvi-mento do software para o AGV, garantindo um ambiente deimplementacao complementar e reduzindo a fadiga causadano hardware do robo [7] [8].

Na prototipagem do robo para a competicao, a nıvel dalocomocao existem diversas topologias, nomeadamente difer-

Fig. 1. Arena da competicao Robot@Factory

VAEP-RITA Vol. 3, Núm. 1, Mar. 2015 1

ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)

encial, omnidirecional ou de Ackerman. No caso a aplicar foiescolhida a locomocao omnidirecional dado que ao contrarioda de Ackerman nao necessita de sistemas mecanicos auxil-iares, e alem disso permite efetuar movimentos de translacaoe rotacao simultaneos, o que nao se verifica nas outrastopologias, permitindo aumentar sua competitividade.

Para colmatar a problematica da localizacao, e usual orecurso a sistemas de localizacao relativa, tais como odome-tria e sensores inerciais, bem como o recurso a sistemasde localizacao absoluta, sistemas esses que, com recurso auma camara de vıdeo ou laser range finders, permitem aidentificacao de obstaculos e marcadores no meio envolvente.As solucoes mais comuns sao baseadas em sistemas defaixas, sistemas de triangulacao e trilateracao. No entanto,por forma a causar o menor impacto possıvel no meio fabrilonde o robo se encontra inserido, foi adotado um sistema delocalizacao absoluta baseado em dados de um laser rangefinder, o Perfect Match. Juntamente com a odometria ecom o recurso ao Filtro de Kalman Estendido a efetuar afusao sensorial, implementou-se um sistema de localizacaoeficaz e independente de auxiliares externos para o seufuncionamento.

Apos saber a localizacao torna-se imperativo definir ossistemas de navegacao a usar, sendo que os mais frequente-mente adotados sao os de seguimento de linhas brancas, poisapresenta uma baixa complexidade de implementacao, ouentao o seguimento de trajetorias pre-definidas com o recursoas waypoints conhecidos no mapa, podendo tambem recorrer-se a metodos mais complexos de planeamento de trajetoriasdinamicas.

Uma vez que num ambiente industrial existem diver-sos fatores que variam dinamicamente, que levam a sernecessario replanear a trajetoria em tempo real, sem restringiros movimentos possıveis, foi desenvolvido um algoritmodinamico baseado na expansao do mapa e pesquisa em grafocom a possibilidade de modificar o caminho com a presencade varios robos [9]-[14].

O artigo esta estruturado da seguinte forma: em primeirolugar e apresentado o SimTwo, sendo o simulador oficial dacompeticao, depois e apresentado o prototipo realizado, deseguida o seu sistema de localizacao e o planeamento detrajetorias. Finalmente sao apresentados os resultados e aconclusao.

II. O SIMTWO

O simulador SimTwo surge como o simulador oficial dacompeticao Robot@Factory [15], representando o campo etodos os elementos da competicao de forma fiel e numaescala muito proxima da real, sendo apenas necessario mod-elar o robo para o pretendido, existindo inclusive diversossensores, como por exemplo de linha branca, LIDAR, camarae sensores infravermelhos. Tal como se pode ver na Figura2 a representacao do campo simulado assemelha-se ao real.

O Simtwo [16] trata-se de um sistema de simulacao e testecom um ambiente 3D, que permite recriar varios ambientes,onde se podem implementar diferentes tipos de robos, comopor exemplo com configuracoes omnidirecionais ou difer-enciais. Alem disso dispoe de uma aproximacao realista,permitindo tomar consideracoes fısicas como a forma, amassa, os atritos das superfıcies, entre outros, e ainda dispoede modelos que visam aproximar e capturar os elementosnao lineares presentes nos motores que atuam nos robos.

Fig. 2. Ambiente do Robot@Factory representado em SimTtwo

O ambiente de representacao e modular, como se ve naFigura 3, tendo uma seccao para impressao de valores econtrolo usando uma folha de calculo, outra janela para acriacao do ambiente grafico utilizando XML - eXtensibleMarkup Language, ainda tem uma janela para fazer acomponente de controlo dos robos, programada em Pascal,e por fim tem uma janela de configuracao do simulador,configurando a vista a usar, as portas de comunicacao, entreoutros parametros.

Para alem disto e dada a possibilidade de comunicacaopor diversos meios, nomeadamente protocolo Modbus, UDPe porta serie virtual.

III. SISTEMA ROBOTICO PROTOTIPADO

A. Mecanica do sistema

O robo foi projetado e prototipado por forma a serpossıvel participar no Robot@Factory de forma competitiva,nao tendo restricoes ao nıvel da topologia de locomocao,sendo apenas limitado no tamanho a 45x40 cm e 35 cm dealtura [15], foi, ainda, adotada uma topologia omnidirecionalcom tres rodas, desfasadas 120o entre elas. Esta escolha deve-se ao facto de nao apresentar restricoes de movimentos, oque se torna benefico para a prova e, ao contrario do dequatro rodas, nao e necessario um sistema mecanico extrapara realizar suspensao.

Nas Figuras 4, 5 e 6 e possıvel ver o prototipo construıdopela equipa por forma a participar no Robot@Factory.

B. Cinematica do sistema

Como se pode observar pela configuracao do robo omidi-recional de 3 rodas, Figura 7, as velocidades Vx, Vy e ω

Fig. 3. Ambiente do Simtwo

2 VAEP-RITA Vol. 3, Núm. 1, Mar. 2015


Fig. 4. Vista de cima do robo prototipado

Fig. 5. Vista de baixo do robo prototipado

variam com as velocidades lineares V1, V2 e V3, segundo aequacao 1 [17].

VxVyω

=

a11 a12 a13a21 a22 a23a31 a32 a33

V1V2V3

(1)

onde

a11 =

√3 ∗ cos(θ) + sin(θ)

3

a12 = −2 ∗ sin(θ)

3

a13 = −√

3 ∗ cos(θ) + sin(θ)

3

a21 =

√3 ∗ sin(θ)− cos(θ)

3

a22 =2 ∗ cos(θ)

3

a23 = −√

3 ∗ sin(θ)− cos(θ)3

a31 = a32 = a33 = − 1

3 ∗ L

O projeto do controlador de seguimento de segmentos dereta tem como parametros de saıda os valores de velocidade

Fig. 6. Vista frontal do robo prototipado

Fig. 7. Geometria de um robo omnidirecional de tres rodas

no formato V , Vn e ω. Estas variaveis sao obtidas comrecurso a equacao 2.

VVnω

=

cos(θ) sin(θ) 0−sin(θ) cos(θ) 0

0 0 1

·VxVyω

(2)

Para atuar os motores calcula-se a velocidade a aplicara cada roda, (V1, V2, V3), atraves de (V, Vn, ω), atraves daequacao 3 [18] , em que L e distancia das rodas ao eixo derotacao.

V1V2V3

=

−sin(π/3) cos(π/3) L0 −1 L

sin(π/3) cos(π/3) L

·VVnω

(3)

A velocidade linear de cada roda, durante um perıodo deamostragem, e determinada a partir do numero de transicoesgeradas pelo correspondente encoder. Definindo o desloca-mento entre cada transicao e multiplicando-o pelo numero detransicoes contadas entre amostragens, obtem-se a velocidadeangular de cada roda (ω1, ω2 e ω3). Cada uma das veloci-dades lineares e obtida resolvendo a equacao 4.

Vi = ωi ∗ rri , i = 1, 2, 3 (4)

sendo rri o raio de cada uma das rodas.

C. Hardware do sistema

Por forma a efetuar a localizacao, foi utilizado um laserrange finder, proveniente do aspirador robotico Neato XV-11,que possui uma resolucao angular de aproximadamente 1o,frequencia de aquisicao de 5 Hz e um angulo de leitura de360o. Este possui tambem um alcance de 0.06 − 5 metros.Foi tambem utilizada, com o objetivo de identificar o estadodas pecas a transportar/maquinar, uma camara de vıdeo, aPlayStation Eye.

A nıvel de atuadores foram escolhidos para efetuar a tracaodo sistema robotico motores DC da Pololu de 12 V, comcaixa redutora de 30 : 1 e velocidade maxima de 350 RPM.Outro dos motivos para a escolha destes motores relaciona-secom o facto de serem providos de enconders em quadratura,caracterıstica importante pois permite o calculo da odometriae o controlo em malha fechada do motor. Para a carga e

COSTA et al.: LOCALIZAÇÃO E NAVEGAÇÃO DE UM ROBÔ MÓVEL OMNIDIRECIONAL: CASO DE ... 3


descarga das pecas foi desenvolvido um sistema de duasgarras controladas atraves de dois servomotores standard,Futaba S3003, para efetuar a rotacao de cada uma.

IV. SISTEMA DE LOCALIZACAO

A. Localizacao relativa

A estimacao da localizacao relativa do robo foi feitaatraves do calculo da odometria, recorrendo a integracaonumerica das equacoes apresentadas em III-B. A estima-tiva da posicao e orientacao do robo pode ser calculada,aplicando-se uma aproximacao de primeira ordem, comoexemplificado nas equacoes 5, 6 e 7 [19].

x(k) = x(k − 1) + VxT (5)

y(k) = y(k − 1) + VyT (6)

θ(k) = θ(k − 1) + ωT (7)

onde T e o perıodo de amostragem.

B. Localizacao absoluta

O algoritmo implementado por forma a efetuar o calculoda localizacao absoluta do sistema robotico foi o PerfectMatch, com recurso a dados de um laser range finder, sendoum algoritmo com uma abordagem ao problema baseadono erro associado a cada medicao, minimizando-o. E umametodologia caracterizada por ser de elevada eficiencia e derequerer baixo poder computacional [20].

1) Mapa: Para ser possıvel a localizacao utilizando oalgoritmo Perfect Match e necessario o robo conhecer o mapado local por onde se vai movimentar. O mapa do campoda competicao Robot@Factory, e conhecido, permitindo arepresentacao do mesmo.

O mapa criado para interpretacao do robo e uma matrizonde se encontram representadas as paredes e maquinas docampo, com uma resolucao de 1 cm.

2) Mapeamento das leituras: Primeiramente e necessarioenquadrar cada uma das medicoes feitas pelo range finderno mapa onde o robo se encontra. Seja s1...sn o vetorde medicoes, relativas ao robo, proveniente da interface decomunicacao com o laser range finder (Figura 8), e αo angulo dessa medicao relativa a orientacao do robo. Epossıvel entao determinar a posicao de cada ponto lido, emrelacao ao sistema robotico no mundo (ξxy) , segundo aequacao [8].

Pli = ξxy +

[cos(θ) sin(θ)−sin(θ) cos(θ)

]· si[cos(α)sin(α)

](8)

Obtem-se desta forma as coordenadas x e y, no mundo,de cada medicao feita pelo range finder.

3) Minimizacao do erro: Como ja referido, a estimacao daposicao do robo, feita segundo o Perfect Match, baseia-se naminimizacao do erro entre o mapa do campo e o mapeamentofeito. Recorrendo a um mapa de distancias, e possıvel definiro erro para cada um dos pontos lidos.

Um mapa de distancias e uma matriz que contem emcada celula um valor numerico representativo da distanciaao objeto mais proximo. Por forma a obter o maximo de

Fig. 8. Representacao de robo em referencial do mundo e de ponto lidorelativo a robo

precisao nos valores calculados, recorreu-se a uma mascara3x3, como visto na matriz a seguir representada, que faz ovarrimento por todo o mapa. No final do varrimento, todosos valores da matriz sao divididos por 2.

3 2 32 0 23 2 3

(9)

Segundo o teorema de Pitagoras, a distancia entre umponto em Pl−1,c−1 e Pl,c sera

√12 + 12 = 1.4, no entanto

aplicando a metodologia previamente referida este valor seraigual a 1.5, tendo apenas um erro de 1 mm, considerando-seser uma boa aproximacao. O resultado da aplicacao destamascara ao mapa da Figura 9 encontra-se representado naFigura 10.

Em seguida e necessario sobrepor as duas matrizes eavaliar o erro de cada leitura. Considera-se como o erro daleitura o valor presente na celula da matriz de distancias naqual o ponto Pli pousar.

A funcao do erro e determinar o quao desalinhados estaoos dois mapas. Quanto maior o erro, menos coincidentesestes sao. Segundo [20], a melhor funcao para avaliar estetipo de erros e apresentada na equacao 10.

Fig. 9. Exemplo de mapa



Fig. 10. Exemplo de mapa de distancias

erro = 1− c2

c2 + e2(10)

Esta funcao de erro tem como vantagem em relacao a doerro quadratico medio o facto de ser mais robusta aquandoda ocorrencia de medidas discrepantes. Desta forma, se umdeterminado erro de medicao for muito elevado, nao vaiafetar de forma significativa a correcao efetuada.

Por forma a minimizar o erro calculado, como sugeridopor [20], recorreu-se ao algoritmo resilient backpropagation(RPROP) [21] [22]. Este algoritmo tem em conta apenaso sinal da derivada parcial sobre todos os pontos, e atua deforma independente sobre o erro de cada ponto.

Dado que a estimacao da posicao do robo e feita tantopara x, y e θ, e necessario calcular o gradiente para cadauma destas variaveis. O sinal do gradiente calculado temcomo funcao indicar a direcao da atualizacao do erro.

Primeiramente e necessario definir um valor deatualizacao, ∆ij , que define o valor do deslocamentoque o erro vai ter, consoante o sinal do somatorio dosgradientes segundo determinada direcao, o valor da correcaosegundo essa mesma direcao vai variar segundo 11.

∆wij =

−∆ij , se somatorio de gradiente > 0

∆ij , se somatorio de gradiente < 0

0, se outros valores

(11)

Posteriormente atualiza-se ∆ij , consoante o sinal do gra-diente se mantenha constante ou mude. A mudanca do sinaldo gradiente indica que a ultima correcao foi demasiadogrande, levando o algoritmo a passar pelo objeto. Caso istose verifique, o valor de atualizacao e multiplicado por umaconstante de valor inferior a 1, η−, de forma a diminuir oavanco e se conseguir aproximar do mınimo local. Contrari-amente, se o valor do gradiente mantiver o seu sinal, ∆ij emultiplicado por uma constante superior a 1, η+, de forma aocorrer uma convergencia mais rapida. No caso de mudancade sinal do gradiente, [21] [22] sugerem que nao hajaatualizacao de ∆wij . Isto e conseguido igualando o valordo gradiente anterior a zero.

Os valores de ∆w sao somados e divididos pelo numerototal de pontos avaliados, obtendo desta forma a media dodeslocamento que o robo tera que efetuar segundo x, y eθ. Este processo e repetido ate se verificarem criterios de

paragem previamente estipulados. O numero de interacoesdo algoritmo RPROP, o erro total e a variacao do erro totalforam os criterios adotados.

Por forma a simplificar a implementacao do algoritmo,foram efetuadas umas mudancas ao mesmo. Estas alteracoesestao relacionadas com a atualizacao do peso na celula aser analisada, onde ∆wij(t) passou a ser o salto que oponto da segundo a coordenada a ser analisada. Desta forma,se o ponto analisado se encontrar a uma elevada distanciado mınimo local, este e transposto ∆wij(t) celulas na suadirecao.

V. FUSAO SENSORIAL

Para a realizacao da fusao sensorial foi utilizado o Filtrode Kalman Estendido. Este algoritmo e constituıdo por doispassos, a previsao e a correcao, sendo que a sua equacao deestado e representada por:

dX(t)

dt= f(X(t), u(t), t) (12)

onde u(t) sao os parametros de entrada que, neste casoparticular, e composto pelas velocidades lineares do pontode contacto com a superfıcie de cada roda [23].

A. Previsao

1) Estimacao de estado: A estimacao do estado no in-stante tk requer o conhecimento do estado em tk−1 e e feitapor integracao numerica, como demonstrado nas equacoes 5,6 e 7.

2) Propagacao da covariancia: Por forma a calculara propagacao da covariancia, e necessario ter definida asequacoes que definem a transicao do estado. Este sistemade equacoes, definido na equacao 1, deve ser linearizado emtorno de X(t) = X(tk), u(t) = u(tk) e t = tk, resultandoem:

A∗(tk) =

0 0 b130 0 b230 0 0

(13)

Onde:b13 =

√3∗cos(θ)+sin(θ)

3 V1 − 2∗sin(θ)3 V2 −√

3∗cos(θ)−sin(θ)3 V3

b23 =√3∗cos(θ)+sin(θ)

3 V1 + 2∗cos(θ)3 V2 −√

3∗sin(θ)+cos(θ)3 V3

A matriz transicao de estado (φ) e entao a apresentada naequacao 14:

φ∗(tk) =

1 0 b13 · T0 1 b23 · T0 0 1

(14)

A propagacao da covariancia, P (t−k ), e calculada atravesda equacao 15,

P (t−k ) = φ∗(tk)P (tk−1)φ∗(tk)T +Q(tk) (15)

onde Q(tk) define a covariancia do erro. Esta matrizestipula o rigor das medicoes feitas pela odometria.



B. Correcao

1) Ganho do Filtro de Kalman: O ganho do Filtro deKalman tem como objetivo pesar quais os valores maisconfiaveis, entre as diversas fontes de medidas. Este ecalculado pela equacao que se segue:

K(tk) = P (t−k )H(tk)T [H(tk)P (t−k )H(tk)T +R(tk)]−1

(16)

Onde R(tk) representa a covariancia do erro das medicoes.Esta matriz, a semelhanca de Q(tk), define o rigor dasmedicoes feitas, neste caso das do laser range finder.

Como as medidas efetuadas pelo laser range finder saoprocessadas fora do filtro de Kalman estendido, isto e, asmedicoes que entram nos parametros do filtro sao coinci-dentes com o referencial do mundo, outro aspeto a salientare o facto da matriz H(tk) ser a identidade. Desta forma, aequacao que define o ganho do filtro e reduzida a equacao17.

K(tk) = P (t−k )[P (t−k ) +R(tk)]−1 (17)

2) Atualizacao da estimacao de estado: A atualizacao doestado e feita recorrendo a equacao 18.

X(tk) = X(t−k ) +K(tk) ∗ [z(tk)−X(t−k )] (18)

Onde z(tk) representa o estado calculado obtido atravesdas medicoes do laser range finder.

3) Atualizacao da covariancia: O ultimo passo do calculodo Filtro de Kalman Estendido e a atualizacao da covariancia,necessario para as iteracoes seguintes do algoritmo.

P (tk) = [I −K(tk)H(tk)]P (tk−1) (19)

Como ja verificado, a matriz H(tk) e a matriz identidade,simplificando 19 a 20.

P (tk) = [I −K(tk)]P (tk−1) (20)

VI. PLANEAMENTO DE TRAJETORIAS

Apos se efetuar a localizacao podem-se planear as tra-jetorias a efetuar pelo robo para se deslocar entre dois pontos.Para o planeamento existe uma elevada panoplia de metodospassıveis de utilizacao, como seguimento de linha [24] [25] edeslocamento entre waypoints, ate metodos de complexidademais elevada que permitam o calculo de percursos que naosejam restritivos planeando trajetorias, como algoritmos bug,de roadmap e de decomposicao em celulas que se encontramexpostos em [26].

A. Expansao do mapa

Antes de expandir o mapa e necessario fazer arepresentacao do ambiente. Assim para o mapeamento doespaco recorre-se a utilizacao de ferramentas de geracaode Bitmap, atribuindo diferentes codigos de cor consoantea ocupacao das areas, verde equivale a livre, vermelho aocupado e amarelo a proximo de obstaculo.

Assim, o mapa apos construido e expandido, considerandoo robo como um cırculo de raio (R) igual a maior distancia

do centro a extremidade, e de seguida considerar todas asposicoes (X e Y) que se encontrem a uma distancia inferiora R como locais com o valor ocupado, desta forma aoefetuar a expansao garante-se que nunca havera contactoindependentemente da orientacao que o agente tome.

Este metodo consiste em tres fases, primeiro converter oBitmap em matriz, de seguida calcular a matriz de distancia,por forma a obter a distancia do robo aos obstaculos, efinalmente atribuir um estado as posicoes no mapa consoanteas distancias.

Inicialmente percorre-se o mapa construido em Bitmap ee criada uma matriz na qual os obstaculos sao representadoscomo 1 e o espaco livre como 0.

Para determinar a distancia aos obstaculos e aplicadaa transformada introduzida por Borgefors em 1984 [27],que consiste em realizar dois varrimentos, representados naFigura 11, um da esquerda para a direita e de cima parabaixo e outro da direita para a esquerda e de baixo paracima nos quais se aplica uma transformada de distancias,relativamente a pontos com o valor de obstaculo (1), sendoque no primeiro varrimento tudo o que nao for obstaculo teraum peso infinito.

Por fim apos obter a matriz de distancia, o algoritmopercorre a matriz e, consoante o valor encontrado, defineo estado nessa posicao, ou seja se a distancia for inferiorao raio do robo e tida como ocupada, caso esteja no inter-valo de ]Raio + n ∗ Tamanho celula,Raio + (n + 1) ∗Tamanho celula], com n = 0, 1, 2, insere uma camadaprotetora que provoca um custo acrescido no planeamentodo A∗, para garantir que a trajetoria e segura e que so entranessa area caso seja proveitoso. Estes valores sao alteradosna matriz que representa o mapa para depois poderem serusados como custos adicionais (Ke) para a pesquisa.

1) Alteracao para multiplos robos: As alteracoes pas-sam primeiramente por iniciar uma comunicacao onde setransmitem as posicoes dos outros robos, para saber ondeo inserir no mapa, de seguida calcula-se a distancia entreeles, caso esta seja inferior a um threshold predefinidoconsidera-se obstaculo, caso contrario nao e tido em conta,ja que se encontra demasiado afastado. O passo seguintee de inserir um cırculo com o raio do segundo robo noBitmap semelhante ao obtido apos a construcao do mapae, por fim proceder a expansao, usando o metodo descritoanteriormente.

B. Algoritmo de pesquisa A∗

O algoritmo A∗ e designado como o melhor primeiro,[28], e consiste na pesquisa num grafo do caminho maiscurto que une os nos inicial e final, obtendo o percursootimo. Uma vez que este se trata de um metodo informado

Fig. 11. Transformadas dos varrimentos



utiliza uma funcao heurıstica, f(n), para estimar o caminhocom o menor custo estimado desde o no n ate ao final e eobtido atraves da soma de duas funcoes g(n) e h(n), istoe f(n) = g(n) + h(n). A funcao g(n) representa o custodesde o no inicial ate ao no atual (n), podendo ou nao serheurıstica, e a h(n) e a estimativa, atraves de uma heurıstica,do custo do percurso desde n ate ao no final, devendo estaser subestimada, podendo-se ver a representacao na Figura12.

O algoritmo utilizado consistiu numa implementacaosemelhante a definida por Costa et al. [29], onde apos arepresentacao dos nos, sofreu modificacoes para analisar osnos vizinhos, na estrutura usada para a definicao da listaaberta e na heurıstica usada. Outra das alteracoes a realizare retirar a condicao de revisitar nos da lista fechada paraverificar se sofrem alteracoes, pois reduz o numero de visitasaos nos sem afetar a admissibilidade, pois, utilizando umaheurıstica consistente, a estimativa sera sempre menor que aestimativa do no adjacente mais o custo de se movimentarde um no para o seguinte.

1) Construcao dos nos vizinhos: Para a construcao dosnos vizinhos foi realizada uma pesquisa com conetividade 8em torno do nmelhor, no com menor f(n). Ao visitar cadano atualizam-se os valores da posicao, (X,Y ), o custo de irdo nmelhor para la, c(nmelhor, n), o apontador do no pai ese esta livre ou nao. Para os que se encontram numa posicaovertical ou horizontal o c(nmelhor, n) sera obtido atraves daequacao 21 e para os da diagonal o custo sera dado por 22,em que Sizec e o tamanho definido para as celulas e Ke eo custo extra que depende do valor que se encontra no mapapara definir as camadas de protecao ou se esta totalmentelivre, dependente do codigo de cores usado no mapa.

c(nmelhor, n) = Sizec+Ke ∗ Sizec (21)

c(nmelhor, n) = Sizec ∗√

2 +Ke ∗ Sizec ∗√

2 (22)

2) Estrutura utilizada para listas: O algoritmo durante asua execucao despende uma parte consideravel de tempo aadicionar valores por ordem crescente de f(n) e a removero melhor no das listas aberta e fechada, por isso e necessarioescolher uma estrutura de dados com uma complexidade tem-poral baixa, isto e que seja rapida de executar principalmentepara este tipo de atuacoes. Para tal recorre-se a binary heapsque sao estruturas com uma complexidade temporal paraos metodos de insercao e remocao baixa, O(log n), o quepermite trabalhar facilmente com uma quantidade elevadade nos de forma mais eficaz.

3) Heurıstica: A heurıstica escolhida para o problema foia da distancia euclidiana, uma vez que permite mover-se emqualquer sentido, ou seja permite calcular a distancia em reta

Fig. 12. Funcoes f(n),g(n) e h(n)

e em diagonal. Esta heurıstica, h(n), e calculada atraves daequacao 23, em que K e um ganho, utilizado por Costa em2011 [26] , que tem como objetivo dar maior peso aos nosque estao mais proximos da meta. D pode ser definido comoo custo mınimo de ir de um ponto ate ao adjacente, podendoser tambem definido como 1. Ja nx e ny sao, respetivamente,as coordenadas em XX e Y Y do no atual e dx e dy sao,respetivamente, as coordenadas em XX e Y Y do no final.

h(n) = K ∗D ∗√

(nx − dx)2 + (ny − dy)2 (23)

C. Sistema de Navegacao

Para efetuar as trajetorias e necessario definir um sistemade navegacao que efetue o controlo de movimentos e, deseguida, um metodo para o controlo de acoes que alterneentre modos de funcionamento normal com o planeamentocriado e com funcionamento especial.

1) Controlo de movimento: Para executar as trajetorias orobo necessita de ter um controlador que indique as veloci-dades (V, Vn, ω) que sao necessarias para o seu movimentoseguir o pedido pelo planeamento efetuado. Uma vez que osmovimentos realizados vao ser de dimensoes reduzidas, asmanobras podem ser aproximadas por linhas retas mantendona mesma uma certa suavidade nos movimentos, que seaproximam de curvas.

Para o controlador de seguimento de linhas foi imple-mentado um metodo baseado no apresentado por Conceicaoet al. em 2006 [30] . Este metodo define os vetores develocidade atraves da posicao do robo e de um segmento dereta que une o ponto inicial ao final. Efetuando uma mudancade referencial para facilitar a implementacao, passando osegmento a estar alinhado com o eixo XX e o ponto finalpassar a ser o (0,0), tal como representado na Figura 13, emque Xact e a distancia ao ponto final e Yact e a distancia dorobo ao segmento de reta.

2) Controlo de acoes: Uma vez que e utilizado ummetodo de expansao do mapa que considera todo o com-primento do robo, incluindo o sistema de empilhamento depecas, existem situacoes em que e impossıvel calcular astrajetorias recorrendo ao metodo de planeamento sugeridodevido a que a posicao do posto de trabalho se encontra numazona ocupada. Assim foi implementada uma infraestruturaconstituıda por maquinas de estado hierarquicas que per-mitem decompor os percursos para funcionar em tres modos

Fig. 13. Esquema do controlo apos mudanca de coordenadas



entrada e saıda dos postos de trabalho, planeamento comrecurso ao A∗ para os percursos interiores e carga e descargade pecas. Em que o primeiro modo realiza uma reta entredois waypoints de uma forma pre-definida, o segundo modocalcula o percurso a efetuar e realiza um seguimento dasretas que efetuam a uniao entre o nos, usando o metodode controlo de movimento, e o ultimo realiza um controlode posicao, estabilizando na posicao em que as garras seencontram dentro da maquina, capturando ou libertando apeca.

3) Controlo de acoes com multiplos robos: No casode existirem multiplos robos o primeiro passo a tomar everificar se o ponto final, que e o ponto da maquina nazona marcada como livre no mapa, esta livre ou se existe laalgum obstaculo, nomeadamente outro robo. Caso nao existanenhuma impossibilidade o ponto definido como meta seramantido, senao, se porventura houver um obstaculo nessalocalizacao, calcula-se o ponto mais proximo do fina e orobo desloca-se para la ate o destino estar disponıvel.

VII. RESULTADOS

A. Localizacao

Nesta seccao sao apresentados e debatidos os resultadosprovenientes dos testes efetuado no robo prototipado. O testede validacao sera segundo uma trajetoria que tem comoobjetivo o movimento do robo por varias partes do campo,validando a localizacao em toda a extensao do campo.

Esta trajetoria, de 3.2 metros, encontra-se representada naFigura 14, sendo uma sequencia de retas com a seguinteordem: A - B - C - D - E.

Neste teste, o robo comeca na posicao (−1.13,−0.5, 90o)(em coordenadas no formato (x, y, θ)) e dirige-se para aposicao (1.13,−0.5, 0o), definida como o ponto B. Aochegar perto de B, este comeca a dirigir-se para o pontoC, caracterizado pelas coordenadas (1.13, 0.5, 90o) e deseguida dirige-se ate (0, 0.5, 270o) (ponto D). Para terminar,segue para o ponto E, nas coordenadas (0,−0.5, 180o), ondeestabiliza.

Ao longo de varios testes, o valor para as matrizes R e Qque se verificou ser mais eficaz para a estimacao do estadofoi R11 = R22 = R33 = 100 e Q11 = Q22 = 1000 eQ33 = 100000 (teste 2C).

A notoria ondulacao ao longo do movimento do robo deve-se as pequenas correcoes da posicao do robo para a trajetoria

Fig. 14. Pontos de referencia da trajetoria para teste e validacao dealgoritmos

Fig. 15. Evolucao da coordenada x ao longo das iteracoes N

Fig. 16. Evolucao da coordenada y ao longo das iteracoes N

estipulada, induzidos pelo controlo dos motores e de errosinerentes a localizacao. Uma comparacao entre a localizacaoobtida por fusao sensorial e a calculada pelo sistema baseadono laser range finder e visıvel na Figura 18.

B. Trajetorias

Nesta seccao sao apresentados os resultados obtidos como planeamento de trajetorias desenvolvido e pelo sistema denavegacao utilizado.

Desta forma, inicialmente ao expandir-se obtem-se ummapa do campo similar ao representado na Figura 19, o qualdepende em parte do tamanho das celulas a usar, as quaisquanto maior forem menor sera a resolucao.

Ja no caso de existir outro robo no mapa, nomeadamentena posicao (X,Y)=(0,0) e adicionado mais um elemento aomapa como se pode observar na Figura 20.

Fig. 17. Evolucao da coordenada θ ao longo das iteracoes N



Fig. 18. EKF: Comparacao da trajetoria para teste de validacao dealgoritmos com localizacao baseada em laser range finder - teste 2C

Fig. 19. Representacao do mapa expandido

O variar o tamanho das celulas apresenta vantagens relati-vamente ao tempo de processamento, diminui com o aumentodas celulas, e ainda as camadas de protecao ideais variam,sendo cada vez menos necessarias. Contudo uma resolucaobaixa implica a perda do percurso otimo, a deformacao dosobjetos e, ainda, a possıvel perda de percursos viaveis.

Apos expandir o mapa aplica-se o algoritmo A∗ para gerara trajetoria. Os resultados obtidos diminuem o tempo deprocessamento quanto maior for o tamanho da celula usado,pois menos nos a ser pesquisados serao gerados. Contudoa variacao do valor de K na heurıstica faz com que seperca o resultado otimo, uma vez que se pode sobrestimar adistancia, mas apresenta a vantagem de reduzir drasticamenteos tempos de processamento, com um peso mınimo nocomprimento da trajetoria, tal como se ve na Figura 21 e

Fig. 20. Representacao do mapa expandido com dois robos

Fig. 21. Planeamento de trajetorias com dois valores de K

TABLE IEFEITOS CAUSADOS PELA VARIACAO DO VALOR K NO ALGORITMO A∗

Comprimento da Trajetoria Tempo de Processamento(cm) (ms)

K = 1 288.6 30K = 1.3 292.8 4K = 1.7 299.0 1K = 1.9 301.1 1

representados as variacoes na tabela I.Caso exista outro robo em campo, a trajetoria calculada

sera a representada na Figura 22 dependendo do ganho daheurıstica.

Apos se executar o sistema de navegacao, juntado todosos modos de funcionamento, obtem-se o caminho que uneos armazens e que permite desde o deslocamento entremaquinas ate a entrada e saıda nos postos de trabalho.

Os resultados obtidos no simulador com um e dois robospodem ser consultados nas Figuras 23 e 24, respetivamente.

VIII. CONCLUSAO

Neste artigo foram apresentados metodos de controlo,localizacao e navegacao para um robo omnidirecionalnum ambiente industrial. A abordagem adotada teve emconsideracao a minimizacao da alteracao do meio envol-vente bem como um sistema de planeamento de trajetoriasdinamico e nao restritivo que visa encontrar o caminhomais curto entre dois pontos sem comprometer a segurancado AGV. A abordagem foi implementada e testada numambiente simulado e num robo real, inserida na competicaoRobot@Factory, tendo-se comprovado a viabilidade dos al-goritmos e do prototipo desenvolvido. Pretende-se que aabordagem proposta sirva de referencia para as equipasparticipantes na competicao e para potenciais novas equipas.

As equipas participantes nas diversas edicoes destacompeticao contribuiram de uma forma positiva para estedesafio, tornando claro que a sua configuracao foi bem escol-hida, sendo possıvel a utilizacao de prototipos com aborda-gens simples (do ponto de vista tecnologico e cientıfico), sem

Fig. 22. Planeamento de trajetorias com dois robos, variando valores de K



Fig. 23. Navegacao de um armazem para o outro

Fig. 24. Navegacao de um armazem para o outro com dois robos

comprometer a utilizacao de abordagens mais complexas, asquais permitem melhores desempenhos.

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Paulo Costa , Porto, Portugal, 1968, Licenciado em Engenharia elec-trotecnica e de computadores opcao de Informatica e Sistemas pela Fac-uldade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP) em 1991, obteve oMestrado em Engenharia Electrotecnica e de Computadores pela FEUP em1995. Obteve o Doutoramento na FEUP na area de Controlo e Robotica,tendo realizado uma tese de dissertacao intitulada “Localizacao em TempoReal de Multiplos Robots num Ambiente Dinamico” em 2000. E profes-sor na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto nas areas deautomacao, robotica e sistemas digitais. E investigador senior no INESC-TEC (Portugal), na unidade de Robotica e Sistemas Inteligentes, sendo osseus principais interesses a modelacao, localizacao, navegacao, controloe projeto de robos moveis. Tendo participado e organizado, desde 1998,inumeras competicoes relacionadas com a robotica, e um dos proponentesda competicao robot@factory.

Nuno Moreira , Aveiro, Portugal, 1989. Estudante em EngenhariaEletrotecnica e de Computadores ramo de Automacao pela Faculdade deEngenharia da Universidade do Porto, a realizar uma dissertacao de mestradointitulada: “Localizacao de Robos Autonomos em Ambiente Industrial”. Emembro da equipa FeupFactory, participante no festival nacional de roboticana competicao Robot@Factory.

Daniel Campos , Porto, Portugal, 1990. Estudante em EngenhariaEletrotecnica e de Computadores ramo de Automacao pela Faculdade deEngenharia da Universidade do Porto, a realizar uma dissertacao de mestradointitulada: “Planeamento Simultaneo de Trajetorias para Multiplos RobosAutonomos num Ambiente Industrial”. E membro da equipa FeupFactory,participante no festival nacional de robotica na competicao Robot@Factory.

Jose Goncalves , Braganca, Portugal, 1976, Licenciado em Engenharia elec-trotecnica e de computadores ramo de Automacao, producao e electronicaindustrial pela Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP)em 2000, obteve o Mestrado em Engenharia electrotecnica e de com-putadores pela FEUP em 2005 no ramo de Informatica e automacao,tendo realizado uma tese de dissertacao intitulada: “Controlo de robosomnidireccionais”.

Obteve o Doutoramento na FEUP na area de Controlo e Robotica, tendorealizado uma tese de dissertacao intitulada “Modelacao e simulacao realistano domınio da robotica movel”. E professor no Instituto Politecnico deBraganca nas areas de automacao, robotica, sistemas embebidos, eletronica einstrumentacao. E investigador senior no INESC-TEC (Portugal), na unidadede Robotica e sistemas inteligentes, sendo os seus principais interesseslocalizacao, navegacao, controlo e prototipagem de robos moveis. E membroda equipa IPB@Factory, participante no festival nacional de robotica nacompeticao Robot@Factory.

Jose Lima , Porto, Portugal, 1978. Licenciado em Engenharia Eletrotecnicae de computadores ramo de Automacao, producao e Eletronica Industrialpela Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP) em 2001,obteve o grau de Mestre em Engenharia Eletrotecnica e de Computadorespela FEUP em 2004 no ramo de Informatica e Automacao, tendo realizadouma tese de dissertacao intitulada: “Sistema de Aquisicao de Imagem ViaEthernet e Processamento em Tempo Real”. Obteve o grau de Doutorna FEUP na area de Controlo e Robotica, tendo realizado uma tese dedissertacao intitulada “Construcao de um Modelo Realista e Controlo deum Robo Humanoide”. E professor no Instituto Politecnico de Braganca nasareas de automacao, robotica, sistemas embebidos e eletronica de potenciadesde 2001. E investigador senior no INESC-TEC (Portugal), na unidadede Robotica e sistemas inteligentes, sendo os seus principais interesseslocalizacao, navegacao, controlo e robotica movel. E responsavel pela equipaIPB@Factory, que participa no Festival Nacional de Robotica na competicaoRobot@Factory.

Pedro Costa , Porto, Portugal, 1973, Licenciado em Engenharia elec-trotecnica e de computadores ramo de Informatica e Sistemas pela Faculdadede Engenharia da Universidade do Porto (FEUP) em 1996, obteve oMestrado em Engenharia electrotecnica e de computadores pela FEUP em1999 no ramo Sistemas, tendo realizado uma tese de dissertacao intitulada:”Controlo de uma equipa de robots moveis”. Obteve o Doutoramentona FEUP na area de Controlo e Robotica, tendo realizado uma tese dedissertacao intitulada “Planeamento Cooperativo de tarefas e trajectoriasem Multiplos Robos”. E professor na FEUP nas areas de robotica eprogramacao. E investigador senior no INESC-TEC (Portugal), na unidadede Robotica e sistemas inteligentes, sendo os seus principais interessescontrolo, planeamento de trajetorias e manipuladores.



Title—Special Section on Human Computer Interaction and

Education

Abstract—This invited editorial introduces a special section of

the IEEE-RITA journal devoted to the INTERACCIÓN'2014 ,

the XV International Conference on Human Computer

Interaction (HCI) held in Tenerife, Spain, in September 2014.

This section includes the revised and extended version of three

papers selected in the last edition this conference. The editorial

summarizes the subjects and interest topics about the HCI and

introduces the selected works.

Index Terms—Human computer interaction, User Interfaces

I. INTRODUCCIÓN

N este número especial se incluyen tres trabajos

seleccionados del Congreso Internacional

Interacción Persona-Ordenador (INTERACCIÓN

2014), celebrado en su décimo quinta edición en el Puerto

de la Cruz, Tenerife, Islas Canarias (España) del 10 al 12 de

septiembre de 2014. Este congreso, promovido por la

Asociación Persona-Ordenador (AIPO), fue organizado por

el grupo de Interacción, Tecnologías y Educación del

Departamento de Ingeniería Informática y de Sistemas de la

Universidad de La Laguna (España), contando con el apoyo

del Departamento de Sistemas de la Universidad del Cauca

(Colombia) y la Facultad de Informática y Tecnología de la

Información de la Universidad King Abdulaziz (Arabia

Saudí).

Interacción 2014 es un congreso internacional,

principalmente ligado a la comunidad Iberoamericana, que

tiene como objetivo principal promover y difundir los

avances recientes en el área de la Interacción Persona-

Ordenador (IPO), tanto a nivel académico como

empresarial. Este congreso constituye un punto de encuentro

para diferentes grupos de investigación internacionales y

pretende crear un espacio de intercambio de ideas, técnicas,

metodologías y herramientas con un enfoque

multidisciplinar, fomentando las sinergias entre los

investigadores, profesionales y empresas relacionadas a las

temáticas de interés.

Destacar que en esta edición han participado

investigadores miembros de varias redes académicas

Carina Soledad González González. Departamento de Ingeniería

Informática y de Sistemas. Universidad de La Laguna, La Laguna,Tenerife,

CP 38204. España (+54 3782 922318284; fax: +54 3782 922318288; e-mail: [email protected]).

César A. Collazos Ordóñez. Departamento de Sistemas. Universidad del

Cauca. Popayán, Colombia. (e-mail: [email protected]).

internacionales relacionadas a las Tecnologías de la

Información y las Telecomunicaciones del Programa

Iberoamericano de Ciencia y Tecnología (CYTED), tales

como la Red iberoamericana para la usabilidad de

repositorios educativos (RIURE), la Red iberoamericana de

apoyo a los procesos de enseñanza-aprendizaje de

competencias profesionales a través de entornos ubicuos y

colaborativos (uCSCL), la Red temática en aplicaciones y

usabilidad de la televisión digital interactiva (RAUTI) y la

Red iberoamericana para el estudio y desarrollo de

aplicaciones TIC basadas en interfaces adaptadas a personas

con discapacidad (IBERADA) y el IFIP-TC-HCI13.

Además, esta edición se ha completado con algunos

eventos asociados organizados en distintos tracks especiales,

algunos de ellos relacionados con la IPO y la Educación,

tales como el de “E-learning and Educational Resources”

(EER’2014), centrado en el tema del e-learning y los

recursos educativos, organizado por la red temática del

CYTED RIURE y miembros relevantes del Capítulo

Español de Educación del IEEE.

Por ello, podemos decir que esta edición especial recoge

trabajos destacados y avances de la IPO, una disciplina que

evoluciona constantemente, tal como se puede observar en

los tres artículos seleccionados que abordan temas de la

evaluación de usabilidad y la experiencia de usuario (UX),

el diseño de la interacción (DxI), los dispositivos de

interacción y los sistemas interactivos multimodales, la

ingeniería de software y de sistemas, los sistemas

inteligentes y adaptativos, el modelado de los factores

humanos, culturales y de contexto y las aplicaciones de la

IPO, en particular a la educación.

A continuación presentaremos los artículos seleccionados

para esta edición especial de la Revista IEEE RITA.

II. EDICIÓN ESPECIAL

De los artículos seleccionados por el Comité de Programa

de INTERACCIÓN 2014 después de un riguroso proceso de

selección, y luego de pasar por la revisión doble a pares,

fueron seleccionados para formar parte de este número

especial de la Revista de IEEE RITA algunos trabajos

relacionados con el área de la IPO aplicada a la Educación.

Estos artículos son los siguientes: “Una propuesta de

Visualización e Interacción Humano Computador en el

Contexto de Información de la Pronunciación”, “Sistema

recomendador de usuarios en base al conocimiento,

disponibilidad y reputación obtenida de interacciones en

foros” y “Modelo Productor-Consumidor de un Libro de

Texto para la Comunidad de Interacción Humano-

Computadora en Latinoamérica”.

Sección Especial en Interacción Persona

Ordenador y Educación

Carina Soledad González González and César Collazos Ordóñez

IEEE Members

E



En el artículo “Una propuesta de Visualización e

Interacción Humano Computador en el Contexto de

Información de la Pronunciación”, los autores Sandra Cano,

de la Universidad del Cauca, Colombia, Gloria Álvarez, de

la Universidad Politécnica de Valencia, España, César

Collazos de la Universidad del Cauca, Colombia y Jaime

Muñoz de la Universidad de Aguascalientes, México, se

presenta un modelo de visualización que permite tanto a

investigadores como a usuarios, analizar una tarea orientada

al aprendizaje de la pronunciación. Este modelo es una

composición de etapas y mecanismos de interactividad que

se integran para representar cuatro vistas, de tal manera que

un usuario pueda captar visualmente la mayor cantidad de

aspectos de la voz y reconocer la calidad de la

pronunciación usando aspectos gráficos para representar la

información.

En el artículo “Sistema recomendador de usuarios en base

al conocimiento, disponibilidad y reputación obtenida de

interacciones en foros”, los autores Silvana Aciar y

Gabriela Aciar de la Universidad Nacional de San Juan,

Argentina, César Collazos de la Universidad del Cauca,

Colombia y Carina González, de la Universidad de La

Laguna, España, se presenta una herramienta para

plataformas virtuales de aprendizaje que permite sugerir

usuarios para realizarle una consulta sobre un tema en

particular; utilizando un nuevo criterio de recomendación

que es la reputación de los usuarios dentro de la comunidad.

En particular, se presenta un método para obtener

información de los usuarios de los fórums en base a las

intervenciones que realizan del tema, la cantidad y calidad

de las intervenciones realizadas.

Por último, en el artículo “Modelo Productor-Consumidor

de un Libro de Texto para la Comunidad de Interacción

Humano-Computadora en Latinoamérica”, los autores

Jaime Muñoz Arteaga, Héctor Cardona Reyes y Viviana

Bustos Amador de la Universidad de Aguascalientes,

,México, César Collazos de la Universidad del Cauca,

Colombia y Juan Manuel González Calleros de la

Benemerita Universidad Autónoma de Puebla, México, se

describe un modelo de producción colaborativa de libros de

texto abierto compuesto por servicios de elaboración y uso

de libros abiertos que permite establecer diversas formas de

comunicación entre los actores involucrados y las dinámicas

de colaboración para la producción de libros de texto.

Asimismo, se describe un caso de estudio sobre Interacción

Persona Computador en Latinoamérica, desarrollado en el

marco de un proyecto europeo LATIN ("Latin America

open Textbook Iniciative”).

III. AGRADECIMENTOS

Los editores quieren agradecer al Comité Editorial de la

Revista de IEEE RITA por acoger esta edición especial, a

Martín Llamas Nistal por el apoyo a que esta edición

especial se lleve adelante y al Comité de Programa de

INTERACCIÓN 2014 por su excelente trabajo en la

evaluación y selección de trabajos del evento.

Carina González es Profesora Titular del Departamento de Ingeniería

Informática y de Sistemas de Universidad de La Laguna (ULL). Realizó su doctorado en Ciencias de la Computación, especializándose en técnicas de

Inteligencia Artificial e Interacción Persona-Ordenador. Sus principales áreas de interés de investigación son las interfaces inteligentes, adaptación

y personalización, UX, accesibilidad, videojuegos educativos y e-learning.

Desarrolla su investigación en el Grupo de Interacción, Tecnologías y Educación (i-TED) (IP) de la ULL y en el Grupo de Investigación

TELSOK de la UNIR.

César A. Collazos es Profesor Titular del Departamento de Sistemas de la

Universidad del Cauca (Colombia). Realizó su doctorado en Ciencias Mención Computación en la Universidad de Chile. Ha realizado dos

estancias postdoctorales en temas relacionados con Interacción Humano Computador y Aprendizaje Colaborativo Apoyado por Computador.

Coordinador del grupo IDIS (Investigación y Desarrollo en Ingeniería del

Software) de la Universidad del Cauca.

GONZÁLEZ Y COLLAZOS: SPECIAL SECTION ON HUMAN COMPUTER INTERACTION AND EDUCATION 13

ISSN 1932-8540 © IEEE

Title—A proposal from visualization and Human-Computer

Interaction in the context of information of the Pronunciation.

Abstract— This article involves two areas: information

visualization (InfoVis) and Human Computer Interaction

(HCI). In HCI area is concerned with design, evaluation and

implementation to the use of users. By another side,

information visualization area represents multimentional data

in a context of specific information. Therefore, these two

disciplines could be complemented with the purpose to offer a

visualization model in the information context of the

pronunciation, which can serve as support to the pronunciation

learning for different user types. The proposed model

integrated graphic aspects to represent information, so that

user can visually capture greater quantity of voice aspects and

to recognize quality of pronunciation.

Index Terms— Information Visualization, Multiple Views,

Voice Visualization, Human Computer Interaction,

Biofeedback.

I. INTRODUCCIÓN

A visualización es una forma de comunicación

visual, la cual representa información relacionada

con una tarea específica, donde el usuario puede

observar e interactuar con ella [1][2][3]. El principal

objetivo de la visualización es la representación gráfica

adecuada de los datos multidimensionales, de tal manera que

la representación visual que se presente sea con el interés de

explorar y analizar diferentes relaciones entre los datos. Por

otro lado, comunicar un conocimiento no es una tarea fácil,

ya que la visualización de ese conocimiento implica el uso

de representaciones visuales para mejorar esa transferencia

de conocimiento a través de una comunicación significativa.

La visualización involucra un conjunto de acciones que

deben realizarse para transformar los datos y proveer una

retroalimentación al usuario. Por otro lado, el factor humano

de la visualización incluye la necesidad de comprender

tareas relacionadas con la visualización y el estudio del

Sandra Cano, Ingeniera Electrónica, Magister en Ciencias

Computacionales y Estudiante de doctorado de la Universidad del Cauca, Colombia, grupo de investigación DESTINO de la Universidad Javeriana

de Cali y grupo IDIS de la Universidad del Cauca (e-mail:

[email protected]). Gloria Inés Alvarez, Doctora en ingeniería de sistemas, Universidad

Politécnica de Valencia. Reconocimiento de formas e inteligencia artificial.

Docente de la Pontificia Universidad Javeriana Cali, Colombia, Grupo de investigación DESTINO (e-mail: [email protected])

César A. Collazos, Doctor en ciencias de la computación, Docente

Universidad del Cauca y director del grupo de investigación IDIS, Colombia (e-mail: [email protected]).

Jaime Muñoz Arteaga Doctor en ciencias de la computación,

Docente Universidad Autónoma Aguascalientes, México (e-mail: [email protected]).

conocimiento previo que deberían poseer los usuarios para

la comprensión de estas interfaces, con el objetivo que la

interface de visualización resulte comprensible para los

usuarios. Por lo tanto, el área de Interacción Humano

Computador (Human-Computer Interaction, HCI), podría

complementarse con la visualización de la información a

través de elementos de estudio esenciales, como: el usuario,

la interfaz y la interacción.

En la visualización de las señales acústicas de la voz, la

dimensionalidad de los datos representa un desafío, por que

es importante considerar técnicas de visualización

adecuadas que permitan representar los datos en 2

dimensiones, de un modo que agilice el razonamiento y

facilite el reconocimiento de estructuras, patrones o

correlaciones entre los datos. En este artículo se presentan

trabajos relacionados y la problemática que existe con la

visualización de la información. En la sección 3, se

describen los modelos de visualización que se analizaron

para proponer el modelo. En la sección 4, se describe el

modelo y las vistas que lo componen. Por último, se realiza

una evaluación del modelo, así como un análisis del modelo

de vistas aplicado a un contexto en la tarea del

entrenamiento de la pronunciación con las vocales del

español.

II. TRABAJOS RELACIONADOS

La visualización de la información ayuda a la

representación visual de datos, de tal manera que optimiza la

carga cognitiva y la representación visual de las estructuras,

relaciones y patrones de la información representada.

Visualizar las señales acústicas de la voz en dos

dimensiones es difícil, debido a la alta dimensionalidad de

las mismas. Investigaciones realizadas en el área de la

visualización de la voz, han propuesto modelos de

visualización para el entrenamiento de la pronunciación,

representando los datos en un plano bi-dimensional. En el

2008 Yan Dan Wang et al.[4], realizaron una aplicación de

un modelo de visualización a partir de una técnica no lineal,

llamada Gráfica de Recurrencia, la cual esta enfocada en

visualizar características de la voz y puede servir de apoyo

para personas con discapacidad auditiva. El mismo grupo de

investigadores emplearon Mapas Auto-organizados [5] para

un modelo de visualización para señales de voz, sirviendo

como apoyo visual para el aprendizaje de la pronunciación

aplicado en vocales. En el 2009 [7] para el aprendizaje del

habla implementaron una herramienta para la representación

gráfica de la pronunciación en forma de radar que se ofrece

a profesionales con el objetivo de analizar la pronunciación.

En el 2011 Dan Yang et al.[22], propuso un método de

visualización basado en características auditivas y

transformada de Fourier, donde los resultados mostraron que

podría servir como aprendizaje de la pronunciación para

L

Una Propuesta de Visualización e Interacción

Humano Computador en el Contexto de

Información de la Pronunciación Sandra Cano, Gloria Inés Alvarez, César A. Collazos y Jaime Muñoz Arteaga



personas sordas usando la visualización como

retroalimentación. Por otro lado, Yussef Hassan [6], en su

tesis doctoral de visualización de la información Persona –

Ordenador, propone una metodología para el diseño y

evaluación de interfaces gráficas de visualización de la

información involucrando tareas orientadas el usuario. En el

2012 [24], realizaron un estudio acerca de como la

visualización de la información puede ser adaptada a las

necesidades especificas, características y contexto para cada

usuario. En este estudio presentaron las características que

dan un mayor impacto en la visualización, como: tiempo de

percepción, memoria visual y experticia del usuario, donde

hacen referencia a ciertas características que pueden

ocasionar una sobrecarga en el diseño en la visualización de

la información. Estas investigaciones sirven para proponer

un modelo de visualización de la información aplicado al

aprendizaje de la pronunciación para las vocales del español,

donde se consideren aspectos visuales que permitan generar

una representación que no requiera un mayor esfuerzo, así

como analizar información con respecto a la tarea.

III. VISUALIZACIÓN EN EL APRENDIZAJE VISUAL

La visualización de la información en el contexto de la

pronunciación de las vocales del español, trata de comunicar

un conocimiento a través de una representación gráfica. El

conocimiento por su parte determina la habilidad para usar

la información y aumenta sobre la base de la experiencia y

el aprendizaje. Por otro lado, para transmitir ese

conocimiento a través de la visualización implica el uso de

representaciones visuales adecuadas para lograr que el

usuario logre procesar la información e interpretarla de una

manera fácil. Por tal razón, el modelo que se propone trata

de buscar una forma significativa para enseñar el concepto

de correcta y no correcta pronunciación de una vocal usando

aspectos gráficos en la representación. No basta representar

la información sino que se deben seleccionar elementos

gráficos que sean significativos para lograr una adquisición

de conocimiento en la pronunciación de la vocales del

español. El conocimiento es información, donde es

construido por los individuos a partir de la comunicación

[25][26], la interacción con la información y la comprensión

de ésta. Por otro lado, la visualización del conocimiento y la

visualización de la información son utilizadas para ampliar

las habilidades de percepción y cognición del usuario y

facilitar el descubrimiento de los datos o nuevos

conocimientos, de acuerdo a su utilización. Por lo tanto, este

modelo de visualización que se propone podría servir de

apoyo como herramienta de visualización para fortalecer el

conocimiento de la pronunciación de las vocales del

español.

IV. MODELOS DE VISUALIZACIÓN

Un modelo es una abstracción de la realidad, que

permite comprender y solucionar problemas con respecto a

una tarea específica [1]. A continuación se describen tres

modelos de visualización que se tomaron como análisis para

el modelo propuesto. Estos modelos incluyen la

participación del usuario, así como la forma como trabajan

los sistemas de visualización.

Modelo de Ware

El modelo propuesto por [20] en 2004, da mayor

importancia al usuario a partir de sus capacidades cognitivas

y plantea que la visualización es un proceso altamente

interactivo. Este modelo representa las transformaciones y la

exploración con mayor importancia, el análisis en función

de que el usuario no sólo visualiza, sino que además ejerce

un rol de analista de información que realiza a partir de la

manipulación de los datos, considerando su experiencia de

acuerdo al contexto en que se desarrolla y desarrollando el

procesamiento visual y cognitivo.

Modelo de Card, McKinlay y Shneiderman

El modelo propuesto por [8] en 1999, describe los

pasos básicos para visualizar la información a partir de una

transformación de los datos donde interviene la acción del

usuario. En este modelo, se puede identificar 3 etapas del

proceso de visualización, estos son: transformación de datos,

mapeo visual y transformación de vistas, donde se pueden

seleccionar diferentes formas visuales; y finalmente, alterar

las vistas resultantes se obtienen diferentes representaciones

de los datos.

En este modelo se consideran algunas tareas que

permiten la interacción del usuario con la interfaz de

visualización, estas son: apreciación global (Overview),

enfoques (Focus), navegación por estructuras (Browsing),

entre otros, con el fin de que se pueda incrementar la

cantidad de la información para ser visualizada.

Modelo de Wünsche

Es un modelo propuesto por Wünsche [10] en el 2004,

el cual se divide en dos fases. Una primera fase llamada

codificación, donde encarga de codificar los datos a partir de

la transformación hacia una proyección visual y una

segunda fase llamada decodificación, donde decodifica la

visualización resultante a través de la percepción humana y

se obtiene un conocimiento. En la fase de codificación, los

datos sufren una transformación y se convierten en

información estructurada para un mapeo visual. En la fase

de decodificación, da mayor importancia a los procesos

cognitivos que a las tareas de interacción al especificar

procesos que intervienen en la percepción y cognición. La

unión entre ambas fases se produce por medio de atributos

gráficos, como: forma, color, líneas de orientación, posición

y atributos visuales como símbolos y textos presentes en la

proyección visual. Las técnicas de visualización que se usan

en este modelo varia de acuerdo a la dimensión y

requerimientos espaciales. La interacción en este modelo no

se considera la acción del usuario, sólo se toma la

interpretación visual, con el fin de garantizar la calidad de la

percepción.

Dada una definición de cada modelo, se puede deducir

que el modelo de Ware [20], se enfoca en la exploración de

los datos, donde el usuario pueda realizar una manipulación

de los datos, mientras que el modelo de Card et al.[8], da

mayor importancia a la interacción, y el modelo de

Wunsche[10] hace referencia a la percepción del usuario.

Por tal razón, se puede indicar que la representación, la

interacción y la percepción son tareas importantes asociadas

al usuario y que deben considerarse para la propuesta del

modelo de visualización.

CANO et al.: UNA PROPUESTA DE VISUALIZACIÓN E INTERACCIÓN HUMANO COMPUTADOR EN EL ... 15

ISSN 1932-8540 © IEEE

A partir del análisis previo de los modelos propuestos por

[8][9][10], indican que para lograr una adecuada

visualización de datos multidimensionales, es necesario una

serie de transformaciones en los datos con el propósito de

establecer estructuras y relaciones, así como reducir la

dimensionalidad para lograr una representación visual,

usando un lenguaje gráfico y teniendo en cuenta la

experiencia y el dominio del contexto, donde se pueda

interactuar para obtener nuevas perspectivas y

conocimiento. Por lo tanto, se propone un modelo que

visualice aspectos de la voz para el aprendizaje de la

pronunciación considerando aspectos visuales que pueden

servir de apoyo para una comprensión para diferentes tipos

de usuario.

V. MODELO DE VISUALIZACIÓN PROPUESTO

El modelo de visualización propuesto en la Figura 1, usa

la técnica de múltiples vistas para representar visualmente la

pronunciación de un fonema, con el fin de apoyar el

aprendizaje de dicha pronunciación. El modelo de

visualización, es una combinación de los modelos

analizados previamente, los cuales se sirven de etapas que

involucran aspectos de HCI. El principal objetivo de este

modelo es representar aspectos de la voz, de tal manera que

una persona pueda captar visualmente la calidad de la

pronunciación en una tarea de entrenamiento de la

pronunciación con las vocales del español. El modelo que se

muestra en la Fig 1, representa los resultados de una

recolección de datos capturados por medio del micrófono,

con respecto a un conjunto de señales pronunciadas

correctamente.

El modelo de visualización involucra cinco etapas, las

cuales sirven para representar los datos a partir de la

pronunciación de un fonema. La primera etapa llamada

Usuario, se encarga de pronunciar un fonema por el

micrófono, donde se realiza una segunda etapa captura de

datos, la cual convierte la señal análoga a digital, llamada

señal de test. La tercera etapa llamada transformación de

datos, hace uso de técnicas de pre-procesamiento de la voz,

como: Coeficiente de Predicción Lineal (Linear Prediction

Coding, LPC) y la técnica Gráfica de Recurrencia Cruzada

(Cross Recurrence Plot, CRP) [12], con el fin de realizar una

reducción de los datos, computar parámetros y extraer

características representativas de las señales acústicas de la

voz. La cuarta etapa llamada estructura de datos, se

definen estructuras visuales apropiadas para representar los

datos, de modo que sea fácil de comprender para el usuario.

Para estructurar los datos es importante utilizar técnicas que

ayuden a representar conexiones entre los distintos

componentes visuales para establecer relaciones entre los

datos. Las técnicas de visualización que se proponen en esta

etapa, son: Mapa Auto-Organizados (Self Organizing Maps,

SOM)[13], es una técnica que reduce la dimensionalidad de

los datos proyectándolos en un plano bi-dimensional y

permite construir una representación de los datos más

compacto; y Caras de Chernoff [14], es una técnica que

transforma los datos en caras, donde los datos se representan

por los atributos de la cara, como: ojos, boca, orientación de

los ojos, inclinación de las cejas, entre otras formas de la

cara, donde permiten hacer asociaciones y detectar

diferencias en la calidad de la pronunciación.

Por último una quinta etapa llamada vistas, es el

resultado final del mapeo de la visualización, donde el

usuario ve e interpreta la representación de la señal acústica

de la voz en la tarea de la correcta o no correcta

pronunciación de un fonema del español por medio de dos o

más vistas. Esta etapa es donde se involucra el cómo

codificar la información visual de forma que de la

posibilidad al usuario de llevar a cabo tareas visuales con

rapidez y precisión, además de otros interrogantes, como

Qué atributos visuales utilizar?, Cómo ordenar

espacialmente los elementos? Cómo interpretan los usuarios

la información?, entre otros.

VI. MODELO DE VISTAS

La técnica de múltiples vistas que se ha basado el modelo

consiste en ofrecer diferentes vistas de la misma

representación visual a diferentes tipos de usuario, desde

niños hasta expertos en modelamiento de señales. Por lo

tanto, el modelo de vistas se componen de 4 vistas (Fig. 2)

que pueden servir de apoyo para representar información

relacionada a una tarea específica en el entrenamiento de la

pronunciación, el cual ofrece una visión global de la

representación para orientar al usuario, como la vista 1 (Fig.

3) y por otro una vista para su exploración visual en detalle

como las vistas 2 y 3 (Fig. 3). Para cada vista se han tenido

en cuenta atributos visuales, así como técnicas de

visualización que servirán para hacer un mapeo visual fácil

de comprender.

El modelo de vistas está asociado con la percepción

visual, donde se relaciona algunos aspectos cognitivos,

como: tiempo y esfuerzo requerido para aprender el sistema,

carga cognitiva en el usuario y esfuerzo requerido para

comparar información. Además de tomarse en cuenta estos

aspectos para el diseño de las vistas, se debe seleccionar

atributos visuales que puedan ayudar a una mejor

interpretación. El trabajo Mackinlay [21], selecciona

atributos visuales en función de la capacidad para soportar

tareas visuales, como: posición, longitud, orientación,

Fig. 1. Modelo de visualización para las señales acústicas de la voz en la

tarea de la pronunciación de fonemas del español.

Fig. 2. Modelo de vistas en la tarea de la pronunciación de fonemas del

español.


ISSN 1932-8540 © IEEE

tamaño, intensidad (color), matiz (color), textura y forma. A

partir de este análisis, se propone el uso de los atributos

visuales para representar aspectos de la voz en cada una de

las vistas, como: forma, color, tamaño, posición longitud y

orientación.

A continuación se describen cada una de las vistas

aplicadas a una tarea de entrenamiento de la pronunciación

de las vocales del español. El propósito de la tarea es

comparar y analizar visualmente cualidades de las señales

de test pronunciadas integrando las cuatro vistas que

servirán de apoyo visualmente. Por otro lado, las técnicas de

visualización que se aplican en cada una de las vistas

propuestas se interesan en tres aspectos: la estructura de los

datos, la representación y la interacción, prestando especial

atención a las metáforas visuales, los algoritmos de

clasificación y distribución de los datos y la transformación

de la información.

Vista 1

La vista 1 representa características obtenidas de la

técnica CRP, utilizando un modelo de representación visual

llamado caras de Chernoff [14]. Esta representación revela

una rápida información a través de los gestos de la cara,

donde permite representar estados de ánimo, desde una

buena pronunciación con una cara feliz (Fig. 3), y una mala

pronunciación (Fig. 4) haciendo uso de atributos, como:

boca, nariz, ojos y cejas, representando valores de las

características de la voz por el tamaño, forma, posición y

orientación. La idea de utilizar la cara es con el fin de que

una persona pueda reconocer pequeños gestos y cambios sin

dificultad. Por lo tanto, en esta vista se han considerado los

siguientes atributos visuales: color, posición, orientación y

tamaño. Se observa en la Fig. 3 que cada color esta

asociado a una característica de la técnica CRP y está

representado por un aspecto de la cara, como: ángulo de las

cejas (Tasa de Recurrencia), ángulo de los ojos (Entropía de

Shannon), longitud del ancho de la boca (Promedio de Línea

Diagonal) y dirección de las pupilas (Determinismo).

Vista 2

La vista 2 representa el entrenamiento realizado con la

vocal (a) (Fig. 3), el cual permite una inspección de los

datos más detallada que la anterior, ya que se puede realizar

una comparación entre cada aspecto de la vocal pronunciada

correctamente con respecto a cada aspecto de la vocal de la

señal de test. Cada fila esta representada por una vocal,

compuesta por 20 círculos que representan las características

del fonema. Cada círculo se encuentra en un un tono

oscuro, si el valor de la característica corresponde a la media

de los valores de las muestras de entrenamiento para ese

fonema y si está a una distancia mayor que una desviación

estándar, lo que indica la cercanía de cada valor de la

característica de la señal de test a la señal de entrenamiento.

El color en tono gris, si se tienen distancias menores a una

desviación estándar, por lo tanto es cuando hay menos

correspondencia entre la característica de la señal de test y

entrenamiento. Si algunos de los círculos están en un tono

más claro, como la Fig. 4, puede indicar que no todas las

características de la vocal (e) de entrenamiento con respecto

a la vocal (e) de test son semejantes y se interpreta como

una mala pronunciación de la vocal (e). Esta vista realiza

una comparación visual entre semejanzas de características

entre las vocales, donde utiliza el color para representar el

grado de similitud.

Vista 3

La vista 3 hace uso de la técnica de visualización llamada

SOM, donde agrupa datos con características comunes,

como muestra la Fig. 3, donde hay un grupo de fonemas que

corresponden a las vocales (a) y cada vocal está

representada por un color mientras que la señal de test es

representada por un rombo, lo que indica que si la vocal (a)

está correctamente pronunciada, ésta se ubicará en el grupo

de fonemas de entrenamiento que corresponde a la misma

vocal. También se observa un grupo de vocales (e), cerca al

grupo de vocales (u), lo que puede indicar que existen

características de ambas vocales que son semejantes entre sí.

También se ilustra en la Fig. 3 que para proyectar la señal de

test en una posición del mapa, se realiza una comparación

con todas las señales de entrenamiento y se ubica cerca al

grupo que tenga mayor semejanza.

Vista 4

La vista 4 es representada por una línea diagonal, donde

indica las correlaciones entre las cinco vocales del español

con respecto a la señal de test. En la Fig. 3, se observa que la

línea diagonal representa la similitud que hay entre las

vocales de entrenamiento con respecto a la vocal (a) de test

pronunciada correctamente, mientras que en la Fig. 4 se

observa una línea más corta y casi vertical, lo que indica la

poca similitud entre las señales de entrenamiento y la señal

de test con la vocal (e). Esta vista es apropiada para realizar

una comparación visual entre las señales de voz y establecer

similitudes por medio de la longitud de la línea diagonal.

Las cuatro vistas que se presentan en la interface pueden

activarse o desactivarse a decisión del usuario, donde el

usuario puede manipular la cantidad de vistas que quiere

Fig. 3. Modelo de vistas en la tarea de la correcta pronunciación de la vocal

(a).

Fig. 4. Modelo de vistas en la tarea de la no correcta pronunciación de la

vocal (e).


ISSN 1932-8540 © IEEE

tener en pantalla y a su vez permite guardar los resultados

obtenidos de cada vista. Las imágenes son almacenadas en

un directorio, el cual es nombrado con el nombre del

usuario, quién va a realizar la tarea, con el fin que pueda

tener un historial de las diferentes pronunciaciones con

respecto a la tarea.

VII. EVALUACIÓN Y ANÁLISIS

La evaluación fue realizada para validar el modelo, donde

se obtuvieron grabaciones de un grupo de 4 personas de

género masculino, tomando 30 repeticiones por vocal, donde

se aplicaron pruebas del prototipo implementado en

MATLAB.

En esta evaluación se analiza la usabilidad de la

representación de los datos y se identifica la calidad de la

visualización en la tarea de la pronunciación de las vocales

del español. También se consideran qué aspectos visuales

de los seleccionados podrían facilitar el procesamiento de la

información, así como la adquisición del conocimiento. Se

aplicó el método de inspección de usabilidad conocido

como recorrido cognitivo en el dominio del conocimiento de

la visualización [23], basado en un análisis de 4 expertos a

través de diferentes exploraciones que realizaron al modelo

de vistas, con el fin de identificar tareas básicas de la

visualización, como: Resumir la información, con el

objetivo de poder ofrecer vistas globales del conjunto.

Resaltar información más relevante, con el objetivo de

facilitar al usuario 'ojear', la interfaz y permitirle discernir el

interés o relevancia potencial de información. Relacionar la

información similar. Además, de conocer la facilidad de

aprendizaje en cada una de las vistas, de tal manera que

pueda reconocer la calidad de la pronunciación a partir de

las relaciones representadas por atributos visuales.

La evaluación se compone de un conjunto de preguntas

relacionadas a la representación y comprensión de cada una

de las vistas. La primera vista se encarga de representar dos

estados de ánimo, una cara triste que representa una mala

calidad de la pronunciación y una cara feliz una buena

calidad. Los resultados obtenidos indican que el 75%

identifica la expresión de la cara, el otro 25% no es muy

claro. Esto se debe a que hay características de la cara que

son difíciles de identificar como cejas o nariz, mientras que

ojos y boca permiten diferenciar una expresión. Si se eligen

adecuadamente las características de una cara se puede

representar estados de ánimo, dando mayor capacidad de

interpretar y comparar la correlación existente con respecto

a una tarea de entrenamiento de la pronunciación. También

se observó que los colores que representan características de

la técnica CRP, no es claro y no tiene mucha importancia

para una persona no experta en señales acústicas. Por lo

tanto, podría tomarse en cuenta adaptar la vista al tipo de

usuario, ya que para un niño podría ocasionar una

sobrecarga cognitiva por la variación de colores.

Por otro lado, en la vista 2 se agrupan los datos por vocal,

obteniendo por cada característica dos medidas de

dispersión: media y desviación estándar, con el fin de

mostrar cada valor como un punto en una escala entre la

media y la desviación estándar. Las medidas de dispersión

indican variaciones en la distribución de los datos y están

asociados a un color. En los resultados el 50% de los

evaluados no comprendieron la relación existente entre los

colores, lo cual indica que este tipo de vista podría reducirse

el número de características por vocal, ya que 20

característica para una persona no experta en señales

acústicas indica tener demasiada información en una solo

representación y puede afectar la interpretación de la tarea.

También podría adaptarse la forma de representar cada

característica de una vocal, ya que el 50% prefirió utilizar

una forma de cuadrado en vez de un círculo. Además se

consideró cambiar las etiquetas de las vocales por un tamaño

de letra y color que resaltará más para la comprensión del

usuario. Igualmente que para un usuario que no tenga

conocimientos acerca del significado de las medidas de

dispersión podría tomarse en cuenta cambiar por palabras

más adecuadas que expresen la correcta o no correcta

pronunciación de una vocal, es decir la palabra Media

podría tomarse como buena pronunciación y Media + ½ por

baja pronunciación.

La vista 3 permite describir en detalle el comportamiento

de las características: Tasa de Recurrencia representada por

la distancia entre cada círculo y Promedio de Longitud

Diagonal por el tamaño de los círculos. En los resultados

obtenidos de la evaluación el 75% comprendió el

significado de la representación, lo que indica que este tipo

de vista puede servir para dos tipos de usuario: sin

experiencia en modelamiento de señales y con experiencia,

si se quiere realizar un análisis a fondo en el

comportamiento de las características. También se observó

que es conveniente asociar la etiqueta al rombo, el cual

corresponde a la señal de test. Además, se debe considerar

que para un usuario no experto tantos aspectos visuales

puede ocasionar una mala interpretación. Por lo tanto, se

propone adicionar interactividad en la vista, el cual permita

variar el número de aspectos visuales a representar

dependiendo del tipo de usuario.

Por último, la representación de la línea diagonal de la

cuarta vista, es una referencia para identificar la similitud

entre dos señales ésta puede servir de apoyo para representar

correlaciones entre las cinco vocales del español, lo que

indica que si la línea diagonal tiene una longitud grande, la

similitud entre las dos señales es mayor y si es una longitud

pequeña la similitud es baja. El 50% de los evaluados

comprendieron el significado de la línea diagonal, pero se

considera que este tipo de vista es para un tipo de usuario

experto en modelamiento de señales, ya que una línea

diagonal para un usuario no experto podría no tener mucha

importancia.

VIII. CONCLUSIONES Y FUTUROS TRABAJOS

La disciplina de HCI, está siendo reconocida como un

campo importante, el cual puede complementarse con la

visualización de la información, con el fin de involucrar al

usuario en las diferentes etapas de la representación visual.

Por ello, es necesario contar con interfaces que apoyen las

distintas tareas a realizar en todo el proceso de

visualización.

Las cuatro vistas son una representación de diferentes

estructuras y niveles de interpretación que se ofrece al

usuario, desde una vista con una inspección intuitiva como

la primera hasta una vista con una estructura más compleja y

un análisis más profundo como la cuarta vista. Las cuatros

vistas representan aspectos de las señales acústicas de la voz


ISSN 1932-8540 © IEEE

a través de diferentes combinaciones de visualización en un

mismo tipo de tarea, las cuales permiten al usuario aprender

y analizar acerca de los diferentes aspectos de la señal

acústica de la voz y ayudan a una comprensión de los datos

aprovechando sus capacidades de percepción visual para

descubrir patrones. El modelo de vistas propuesto es una

alternativa para representar diferentes niveles de exploración

de los datos y para tener una mejor comprensión de los datos

para el usuario, de tal manera que ayuda en aspectos como:

minimizar carga cognitiva, esfuerzo requerido para

comparar información y tiempo de aprendizaje con respecto

a la tarea.

El experimento realizado en la tarea de entrenamiento de

la pronunciación con las vocales del español, mostraron ser

una alternativa para representar las señales acústicas de la

voz en un plano bi-dimensional y reconocer la calidad de la

pronunciación, de tal manera que pueda servir de apoyo para

personas con discapacidad auditiva.

Como trabajo futuro se propone mejorar la representación

a partir del análisis realizado con expertos en usabilidad para

tener una mejor representación visual y que se adapte al

perfil del usuario, desde un niño hasta una persona experta

en modelamiento de señales. Además, validar el modelo con

usuarios no expertos, donde se examinen aspectos que deban

considerarse en las representaciones visuales y mecanismos

de interacción, con el objetivo de validar el desempeño del

prototipo.

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ISSN 1932-8540 © IEEE

Sandra Cano Estudiante de doctorado en ciencias de la electrónica,

Universidad del Cauca, Colombia. Magister en Ciencias Computacionales

de la Pontificia Universidad Javeriana de Cali e Ingeniera en electrónica de

la Universidad Autónoma de Cali, Colombia. Actualmente trabaja con el

grupo de investigación DESTINO de la Pontificia Universidad Javeriana de

Cali y IDIS de la Universidad del Cauca. Su trabajo se centra en diseño interfaces de visualización para niños con discapacidad auditiva.

Gloria Inés Alvarez Doctora en ingeniería de sistemas, Universidad Politécnica de Valencia. Reconocimiento de formas e inteligencia artificial.

Docente de la Pontificia Universidad Javeriana de Cali, Colombia, Grupo

de investigación DESTINO. Actualmente es docente del área de ingeniera de sistema y lidera investigaciones en reconocimiento de patrones e

inferencia gramatical.

César A. Collazos Doctor en ciencias de la computación, Docente

Universidad del Cauca y director del grupo de investigación IDIS,

Colombia. Actualmente es docente del área de ingeniera de sistema y lidera

investigaciones en Interacción Humano Computador.

Jaime Muñoz Arteaga Doctor en ciencias de la computación, Docente Universidad Autónoma Aguascalientes, México. Actualmente es docente

del área de ingeniera de sistemas y lidera investigaciones en Ingeniería de

Software.


ISSN 1932-8540 © IEEE

Title— User recommender system based on knowledge,

availability and reputation from interactions in forums.

Abstract— In this paper is described a recommender system

where the user recommendations are made taking into account

the degree of knowledge and user availability to answer

questions from other users. A new approach to make the

recommendations is added to the system: the reputation of the

candidates users in the community.

The reputation is calculated based on past interactions,

more precisely the satisfaction of the user who made the

question. Results show that the recommendations based on

reputation, knowledge and availability of users are more

accurate.

Index Terms— Learning Management System,

Recommender Systems, Information Retrieval, Interaction

Tools.

I. INTRODUCCIÓN

CTUALMENTE las nuevas tecnologías de la

información y la comunicación (TICs) han

cambiado el modo de interacción entre los docentes

y estudiantes. Herramientas, con posibilidades sincrónicas y

asincrónicas incorporadas a la formación y la educación,

propician nuevas opciones de interacción y

retroalimentación, para ayudar a los pedagogos y estudiantes

a adquirir/enseñar conocimiento a más sectores de la

sociedad [1][2][3][4]. Las ventajas que poseen el uso de las

TICs en la educación tales como aprender en cualquier

tiempo y lugar se ven disminuidas por ciertas características

que hasta el momento son atribuidas al ámbito presencial

como por ejemplo la personalización, el contacto físico que

permite conocer aspectos tales como emotivos y de

personalidad para brindar una educación más

individualizada a las necesidades y características de los

estudiantes.

Una forma de facilitar la interacción de

docentes/estudiantes con las plataformas virtuales de

aprendizajes es mediante el uso de los sistemas

recomendadores [5][6]. El propósito de estos sistemas es el

S. V. Aciar, Instituto de Informática - Universidad Nacional de San

Juan, San Juan – Argentina, [email protected] G.I. Aciar, Instituto de Informática - Universidad Nacional de San Juan,

San Juan – Argentina, [email protected]

C. A. Collazos, Profesor Titular, Depto. Sistemas - Universidad del Cauca, Popayán-Colombia, [email protected]

C. S. González, Universidad de La Laguna, Tenerife – España,

[email protected]

de solucionar el problema de sobrecarga de información,

presentando contenido personalizado a cada usuario [7]. El

objetivo de los sistemas recomendadores en e-learning es el

de brindarles sugerencias a los profesores/estudiantes

durante su aprendizaje para maximizar su desempeño,

proveyendo la recuperación y presentación personalizada de

los recursos de aprendizaje en base a las necesidades,

intereses, preferencias y gustos.

Los sistemas recomendadores utilizan técnicas de

inteligencia artificial, recuperación de la información,

minería de datos y aprendizaje automático para identificar

elementos de interés que permitan ofrecer las

recomendaciones adecuadas a cada estudiante/profesor en

un contexto particular.

Las recomendaciones que pueden obtener los usuarios en

una plataforma virtual de aprendizaje son recomendaciones

de objetos de aprendizajes, recomendaciones de acciones o

actividades a realizar dentro de la plataforma y

recomendaciones de otros usuarios con los cuales

interactuar, se puede observar la función del recomendador

en la Fig. 1.

Este artículo se enfoca en los sistemas recomendadores de

usuarios, más específicamente se trata de dar respuesta al

interrogante ¿A quién le puedo consultar sobre un tema?,

por ejemplo un estudiante que tiene una inquietud sobre un

tema en particular y necesita que otro usuario que conoce

del tema lo ayude. Lo ilustraremos mediante un ejemplo:

Luis tiene que resolver unos ejercicios de matemática y tiene

dudas sobre la aplicación del teorema de Pitágoras,

usualmente lo que se realiza en esta situación es consultarle

a otro estudiante o profesor que conoce del tema. En una

plataforma virtual saber quien conoce del tema es un poco

más difícil debido a que puede haber muchos estudiantes o

docentes registrados y no se cuenta con el contacto

presencial que favorece tener conocimiento acerca de la

experiencia y conocimiento que poseen las personas.

El problema de recomendar usuarios conocedores de un

tema radica en tres razones:

1) Las personas son cada vez más renuentes a brindar

información sobre su experticia, experiencia, intereses,

etc. en forma explícita. Se ven abrumados a la hora de

completar formularios con dicha información.

2) El volumen de información, la existencia de muchos

usuarios puede ocasionar que una persona pase mucho

tiempo buscando con quien interactuar.

3) ¿Cómo se puede obtener información de los usuarios de

forma implícita? Los usuarios son más propensos a

brindar información utilizando las herramientas de chat

Sistema Recomendador de Usuarios en Base al

Conocimiento, Disponibilidad y Reputación

Obtenida de Interacciones en Foros

Silvana V. Aciar, Gabriela I. Aciar, Cesar. A. Collazos, and Carina S. González

A



y foros, el problema reside en cómo procesar esa

información para obtener el conocimiento de las

personas.

En este artículo se presenta una extensión del trabajo

presentado por Aciar y otros en [8]. En dicho artículo las

recomendaciones de usuarios son realizadas teniendo en

cuenta el grado de conocimiento del tema y la disponibilidad

de responder las preguntas realizadas por otros usuarios.

Para obtener el conocimiento y disponibilidad de las

personas se propone analizar los foros en los que participa.

En el presente artículo se agrega un criterio más para

realizar las recomendaciones y es la reputación que poseen

los usuarios candidatos en la comunidad. La reputación es

calculada en base a si la respuesta dada por el usuario ha

satisfecho o no la inquietud del usuario. También se

presentan resultados que demuestran que las

recomendaciones realizadas teniendo en cuenta la

reputación además del grado de conocimiento y la

disponibilidad son más precisas.

La estructura de este artículo es la siguiente: En la

Sección II se describe la propuesta de recomendación de

usuarios desde información de los foros. El proceso de

minería de texto para adquirir el grado de conocimiento de

los usuarios es descrito en la Sección III. Sección IV y V

presentan las métricas utilizadas para medir la

disponibilidad y reputación de los usuarios

respectivamente. Resultados experimentales para demostrar

la viabilidad de la propuesta son presentados en la Sección

VI. Finalmente las conclusiones y trabajo futuro son

presentados en la Sección VII.

II. RECOMENDACIÓN DE USUARIOS EN BASE A LA

INFORMACIÓN INTRODUCIDA EN LOS FOROS

Obtener información acerca del conocimiento o experticia

de las personas en un ambiente virtual es una tarea difícil de

realizar de forma implícita. Por ejemplo cuando un

estudiante tiene dudas de un tema pide ayuda a un colega

suyo que le pueda ayudar a resolver esa duda, en un

ambiente presencial él conoce a la persona, en ambientes

virtuales, ese conocimiento de las personas es más escaso

[4].

Las herramientas de interacción en los entornos virtuales

de aprendizaje facilitan la comunicación entre los usuarios,

pero aún así, puede que la persona idónea para responder sus

inquietudes no esté en la lista de contactos. Es por eso que

son necesarias herramientas que sugieran de forma

automática personas idóneas con las cuales interactuar.

Encontrar la persona idónea para responder una consulta

supone que se deba obtener información sobre el

conocimiento que posee del tema y que pueda responde la

consulta del usuario. Pero no es suficiente que conozca del

tema, también se debe obtener información sobre su

predisposición a responder o no la consulta realizada, puede

saber mucho del tema pero no está dispuesto a responder

consulta de otras personas [8].

Además del conocimiento y disponibilidad de una

persona [8] nuestra propuesta es tener en cuenta la

reputación de la persona dentro de la comunidad. La

reputación representa el valor que posee esa persona dentro

de una comunidad, la reputación se puede estimar de su

comportamiento pasado [8]. En este trabajo la persona con

más reputación es la persona que ha respondido y dejado

satisfecho con sus respuestas a más usuarios sobre un tema

en particular. En resumen la recomendación de un usuario i

se realizará en base al grado de conocimiento sobre el tema

C, la disponibilidad en responder inquietudes D y la

reputación que tiene de responder preguntas

satisfactoriamente R (Ecuación 1)

),,(iiii

RDCRncomendacióRe (1)

Para obtener información sobre el conocimiento de los

usuarios en un ambiente virtual de aprendizaje se analiza lo

que escriben en los foros. Técnicas de minería de texto son

utilizadas para realizar ese análisis y obtener un valor

numérico que represente el grado de conocimiento a partir

de dicha información se obtiene la disponibilidad y la

reputación y se realizan las recomendaciones. La Figura 2

presenta el proceso que se lleva a cabo para realizar las

recomendaciones de usuarios a partir del análisis de los

foros. En las secciones siguientes se detalla este proceso.

Fig. 1. Sistema recomendador en una plataforma virtual de aprendizaje.

Fig. 2. Proceso de recomendación de usuarios en base al análisis de

comentarios en foros.



III. ADQUIRIENDO CONOCIMIENTO DE LOS USUARIO

CANDIDATOS DESDE FOROS

Las herramientas de interacción en los entornos virtuales

de aprendizaje facilitan la comunicación entre los usuarios.

A través de estas herramientas los estudiantes pueden

plantear dudas a los profesores, publicar noticias, etc. Los

foros permiten la comunicación de los usuarios de forma

asíncrona, no es necesario que quienes se comunican estén

conectados al mismo tiempo. A continuación se detallan los

pasos a realizar para obtener información de los usuarios

desde los comentarios que realizan en ellos. En base a esta

información se obtiene una medida que permite saber si

puede o no ayudar a resolver una duda de otro usuario [8].

A. Selección de fórums relevantes e identificación de

usuarios candidatos

Dada una petición P de un usuario X se buscan todos los

foros en la plataforma que contienen la petición P. Una

petición de un usuario es de la forma “Teorema de

Pitágoras”. Esto significa que el usuario X necesita saber

quién lo puede ayudar con el tema Teorema de Pitágoras.

La búsqueda de fórums relevante sigue una búsqueda

simple donde solo se seleccionan aquellos foros en cuyos

comentarios de usuarios estén incluidas las cadenas

involucradas en P. En nuestro ejemplo se seleccionan

aquellos foros en cuyos comentarios están incluidas las

palabras “Teorema” y “Pitágoras”.

Los foros seleccionados conforman una colección de

foros relevantes, de donde se identifican los usuarios y sus

comentarios. Se realiza un preprocesamiento donde se

seleccionan solo aquellos usuarios que responden preguntas,

descartando aquellos que realizan una pregunta.

Como resultado se obtiene un conjunto de usuarios

candidatos con los comentarios que realizaron cada uno y

las veces que interaccionaron en los foros relevantes (Ver

Figura 3).

B. Midiendo el conocimiento de los usuario sobre el tema

en particular

El conocimiento que tiene un usuario candidato del tema

se obtiene a partir de la información recuperada de los

usuarios candidatos (Figura 3).

El conocimiento C de un usuario i se obtiene a partir de

las intervenciones que realizó del tema IntTema y la

cantidad de interacciones que realizó en los foros CantInt.

Un usuario que participa mucho es más probable que le

responda una consulta a otro usuario. El C de un usuario se

obtiene utilizando la Ecuación 2.

)*(iii

CantIntIntTemaC

(2)

Donde IntTema es obtenido mediante la Ecuación 3.

n

j

iijiMwIntTema

1

* (3)

Wij es el peso que tiene la palabra j en los comentarios que

realizó el usuario i. Una Petición P puede estar formada por

varias palabras como lo indica la Ecuación 4. Mi es la

cantidad de veces que aparecen juntas las palabras

componentes de P en los comentarios del usuario i.

),..,,(21 j

pppP (4)

Wij se obtiene por medio de la medida tf-idf de la

Ecuación 5 . Fjk es la frecuencia normalizada del término j

en los comentarios realizados por el usuario i, los cuales les

denominamos k. idfj representa la frecuencia invertida de la

palabra j. Estas medidas se obtienen mediante las

Ecuaciones 6 y 7.

jjkij

idffw * (5)

k

jk

jk

MaxFrec

frec

f (6)

j

j

n

Nidf log (7)

Donde frecjk es la frecuencia de la palabra j en los

comentarios k. MaxFreck representa la máxima frecuencia

sobre todos las palabras de los comentarios k. N es el

número de foros que existen y nj es la cantidad de fórums

que contienen el término j.

IV. OBTENIENDO LA DISPONIBILIDAD DE LOS USUARIOS

CANDIDATOS

El grado de conocimiento de un usuario no siempre es

suficiente para conocer si ese usuario tendrá disposición

para responder cuando un usuario lo contacte para realizarle

una consulta. El siguiente paso es conocer la predisposición

que puede tener un usuario candidato en base al

comportamiento que ha tenido este usuario en el pasado D

como lo indica la Ecuación 8.

Fig. 3. Información a analizar de los usuarios candidatos

ACIAR et al.: SISTEMA RECOMENDADOR DE USUARIOS EN BASE AL CONOCIMIENTO, DISPONIBILIDAD... 23


)1()1(

1

negPos

posD

i (8)

Donde pos es la cantidad de veces que el usuario i ha

respondido a las consultas de los usuarios y neg es el total

de veces que se le ha solicitado para consultarle y no ha

respondido.

La primera vez que un usuario escribe en un fórum el

valor de disponibilidad es de 0,5. Una vez que este usuario

ha sido recomendado y seleccionado para realizarle la

consulta, el sistema le pide al usuario interesado en

realizarle la consulta que confirme si pudo contactar con el

usuario (Figura 4). Esta información actualizará el valor D

de la Ecuación 8.

V. OBTENIENDO LA REPUTACIÓN DE LOS USUARIOS

CANDIDATOS

La reputación de un usuario puede estimarse a partir de la

opinión que tienen otros usuarios sobre su accionar. En este

trabajo el valor de reputación R es obtenido a partir de las

interacciones positivas y negativas realizadas por los

usuarios. La medida de reputación que se utilizará es la

especificada por Jigar Patel y otros [9] ellos definen el valor

de reputación en un intervalo entre (0,1), en el cual 0

significa un usuario poco confiable y 1 un usuario confiable.

Este valor es obtenido usando la ecuación 9:

];[ sET

(9)

Donde E se obtiene como:

];[ sE (10)

α y β se definen como:

1

1

s

s

n

m

(11)

Donde α es el número de interacciones positivas + 1 y β

es el número de interacciones negativas + 1. Una interacción

positiva es aquella en la cual un usuario ha valorado

satisfactoriamente una respuesta dada por otro usuario.

Con la reputación se valora la calidad de las respuestas

dadas por el usuario, una valoración positiva significa que la

respuesta dada ha satisfecho la inquietud del usuario. Para

obtener esta valoración se utiliza la retroalimentación del

usuario que se muestra en la figura 4. Cuando el sistema es

informado que el usuario X ha respondido afirmativamente a

ser contactado por el usuario Y para resolver una inquietud,

se le envía automáticamente un email al usuario Y

preguntándole si la respuesta dada por el usuario X resolvió

su pregunta. Es esta la información que se utiliza para

calcular los parámetros α y β.

VI. RESULTADOS EXPERIMENTALES

En esta sección se presentan resultados obtenidos al

evaluar nuestra propuesta de realizar recomendaciones

teniendo en cuenta la Reputación además del Conocimiento

y Disponibilidad de un usuario en comparación con

recomendaciones realizadas solo teniendo en cuenta el

Conocimiento y la Disponibilidad presentado en [8]. El

sistema recomendador fue implementado en la plataforma

Moodle donde estudiantes y profesores interactuaron en 12

foros. El sistema recomendador implementado se puede

observar en la Figura 5.

Dos experimentos fueron realizados usando el mismo

conjunto de datos (información de los 12 foros) y la

participación de 20 estudiantes, 10 estudiantes por cada

experimento:

Experimento 1- Recomendación de usuarios teniendo

en cuenta el Conocimiento, Disponibilidad y Reputación

(CDR).

En este experimento participaron 10 estudiantes, a cada

estudiante se le pidió que hicieran 10 preguntas sobre

diversos temas. Esos temas estaban involucrados en los

foros donde previamente participaron estudiantes y

profesores durante 4 meses.

Estas preguntas fueron realizadas haciendo uso del

sistema recomendador en la plataforma Moodle (Ver figura

5). El recomendador sugirió para cada pregunta un usuario

teniendo en cuenta el Conocimiento, Disponibilidad y

Reputación del conjunto de usuarios candidatos obtenido de

los foros analizados. Estos valores fueron obtenidos

utilizando las métricas definidas en las secciones anteriores.

El sistema a continuación solicita al usuario que responda si

la recomendación realizada ha satisfecho sus expectativas.

Esta información es utilizada para evaluar las

recomendaciones.

Fig. 4. Retroalimentación de un usuario como respuesta a la

recomendaciones realizada

Fig. 5. Sistema recomendador implementado en el caso de estudio



Experimento 2- Recomendación de usuarios teniendo

en cuenta el Conocimiento y Disponibilidad (CD).

En este experimento participaron 10 estudiantes, a cada

estudiante se le pidió que hicieran 10 preguntas sobre

diversos temas. Esos temas estaban involucrados en los

foros donde previamente participaron estudiantes y

profesores durante 4 meses.

Estas preguntas fueron realizadas haciendo uso del

sistema recomendador en la plataforma Moodle (Ver figura

5). El recomendador sugirió para cada pregunta un usuario

teniendo en cuenta solo el Conocimiento y Disponibilidad

como lo presentado en [8] sin tener en cuenta la Reputación.

Estos valores fueron obtenidos utilizando las métricas

definidas en las secciones anteriores. El sistema a

continuación solicita al usuario que responda si la

recomendación realizada ha satisfecho sus expectativas. Esta

información es utilizada para evaluar las recomendaciones.

Para evaluar las recomendaciones realizadas en ambos

experimentos, se utilizó la medida de precisión obtenida a

partir de la ecuación 12. La evaluación se realizó teniendo

en cuenta las recomendaciones exitosas sobre todas las

recomendaciones realizadas. Recomendaciones exitosas es

definida como: dado un requerimiento del usuario, la

recomendación que satisfaga sus expectativas es

considerada exitosa, para ello se utiliza la evaluación

obtenida del usuario acerca de las recomendaciones

realizadas. Si el usuario ha respondido afirmativamente que

se ha satisfecho sus expectativas, la recomendación es

considerada exitosa.

(12)

Donde NR es el número de recomendaciones exitosas y N

el número total de recomendaciones realizadas. Esta medida

se ha obtenido por cada usuario que ha preguntado y para

ambos experimentos. Los resultados se pueden observar en

la Tabla I y la figura 6. Como se puede observar las

recomendaciones realizadas teniendoen cuenta la

Reputación además del Conocimiento y Disponibilidad

tienen mayor precisión. La Reputación nos permite medir la

calidad de las respuestas dadas y el conocimiento que posee

un usuario, ya que una respuesta que satisfaga las

inquietudes de otro puede ser considerada como “Buena

respuesta” y el usuario como “Conocedor del Tema”.

VII. CONCLUSIONES

Como conclusión se puede decir que los aportes del

trabajo son: una herramienta para plataformas virtuales de

aprendizaje que permite sugerir usuarios para realizarle una

consulta sobre un tema en particular; un nuevo aporte al

método de recomendación presentado en [8] al incorporarse

un nuevo criterio de recomendación que es la Reputación de

los usuarios dentro de la comunidad; un método para

obtener información de los usuarios de los fórums en base a

las intervenciones que realizan del tema, la cantidad y

calidad de las intervenciones realizadas.

Para demostrar la viabilidad de la propuesta se

implementó un sistema recomendador para la plataforma

Moodle donde se hicieron experiencia con usuarios reales

obteniéndose un alto grado de efectividad de las

recomendaciones.

Como trabajo futuro se propone mejorar método de

minería de texto analizando diferentes estilos de escritura,

en este trabajo solo se tuvieron en cuenta el análisis de las

palabras bien escritas, sin abreviaciones, regionalismos,

simbología, etc. usualmente presentes en la escritura de

comentarios hoy en día de las personas.

AGRADECIMIENTOS

Este trabajo está enmarcado en la Red Temática

513RT0481“Red Iberoamericana de apoyo a los procesos de

Enseñanza-Aprendizaje de competencias profesionales a

través de entornos ubicuos y colaborativos” financiada por

el Programa CYTED, en el proyecto “Desarrollo de

Herramientas Tecnológicas de Soporte a la Educación

Virtual” financiado por CICITCA-UNSJ y en el proyecto

"E-OASIS Integrando servicios turísticos para facilitar el

fácil acceso al patrimonio cultural local" PICT Agencia

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NRecisiónPr

TABLA I

PRECISIÓN DE LAS RECOMENDACIONES EN DOS EXPERIMENTOS

Id. de

usuario

Precisión

experimento 1:

CDR

Precisión

experimento 2:

CD

1 0,8 0,60

2 0,7 0,50

3 0,6 0,30

4 0,8 0,40

5 0,5 0,60

6 0,9 0,50

7 0,9 0,70

8 0,8 0,40

9 0,7 0,50

10 0,7 0,40

Fig. 6. Resultados experimentales de las recomendaciones

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10Precisión

Usuarios

CDR

CD

ACIAR et al.: SISTEMA RECOMENDADOR DE USUARIOS EN BASE AL CONOCIMIENTO, DISPONIBILIDAD... 25


Computer-Human Interactions, 2009. ACHI '09. Second International

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learning resource by learner preference tree", Computer and

Knowledge Engineering (ICCKE), 2012 2nd International

eConference on, On page(s): 133 - 138 [6] Khribi, M.K.; Jemni, M.; Nasraoui, O. "Automatic

Recommendations for E-Learning Personalization Based on Web

Usage Mining Techniques and Information Retrieval", Advanced Learning Technologies, 2008. ICALT '08. Eighth IEEE International

Conference on, On page(s): 241 - 245

[7] Primo, T.T.; Vicari, R.M.; Bernardi, K.S. "User profiles and Learning

Objects as ontology individuals to allow reasoning and

interoperability in recommender systems", Global Engineering

Education Conference (EDUCON), 2012 IEEE, On page(s): 1 – 9.

[8] Aciar, S., Aciar G., Collazos C., and González C. 2014. User

Recommender based on information from forums. In Proceedings of the XV International Conference on Human Computer Interaction

(Interacción '14). ACM, New York, NY, USA.

[9] Patel J. ,Teacy L., Jennings N., and Luck M. 2005. A probabilistic trust model for handling inaccurate reputation sources. In Proceedings

of the Third international conference on Trust Management

(iTrust'05), Peter Herrmann, Valérie Issarny, and Simon Shiu (Eds.). Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 193-209.

Silvana V. Aciar es Doctor en Tecnologías de la Información en la Universidad Nacional de San Juan (UNSJ), Argentina. Ella es miembro del

Instituto de Informática de la UNSJ. Sus intereses de investigación incluyen

sistemas multiagentes, sistemas de recomendación, minería web, accesibilidad y ontologías. Contacto: Instituto de Informática, FCEFyN

UNSJ. Argentina; [email protected]

Gabriela I. Aciar se graduó en Sistemas de Información en la

Universidad Nacional de San Juan, Argentina. Actualmente está en el

programa de Maestría en Informática en la misma universidad. Sus principales áreas de investigación son HCI, Sistemas Recomendadores y

Minería Web. Contacto: Instituto de Informática FCEFyN UNSJ Argentina,

[email protected]

Cesar Alberto Collazos: Doctorado en Ciencias de la Computación. Catedrático de la Universidad del Cauca-Colombia. Líneas de

investigación: HCI, CSCL, CSCW, cuyos aportes están publicados en

varios congresos y revistas internacionales. El dirige proyectos internacionales en cooperación con universidades de varios países.

Contacto: [email protected]

Carina Soledad González obtuvo su doctorado (Cum Laude) en Ciencias

de la Computación de la Universidad de La Laguna (ULL), España, en

2001. En la actualidad es profesora en el Departamento de Ingeniería Informática de la ULL. Su principal área de interés en investigación es la

aplicación de técnicas de IA y HCI, interfaces de adaptación multimedia y

videojuegos en Educación. Además, ella tiene una amplia experiencia en sistemas de e-learning. Contacto: [email protected]



Title— Producer - Consumer Model of a Textbook for the

Human-Computer Interaction Community in Latin America.

Abstract— Current work proposes a producer - consumer

model for a Human-Computer Interaction textbook developed

in Latin America. The model is composed of services to

support the collaborative production and access of a IHC

textbook. The model represents an alternative to cover the lack

of academic contents for the IHC in Latin America. The

proposed model is applied throughout a case study conducted

by teachers and researchers from different Latin American

Universities in order to access and use the IHC book as an open

textbook.

Index Terms— Collaborative Environments, Human-

Computer Interaction, Producer-Consumer Model, Open

Textbooks.

I. INTRODUCTION

OY en día el área de investigación y docencia

especializada en la Interacción Humano-Computadora

(IHC) muestra una gran actividad, dinamismo y presencia

entre grupos académicos de universidades y centros de

investigación alrededor del mundo. La Interacción

Humano-Computadora (IHC) se estudia dentro de las

Ciencias de la Computación que estudia la interacción del

hombre con las computadoras. En otras palabras, la IHC

estudia de qué manera se puede diseñar, desarrollar y

evaluar las nuevas de tecnología computacionales y de la

información de manera que les fácil de usar y útiles para el

ser humano [8].

De lo anterior, se desprende que precisamente la IHC

juega un rol preponderante en el diseño de los sistemas

computacionales, lo que propicia su inclusión en el currículo

de Ingeniería en Computación. Así pues, la IHC es un área

que frecuentemente se engloba dentro de la Ciencia de la

Computación, la Informática, la Psicología, el Diseño, la

Ergonomía o la Administración , esto en sí mismo apunta a

un carácter multidisciplinario. Por ello, investigadores y

docentes realizan sus aportes en conferencias, donde se

convoca a miles de profesionales, lo que da como resultado

Jaime Muñoz Arteaga y Héctor Cardona Reyes de la Universidad

Autónoma de Aguascalientes, Av. Universidad #940, Ags., México C.P.

20131 (tel: +52 (449) 910 8417 email: {jmauaa, k6550g}@gmail.com). César A. Collazos Ordóñez de la Universidad del Cauca, Popayán

Sector Tulcan, Colombia (e-mail: [email protected])

Juan Manuel González-Calleros de la Universidad Autónoma de Puebla, Ciudad Universitaria Av. San Claudio y 14 sur Edificio 104a, C.P.

72520 Puebla, México (tel: +52(222)229.55.00 ). (e-mail

[email protected])

la existencia un centenar de grupos de investigación de

diferentes países que se hacen llamar a sí mismos de IHC[9].

En la región de Latinoamérica, al día de hoy, ya se cuenta

con profesores investigadores activos en IHC, muchos de

ellos relacionados con comités locales de IHC; incluso con

los espacios de divulgación. Chile, México, Colombia y

Brasil son los países que cuentan con más comités y

congresos relacionados con el área de IHC [3], algunos de

ellos son: Grupo de Interés especial en IHC (ACM

SIGCHI), Asociación de Profesionales en la Experiencia del

Usuario (UxPA), Asociación Mexicana de Interacción

Humano-Computadora A.C. (AMexIHC); además de varios

foros, por ejemplo Interaction, MexIHC (Congreso

Mexicano de IHC), Congreso Latinoamericano de

Interacción Humano-Computadora (CLIHC), entre otros.

Conforme la figura 1 muestra que Brasil, México, Chile y

Colombia son los países que tienen mayor tiempo

impartiendo cursos de IHC [3]. Inicialmente la literatura

disponible para el aprendizaje y la formación en IHC era en

base a contenidos en inglés y, hasta inicios del presente

siglo, varios libros provenientes de España, aun así los

procesos educativos en general no son similares a los

llevados a cabo en América Latina.

Ahora bien, a diferencia de los contenidos tradicionales,

los libros de texto abiertos podrán imprimirse las veces que

se requiera, se podrá acceder a los libros electrónicos o e-

libros con características adicionales en contenidos

multimedia como vídeos, audio, animaciones, contenido y

aplicaciones interactivas en 3D y la posibilidad intrínseca de

ser actualizados con la frecuencia necesaria [2],[7].

Con el fin de responder a las necesidades de formación y

difusión del área de IHC, el presente trabajo presenta

estrategias y resultados sobre la producción colaborativa

para un libro de texto de IHC y, al mismo tiempo, permite

Jaime Muñoz Arteaga, Héctor Cardona Reyes, César A. Collazos Ordoñez, Juan Manuel González-Calleros

Modelo Productor-Consumidor de un Libro de

Texto para la Comunidad de Interacción

Humano-Computadora en Latinoamérica

H

Fig. 1. Tiempo de docencia (en años) en IHC sobre todo en diferentes

países de Latinoamérica, conforme a Collazos [3].



compartir experiencias para seguir con la mejora continua

en procesos de producción de libros de texto abiertos a nivel

Latinoamérica.

Para este fin, la estructura del presente trabajo se

compone como sigue: la sección siguiente muestra la

problemática de producción de acervo bibliográfico en IHC

en la región de Latinoamérica; las tres secciones posteriores

presentan un modelo conceptual de producción para libros

de texto. La sección que sigue es la del caso de estudio

aplica el modelo aquí propuesto donde se coordinó el

esfuerzo de profesores e investigadores de varias

universidades para así aportar un libro de texto abierto en

español disponible a la comunidad de IHC de América

Latina.

II. PROBLEMÁTICA

Los profesores investigadores de Latinoamérica en el área

de IHC han realizado valiosos esfuerzos para la difusión y

publicación de materiales, así como para la formación de

estudiantes. Collazos [3] muestra desde el 2010 una serie de

perspectivas que se tiene en la docencia de IHC, destacan:

agregar cursos de IHC en la malla curricular de los

programas de ciencias de la computación (39%), incluir

cursos más formales (16%), involucrar personal más

capacitado para su enseñanza (16%); sin embargo, no se

debe perder de vista que uno de los mayores problemas es la

falta de libros, contenidos y recursos educativos

relacionados en esta área[1].

Desafortunadamente en Latinoamérica ha sido más difícil

el acceso a los libros de texto, en gran medida debido a los

altos costos, además de que dichas publicaciones se

encuentran en otro idioma y en contextos diferentes, esto

hace inaccesible este tipo de materiales para los estudiantes

de las IES de Latinoamérica [7].

Una de las razones de los altos costos de los libros de

texto es que la mayoría de ellos se producen fuera de la

región [2]. Este problema de fondo no está relacionado con

la falta de capacidad de producción, sino con la dificultad

que tienen los profesores o autores locales para publicar y

distribuir sus libros. El problema con el origen de los libros

de texto tiene varias consecuencias adicionales, aparte de su

costo; la mayoría de los libros de texto no están adaptados al

contexto de la Educación Superior en Latinoamérica, las

versiones más recientes no están disponibles en un idioma

que dominen la mayoría de los profesores y estudiantes, lo

cual crea una percepción dañina sobre los segundos, al

percibir que el conocimiento siempre llega del exterior.

Como una manera de mitigar esta problemática, el

presente trabajo propone un modelo para la producción

colaborativa de libros de texto abiertos, se hace énfasis en

los diversos tipos de servicio en línea disponible al usuario.

A partir de dichos modelo se presenta la producción

colaborativa de un libro de texto que al día de hoy esta

disponible y útil para la comunidad IHC. A la vez de un

medio que pueda mejorar las perspectivas del área expuestas

en el trabajo de Collazos [3].

III. PROCESO DE PRODUCCIÓN COLABORATIVO DE LIBROS

En esta sección se presenta el proceso de producción

colaborativo mostrando las etapas para la producción de un

libro abierto de forma colaborativa. El proceso de la figura 3

representa una guía que permite dar orden a las diversas

actividades de los diferentes actores, esto desde que se

plantean las primeras ideas para lanzar un nuevo libro hasta

las últimas etapas como son la liberación y uso de libro de

texto abierto por los distintos interesados. Note que la

colaboración esta en cada paso del proceso con el fin de

reducir el esfuerzo, tiempo y costo de los actores

participantes, aportando en conjunto sus experiencias y

conocimiento en el tema de un libro. Es necesario también

hacer participe a un grupo editorial para la evaluación y

tratar la aceptación de la publicación de cada propuesta y

libro terminado.

Las etapas del proceso de la figura justo anterior son

descritas con mayor detalle en la tabla I.

El proceso sobre la producción colaborativa de libros

abiertos así como sus etapas descritas en la tabla I, implica

que por cada iteración, hay incrementos tanto en los

productos a desarrollar, como en la interactividad de los

participantes. La puesta en práctica de dicho modelo

requiere que se tome en cuenta tres factores mínimos:

Definición de roles de los actores: Es la

determinación de actividades, reconocimiento y

responsabilidades para los participantes, por

ejemplo, proveedores de contenidos, revisores,

distribuidores, validadores, incluso diseñadores,

etc.

Entorno colaborativo: El cual permita la

creación de comunidades de conocimiento

mediante la integración de posibles autores de

contenidos abiertos que puedan interactuar y

generar temáticas de discusión que aporten

calidad a los libros de texto abiertos, todo con

Fig. 2. Perspectivas en la docencia en el IHC conforme a Collazos [3].

Fig. 3. Etapas en la producción colaborativa de libros e texto abiertos

[10].



base en la creación de grupos de trabajo

colaborativo de algún tema de interés común.

Difusión de los contenidos y la iniciativa:

Mecanismos que permitan consultar con

facilidad cualquier contenido disponible,

producto del trabajo colaborativo y procesos de

producción. Asimismo, el contenido puede ser

comentado y aprobado por el usuario final

mediante mecanismos sociales, que permitan

conocer los intereses, tendencias de uso y

preferencia de estos contenidos.

En cuanto al primer factor a continuación se muestra

una serie de roles significativos para la producción de

libro de texto.

Note que para llevar a cabo los roles de manera eficiente

se requiere del uso de las tecnologías de información que

facilite sobre todo la comunicación a grupos de personas que

trabajan en una tarea común, un conjunto de interfaces que

permiten un ambiente interactivo en el cual los recursos se

puedan compartir con el apoyo de servicios integrados tales

como email, archivos, grupos de noticias, chats, hipertextos

y grupos de discusión [14].

IV. MODELO PARA LIBROS DE TEXTO ABIERTOS

El presente trabajo propone un modelo de producción

colaborativa de libros de texto abierto (Ver figura 4) donde

hay servicios en línea a ser utilizados por actores

productores y consumidores [13]. La comunidad de

productores interactúan, proponen, comparten sus

experiencias y sus contenidos los cuales pueden ser parte

de un futuro libro de texto. Los productores lo conforman

un gran número de actores van desde auxiliare de autores,

técnicos, organizador de grupos, organizador de contenidos,

autores, productor de contenidos, generador de ideas hasta

traductores y acreditadores. En cuanto los consumidores

cuentan con varios servicios para acceder, compartir y hacer

uso de libros de texto. Los consumidores son diversos y

conforman grupos de comunidades como es el caso de la

comunidad de estudiantes, profesores, investigadores hasta

acreditadores y evaluador. Otro aspecto de la presente

propuesta es el de considerar el soporte tecnológico para

todos los participantes en termino de servicios web para así

facilitar el compartir recursos a través de múltiples

plataformas y nuevas formas de interacción para la

cooperación entre grupos y comunidades digitales

destinadas al proceso de escritura colaborativa [1].

Productores y consumidores de diversas IES de

Latinoamérica pueden hacer uso de una plataforma

tecnológica que oferte el conjunto de servicios web

agrupados en tres grandes categorías (ver figura 4): servicios

para la producción, servicios de consumo y servicios de

comunicación [14]. El primero tipo de servicios es un

conjunto de facilidades tecnológicas para los que cubren el

rol de productores y el segundo tipo es para el grupo de

participantes que cubren el rol de consumidores. El uso de

servicios de comunicación hace posible la conservación y

ampliación de estas comunidades y grupos, que permita el

trabajo en cooperación y colaboración.

Es deseable que un gran número de actores lleguen a ser

prosumers, es decir que lleguen a pertenecer tanto a las

TABLA I

ETAPAS DEL PROCESO DE PRODUCCIÓN COLABORATIVA DE LIBROS ABIERTOS

Etapa Descripción

1 Formación de equipos de trabajo colaborativo entre las

diversas instituciones de educación superior.

2 Recepción de propuestas de libros por parte de los grupos de trabajo colaborativo definidos, estos grupos por medio

de colaboraciones definen el tema sobre el cual crearan

sus contenidos, realizan aportaciones sobre ideas que les serán de utilidad por medio del usos de chats, foros,

mensajes, grupos de discusión, etc.

3 Evaluación de las propuestas recibidas; Por medio de la plataforma los miembros con rol de revisores y

validadores realizan pruebas técnicas y de viabilidad sobre los libros propuestos por los grupos colaborativos y

notifican el estatus de los trabajos propuestos.

4 Notificación de aceptación de propuestas: Una vez terminada la evaluación técnica por los equipos revisores

se emite una resolución de aceptación o rechazo a los

libros propuestos. 5 Proceso de producción de libros de textos abiertos; Una

vez que el equipo colaborativo tiene luz verde para crear

en libro propuesto, dispone de las herramientas de escritura síncronas o asíncronas, así como de las

funcionalidades que ofrecen los servicios de colaboración

para un trabajo en conjunto adecuado como los son, editores de texto, plantillas, herramientas de revisión y

herramientas de comunicación como los chats, los muros,

conversaciones grupales, foros de discusión, compartición de recursos e ideas, etc.

6 Entrega de libros elaborados a la editorial; Una vez

terminado el libro, este será enviado a un proceso de evaluación donde se aplicaran diversos criterios

editoriales.

7 Evaluación del libro de texto abierto; La editorial es un proceso de la plataforma que permite dar calidad al libro

producido, así como reconocer la autoría de cada uno de

los miembros del equipo de trabajo colaborativo, por lo que se realizan revisiones técnicas, semánticas, de

estructura etc.

8 Liberación del libro de texto abierto. 9 Licenciamiento de los libros producidos; Permite dar el

sello de calidad de la iniciativa, reconocer la autoría de

cada uno de los contenidos que lo compone y ponerlo a disposición para los estudiantes y futuras iteraciones de

otros grupos de trabajo.

10 Liberación del libro de texto terminado; El libro está listo para ser publicado en la plataforma tecnológica para su

consulta, aceptación y valuación por los usuarios finales.

TABLA II

ROLES PARA LA PRODUCCIÓN DE UN LIBRO TEXTO ABIERTO

Rol Descripción

Organizador

de grupos

Crear grupos de escritura, aceptar o rechazar solicitudes

para la adhesión de nuevos miembros al grupo de

escritura y gestionar los permisos para cada miembro del grupo de escritura.

Organizador

de

contenidos

Crea un nuevo proyecto de producción de libro, detalla la

información general, define la estructura, define los contenidos y controla el estado de producción.

Productor

de

contenidos

Crea los contenidos, los edita, puede reutilizar otros

contenidos existentes en la red y los libera ya terminados.

Generador

de ideas

En general, fomenta que se dé la lluvia de ideas para la creación y perfeccionamiento de los contenidos por

medio de post entre los miembros de la comunidad,

comentarios en los contenidos, etc.

Revisor Expone a los miembros del grupo de trabajo comentarios

sobre los contenidos.

Diseñador

de plantillas

Crea plantillas y elementos de diseño del libro.

Traductor Gestiona la traducción de contenidos a diversos idiomas.

Acreditador Revisa y valida el libro con base en diversos criterios de calidad (contenido tecnológico, pedagógico y estructura

del leguaje).

ARTEAGA et al.: MODELO PRODUCTOR-CONSUMIDOR DE UN LIBRO DE TEXTO PARA LA COMUNIDAD... 29


comunidades de productores y consumidores de libros de

texto abiertos. En ambas comunidades se ofrecen servicios

facilitan la colaboración y el intercambio de contenidos, de

tal manera que grupos de interés en producir contenidos

para libros pueden tener acceso a los servicios de uso de

libros el cual ofrece los diversos libros terminados que

pueden se utilizados por las Instituciones de Educación

superior y profesores para la impartición de cursos, también

estudiantes pueden acceder a estos contenidos como medio

de consulta y retroalimentación de conocimiento. Conforme

al modelo de la figura 4, las siguientes dos secciones

describen con mayor detalle los servicios de producción y

consumo.

V. PRODUCCIÓN COLABORATIVA DE LIBROS

Dado que un proceso para la producción colaborativa de

libros llegan a ser parte múltiples participantes, la

coordinación para elaborar un libro se considera una tarea

difícil y se vuelve compleja en particular cuando los

autores de un libro están dispersos geográficamente y

trabajan en diferentes momentos, así como el incremento en

el numero de integrantes que forman los grupos de escritura,

por tanto los problemas de coordinación y gestión de estos

grupos aumenta [11],[12].

Existen diferentes tipos de escenarios posibles para la

creación de contenidos, algunos van desde tomar notas en

reuniones de grupo, cambiar código en un entorno de

programación multiusuario, la creación de informes y

documentos de gran tamaño y complejos por múltiples

autores. Además de esto, es necesario analizar las diferentes

formas de autoría. Por ejemplo, los autores pueden optar por

trabajar en estrecha colaboración, por separado o solo unen

su trabajo en puntos específicos del proyecto. Por ejemplo,

los autores escriben diferentes secciones de una publicación

compuesta [12].

En esta sección se presentan algunos escenarios que

describen la interacción de los actores en el proceso de

escritura de colaborativa de libros abiertos. Para la

definición de estos escenarios, es necesario analizar la

colaboración para la escritura, la identificación de

problemas comunes, y las divergencias con el fin de

modelar el proceso de colaboración para la escritura, es

decir, la descripción de actividades comunes en los procesos

de colaboración y roles que desempeñan los actores

involucrados en la misma[16].

Un primer escenario general del proceso de colaboración

inicia con la identificación de una situación que requiere

colaboración para alcanzar un objetivo, en este caso se

requiere formar grupos de escritura interesados en aportar

conocimiento y recursos para la creación de un libro de

forma colaborativa, posiblemente cada participante del

grupo aporte con diferentes elementos que van desde ideas,

recursos con los que cuenta, experiencia en el tema, o

formando parte en la organización del grupo de trabajo.

El grupo identifica los contenidos con los que se cuentan

y así iniciar el proceso en la plataforma de colaboración

donde es necesario establecer la información de base para

iniciar la colaboración, tal como: tema, contexto del libro;

objetivo, prologo, y hasta el presupuesto; etc.

Un segundo escenario es cuando se conforman los grupos

de escritura, este escenario principalmente plantea que un

grupo es una comunidad en la cual los miembros cooperan

dentro del grupo que en el exterior. Por lo tanto, en el

contexto de una red, un grupo puede ser definido como un

subconjunto de usuarios con roles específicos tales como los

planteados en la tabla 2 los cuales están fuertemente

conectados con otros miembros del grupo y débilmente con

otros miembros de otros grupos. Este escenario nos lleva a

suponer que contendrá todos los grupos posibles de obtener

en los procesos de agrupación. Un único grupo puede incluir

un subconjunto de usuarios conectados por una sola relación

o más de una relación dada en un determinado periodo de

tiempo.

La figura 5 presenta un ejemplo de cómo se pueden dar la

conformación de grupos para la colaboración de la

producción de libros, dichos grupos pueden darse entre

miembros de una misma IES o IES diferentes, cada

miembro del grupo a su vez puede crear subgrupos donde la

temática del contenido a producir es distinta al grupo en un

nivel superior y grupos diferentes pueden tener conexión

debido a que sus miembros trabajan con otros colegas

desarrollando contenidos conformando otros subgrupos, de

esta manera la retroalimentación y la experiencia de cada

miembro permite que cada contenido producido sea

adecuado para el contexto al que es definido, es este caso

cada contenido producido lo puede tomar un miembro de

una IES y adoptarlo a su región.

Otro escenario a mencionar es aquel en el que las

relaciones pueden representar la comunicación directa en

miembros a través de intercambio de contenidos o de

medios que permiten la comunicación, como puede ser por

ejemplo una video conferencia. Esto puede ser una

consecuencia de actividades en conjunto en el mismo tema

de interés, por ejemplo, compartir documentos y la

coedición de los mismos a través de internet. Además las

relaciones ocurren entre participantes de actividades

Fig. 4. Modelo sobre la Producción Colaborativa de Libros Abiertos.

Fig. 5. Escenario para la conformación de grupos entre diferentes IES,

adaptado de [15].



diversas tales como, el pertenecer a una misma institución

educativa, formar parte de un área de investigación en

común, conformar una colaboración a partir de mesas de

análisis y talleres de congresos.

VI. ACCESO Y USO DE LIBROS DE TEXTO ABIERTOS

Una vez terminado un libro de texto digital se pueden

ofertar nuevas servicios consumo como son la

identificación, visualización, remarcar, subrayar, audio de

lectura, autoevaluar, compartir e imprimir parte de los

contenidos entre otro. Un libro de texto puede ser

distribuido en un formato digital accesibles en línea tanto

en forma individual como a toda una comunidad de

usuarios. Es posible identificar diferentes escenarios de

acceso para el acceso y uso de libros dado la diversidad de

los interesados, a continuación se describen algunos.

Un primer escenario general para el uso de libros de

texto es aquel que se presenta en instituciones de educación

superior, donde algunos libros de texto pueden ser de

base para una materia donde el maestro conforme avanza

los estudiantes acceden y hacen uso de los contenidos. Los

estudiantes pueden hacer uso de los diversos servicios de

consumo con el fin de acceder a los contenidos disponibles

a ser utilizados en diversos contextos tales como material de

estudio, libros de apoyo en cursos universitarios, material de

estudio e investigación, etc. ( ver figura 6).

En este escenario es importante considerar un apoyo

pertinente al desempeño de los estudiantes se tiene que

identificar las temáticas de estudio, apoyar en las

discusiones de estrategias y recursos didácticos. Con esto se

espera que los libros de texto abierto puedan ser de mayor

acceso que los libros de texto tradicionales [11].

Un segundo escenario presenta la utilización de los

diferentes servicios tales como el acceso, despliegue y

respaldo que permiten a los diversos tipos de usuarios

utilizar los libros de texto abiertos disponibles en una

plataforma tecnológica y además de que estos se pueden

consultar, obtener una copia gratuita de los mismos,

conformar sus preferencias sobre esos libros y hacer

sugerencias a otros usuarios relacionados.

Como se puede observar estos servicios se aconseja de ser

lo mejor diseñados para facilitar a los usuarios el acceso y

uso de los contenidos de un libro de texto.

VII. CASO DE ESTUDIO

El proyecto LATIN ("Latin America open Textbook

Iniciative"), tiene como objetivo disminuir el problema de

los altos costos de libros de textos en la Educación Superior

en América Latina [11]. Una de las acciones principales del

proyecto LATIN es la creación y diseminación de una

iniciativa para la producción colaborativa de Libros de

Textos Abiertos para la Educación Superior [6]. Esta

iniciativa ha permitido apoyar a los profesores de diferentes

IES en Latinoamérica y colaborar con sus colegas de otras

IES de la región para crear capítulos y libros de texto

diseñados exclusivamente para cubrir las necesidades de sus

cursos. Estos libros estarán disponibles de forma gratuita

para que los estudiantes lean, impriman y compartan los

libros de texto, y para que otros profesores los adapten,

traduzcan, distribuyan nuevamente. El proyecto tomó en

cuenta los temas pedagógicos, tecnológicos y estratégicos

necesarios para que dicha iniciativa funcione exitosamente

en los países de Latinoamérica.

Gracias al apoyo del proyecto LATIN fue posible de

atender para soslayar la necesidad de elaborar un libro de

texto abierto relacionado al área de Interacción Humano-

Computadora, ya que brindó la oportunidad de trabajar de

forma colaborativa con un grupo de docentes e

investigadores de distintas IES de Latinoamérica. El

proyecto LATIN ha generado una plataforma de

colaboración y producción del libro de IHC, de manera que

los profesores y autores pueden contribuir con secciones o

capítulos para que sean reunidos en los libros personalizados

por toda la comunidad2.

El proceso de escritura implica compromiso. Es

responsabilidad de cada autor definir un tema de su

propuesta, llevar a cabo investigación sobre el mismo,

organizar las ideas y puntos de vista, etc. De esta manera

podemos decir que la escritura colaborativa es una actividad

que implica diversos procesos que se pueden dar de forma

recursiva o intercalada, estos procesos permiten definir la

escritura. Ya que esta depende de la comunicación, que a su

vez permite brindar servicios mas adecuados para que

puedan encontrarse diferentes estilos de comunicación[12].

Esta sección presenta aplica el uso del modelo propuesto

para la la producción colaborativa del libro de IHC, el

modelo preconiza estrategias de trabajo, la distribución de

roles, servicios de producción y colaboración involucrados,

la estructura del libro, y uso de una plataforma tecnológica.

Las siguientes subsecciones nos permiten comprobar los

servicios de producción, consumo y uso de libros

involucrados como parte de los modelos propuestos.

A. Servicios para la producción de libros

La propuesta del libro IHC inicia con la formación de una

comunidad de trabajo entre las diversas instituciones de

educación superior por medio de servicios integrados a la

plataforma tecnológica, algunas de estos servicios incluyen

la compartición de recursos e ideas para así encontrar los

candidatos adecuados e interesados en la propuesta de

creación. Para el grupo de escritura destinado al libro de

IHC se definen los roles de cada uno de los participantes, los

temas propuestos sobre los cuales el grupo de escritura

desarrollara recursos y las interacciones de colaboración por

medio de los servicios colaboración tales como de chats,

foros, mensajes, grupos de discusión, etc.

Ahora bien, los profesores participantes en el libro de

IHC llevaron a cabo diferentes roles. La figura 7 muestra los

Fig. 6. Escenario general de colaboración y consumo de libros abiertos.



roles de los actores clasificados por color; como el

responsable general con el color café, el comunicador con el

color verde, generador de ideas con el color violeta, etc., .

Para la producción de contenidos se muestra también la

distribución de capítulos y los usuarios que están

involucrados en cada uno de ellos, de esta manera se

repartió las actividades y objetivos a alcanzar.

A diferencia de la producción de un libro tradicional, al

conformar una comunidad de escritura en línea, los

profesores investigadores participantes en el libro de IHC

digital pueden aportar directamente a su(s) capítulo(s) de

interés y pueden también interactuar con otros miembros de

la comunidad para compartir ideas, estrategias y puntos de

vista, entre otras, para la conformación de un libro en

general.

B. Servicios de comunicación

Como parte de los servicios que conforman el modelo de

producción se aplicó una estructura base para los libros

creados a partir del proceso de producción colaborativa de

libros abiertos.

La estructura del libro de texto de acuerdo a la figura 8 se

compone varios elementos que incluso son comunes en un

libro de editorial impreso, como lo son la portada, prologo,

prefacio, introducción, etc. Las diferentes partes de esta

estructura se puede asignar a uno o varios autores como un

proceso de coordinación para la escritura.. El autor A puede

leer o comentar cualquier parte del documento, mientras que

el autor B solo se le permite leer cualquier parte de un

capitulo y el autor C no puede ver el resto del documento

que no ha sido asignado a el.

Para el libro de IHC el conjunto de capítulos aportados al

libro de texto van desde los fundamentos en IHC, hasta

temas especializados, pasando por capítulos sobre el diseño,

desarrollo y evaluación de aplicaciones interactivas (ver

figura 9). El libro puede ser utilizado como apoyo o de base

para cursos de enseñanza en IHC tanto a nivel pregrado

como de posgrado.

En la elaboración de cada uno de los capítulos para IHC

se llevaron a cabo bajo la herramienta Booktype [16] que se

utilizó dentro del proyecto LATIN, puesto que facilita

procesos como colaborar, organizar, editar y publicar libros.

Esta plataforma tiene sencillas herramientas para edición,

escritura e inserción de tablas e imágenes, por ejemplo, los

libros son divididos en capítulos que están disponibles para

ser editados, además, se genera un registro de los capítulos

que son editados, incluyendo quien lo edito y a qué hora se

realizó dicha modificación. Los libros pueden ser publicados

en diferentes formatos, tales como pdf, docx y txt. En la

figura 9 se muestra un ejemplo de esta plataforma.

La pantalla de la figura 10 presenta un momento dado del

espacio de colaboración para el grupo de escritura en IHC

formado por profesores e investigadores, gracias a las

herramientas colaborativas disponibles por el proyecto

LATIN, se inició con la formación de equipos de trabajo

colaborativo entre los profesores investigadores afines con

el área de conocimiento, además, se define un título

tentativo de la propuesta y algunas otras ideas como aporte

en las primeras iteraciones del proceso, que consistió sobre

Fig. 7. Representación de la colaboración de actores con sus roles aportando

contenidos a los capítulos al libro de IHC.

Fig. 8. Estructura simplificada de un libro abierto adaptada de [12].

Fig. 9. Conjunto de capítulos del libro de IHC.

Fig. 10. Actores de colaboración para el libro de IHC.



todo en la formación de los grupos de escritura del libro de

IHC.

Ahora bien, con el fin de facilitar al usuario la lectura,

todos los capítulos del libro de IHC cuentan con la misma

estructura, a saber el objetivo del documento y con

apartados sobre la teoría, la práctica, ejercicios resueltos,

autoevaluación y bibliografía. De tal forma que la parte

práctica y la de ejercicios resueltos ilustran cómo aplicar los

conocimientos teóricos, y la evaluación permite al usuario

revisar y medir sus conocimientos en el tema.

C. Servicios de uso de libros

Una vez que el libro de texto en IHC fue terminado

dentro del proyecto LATIN, dicho libro fue puesto en línea

dentro la plataforma de gestión de libros para su consulta y

difusión, así el libro puede ser utilizados por profesionistas,

estudiantes y académicos de instituciones de educación

superior en la impartición de cursos y consulta para los

estudiantes.

La figura 11 muestra el uso de servicios de visualización

de contenido de diferente partes del libro de IHC disponibles

en la plataforma tecnológica para su difusión y consulta. El

servicio de difusión de los contenidos del libro de IHC está

bajo el licenciamiento de Community Commons [4] el cual

permite a otros distribuir, reutilizar y crear a partir de este

libro incluso a modo comercial siempre y cuando se

mantenga el reconocimiento y la licencia de los nuevos

libros o capítulos creados bajos las mismas condiciones con

esto se mantiene el objetivo de así facilitar el acceso digital

y gratuito del libro de texto abierto IHC a comunidades de

profesores y estudiantes a nivel América Latina.

VIII. RESULTADOS

La presente sección muestra los resultados de evaluación

de uso del libro de IHC a través de un cuestionario

contestado por varios estudiantes en Instituciones de

Educación Superior de Latinoamérica tales como la

Universidad Autónoma de Aguascalientes (UAA) en

México y la Universidad del Cauca (Unicauca) en

Colombia, ver tabla III.

Un cuestionario de evaluación de uso de libros fue

aplicado a los alumnos de pregrado de las diversas carreras

relacionadas con las tecnologías de información y sistemas,

los cuales llevan en su curso de Interacción Humano-

Computadora. Durante el desarrollo del curso, el libro de

IHC fue un apoyo en la adquisición de los conocimientos en

temas de usabilidad, ergonomía, modelado del sistema, de la

tarea del usuario y de la interfaz gráfica, al final del curso

se proporcionó el cuestionario de evaluación de libros a los

estudiantes que conforman el grupo, obteniendo los

siguientes resultados (ver figura 12):

Las posibles respuestas a cada una de las preguntas

estaban dadas por una escala de Likert, que incluyó las

opciones:

1) Muy en Desacuerdo

2) En Desacuerdo

3) No estoy de acuerdo ni en desacuerdo

4) De acuerdo

5) Muy de acuerdo

Por los que se puede interpretar que la aceptación en

general del libro de IHC por parte del total de estudiantes

fue de un 56%, es decir que estuvieron ―muy de acuerdo‖ y

―de acuerdo‖ en que el libro abierto de IHC se utilice como

un material de apoyo al curso, cabe mencionar que un 38%

de las respuestas nos indican que los estudiantes están en ―ni

de acuerdo ni en desacuerdo‖ en cuanto a su preferencia del

libro IHC en relación a los libros tradicionales que se

utilizan para el curso[15].

Como parte de la evaluación presentada, de forma

particular se presentan los resultados del cuestionario de

evaluación de uso de libros, aplicado en la Universidad

Autónoma de Aguascalientes a un grupo de alumnos de la

carrera de Licenciatura en Tecnologías de la Información de

séptimo semestre, los cuales llevan en su carga de materias

el curso de Interacción Humano-Computadora. Durante el

desarrollo del curso el libro de IHC fue un apoyo en la

adquisición de los conocimientos en materia de Interacción

Humano-Computadora, al final del curso se proporciono el

cuestionario de evaluación de libros a los 15 estudiantes que

Fig. 11. Varias vistas de libro de texto abierto de IHC accesible desde la

plataforma del proyecto LATIN [10].

TABLA III

USO DEL LIBRO DE TEXTO ABIERTO DE IHC EN ESTUDIANTES DE IES DE

LATINOAMÉRICA

Libro Universidad evaluadora

Estudiantes Total de estudiantes

Temas de

Diseño en

Interacción

Humano

Computadora

Universidad del

Cauca

25

75 Universidad

Autónoma de

Aguascalientes

50

Fig. 12. Resultados de la evaluación del libro IHC por estudiantes de la

UAA de México y de UCAUCA de Colombia.



conforman el grupo, obteniendo los siguientes resultados

(ver figura 13):

La aceptación en general del libro de IHC por parte de los

estudiantes fue de un 50.48%, es decir 8 de los 15

estudiantes estuvieron de acuerdo con el contenido del libro,

es decir, dieron el visto bueno al libro en cuanto a

cubrimiento de los objetivos del curso, la disponibilidad del

material, comprensión del material, etc. Un 35.71% es decir

5 estudiantes consideran que libro de IHC cubrió totalmente

sus expectativas en el curso, un 9.52%, es decir un

estudiante se considero neutro ante el uso del libro en el

curso y un 4.29%, un estudiante, estuvo en desacuerdo o en

total desacuerdo en el uso del libro de IHC en el curso.

En la figura 13 se puede observar el porcentaje de

aceptación del libro IHC detallado por pregunta, en dicho

gráfico se puede observar que en la mayoría de las preguntas

del cuestionario los alumnos están de acuerdo en cada uno

de los criterios que se evalúan. Cabe resaltar que en la

pregunta 4 (¿Considera que el material cubrió los objetivos

del curso?) 11 estudiantes respondieron que estaban

totalmente de acuerdo, 2 estudiantes estaban de acuerdo,

uno neutral y uno en desacuerdo o totalmente en

desacuerdo, lo cual nos indica que el nivel de aceptación del

libro IHC es alto y apto para la impartición de este curso.

También es importante considerar algunos aspectos que

indican que el libro de IHC debe ser mejorado, como un

ejemplo en las preguntas 5, 8 y 14 (¿El contenido del libro

esta estructurado?, ¿El libro contiene los ejercicios y

practicas para un mejor aprendizaje?, ¿El material incluye

evaluaciones para reforzar los conocimientos adquiridos?)

se debe hacen énfasis en mejorar la estructura del libro,

considerar añadir mas ejercicios y practicas para que el

estudiante cuente con mas variedad de casos para su estudio

e incluir otros mecanismos de evolución para reforzar los

conocimientos del estudiante.

En general el libro de texto abierto de IHC realizado de

manera colaborativa bajo el modelo aquí propuesto resulta

recomendable para los estudiantes en sus cursos de

pregrado, esto en base al cuestionario de evaluación de libro

conocer la percepción de uso de estos libros en los cursos.

También permite conocer aquellos aspectos que se deben

considerar para una siguiente mejora del libro dando la

pauta a que el ciclo de producción de libros abiertos sea

cada mas enfocado a las necesidades de los usuarios.

IX. CONCLUSIONES

El presente trabajo propone el uso de un modelo para la

producción colaborativa de libros de texto en el área de

Interacción Humano Computadora (IHC), el modelo

preconiza el uso de servicios diferenciados para asistir

tanto la elaboración, compartir y usar el uso de libros de

texto. El modelo propuesto ha sido aplicado al elaborar un

libro de texto en IHC por varios profesores investigadores

de universidades de Latinoamérica. El libro es una respuesta

alternativa a la falta de recursos bibliográficos en IHC

Latinoamérica, el libro puede ser utilizado como libro de

texto abierto para cursos de enseñanza en IHC tanto a nivel

pregrado como de posgrado. El modelo propuesto da pauta

para la producción colaborativa de libros de texto abiertos,

considerando el uso de servicios en línea para la creación,

adaptación, mezcla y reutilización colaborativa de libros de

texto abiertos; también se considera las estrategias para la

implementación y adopción de la iniciativa de para este tipo

de libros de texto. El trabajo futuro que se avizora es vasto,

sobre todo en el estudio de la satisfacción del usuario, así

como el desarrollo de estrategias de difusión del libro de

texto en IHC en las diferentes comunidades de

Latinoamérica.

AGRADECIMIENTOS

Los autores agradecen el apoyo brindado por el proyecto

LATIN (―Latin American Open Text Books Initiative‖) y el

apoyo por la beca CONACYT (Consejo Nacional de

Ciencia y Tecnología) al segundo autor en el presente

trabajo.

REFERENCIAS

[1] H. Jan. Giving. 2007. Knowledge for Free: The Emergence of Open Educational Resources. Paris, France: OECD Publishing.

[2] Ochoa, X.; Sprock, A. & Silveira, I. 2011. Collaborative open

textbooks for Latin America - The LATIn Project Information Society (i-Society), 2011 International Conference on, 398-403.

[3] Collazos César A., Granollers Toni, Ortega Manuel. 2010. Hacia una Integración de la Interacción Humano-Computador en las Estructuras

Curriculares a Nivel Iberoamericano, Revista Internacional de

Educación de Ingeniería, ISSN 1940-1116. [4] Community Commons. 2014. Acceso al sitio en Mayo 01,:

http://www.communitycommons.org/

[5] Ochoa Xavier. 2011-2014. Proyecto LATIn (―Latin America open Textbook Iniciative"), Iniciativa Latino Americana de libros de texto

abiertos. Poroyecto Alfa III, (DCI-ALA/19.09.01/11/21526/279-

155/ALFA III(2011)-52). http://latinproject.org/index.php/es/ (fecha

de acceso 20 de Enero de 2015)

[6] Álvarez Rodríguez Francisco, Muñoz Arteaga Jaime. 2011. Avances

en objetos de aprendizaje: experiencias de redes colaboración en México, UAA Editorial, primera edición, ISBN 978-607-8227-00-6,

Volumen 1, pp 260.

[7] Muñoz Arteaga Jaime, Álvarez Rodríguez Francisco J., y Chan Núñez Ma. Elena. 2007. Tecnología de objetos de Aprendizaje, Editorial

Universidad Autónoma de Aguascalientes & UdG Virtual, November

2007, ISBN: 970-728-065-4, pp 423. [8] Dix Alan et al. 2003. Human-Computer Interaction (Segunda

Edición) Pearson Prentice Hall.

[9] Preece Jenny et al. Human-Computer Interaction (HCI). 2007 Wiley. [10] LATIn Project, Library, Retrieved 01 de 04 del 2014, from:

http://www.latinproject.org/index.php/en/library

[11] Knap, T. & Mlýnková, I. Hsu, C.-H.; Yang, L.; Ma, J. & Zhu, C. (Eds.) Web Quality Assessment Model: Trust in QA Social Networks

Ubiquitous Intelligence and Computing, Springer Berlin Heidelberg,

2011, 6905, 252-266

[12] McAlpine, K. & Golder, P. A new architecture for a collaborative

authoring system Computer Supported Cooperative Work (CSCW),

Kluwer Academic Publishers, 1993, 2, 159-174. Fig. 13. Resultados de la evaluación del libro IHC por estudiantes de la UAA de Aguascalientes, México.



[13] London, S. (Ed.) ICT Tools for Collaborative Product/Process Design

and Innovation Process 5 Innovating in Product/Process

Development, Springer London, 2009, 153-217.

[14] Cardona-Reyes H., Muñoz-Arteaga H., N. D. D. M. F. Á. R.

Arquitectura Bajo el Paradigma SOA para la Producción Colaborativa

de Libros de Texto Abiertos. LACLO 2013 - Octava Conferencia

Latinoamericana de Objetos y Tecnologías de Aprendizaje, 2013, vol

1.

[15] Kazienko P, Musial K, Kukla E, Kajdanowicz T Multidimensional Social Network : Model and Analysis. 378–387

[16] Booktype, http://booktype.okfn.org/, fecha de acceso 20 de Enero de

2015)

Jaime Muñoz Arteaga es profesor investigador del centro de ciencias básicas de la Universidad Autónoma de Aguascalientes, el obtuvo su

doctorado en ciencias computacionales en Francia en el 2000. El doctor

Muñoz a llevado a cabo investigaciones y la docencia en las áreas de Tecnologías educativas, Interacción Humano-Computadora y de Ingeniería

Web. Por último, el doctor ha publicado varios libros en las áreas de

Ingeniería de Software, Interacción Humano-Computadora y de Tecnologías de Objetos de Aprendizaje.

Héctor Cardona Reyes es estudiante de doctorado en ciencias de la computación y cuenta con una maestría en ciencias con opción a la

Computación. Actualmente es profesor investigador asociado de la

Universidad Autónoma de Aguascalientes, adscrito al departamento de Sistemas de Información del Centro de Ciencias Básicas.

César A. Collazos es catedrático investigador de la Universidad del Cauca en Colombia, sus principales áreas de investigación incluyen la Interacción

Humano-Computadora, el trabajo cooperativo asistido por Computadora y

el trabajo Colaborativo Asistido por Computadora.

Juan Manuel González Calleros es profesor investigador de la Empresa: Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. El Dr. González posee

amplia experiencia en el desarrollo de sistemas basado en modelos, así

como en la administración de proyectos de software. Cuenta con publicaciones de alto impacto en el área de la educación y la Interacción

Humano-Computadora.

Title—Technological Ecosystems

Abstract—Knowledge Society challenges and issues require

of complex technological systems that may evolve and

interoperate each other. This complexity means to reorganize

these systems as a set of components that may offer services,

interact and evolve in very different ways including capabilities

such as adaptation and intelligent behaviors. Also, the users

should be considered as other important components of these

so called technological ecosystems. The Technological

Ecosystems for Enhancing Multiculturality – TEEM

Conference is an event that studies the most significant

advances in this research area, in which the Engineering

approach is always a key factor. From the last edition of this

event, TEEM 2014, that was held in the University of

Salamanca in October 1-3, 2014, were selected seven papers

that have extended and reviewed again. Three of these papers

were finally accepted for publication in VAEP-RITA / IEEE

RITA journal.

Index Terms—TEEM; Technological Ecosystems;

Engineering; Knowledge Society

I. INTRODUCCIÓN

ÁS allá de las modas en las tendencias

tecnológicas, lo cierto es que en las instituciones

coexisten largas colecciones de aplicaciones

software, tanto comerciales como open source, que

requieren de una integración e interoperabilidad para

soportar su funcionamiento efectivo en el contexto

corporativo [1]. Cuando el grado de integración de estos

componentes es muy alto aparecen relaciones simbióticas

entre ellos que obliga a atender tanto las necesidades de

evolución de cada uno de ellos como la influencia que dicha

evolución tiene en el propio contexto corporativo,

incluyendo a los propios usuarios como otros componentes

más, surgiendo así un ecosistema tecnológico de alta

complejidad [2, 3].

Esta metáfora tecnológica se deriva del concepto de

ecosistema biológico, como comunidad de seres vivos cuyos

procesos vitales están interrelacionados y cuyo desarrollo se

basa en los factores físicos del medio ambiente. Cuando se

intenta trasladar esta acepción biológica al contexto

tecnológico existen múltiples definiciones, con distintos

puntos de vista, pero todos ellos confluyen en un punto

fundamental, hay una clara relación entre las características

de un ecosistema natural y un ecosistema tecnológico en

cualquiera de sus variantes[4-6].

Esta aproximación tiene una gran importancia para

afrontar los retos y problemas que se derivan de la Sociedad

Digital propia de la Sociedad del Conocimiento que se desea

Francisco José García Peñalvo, Instituto de Ciencias de la Educación

(IUCE), Grupo de Investigación GRIAL, Universidad de Salamanca. Paseo

de Canalejas 169, 37008, Salamanca, España (email [email protected]).

construir [7, 8] y en los que una gestión del conocimiento

avanzada y soportada por complejos sistemas tecnológicos

es una de las capas arquitectónicas de cualquier sistema de

información [9].

Por otro lado, la propia complejidad de los problemas

afrontados necesita de una solución multidisciplinar y

multicultural [10].

Congruentemente con este enfoque se desarrolla la

Conferencia Internacional TEEM (Technological

Ecosystems for Enhancing Multiculturality -

http://teemconference.eu/)) de la que ya se han celebrado

dos ediciones, TEEM 2013 [11, 12] y TEEM 2014 [13].

La influencia de la Ingeniería en este tipo de soluciones

está muy presente, lo que ha hecho que VAEP RITA / IEEE

RITA haya apoyado a esta Conferencia con la selección de

diferentes artículos organizados en sus correspondientes

secciones especiales [8, 14-16]

Para configurar esta sección especial de la revista VAEP

RITA se seleccionaron siete artículos de la edición TEEM

2014, que fueron posteriormente extendidos y evaluados

nuevamente, para finalmente seleccionar los tres artículos

que la componen.

En el primero de ellos Navarro et al. presentan un

framework para evaluar sistemas mLearning, considerando

las dimensiones de usabilidad pedagógica y de usabilidad de

la interfaz de usuario [17]. Este trabajo se basa en un

análisis de los trabajos de investigación sobre mLearning

[18] y usabilidad [19].

JooNagata et al. realizan en el segundo de los artículos un

acercamiento al uso de la realidad aumentada para crear

recursos educativos que exploten el patrimonio cultural de

las ciudades en un contexto de navegación peatonal

móvil[20]. El centro de este artículo está la creación de un

ecosistema que facilite el desarrollo ubiquitous learning o

uLearning[21] como base para maximizar los efectos del

aprendizaje respecto a otros escenarios de enseñanza

directa[22].

En el último de los artículos se presenta un resumen de

los primeros resultados del proyecto europeo VALS (Virtual

Alliances for Learning Society) [23, 24] sobre la experiencia

de realización de prácticas virtuales de estudiantes de

Ingeniería en Informática en empresas de open software de

toda Europa [25].

AGRADECIMIENTOS

Queremos agradecer en primer lugar a la revista VAEP

RITA (http://rita.det.uvigo.es/VAEPRITA/) y a su editor en

jefe, el Dr. Martín Llamas Nistal, por el apoyo recibido en

las iniciativas que en este artículo se recogen.

Como no podría ser de otra forma también nuestro

agradecimiento a los autores por el esfuerzo de extender y

mejorar sus artículos iniciales presentados en estos eventos

Ecosistemas Tecnológicos

Francisco J. García-Peñalvo

M



y atender los diferentes comentarios de los asistentes,

presidentes de sesión y por último, de los revisores que han

vuelto a juzgar las versiones extendidas que ahora ven la luz

en esta sección especial.

Obviamente, como se ha hecho mención en el párrafo

anterior, esta sección especial no se podría haber llevado a

cabo sin el trabajo exhaustivo de evaluación que han hecho

los revisores de estos artículos. A todos ellos también

expresarles nuestro agradecimiento.

REFERENCIAS

[1] M. Alier Forment, M. J. Casany Guerrero, M. Á. Conde

González, F. J. García-Peñalvo, and C. Severance, "Interoperability for LMS: the missing piece to become the

common place for e-learning innovation," International Journal

of Knowledge and Learning (IJKL), vol. 6, pp. 130-141, 2010. [2] A. García-Holgado and F. J. García-Peñalvo, "The evolution of

the technological ecosystems: An architectural proposal to

enhancing learning processes," in Proceedings of the First International Conference on Technological Ecosystems for

Enhancing Multiculturality (TEEM’13) (Salamanca, Spain,

November 14-15, 2013), F. J. García-Peñalvo, Ed., ed New York, NY, USA: ACM, 2013, pp. 565-571.

[3] A. García-Holgado and F. J. García-Peñalvo, "Architectural

pattern for the definition of eLearning ecosystems based on Open Source developments," in Proceedings of 2014

International Symposium on Computers in Education (SIIE),

Logrono, La Rioja, Spain, 12-14 Nov. 2014, J. L. Sierra-Rodríguez, J. M. Dodero-Beardo, and D. Burgos, Eds., ed USA:

Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2014, pp. 93-

98. [4] M. Berthelemy, "Definition of a learning ecosystem," in

Learning Conversations. Thoughts, ideas and reflections from

Mark Berthelemy vol. 2015, ed, 2013. [5] E. Chang and M. West, "Digital Ecosystems A Next Generation

of the Collaborative Environment," in Proceedings of

iiWAS'2006 - The Eighth International Conference on Information Integration and Web-based Applications Services,

4-6 December 2006, Yogyakarta, Indonesia, G. Kotsis, D.

Taniar, E. Pardede, and I. K. Ibrahim, Eds., ed: Austrian Computer Society, 2006, pp. 3-24.

[6] M. Laanpere, "Digital Learning ecosystems: rethinking virtual

learning environments in the age of social media," presented at the IFIP-OST’12: Open and Social Technologies for Networked

Learning, Taillinn, Estonia, 2012.

[7] F. J. García-Peñalvo, "Managing the Knowledge Society Construction," International Journal of Knowledge

Management, vol. 10, pp. iv-vii, 2014.

[8] F. J. García-Peñalvo, "Engineering contributions into a Knowledge Society multicultural perspective," IEEE Revista

Iberoamericana de Tecnologías del Aprendizaje (IEEE RITA),

vol. 10, pp. 17-18, 2015. [9] Á. Fidalgo-Blanco, M. L. Sein-Echaluce, and F. J. García-

Peñalvo, "Knowledge Spirals in Higher Education Teaching

Innovation," International Journal of Knowledge Management, vol. 10, pp. 16-37, 2014.

[10] F. J. García-Peñalvo, Multiculturalism in Technology-Based Education: Case Studies on ICT-Supported Approaches.

Hershey, PA, USA: Information Science Reference, 2013.

[11] F. J. García-Peñalvo, A. García-Holgado, and J. Cruz-Benito, Proceedings of the TEEM’13 Track on Knowledge Society

Related Projects. Salamanca, Spain: Grupo GRIAL, 2013.

[12] F. J. García-Peñalvo, Proceedings of the First International Conference on Technological Ecosystems for Enhancing

Multiculturality, TEEM 2013. New York, USA: ACM, 2013.

[13] F. J. García-Peñalvo, Proceedings of the Second International Conference on Technological Ecosystems for Enhancing

Multiculturality, TEEM 2014. New York, USA: ACM, 2014.

[14] F. J. García-Peñalvo, "Aportaciones de la Ingeniería en una

Perspectiva Multicultural de la Sociedad del Conocimiento,"

VAEP-RITA, vol. 1, pp. 201-202, 2013.

[15] F. J. García-Peñalvo, A. Sarasa Cabezuelo, and J. L. Sierra

Rodríguez, "Innovando en los Procesos de Ingeniería. Ingeniería

como Medio de Innovación," VAEP-RITA, vol. 2, pp. 26-28, 2014.

[16] F. J. García-Peñalvo, A. Sarasa Cabezuelo, and J. L. Sierra

González, "Innovating in the Engineering Processes: Engineering as a Means of Innovation," IEEE Revista

Iberoamericana de Tecnologías del Aprendizaje (IEEE RITA),

vol. 9, pp. 131-132, 2014. [17] C. X. Navarro, A. I. Molina, M. Á. Redondo, and R. Juárez-

Ramírez, "Framework para Evaluar Sistemas M-learning: Un

Enfoque Tecnológico y Pedagógico," VAEP-RITA, 2015. [18] J. C. Sánchez Prieto, S. Olmos Migueláñez, and F. J. García-

Peñalvo, "Understanding mobile learning: devices, pedagogical

implications and research lines," Revista Teoría de la Educación: Educación y Cultura en la Sociedad de la

Información, vol. 15, pp. 20-42, 2014.

[19] J. Nielsen and R. Budiu, Usabilidad en dispositivos móviles. Madrid: Anaya Multimedia, 2013.

[20] J. Joo Nagata, J. R. García-Bermejo Giner, and F. Martínez

Abad, "Patrimonio Virtual del Territorio: Diseño e implementación de Recursos Educativos en Realidad

Aumentada y Navegación Peatonal Móvil," VAEP-RITA, 2015.

[21] M. Á. Conde González, C. Muñoz Martín, and F. J. García-Peñalvo, "M-learning, towards U-learning," in Proceedings of

the IADIS International Conference Mobile Learning 2008.

(April 11-13, 2008, Algarve, Portugal). I. Arnedillo Sánchez and P. Isaías, Eds., ed Portugal: IADIS Press, 2008, pp. 196-

200.

[22] J. R. Anderson, L. M. Reder, and H. A. Simon, "Situated Learning and Education," Educational Researcher, vol. 25, pp.

5-11, 1996.

[23] F. J. García-Peñalvo, J. Cruz-Benito, M. Á. Conde, and D. Griffiths, "Virtual placements for informatics students in open

source business across Europe," in 2014 IEEE Frontiers in

Education Conference Proceedings (October 22-25, 2014 Madrid, Spain), ed USA: IEEE, 2014, pp. 2551-2555.

[24] F. J. García-Peñalvo, J. Cruz-Benito, D. Griffiths, P. Sharples, S. Willson, M. Johnson, et al., "Developing Win-Win Solutions

for Virtual Placements in Informatics: The VALS Case," in

Proceedings of the Second International Conference on Technological Ecosystem for Enhancing Multiculturality

(TEEM’14), F. J. García-Peñalvo, Ed., ed New York, USA:

ACM, 2014, pp. 733-738. [25] F. J. García-Peñalvo, J. Cruz-Benito, D. Griffiths, and A. P.

Achilleos, "Tecnología al servicio de un proceso de gestión de

prácticas virtuales en empresas: Propuesta y primeros resultados del Semester of Code," VAEP-RITA, 2015.

Francisco José García Peñalvo realizó sus estudios universitarios en informática en la Universidad de Salamanca y en la Universidad de

Valladolid y se doctoró en la Universidad de Salamanca. El doctor García-

Peñalvo es el director del grupo de investigación GRIAL (Grupo de

investigación en Interacción y eLearning). Sus principales intereses de

investigación se centran en el eLearning, Computadores y Educación,

Sistemas Adaptativos, Ingeniería Web, Web Semántica y Reutilización de Software. Ha dirigido y participado en más de 50 proyectos de innovación e

investigación. Fue Vicerrector de Innovación Tecnológica de la

Universidad de Salamanca entre Marzo de 2007 y Diciembre de 2009. Ha publicado más de 200 artículos en revistas y conferencias internacionales.

Ha sido editor invitado en varios números especiales de revistas internacionales (Online Information Review, Computers in Human

Behaviour, Interactive Learning Environments…). Es el Editor en Jefe de

las revistas Education in the Knowledge Society y Journal of Information Technology Research. Coordina el Programa de Doctorado en Formación

en la Sociedad del Conocimiento de la Universidad de Salamanca.

GARCÍA PEÑALVO: ECOSISTEMAS TECNOLÓGICOS 37

ISSN 1932-8540 © IEEE

Title— Framework to Evaluate M-learning Systems: A

Technological and Pedagogical Approach.

Abstract—This paper presents the analysis of recent

research on mobile learning and usability areas, applying a

systematic mapping study. The aim is to understand the

tendencies and needs in the m-learning field. The results

demonstrate that research in the area has grown significantly

since 2013, and we identify a necessity when we see that not all

the m-learning applications have used usability tests, also we

did not find guidelines or frameworks to evaluate them. With

these results and tendencies, we propose an evaluation

framework for m-learning applications, considering pedagogical

usability and user interface usability, to improve the quality of

m-learning applications.

Index Terms—m-learning, mobile learning, usability,

mapping study, evaluation.

I. INTRODUCCIÓN

CTUALMENTE estamos asistiendo a un uso cada

vez mayor de los dispositivos móviles, tanto en

nuestra vida diaria como en distintos ámbitos, entre

los que se encuentran la cultura y la educación. Estos

dispositivos están permitiendo un acceso como no se había

dado antes a la información y la comunicación.

En el informe “Ericsson Mobility Report of 2013”, se

realizaba una predicción, en la que se afirmaba que las

subscripciones de smartphones a telefonía móvil crecería 10

veces entre el 2013 y el 2019, por lo cual se prevé que para

el 2019 haya un total de 5,600 millones de subscripciones

[1].

La portabilidad, facilidad de uso y la mejora constante de

las capacidades de estos dispositivos nos permiten optimizar

C. X. Navarro pertenece a la Facultad de Ingeniería, Arquitectura y

Diseño, Universidad Autónoma de Baja California (UABC), Carretera

Tijuana-Ensenada Km. 103, 22860, Ensenada B. C., México (e-mail: [email protected]).

A. I. Molina pertenece a la Escuela Superior de Informática,

Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM), Paseo de la Universidad, 4 13071, Ciudad Real, España

(e-mail: [email protected]).

M. A. Redondo pertenece a la Escuela Superior de Informática, Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM), Paseo de la Universidad, 4

13071, Ciudad Real, España (e-mail:[email protected]).

R. Juárez-Ramírez pertenece a la Facultad de Ciencias Químicas e Ingeniería, Universidad Autónoma de Baja California., Calzada

Universidad #14418, Parque Industrial Internacional, 22390,Tijuana B. C.,

México (e-mail: [email protected]).

actividades en diferentes áreas de la vida, siendo una de

ellas el aprendizaje. Son dispositivos muy útiles, ya que

están con nosotros donde quiera que vayamos. Nos

encontramos, por tanto ante un panorama ideal para

cualquier aprendiz, ya que la información está disponible en

cualquier momento y lugar. Incluso, la UNESCO ha

considerado los dispositivos móviles como una plataforma

para ampliar el acceso, la calidad y la igualdad de la

enseñanza en diferentes países. En el ámbito científico,

también se ha podido apreciar un incremento en los últimos

años de publicaciones relacionadas con el uso de estos

dispositivos en ambientes de aprendizaje móvil (m-learning)

[2].

Sin embargo, los dispositivos móviles poseen ciertas

limitaciones, principalmente relacionadas con el reducido

tamaño de sus pantallas y la cantidad de información que se

puede presentar a la vez. Dichos aspectos, más relacionados

con la usabilidad, podrían dificultar el uso de los móviles

como soporte para tareas de enseñanza-aprendizaje. Por este

motivo, en este artículo se presenta el estado actual de las

investigaciones relacionadas con la usabilidad,

específicamente en las aplicaciones m-learning. Se

identificarán los principales enfoques que han tomado las

publicaciones más recientes; así como los dispositivos

móviles y sistemas operativos más utilizados. El objetivo

final es conocer las tendencias y las necesidades actuales

dentro del ámbito del m-learning a través de un estudio de

mapeo sistemático. Además, en este trabajo, se presenta una

propuesta de un framework que permita evaluar aplicaciones

m-learning, considerando factores pedagógicos y de

usabilidad con el fin de mejorar la calidad de uso de estas

aplicaciones así como la experiencia del estudiante en los

entornos de aprendizaje móvil [3].

La organización de este artículo es la siguiente: en la

Sección II se presentan las nuevas tendencias de aprendizaje

y usabilidad en m-learning. La Sección III muestra los

resultados de un estudio de mapeo sistemático de la

literatura en el área de usabilidad en m-learning. En la

Sección IV se presenta la propuesta de un framework de

evaluación de sistemas m-learning. Finalmente, en la

Sección V, se comentan las conclusiones que se extraen del

presente trabajo.

II. TENDENCIAS EN LA EDUCACIÓN

El informe NMC Horizon Report identifica cuales de las

nuevas tecnologías presentan un mayor potencial en el

ámbito de la educación [4]. Estas tendencias son ya un

hecho en algunas de las instituciones más innovadoras del

Framework para Evaluar Sistemas

M-learning: Un Enfoque Tecnológico y

Pedagógico

Christian X. Navarro, Ana I. Molina, Miguel A. Redondo, and Reyes Juárez-Ramírez

A



mundo. Así, a corto plazo, los MOOC (Massively Open

Online Courses) destacan como una de estas nuevas

tendencias. Otra tecnología que tendrá gran aceptación a

corto plazo son las tablets. Sus principales ventajas son la

conectividad, multifuncionalidad y portabilidad, por lo que

están demostrando ser un medio útil para impulsar la

formación sin importar el tiempo y el espacio; permitiendo

el acceso a materiales educativos, y sirviendo como

herramienta de apoyo a la gestión docente [5].

El aprendizaje basado en juegos es otra tendencia que el

NMC Horizon Report considera que se implantará, de forma

masiva, en los próximos dos o tres años. El pronóstico del

análisis realizado por TechNavio acerca del mercado global

del aprendizaje basado en juegos indica un crecimiento del

15.6% en el periodo comprendido entre 2012 y 2016 [6]. Y

uno de los factores que contribuirán a dicho crecimiento son

los juegos educativos móviles.

Otra tendencia es la analítica del aprendizaje (learning

analytics), que tiene que ver con la interpretación de los

datos que generan los aprendices al interactuar en distintos

contextos y con los distintos soportes de aprendizaje. Los

estudios recientes muestran que su aplicación llevará a la

creación de entornos de aprendizaje personalizados y

adaptados al progreso de los estudiantes a lo largo de su

aprendizaje [4].

A. M-learning en la Educación

La definición de m-learning ha evolucionado en los

últimos años, de manera que distintos autores lo han

definido de distinta forma. Por ejemplo, Quinn [7] lo define

como “un tipo de e-learning a través de

dispositivos móviles”. O’Malley [8] lo describe como

“el aprendizaje que tiene lugar cuando el estudiante se

beneficia de las oportunidades ofrecidas por las tecnologías

móviles”. El trabajo de Sharples [9] cambió la forma de

pensar acerca del m-learning, centrándolo en el estudiante.

Según este autor es el estudiante quien tiene la movilidad y

no la tecnología. Los estudiantes eligen la tecnología que

esté a su disposición, mientras se mueven entre contextos,

incluyendo teléfonos móviles, sus propias computadoras y

las de otros, así como libros y notepads. Y en el 2013

Crompton [10] lo definió en los siguientes términos: “el m-

learning es un aprendizaje en múltiples contextos, a través

de interacciones sociales y de contenido, usando

dispositivos electrónicos personales”. Esta última definición

está más centrada en el estudiante y su propio proceso de

aprendizaje.

Durante el 2012 y el 2013 la UNESCO ha estado

publicando una serie de documentos sobre el aprendizaje

móvil y cómo la tecnología móvil, que ahora es más

accesible, puede facilitar la igualdad y la eficacia de la

educación en diferentes países [11].

El m-learning se ha estudiado en diversos contextos de la

la educación, entre las cuales encontramos el aprendizaje

formal e informal y el aprendizaje continuo. Se considera,

de manera generalizada, que hay una división significativa

entre el llamado aprendizaje formal, que se da en las aulas,

y el aprendizaje informal, que acontece en casa o en

contextos diversos fuera del aula. El m-learning podría

ayudar a disminuir la separación entre estos dos tipos de

aprendizaje.

Dentro del aprendizaje formal hay dos modelos populares

de aprendizaje móvil en las escuelas, uno es el de los

programas 1:1, en los que se provee a cada estudiante de un

dispositivo, y otro las iniciativas BYOT (Bring Your Own

Technology), en la cual la mayoría de los estudiantes tienen

sus propios dispositivos, los cuales llevan al aula [12].

Dentro del aprendizaje informal podemos considerar el

llamado aprendizaje permanente o continuo que se entiende

como formación a lo largo de la vida. Éste no cambia con el

currículum oficial, sino que avanza con el transcurrir de la

vida de la persona dependiendo de su situación profesional y

personal. El aprendizaje permanente puede darse en

cualquier espacio y sus principales características son la

integración e innovación [13].

B. Usabilidad en Aplicaciones Móviles

La usabilidad móvil puede considerarse como una

especialidad en evolución procedente del campo de la

usabilidad. Los investigadores del campo de la Interacción

Persona-Ordenador (IPO) han encontrado que para producir

sistemas computacionales usables, es importante entender

los factores psicológicos, ergonómicos, organizacionales y

sociales que determinan como trabajan las personas [14].

Jakob Nielsen ha estudiado la usabilidad desde 1993. Es

el fundador del movimiento “discount usability

engineering” (“Ingeniería de la usabilidad rebajada”) que

destaca el uso de métodos eficaces para mejorar la calidad

de las interfaces diseñadas para usuarios y ha aplicado sus

métodos también en el área de los dispositivos móviles a

través de investigaciones empíricas publicadas en su libro

Usabilidad en dispositivos móviles [15]. Este autor explica

la usabilidad en términos de la aceptación general de un

sistema, que incluye la aceptación social, así como aspectos

prácticos como la confiabilidad, costo, compatibilidad y

utilidad [16]. En el 2012 define la usabilidad como “un

atributo de calidad que evalúa lo fácil que resulta usar una

interfaz de usuario”. La palabra usabilidad también se

refiere a los métodos para mejorar la facilidad de uso

durante el proceso de diseño [17].

Entre las técnicas más utilizadas para medir la usabilidad

existen las evaluaciones heurísticas. Sin embargo éstas no

están aún bien adaptadas a las características de la

computación móvil. Dichas técnicas, por ejemplo, no

consideran el contexto de uso o la movilidad, aspectos

básicos en este nuevo escenario de interacción. Por lo cual

es necesario adaptar los métodos existentes a la evaluación

de aplicaciones para dispositivos y entornos de computación

móvil [18].

III. MAPEO SISTEMÁTICO

Considerando los planteamientos hechos en este

documento, podemos ver que la usabilidad es importante,

tanto al hablar de computación móvil, en general, como al

hablar de su uso en ambientes de aprendizaje móvil. Por lo

tanto, parte de este trabajo se centra en realizar una

investigación de la literatura existente sobre esta temática,

utilizando para ello la metodología del mapeo sistemático.

Esta metodología sirve para identificar, evaluar e interpretar

toda la investigación relevante sobre un tema en particular

[19], en este caso será sobre el m-learning y la usabilidad

NAVARRO et al.: FRAMEWORK PARA EVALUAR SISTEMAS M-LEARNING: UN ENFOQUE TECNOLÓGICO... 39

ISSN 1932-8540 © IEEE

móvil, haciendo especial énfasis en el uso de dispositivos

móviles tipo smartphone y tablet.

Teniendo en cuenta las etapas que propone esta

metodología, las actividades que se llevaron a cabo en esta

fase de análisis bibliográfico se comentan en las siguientes

subsecciones. Cabe mencionar que los datos presentados en

este estudio son una actualización del mapeo sistemático

presentado en [20], el cual sólo abarcaba artículos

publicados hasta mediados del mes de marzo del 2013.

A. Preguntas de Investigación

Dado que nuestro interés se centra en conocer el estado

del arte en el área del m-learning y la usabilidad móvil, se

plantean las siguientes preguntas de investigación:

1) ¿Cuál es el estado actual en cuanto a la publicación

de investigaciones en el ámbito de la usabilidad móvil y el

m-learning en los que se utilicen dispositivos móviles tipo

smartphone y tablet? ¿Ha aumentado la publicación de

artículos en esta temática en los últimos años?

2)¿Cuáles son los enfoques de las diferentes

publicaciones en el área del m-learning y la usabilidad

móvil? ¿Qué tipos de dispositivos móviles y sistemas

operativos son los más utilizados según dichas

publicaciones?

Para responder a estas preguntas se utilizaron las

siguientes palabras claves en la búsqueda, escritas en inglés

por ser el idioma más utilizado en las publicaciones en este

área: “mobile learning”, “m-learning”, y “usability”.

B. Identificar las Bases de Datos Apropiadas

Los estudios incluidos en esta investigación surgieron de

una búsqueda de la literatura disponible en las siguientes

bases de datos: IEEE Digital Library, Science Direct On

Site (SDOS), ACM Digital Library, y Scopus. Se incluyeron

aquellos trabajos relacionados con el área del m-learning y

la usabilidad móvil, específicamente aquellos que utilizan

dispositivos móviles como smartphones y tablets,

publicados en inglés e incluidos en revistas, conferencias, o

workshops.

C. Resultados

La búsqueda inicial localizó un total de 1546

publicaciones (Fig.1). Se analizaron los títulos y resúmenes

de los artículos encontrados y, en caso de existir duda sobre

la relevancia de un trabajo para la investigación, también se

analizó la introducción y/o conclusiones, para establecer si

el artículo debía ser incluido o excluido del análisis

bibliográfico final.

Finalmente, se redujo el número inicial a 168

documentos, considerados como los más relevantes y

relacionados con nuestra investigación (Fig. 2).

La Fig. 3 muestra el número de artículos seleccionados,

publicados entre el 2006 y el 2014. Se puede ver que la

cantidad de publicaciones en esta área se ha incrementado

desde el 2010, y en el año 2013 esta cifra aumentó

significativamente. Esta búsqueda se realizó a finales de

noviembre del 2014, por lo que faltaría incluir las

publicaciones que se registren en las bases de datos

seleccionadas, durante los últimos meses. Considerando el

auge de los dispositivos móviles en la educación, se cree que

las publicaciones relacionadas con este tema seguirán en

aumento en los próximos años.

Los 168 artículos más relevantes muestran diferentes

enfoques, de acuerdo con el propósito de su investigación,

que hemos clasificado para una mejor interpretación:

aplicaciones m-learning, guidelines y frameworks, aspectos

específicos del m-learning, casos de estudio y análisis y

tendencias del m-learning (Fig. 4).

En los 61 artículos que describían aplicaciones m-

learning se utilizaron diferentes tipos de dispositivos (Fig.

5). De las aplicaciones descritas el 69% han resultado ser

aplicaciones nativas, que residen y se ejecutan en el

dispositivo móvil, y el 31% estaban basadas en web.

La Fig. 6 muestra la clasificación de estas aplicaciones en

relación con el nivel académico de los estudiantes al que van

dirigidas. Además se pudo comprobar que, de todas ellas, el

28% estaban basadas en juegos.

Fig. 1. Total de artículos localizados en la búsqueda inicial, en las

distintas bases de datos consultadas.

Fig. 2. Número de artículos relevantes extraídos de cada base de datos.

Fig. 3. Artículos seleccionados, por año de publicación.


ISSN 1932-8540 © IEEE

Solo en 52% de las aplicaciones descritas en las

publicaciones analizadas se realizaron pruebas de

usabilidad, estando el 44% de ellas basadas en evaluaciones

heurísticas o revisión por expertos.

De acuerdo con la información mostrada en la Fig. 4,

existen 42 artículos sobre guidelines y frameworks en el área

del m-learning o la usabilidad móvil, de los cuales 28 son

frameworks de desarrollo y 14 tratan sobre la evaluación de

este tipo de sistemas (Fig. 7, clasificación 3).

De los 31 artículos con enfoque en aspectos específicos

del m-learning (Fig. 4), todos tratan temas diferentes, por

ejemplo: los factores que provocan que los estudiantes

utilicen smartphones en ambientes educativos,

personalización de aplicaciones m-learning o propuestas de

diseño de interfaces educativas.

Dentro de los 22 artículos sobre casos de estudio, se

tratan diferentes temáticas, en su mayoría relacionados con

la efectividad del m-learning en el aprendizaje de diversas

disciplinas, y otros con la percepción o creencias de los

docentes acerca del m-learning.

Entre los 12 artículos que se centran en el análisis y

tendencias del m-learning (Fig. 4), encontramos dos

revisiones sistemáticas, y otros relacionados con los retos y

oportunidades en el m-learning.

D. Análisis y discusiones

Para mostrar un panorama completo sobre la clasificación

de artículos realizada en esta investigación, presentamos un

esquema que representa las diferentes categorías de los

trabajos analizados (Fig. 7).

Debido a los intereses de esta investigación, los artículos

que se tomaron en cuenta en un posterior análisis, más

detallado, son los que consideraban la usabilidad en sus

guidelines y frameworks para desarrollar o evaluar

ambientes m-learning.

Existen 18 proyectos sobre guidelines y frameworks de

desarrollo que consideran la usabilidad, y que están

orientados al desarrollo (Fig. 7, clasificación 4).

Con respecto a guidelines y frameworks de evaluación

que consideran la usabilidad, solo encontramos dos

artículos. El primero propone un framework para evaluar

dispositivos móviles (handhelds). Su autor identificó

fortalezas y debilidades de estos dispositivos y sugiere

especificaciones técnicas que considera apropiado emplear

en aplicaciones m-learning. El segundo presenta una rúbrica

para evaluar la calidad de las aplicaciones móviles

enfocadas al aprendizaje del inglés.

Los resultados de este mapeo sistemático nos muestran

una carencia de métodos o herramientas de evaluación para

las aplicaciones m-learning. Por lo tanto, en la siguiente

sección proponemos un framework para evaluarlas,

considerando la usabilidad, y aspectos pedagógicos.

IV. PRUPUESTA DE UN FRAMEWORK DE

EVALUACIÓN DE SISTEMAS M-LEARNING

En [20] proponemos un framework de evaluación de

sistemas m-learning. Sin embargo, éste ha sufrido algunos

cambios en algunas de sus subdivisiones y criterios desde su

publicación. Estos cambios han estado motivados por la

retroalimentación de varios expertos en el área de usabilidad

y tiene como finalidad eliminar las confusiones que

generaba la clasificación anterior.

En la Fig. 8 se puede ver cómo el framework está

dividido en dos categorías que se corresponden con las fases

de evaluación de la usabilidad pedagógica y de la

usabilidad de interfaz de usuario, respectivamente.

Cada una de estas categorías incluye varias subdivisiones

y sus respectivos criterios de evaluación (Fig. 8-1 y Fig. 8-

2). En las secciones siguientes se explican con mayor

detalle.

A. Usabilidad Pedagógica

Los entornos de aprendizaje móvil deben considerar

diferentes aspectos educativos, pedagógicos y de usabilidad

para poder facilitar y apoyar las actividades de aprendizaje.

Estos factores proveerán el contexto apropiado para la

práctica educativa. La usabilidad pedagógica, en este

framework, tiene cinco subdivisiones: contenido,

Fig. 6. Aplicaciones m-learning por nivel académico.

Fig. 4. Enfoques relacionados con los propósitos de investigación.

Fig. 5. Tipos de dispositivos móviles en m-learning.


ISSN 1932-8540 © IEEE

multimedia, tareas o actividades, interacción social y

personalización. Además cada una de estas posee diferentes

criterios que serán explicados en detalle a continuación.

1) Contenido

En un entorno m-learning el contenido debe considerar

aspectos pedagógicos para fomentar un aprendizaje eficaz.

Estos aspectos se corresponden con los criterios que se

indican a continuación:

Organización. El contenido debe estar organizado en

módulos o unidades pequeñas, su secuencia es importante, y

los temas claves deben tener prioridad.

Objetivos. Estos deben ser definidos al principio de la

secuencia didáctica. Deben ser formulados en un lenguaje

simple y preciso. Los estudiantes deberán entender lo que se

espera que aprendan después de completar un módulo, para

así aumentar la probabilidad de que el aprendiz se

comprometa con el aprendizaje.

Requerimientos Previos. El estudiante debe ser

advertido de si se requieren habilidades o conocimientos

previos. Es necesario proveer enlaces a materiales previos o

cursos relacionados a éstos requerimientos.

Lenguaje. El lenguaje debe ser sencillo, claro y

apropiado al nivel de los estudiantes.

Confiabilidad. La información debe estar actualizada y

libre de errores.

Carga cognitiva. Los contenidos deben estar divididos en

porciones apropiadas, y de complejidad manejable, para que

los estudiantes puedan procesarlos sin tener una carga

excesiva. La cantidad de nuevos conceptos claves debe

limitarse a uno o dos, dependiendo de su complejidad.

Relevancia. Los contenidos deben estar centrados en las

características, intereses, motivaciones de los estudiantes, y

que deben ser útiles en su futuro.

Complejidad. Los materiales de aprendizaje deben retar

al estudiante con un nivel de complejidad adecuado a su

nivel de conocimientos y sus destrezas.

Limitaciones de tiempo. El aprendizaje móvil debe

presentar contenidos educativos en unidades de corta

duración, que requieran entre 30 segundos y 10 minutos

[21].

Recursos. Deberá proporcionarse acceso a recursos

externos, apropiados para el contexto de aprendizaje,

incluyendo enlaces al World Wide Web. Además el formato

de presentación y la información debe estar adaptada para su

visualización en dispositivos móviles.

2) Multimedia

Las aplicaciones m-learning deben soportar diferentes

tipos de recursos multimedia, como video, audio, textos o

animaciones, todas de alta calidad, desde la óptica de los

dispositivos móviles. Para ello se consideran los criterios

que se indican a continuación:

Alineación con objetivos. Los contenidos multimedia

deben tener una estrecha conexión con los objetivos. Los

videos, audios, e imágenes deberán ayudar a los estudiantes

a alcanzar sus objetivos de aprendizaje.

Adecuación. Los materiales multimedia deben ser

presentados en el formato que más facilite el aprendizaje de

conceptos.

Limitaciones de tiempo. La duración de las animaciones,

multimedia, videos y/o audios deben ser entre 2 y 5 minutos.

Calidad. El contenido multimedia debe tener buena

calidad de video y fidelidad, incluir imágenes atractivas y el

tamaño de los archivos debe ser apropiado para el

dispositivo.

Balance. Debe existir una proporción equilibrada de

recursos multimedia en el contenido. Los materiales deben

presentar múltiples perspectivas del conocimiento y/o las

tareas.

3) Actividades o Tareas

Las tareas o actividades en un entorno de aprendizaje son

una parte importante del proceso de aprendizaje. En este

sentido, definimos los criterios que se indican a

continuación para su valoración:

Alineación con objetivos. Las tareas o actividades deben

tener una conexión estrecha con los objetivos pedagógicos.

Fig. 8-1. Categorías y elementos de evaluación de la usabilidad

pedagógica.

Fig. 8. Marco conceptual de evaluación de sistemas m-learning.

Fig. 7. Secuencia de clasificación de los artículos considerados en este

estudio.


ISSN 1932-8540 © IEEE

Secuencia. Las tareas deben permitir a los alumnos

integrar la nueva información con aprendizaje previo, para

generar así nuevo conocimiento.

Aprendizaje basado en problemas. Las tareas deben

promover que los estudiantes comparen y clasifiquen

información, para hacer deducciones y generar creatividad.

Autenticidad. Las tareas deben reflejar situaciones de la

vida real, relevantes a la práctica profesional, generando

interés e involucrando a los estudiantes. Deberán promover

la trasferencia de habilidades fuera del entorno de

aprendizaje y el pensamiento crítico.

Interactividad. Las tareas deben involucrar a los

estudiantes en problemas a resolver en los que se

aprovechen las ventajas de uso de la tecnología móvil

(investigaciones de campo, toma de fotografías, videos,

realidad aumentada, o uso de códigos QR).

Adecuación. Las tareas deben ser coherentes con el

contenido y el nivel educativo.

Autoevaluación. Un entorno móvil debe permitir la

autoevaluación para comprobar el aprendizaje y registrar los

avances del alumno.

4) Interacción social

La socialización es fundamental para el proceso de

aprendizaje y un entorno m-learning debe promoverla y

facilitarla. Para valorar esta dimensión consideramos los

criterios que se indican a continuación:

Diálogo. Un ambiente m-learning debe permitir a los

estudiantes comunicarse con sus compañeros y profesores

(chat, tablón de anuncios o redes sociales).

Colaboración. Un entorno m-learning debe permitir el

trabajo en grupo entre los estudiantes.

Discusión. Un entorno de m-learning debe incorporar

posibilidades de interacción, discusión y otras actividades

colaborativas. La discusión requiere que los estudiantes

participen publicando acerca de su aprendizaje, para recibir

retroalimentación, evaluar y aprender de otros grupos o

estudiantes a través de trabajos publicados u opiniones.

Compartir. Un entorno m-learning debe permitir a los

estudiantes compartir fotos, videos o cualquier otro tipo de

documentos relacionados con su trabajo, a través de redes

sociales como facebook o twitter.

5) Personalización

La personalización les da a los estudiantes la libertad de

controlar diferentes opciones relacionadas con su estilo de

aprendizaje o con respecto a la secuencia de estudio. Para

valorar el grado de Personalización consideraremos los

criterios siguientes:

Control de usuario. Los estudiantes deben tener la

libertad de dirigir su aprendizaje individual o en grupo, y así

tener un sentido de pertenencia. Deberán elegir la secuencia

a seguir, a través de rutas opcionales para su progreso.

Individualización. Los estudiantes deberán elegir el

material que más se adapte a sus estilos de aprendizaje (la

información podrá ser revisada en videos, texto o audios).

B. Usabilidad de la Interfaz de Usuario

La usabilidad de la interfaz de usuario (en adelante

interfaz) es fundamental para lograr la aceptación y

satisfacción por parte de los estudiantes. En el contexto de

los entornos de aprendizaje móvil, la interfaz debe ser fácil

de usar para que los usuarios la aprendan, reconozcan y

recuerden. En este framework hemos identificado cinco

subdivisiones: diseño, navegación, customización,

retroalimentación y motivación, que a su vez, se dividen en

diferentes criterios, que explicaremos en detalle.

1) Diseño

Un buen diseño es fundamental para mejorar la

usabilidad de una interfaz de usuario. Para valorar este

aspecto utilizaremos los criterios que se indican

seguidamente:

Atractivo. El diseño deberá ser estético y atractivo para

los estudiantes. La apariencia deberá ser placentera y no

debe contener información irrelevante. La interfaz no debe

estar sobrecargada de información ni incluir gamas de

colores que afecten negativamente a la percepción visual de

los contenidos.

Presentación. La interfaz debe seguir buenas pautas de

presentación, con respecto a la organización (layout) y el

diseño. Las opciones de selección deben ser visibles y

fácilmente localizables. La información debe estar

organizada en un orden lógico y las páginas deben

corresponder o adaptarse al tamaño de la pantalla.

Consistencia. Los elementos de una interfaz deben ser

estables y coherentes a través de todo el diseño. Deberá

seguir estándares convencionales con una selección

consistente de estilo en el texto, botones, y ventanas.

Entendibilidad. Los iconos, texto y otros elementos

deben ser simples e intuitivos, y escritos en un lenguaje

común, para que los estudiantes puedan entender fácilmente

los propósitos de las funciones del sistema.

2) Navegación

La navegación debe ser sencilla para el usuario. Además

el usuario debe estar constantemente informado de dónde

está, dónde ha estado y hacia donde puede ir. Esto se puede

valorar por medio de los siguientes criterios:

Facilidad de uso. La navegación debe incluir funciones

que sean fáciles de entender, recordar y utilizar. Las

opciones deben tener una correcta visibilidad. No se debe

requerir más de tres clics para llegar desde la página inicial

hasta los contenidos.

Orientación. El estudiante debe identificar claramente

dónde está, cómo volver al menú principal y navegar

Fig. 8-2. Categorías y elementos de evaluación de la usabilidad de la

Interfaz de usuario.


ISSN 1932-8540 © IEEE

fácilmente. Cada ventana o cuadro de diálogo debe

desplegar su título.

Libertad para el usuario. Cuando un estudiante elige

una función por error, la aplicación debe permitir volver a

ventanas anteriores. Opciones como deshacer y rehacer son

importantes para fomentar y mantener la libertad del usuario

al interaccionar con el sistema.

Búsqueda. La aplicación debe proveer mecanismos para

ayudar al usuario a encontrar contenido.

3) Customización

La customización es una adaptación del término inglés

customize, que refiere a modificar algo de acuerdo a las

preferencias personales. Esto es importante porque permite a

los estudiantes cambiar el diseño o la navegación en sus

dispositivos. Esto lo valoraremos haciendo uso de los

siguientes criterios:

Flexibilidad. La aplicación debe permitir a los

estudiantes cambiar elementos de la interfaz. Debe

proporcionar atajos y aceleradores, mejorando con esto la

interacción identificando acciones frecuentes. La

flexibilidad hace posible la facilidad de uso para diferentes

tipos de usuarios, desde novatos hasta expertos.

Mecanismos de entrada/salida. Este criterio es esencial

en el contexto móvil, ya que una de sus limitaciones es la

interacción. Por lo tanto, las aplicaciones deben permitir

diferentes formas de entrada y salida para mejorar la

interacción del estudiante.

Adaptabilidad. En un entorno de aprendizaje móvil el

contenido debe adaptarse a las pantallas de diferentes

dispositivos (smartphones, tablets, entre otros) sin la

necesidad de hacer configuraciones, evitando la

superposición de objetos o la pérdida de información. Las

pruebas y evaluaciones deberán ser adaptadas a las

habilidades de los estudiantes.

4) Retroalimentación

La aplicación debe ayudar al estudiante a consolidar los

conocimientos adquiridos y reforzar sus nuevas destrezas,

durante la interacción en el proceso de aprendizaje. En esta

dimensión, utilizaremos los criterios que se indican a

continuación:

Progreso. La aplicación debe presentar el avance general

del alumno en el curso y en cada unidad.

Estímulos. La aplicación debe proporcionar

retroalimentación constructiva, cuando los alumnos hayan

tenido un avance significativo. Ésto anima y ayuda a generar

confianza.

Apoyo. La aplicación debe proporcionar ayuda útil al

estudiante para lograr sus objetivos de aprendizaje. Por

ejemplo, si el estudiante comete un error al realizar una

tarea, la aplicación debe ofrecer oportunidades para dar con

la respuesta correcta o, al menos, proporcionar alguna

explicación. También debe incluir mecanismos de

comunicación para extender y ofrecer la retroalimentación

de instructores, expertos, compañeros u otros.

Precisión. La retroalimentación debe ser apropiada al

contenido, problema o tarea, y debe ser proporcionada de

forma inmediata.

Estado del sistema. La aplicación debe presentar

información general como la hora, el estado de la batería y

la señal de la red.

Alertas. El sistema debe proporcionar retroalimentación a

través de alertas, recordando fechas límites, notificando

eventos o actividades.

Prevención de errores. Cuando un usuario elige dos

opciones a la vez por equivocación, la aplicación debe

solicitar una confirmación, aumentando la visualización de

las opciones para facilitar la selección manual.

5) Motivación

La motivación busca aumentar el interés del estudiante en

el proceso de aprendizaje a través de diferentes estrategias

lúdicas y pedagógicas, aplicadas a la dinámica de las tareas.

Consideraremos para su valoración los siguientes criterios:

Aprendizaje basado en juegos. Cuando un estudiante

aprende a través de juegos, desarrolla un incremento en la

motivación e interés en el aprendizaje a través de la

diversión.

Competitividad. Las aplicaciones que soportan m-

learning deben permitir la competitividad entre los

estudiantes, a través de oportunidades como trabajar en la

misma tarea al mismo tiempo, o mostrar tablas de liderazgo

con las puntuaciones de cada estudiante.

Conveniencia. Los estudiantes deberán considerar y

valorar como útil aprender ciertos temas mediante

aprendizaje móvil, frente al empleo de métodos más

convencionales (como, por ejemplo, las lecciones

magistrales y presenciales en el aula). Un entorno m-

learning debe proveer una forma rápida y fácil de aprender

un nuevo tema o de revisar temas anteriores.

Insignias. La aplicación deberá generar insignias o

recompensas simbólicas cuando el estudiante obtiene un

logro significativo.

C. Herramienta de Evaluación

Considerando estos criterios hemos considerado oportuno

el desarrollo de una herramienta web que permite testear

(mediante un cuestionario creado a tal efecto) las

características de las aplicaciones m-learning, en relación

con su soporte a las distintas dimensiones y subdimensiones

(o criterios) incluidas en nuestra propuesta de framework

conceptual que hemos descrito anteriormente. Esta

herramienta web, podrá emplearse para evaluación de

aplicaciones de m-learning, permitiendo puntuarlas,

compararlas y detectar oportunidades de mejora en relación

con las distintas características incluidas en el framework.

V. CONCLUSIÓN

El análisis del estado del arte nos ha permitido tener una

visión general sobre el m-learning, su inclusión en la

educación y sus tendencias. Los resultados del mapeo

sistemático realizado muestran que la investigación en el

área del m-learning se ha incrementado significativamente

desde el año 2013 y, debido al auge de los dispositivos

móviles en la educación, creemos que las contribuciones en

esta temática seguirán en aumento en los próximos años.

Asimismo detectamos que sólo el 52% de las aplicaciones

analizadas fueron sometidas a pruebas de usabilidad y sólo


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el 44% de ellas estaban basadas en evaluaciones heurísticas

o revisión por expertos.

En base a estos resultados hemos propuesto un framework

para evaluar las aplicaciones m-learning considerando

factores tanto pedagógicos como de usabilidad. El objetivo

es mejorar la calidad de uso de estas aplicaciones y mejorar

la experiencia del aprendiz en los entornos m-learning.

Consideramos que las aplicaciones m-learning son a día de

hoy alternativas muy útiles para asistir en el aprendizaje de

los estudiantes y creemos que nuestro framework permitirá

evaluar la calidad de las mismas, así como mejorar la

experiencia de los aprendices.

AGRADECIMIENTOS

C. X. Navarro agradece al Programa para el desarrollo de

personal docente incluido en la Dirección de

Superación Académica (DSA) de la SEP (Secretaría de

Educación pública), por la beca otorgada para la realización

de estudios de posgrado. Esta publicación ha sido

parcialmente soportada por el proyecto EDUCA-Prog

del Ministerio de Ciencia e Innovación (TIN2011-29542-

C02-01 y TIN2011-29542-C02-02), el proyecto de la Junta

de Comunidades de Castilla-La Mancha, InterGroup (PPII-

2014-021-P), así como el proyecto CYTED (Red

513RT0481).

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Multiculturality (TEEM´2014). Salamanca, España.

[21] Hu, Z. “Emerging vocabulary learning: From a perspective of activities facilitated by mobile devices”. In World Conference on E-

Learning in Corporate, Government, Healthcare, and Higher

Education (Vol. 2011, No. 1, pp. 1334-1340).

Christian X. Navarro se unió a la Facultad de Ingeniería, Arquitectura y

Diseño, en la Universidad Autónoma de Baja California (México) para trabajar como Profesor-Investigador de tiempo completo. En 2002 obtuvo

el grado de Maestro en Ciencias de la Computación en el Centro de

Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada (CICESE).Actualmente se encuentra cursando sus estudios de doctorado en

la Universidad de Castilla La Mancha (España), en asociación con el grupo

de investigación CHICO (Computer-Human Interaction and Collaboration). Sus intereses de investigación están enfocados en los campos del Cómputo

Móvil, Computación Ubicua y M-Learning.

Ana I. Molina es Doctora en Ingeniería Informática (2007) por la

Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM). Actualmente es Profesora

Contratada Doctora en la Escuela Superior de Informática de Ciudad Real, y miembro del grupo de investigación CHICO (Computer-Human

Interaction and Collaboration) de la UCLM. Sus principales áreas de interés

son la Interacción Persona-Ordenador, los Sistemas Colaborativos y los Nuevos Paradigmas de Interacción aplicados a la Educación.

Miguel A. Redondo es Doctor en Ingeniería Informática por la

Universidad de Castilla - La Mancha (2002), Licenciado en Informática por la Universidad de Granada (1997), Ingeniero Técnico en Informática de

Sistemas por la Universidad de Castilla - La Mancha (1995). Actualmente

es Profesor Titular del área de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Castilla – La Mancha, adscrito a la Escuela Superior de

Informática. A nivel de investigación, su trabajo se centra en la innovación

y aplicación de técnicas de Ingeniería del Software al desarrollo de sistemas de e-Learning y al desarrollo de sistemas avanzados de Interacción

Persona-Computador.

Reyes Juárez-Ramírez trabaja como profesor-investigador en la Facultad

de Ciencias Químicas e Ingeniería, Universidad Autónoma de Baja

California. En 2002 obtuvo el grado de maestría en Ciencias de la Computación en el Centro de Investigación Científica y de Educación

Superior de Ensenada (CICESE), y obtuvo el grado de Doctor en Ciencias

de la Computación en la Universidad Autónoma de Baja California (UABC). Tiene dos áreas principales de interés: Ingeniería de Software e

Interacción Humano-Computadora. Su investigación actual se enfoca en las

interfaces adaptativas para usuarios con autismo, aspectos afectivos en tutores inteligentes y videojuegos, así como aspectos afectivos de los

usuarios en espacios inteligentes.


ISSN 1932-8540 © IEEE

Title— Virtual Heritage of the Territory: Design and

implementation of Educational Resources in Augmented

Reality and Mobile Pedestrian Navigation.

Abstract— In this research we intend to establish the

relationships between local heritage educational content of

software Pedestrian Navigation Systems Mobile-Augmented

Reality and learning processes through mobile devices. In this

context, we will create a process of teaching and learning

linked to urban heritage, determining their educational

effectiveness with these tools. Methodological research focuses

on two dimensions: technological design of mobile learning

platform and in determining educational modes of

understanding of the program. We hope to build a patrimonial

thematic unit and determine the significance in mLearning-

uLearning processes, considering elements of identity and local

culture.

Index Terms—Augmented reality, Computer aided

instruction, Mobile computing, Navigation.

I. INTRODUCCIÓN

OS importantes avances tecnológicos producidos en

el ámbito de los dispositivos móviles (tabletas y

smartphones) y la incorporación de sensores

altamente especializados y con la capacidad de captar

información del medio que nos rodea. Instrumentos como

sistemas de posicionamiento, sensores de luz y proximidad,

barómetro, giroscopio, acelerómetro y magnetómetro, han

añadido importantes valores agregados a estos dispositivos,

convirtiéndolos en complejos instrumentos que se

encuentran al alcance de una mano, con interfaces

simplificadas, sencillas de comprender y manejar [1],

entregando información que antiguamente no era posible de

obtener sin medios especializados, complejos y la mayoría

de las veces costosos. Este poder de procesamiento y

obtención de información ha derivado en el desarrollo de

técnicas como la Geolocalización y la Realidad Aumentada

en un contexto de portabilidad y masificación, permitiendo

Jorge Joo Nagata es doctorando del Programa Formación en la Sociedad

del Conocimiento, Universidad de Salamanca. Grupo Grial, Universidad de

Salamanca (autor de contacto, e-mail: [email protected]).

José Rafael García-Bermejo Giner: Profesor del Departamento de Informática y Automática, Universidad de Salamanca. Grupo Grial,

Universidad de Salamanca (e-mail: [email protected]).

Fernando Martínez Abad es Profesor Ayudante del área de Métodos de Investigación y Diagnóstico de la Facultad de Educación, Universidad de

Salamanca. Grupo IUCE, Universidad de Salamanca. (e-mail:

[email protected]).

el desarrollo de aplicaciones y contenidos en diferentes

temáticas, con diversos objetivos y estructuras de

implementación.

De esta manera, disciplinas como la Educación, se han

visto fuertemente fortalecidas con la creación de nuevos

instrumentos para la enseñanza de contenidos y su

respectiva evaluación. Adicionalmente, se han generado

nuevas ideas y líneas de acción, como el Aprendizaje

Situado y el Aprendizaje Móvil (uLearning y mLearning),

en donde confluyen campos del conocimiento en donde

existe una clara complementariedad de contenidos, métodos

y objetivos.

De esta manera, las técnicas que se han visto fortalecidas

por los avances tecnológicos en la portabilidad que otorgan

los dispositivos móviles, son los Sistemas de Navegación

Peatonal Móvil (SNPM) y la Realidad Aumentada (RA),

permitiendo la implementación concreta de diversos

contenidos presentes en diferentes temáticas, con

consecuencias en su implementación educativa.

El planteamiento de la investigación tiene como objetivo

la construcción de un sistema móvil ligado a módulos de

SNPM y de RA, constituyéndolo dentro de un proceso de

formación educativa (eLearning y mLearning) en el marco

de la información territorial sobre el patrimonio urbano

histórico correspondiente a la ciudad de Salamanca

(España). La investigación se contextualiza entre dos

grandes dimensiones:

En el diseño y desarrollo de una plataforma

móvil SNPM-RA, definiendo su arquitectura,

funcionalidad, interface e implementación

(Figura 1).

En la comprobación en los modos de

presentación, comprensión y efectividad

educativa del sistema desarrollado.

Así, se espera contar con un sistema informático móvil

que permita una adecuada presentación de contenidos sobre

patrimonio histórico, enmarcado en procesos de eLearning y

mLearning. De esta manera, los objetivos se plantean desde

estas dos grandes áreas:

1) Para el ámbito tecnológico: se analizará la

implementación de las herramientas que se utilizan en

uLearning y el mLearning en los contextos de desarrollo

de un SNPM-RA con el fin de tener un diagnóstico de

los programas existentes, sus fortalezas y debilidades,

además de su implementación en contextos educativos

formales. También se plantea el desarrollo del módulo

Patrimonio Virtual del Territorio: Diseño e

implementación de Recursos Educativos en

Realidad Aumentada y Navegación Peatonal

Móvil

J. Joo Nagata, J. García-Bermejo Giner, y F. Martínez Abad

L



educativo mediante los frameworks adecuados de

Localización, Navegación y RA presentes en programas

para equipos móviles, permitiendo la generación de

contenidos sobre patrimonio urbano histórico de la

ciudad de Salamanca. Adicionalmente, se implementará

el módulo SNPM-RA mediante el contexto tecnológico

de arquitectura y programación encapsulada y adaptable

a través de una serie de frameworks de desarrollo de

software.

2) Para el ámbito educativo: se determinarán las líneas,

características y aspectos relevantes en lo referente al

desarrollo del SNPM-RA en un contexto de uLearning y

mLearning. Paralelamente, se determinará la

potencialidad y efectividad educativa del módulo

SNPM-RA a través del ejemplo concreto de la ciudad de

Salamanca y su patrimonio, mediante pruebas de

usabilidad y herramientas de evaluación del aprendizaje.

Finalmente, se pretende determinar y contextualizar las

experiencias obtenidas de los estudiantes con el sistema

SNPM-RA creado, identificando los aspectos relevantes

y factores claves que se deriven de la usabilidad

generada en el contexto educativo del uLearning y

mLearning sobre patrimonio.

De manera paralela y debido a la naturaleza

cuasiexperimental del estudio, se plantean las siguientes

hipótesis de trabajo:

La utilización de tabletas con un SNPM-RA

personalizado, tiene una mayor efectividad en los

procesos de aprendizaje sobre patrimonio, respecto

a métodos y medios tradicionales de enseñanza

como son los libros, mapas y la enseñanza directa.

La movilidad que otorgan medios como las

tabletas, en un contexto de enseñanza mediante un

SNPM-RA, presentaría una mayor efectividad en

los procesos de aprendizaje desde los ámbitos de

uLearning-mLearning, respecto a situaciones de

enseñanza similares (eLearning), pero que se

encuentran establecidos en ambientes educativos

tradicionales y formales (enseñanza directa en

aulas).

Mediante estos planteamientos, se pretende establecer las

cualidades de los elementos de hardware, software y de

contenidos temáticos, planteados para el ámbito educativo,

generando un sistema contextualizado en elementos y

procesos locales.

II. CONTEXTO TEÓRICO

A. La Temática de Patrimonio en un contexto de

mLearning y uLearning

Desde el ámbito educativo, el desarrollo e

implementación digital del programa se encuentra

contextualizada en torno a los procesos de uLearning y

mLearning. De esta manera, se plantean un contexto

educativo para la adquisición de conocimientos desde

escenarios reales, en donde la temática patrimonial presente

en la ciudad de Salamanca es el tema a enseñar. Desde la

mirada ofrecida por el uLearning, el proceso de enseñanza y

aprendizaje tendría características de ser más práctico,

significativo y aplicable para la resolución de problemas, lo

que maximizaría los efectos del aprendizaje en los

estudiantes respecto a otros escenarios de enseñanza directa

[2], [3]. De esta manera, el significado del aprendizaje

estaría profundamente enraizado en un contexto situacional

presente en la realidad –que para este caso corresponde al

patrimonio urbano presente en la ciudad de Salamanca y su

historia local representada en los artefactos urbanos–, no

existiendo un único sentido del aprendizaje, sino más bien

un contexto concreto y/o práctico [4]. Adicionalmente, el

mLearning enfatiza dos importantes principios que se

realizan en los procesos educativos [3]:

En lo referente a la integración del aprendizaje con

la práctica y el contexto con significado.

En relación con el aprendizaje en un escenario

colaborativo y social, a través de herramientas que

se presentan en medios digitales y virtuales.

B. Sistema de Navegación Peatonal Móvil (SNPM)

Un SNPM corresponde a un sistema de navegación digital

en un contexto de representación a escala humana (1:1)

asistido por un dispositivo móvil (GPS navegadores para

coches, relojes inteligentes, smartphones o tabletas), en

donde se combinan datos digitales presentes en servidores

de mapas (cartografía digital o estructuras de datos

espaciales), hitos y puntos de interés (POI por sus siglas en

inglés), con un sistema de navegación y enrutamiento, los

cuales se complementan y guían al usuario en su

desplazamiento [5]–[8].

Estos sistemas se implementan mediante un software

independiente que se ejecuta en el dispositivo móvil y lee

los datos de los sensores especializados presentes aparato

(GPS, WiFi, aGPS). Utilizando estos instrumentos y

complementado con las capacidades multimedia del móvil

para la presentación de la información, es posible iniciar un

proceso de navegación asistida, visualizando información de

los lugares de interés en un contexto de optimización de la

Fig.1. Interfaz del Sistema de Navegación Peatonal

NAGATA, BERMEJO Y MARTÍNEZ: PATRIMONIO VIRTUAL DEL TERRITORIO: DISEÑO E ... 47

ISSN 1932-8540 © IEEE

información entregada (dirección, tiempo, distancia y datos

complementarios). De esta manera, con el despliegue

adecuado de información es posible la adquisición de tres

niveles espaciales de conocimiento y que se sintetizan en los

mapas mentales: referencia del medio espacial; secuencia y

guía territorial del saber a través de rutas e itinerarios de

desplazamientos; y sondeo contextual del conocimiento en

un marco espacial general [8]–[10].

C. Realidad Aumentada (RA) en Procesos de Aprendizaje

Situado y Móvil

La RA como tecnología de visualización de datos,

permite la interacción de elementos del mundo físico-real

con representaciones virtuales y digitales en una única

interfaz. Esta visualización que se realiza mediante

dispositivos electrónicos, es complementaria a la

observación real que se realiza de los fenómenos. En este

proceso, el usuario mantiene un control implícito de la

interactividad de los datos representados y visualizados

mediante hardware [6], [11]–[14]. Esta posibilidad de

combinar objetos virtuales digitales en un ambiente físico-

territorial, ha permitido que los usuarios puedan visualizar

conceptos abstractos, experimentar fenómenos y procesos,

que son imposibles de observar desde el ámbito exclusivo

del mundo real [15]–[17]. En la actualidad, la RA cuenta

con la existencia de más de 70 kits de desarrollo de software

(SDK por sus siglas en inglés), de los cuales 14 cuentan con

tecnología que se complementa a los sistemas de

geolocalización y portabilidad [18]. En las tiendas

especializadas como Google Play o iTunes es posible

encontrar más 500 aplicaciones1 que incorporan la RA para

el despliegue de información temática, las cuales se

encuentran en categorías como la entretención, publicidad,

referencia, productividad, negocios, entre otros [19], [20].

Lo anterior es un indicador de la relevancia que esta

teniendo esta tecnología en la presentación de información

en diversos contextos.

III. MATERIALES Y MÉTODOS

La metodología propuesta se enmarca en un contexto

general del tipo mixto (cuantitativo-cualitativo),

dividiéndose en 4 ámbitos:

1) La creación del contenido temático mediante la

obtención de antecedentes sobre patrimonio de la ciudad

de Salamanca.

2) El desarrollo de la arquitectura del software

respectivo en un contexto de movilidad.

3) La recopilación de los datos y el análisis estadístico

empírico de funcionalidad.

4) La determinación de los niveles de usabilidad y

funcionamiento del programa en un contexto de

aprendizaje formal.

Al igual que en los procesos de creación informático, la

generación e implementación de contenidos digitales sobre

patrimonio para la educación requiere de las mismas fases

de desarrollo: la captura y obtención de los datos iniciales;

el procesamiento, análisis e interpretación de dicha

información; y la difusión de los contenidos mediante la

1 Se contabilizaron las aplicaciones para móviles y tabletas presentes

hasta el mes de enero de 2015.

visualización interactiva que otorgan los dispositivos

móviles [21]. Desde la dimensión cualitativa, este estudio se

encuentra enmarcado por las metodologías de la

Investigación-Acción y el Caso de Estudio [4], [22], [23],

debido a la naturaleza de los contenidos y los elementos

presentes dentro del marco temático de estudio (educación

en un contexto de portabilidad, movilidad y localidad).

Desde esta perspectiva, se desarrollarán las fases esenciales

de observación del problema; su interpretación, la

evaluación o análisis; y resolución de problemas o la

implementación de mejoras. Desde la dimensión cuantitativa

la investigación se establece desde un contexto cuasi-

experimental [23]–[25] en donde diferentes dimensiones

(aprendizaje, usabilidad, comprensión de fenómenos, etc.)

se medirán mediante el software creado en grupos

previamente establecidos.

B. Contextualización del Contenido Patrimonial: la

Ciudad de Salamanca

Para la unidad temática sobre patrimonio, se utilizará la

ciudad de Salamanca (España) debido a su fuerte carácter y

contenido histórico, lo cual se expresa en la cantidad de

inmuebles e hitos urbanos presentes en su planta más

antigua. El centro urbano tiene sus orígenes en la época de

la primera Edad de Hierro, hace aproximadamente 2700

años [26]. Hacia el año 1102 se presentan los primeros

cimientos para lo que se conoce como la ciudad actual, la

cual tiene importantes influencias de culturas diversas, con

estilos artísticos de diversa índole [27]. De esta manera, para

los propósitos de esta investigación, el casco antiguo de

Salamanca con sus 125,28 hectáreas de extensión, fue

definido como el límite de contenidos temáticos y

peatonales, con 72 inmuebles patrimoniales definidos

(Figura 2).

Los 72 hitos patrimoniales relevantes han sido

seleccionados de diversas fuentes y autores, los cuales se

encuentran presentes dentro del casco histórico de la ciudad.

Fig. 2. Área de estudio: casco histórico de la ciudad de Salamanca


ISSN 1932-8540 © IEEE

Estas edificaciones y estructuras presentan diversas

influencias de estilos arquitectónicos como el románico,

gótico, mudéjar, del renacimiento, el barroco, el

neoclasicismo y el modernismo [27], [28]. Esta información

temática es la que se agrupa e interrelaciona, definiendo las

rutas de desplazamiento posibles teniendo en consideración

elementos como los objetivos de aprendizaje, tiempo y

relevancia.

C. Etapa de Desarrollo e Implementación de Software de

SNPM-RA

En esta fase se creará e implementará la aplicación SNPM-

RA en un ambiente portable y móvil (tabletas2). Los

contenidos sobre patrimonio urbano de la ciudad serán

incorporados mediante la localización de los lugares y

edificaciones iconográficos principales de la ciudad de

Salamanca. Además, se considera la creación e

implementación de los contenidos de RA respectivos

destacando la incorporación de recursos multimedia con las

edificaciones monumentales seleccionadas (Figura 3).

Es importante considerar que la implementación y diseño

de recursos digitales para RA para los contextos educativos

móviles, debe considerar los principios de integración,

apropiación, sensibilización, flexibilidad y síntesis de los

contenidos temáticos e interfaces que se incluyen en el

desarrollo final del programa [29], [30].

Paralelamente, el software SNPM será implementado en

función de la extensión territorial definida y las

características de la información patrimonial utilizada

(estilos arquitectónicos dominantes, relevancia histórica,

significado para la cultura local) y considerándose factores

como la cercanía espacial, la relevancia de los fenómenos a

mostrar, la interacción con otros elementos dentro del área

previamente definida y los objetivos pedagógicos

perseguidos. Con lo anterior, se generará una propuesta de

navegación que guíe al estudiante en el proceso educativo en

torno a la temática patrimonial de Salamanca. Con ello se

implementa [17]:

1) Una visión territorial general de la ruta propuesta y

que es desplegada en un mapa digital.

2) Una adaptación automática de la visión territorial en

base a la posición del dispositivo.

3) La posibilidad de generación de diversas escalas de

representación espacial según los requerimientos del

usuario.

4) La posibilidad de la visualización y consulta de otros

fenómenos urbanos representados.

Dichas implementaciones podrían tener consecuencias en

la comprensión de la información espacial por parte de los

estudiantes y con ello, en la forma que se desarrolla el

proceso aprendizaje en el ámbito de la navegación y la

contextualización territorial de los fenómenos con la

mediación de tecnología móvil.

La interfaz de la aplicación despliega la información de

geolocalización de los datos de patrimonio definidos,

además de la ubicación del dispositivo. La información de la

cartografía base es obtenida de servidores de mapas

previamente implementados (Google Maps, Apple Maps,

OpenStreetMap, Nokia Here o Bing Maps), los cuales son

2 El hardware escogido corresponde a las tabletas iPad de Apple Inc.

Estos dispositivos tienen pantallas que van de las 7,9 hasta las 9,7 pulgadas.

Su sistema operativo iOS, se adapta a los requerimientos de movilidad que

se plantea para el software SNPM-RA.

complementados con la información territorial patrimonial

de la ciudad de Salamanca previamente seleccionada para

los fines educativos planteados. De manera complementaria,

el framework de RA presenta los recursos realizados para la

plataforma, en función de los datos de localización y los

puntos de interés previamente definidos. Dichos contenidos

corresponden a los modelos 3D, audio, texto y video de cada

inmueble patrimonial (Figura 4).

Fig. 3. Catedral de Salamanca en Realidad Aumentada

Fig. 4. Diagrama de la aplicación móvil en donde se despliegan el Sistema

de Navegación Peatonal, Realidad Aumentada y la información almacenada

en servidores.


ISSN 1932-8540 © IEEE

Estas implementaciones digitales son el valor agregado

funcional y temático que se establecerá como base del

proceso de enseñanza-aprendizaje propuesto mediante esta

herramienta móvil. El resultado de esta etapa corresponde a

la realización del software SNPM-RA sobre patrimonio

territorial en Salamanca, el cual será evaluado en la etapa

siguiente.

D. Diseño y Aplicación del Instrumento de Evaluación

Para la dimensión cuantitativa el principal instrumento

para la toma de datos será el mismo software creado e

implementado en las tabletas para los usuarios (estudiantes).

Las mediciones se realizarán mediante las respectivas

adquisiciones que hace el sistema informático:

1) Indirectamente, y en relación con la interfaz

implementada, las consultas realizadas, la conectividad

utilizada, el traspaso de datos, la consulta de los recursos

presentados y la navegación realizada.

2) Las mediciones directas estarán referidas a una

evaluación aplicada a los estudiantes con el objetivo de

obtener datos sobre la usabilidad, la percepción y del

proceso de aprendizaje recibido (efectividad y

significancia).

Para ambos planos se construirá un instrumento ad-hoc con

la respectiva evaluación de especialistas y fuentes

pertinentes a la investigación en un contexto educativo real:

estudiantes de nivel secundario con planes y programas que

incluyan los conceptos abordados en la herramienta. La

metodología de Estudio de Caso se utilizará con el fin de

comprender el contexto y significado de la experiencia

educativa propuesta con el software, utilizando entrevistas

en profundidad a los actores relevantes, documentación

formal y la utilización de contenidos de otras fuentes

relacionadas: redes sociales y foros que se implementarán

para complementar el proceso propuesto.

E. Procesamiento y Análisis de los Datos Obtenidos

Luego de obtenida la información base, se procederá al

procesamiento de los datos conseguidos a través de los

softwares para el desarrollo de los modelos espaciales

representativos [31], [32]. Paralelamente se ingresarán y

codificarán los valores del instrumento para su análisis

estadístico. Los resultados obtenidos serán interpretados y

analizados en el contexto de la investigación, estableciendo

las dimensiones educativas, las características del

aprendizaje, los patrones de la usabilidad y las relaciones de

la estructura informática desarrollada en un ambiente de

uLearning-mLearning [3], [33], [34], [35].

IV. RESULTADOS ESPERADOS

En los resultados esperados se encuentra la construcción

de un software adaptable en el marco de la estructura

modular y en el ámbito de la movilidad, la navegación y de

la interacción virtual, teniendo en cuenta los aspectos

educativos y temáticos de referencia (educación para el

patrimonio local). De esta manera, la mejora de todos los

componentes del sistema, facilitaría y optimizaría su

construcción digital, lo que se traduciría en el beneficio de 4

grandes áreas:

1) En el desarrollo de optimizaciones de acuerdo a los

avances y requerimientos necesarios como instrumento

planteado para un contexto educativo informal o formal.

2) En la funcionalidad y efectividad educativa de la RA

y los modelos digitales generados en un marco de

recursos para la educación.

3) En la comprensión del aprendizaje de la espacialidad

digital (cartografía-localización) mediante un sistema

asistido.

4) En la información territorial y patrimonial dentro de

la movilidad y portabilidad que ofrecen las tabletas

como dispositivos aplicados en la formación.

Paralelamente, y desde la dimensión educativa, sería

posible plantear que la herramienta desarrollada (SNPM-RA

para móviles) tenga una mayor efectividad en el plano

educativo, respecto a metodologías y herramientas

habituales análogas: libros, mapas y enseñanza directa. La

utilización de esta herramienta se desarrollará dentro del

contexto de uLearning-mLearning, estableciéndose que es

un método adecuado para la adquisición de conocimiento

espacial y patrimonial dentro un marco de portabilidad que

permiten los dispositivos móviles como las tabletas.

V. CONCLUSIONES

La utilización y generación de un programa SNPM-RA

con la temática del patrimonio urbano y con un importante

sentido en la identidad local, se plantea como una nueva

modalidad de presentar contenidos en los contextos de

uLearning-mLearning. Adicionalmente, la necesidad de

establecer las fortalezas, potencialidades, debilidades y

limitaciones de los dispositivos móviles (tabletas) para la

implementación de procesos educativos formales, es otra de

las líneas importantes a considerar en el desarrollo

investigativo para su posible implementación. La evaluación

y desarrollo de este conjunto tecnológico permitiría el

adecuado acceso a contenidos específicos y a una mayor

personalización en los procesos de enseñanza-aprendizaje.

Además, la investigación tiene un fuerte énfasis en aspectos

de implementación y desarrollo tecnológico,

complementado con la determinación de sus consecuencias

pedagógicas, permitiendo establecer una mejora continua en

cada elemento que constituye el sistema SNPM-RA. Se

quiere dejar en evidencia que el Aprendizaje Situado y el

Aprendizaje Móvil (uLearning-mLearning) son las áreas que

han tenido un mayor impacto con el desarrollo de las

tecnologías móviles, en la difusión de la información y en el

acceso a los datos personalizados. La personalización de los

contenidos y procesos en áreas como el patrimonio,

permiten una mejora en los procesos de aprendizaje,

contextualizándolos a los contenidos y la identidad cultural

local.

AGRADECIMIENTOS

Nuestros agradecimientos al proyecto MECESUP

UMC0803 “Mejoramiento de la docencia y el aprendizaje a

través de la incorporación de estrategias metodológicas TIC,

con el fin de fortalecer el curriculum en la formación inicial

docente en la Universidad Metropolitana de Ciencias de la

Educación (FID-UMCE, Chile)”.

Esta investigación se encuentra inserta dentro del

Programa de Doctorado “Formación en la Sociedad del

Conocimiento” de la Universidad de Salamanca, España,

institución académica a la cual expresamos nuestros

agradecimientos.


ISSN 1932-8540 © IEEE

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humanidad : guía artística. Salamanca: Colegio de España, 1998.

[28] P. Nuñez Paz, P. Redero Gómez, and J. V. García, Salamanca: guía de arquitectura. Colegio Oficial de Arquitectos de León, 2001.

[29] A. Delić, M. Domančić, P. Vujević, N. Drljević, and I. Botički,

“AuGeo: A geolocation-based augmented reality application for vocational geodesy education,” in 56th International Symposium ELMAR-2014, 2014.

[30] S. Cuendet, Q. Bonnard, S. Do-Lenh, and P. Dillenbourg, “Designing

augmented reality for the classroom,” Comput. Educ., vol. 68, pp. 557–569, Oct. 2013.

[31] C. S. Colls and K. Colls, “Reconstructing a Painful Past: A Non-

Invasive Approach to Reconstructing Lager Norderney in Alderney, the Channel Islands,” in Visual Heritage in the Digital Age, E. Ch’ng, V.

Gaffney, and H. Chapman, Eds. Springer London, 2013, pp. 119–146. [32] S. Fotheringham and P. Rogerson, Handbook of spatial awareness.

London: SAGE, 2007.

[33] M. Á. Conde, C. Muñoz, and F. J. García, “Sistemas de Adaptación de contenidos para dispositivos móviles,” in Proc. Actas del congreso de IX

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2008, pp. 143–147. [34] J. C. Sánchez Prieto, S. O. Migueláñez, and F. J. García-Peñalvo,

“Mobile Learning: Tendencies and Lines of Research,” in Proceedings of

the First International Conference on Technological Ecosystem for Enhancing Multiculturality, New York, NY, USA, 2013, pp. 473–480.

[35] J. C. Sánchez Prieto, S. Olmos Migueláñez, and F. J. García-Peñalvo,

"Understanding mobile learning: devices, pedagogical implications and research lines," Revista Teoría de la Educación: Educación y Cultura en la

Sociedad de la Información, vol. 15, pp. 20-42, 2014.

Jorge Joo Nagata es doctorando del programa “Formación en la Sociedad

del Conocimiento” de la Universidad de Salamanca y becario del programa

MECESUP UMC0803 “Mejoramiento de la docencia y el aprendizaje a través de la incorporación de estrategias metodológicas TIC, con el fin de

fortalecer el curriculum en la formación inicial docente en la Universidad

Metropolitana de Ciencias de la Educación (FID-UMCE, Chile)”. Sus líneas de investigación son las tecnologías aplicadas al estudio del

territorio, los Sistemas de Información Geográfica y las herramientas

Geomáticas en contextos educativos. En la actualidad realiza su tesis doctoral sobre Realidad Aumentada y Sistemas de Navegación Móvil

aplicados a contextos educativos.

José Rafael García-Bermejo Giner es doctor en Física (1989,

Universidad de Salamanca, España) y posee la Certificación Apple ACTC

T3 (Snow 100, Snow 101, Snow 201). Actualmente desarrolla su actividad

académica como Profesor Titular del Departamento de Informática y

Automática de la Universidad de Salamanca en el área de Lenguajes y

Sistemas Informáticos. Ha realizado estancias como docente e investigador

en diferentes universidades de Alemania y Finlandia. Es coordinador

Erasmus de los estudiantes de Ingeniería Informática. Sus principales líneas

de investigación incluyen programación estructurada, programación orientada a objetos, interfaces Hombre-Máquina, interfaces de usuario,

dispositivos móviles y administración de sistemas. Es autor y traductor

técnico de un gran número de libros.

Fernando Martínez Abad es Profesor Ayudante en el Área de Métodos de

Investigación y Diagnóstico en Educación de la Universidad de Salamanca. Doctor en Ciencias de la Educación (2013, Universidad de Salamanca,

España), ha participado como investigador en proyectos de investigación

tanto nacionales como de carácter internacional. Coautor en varias publicaciones nacionales e internacionales de impacto relacionadas con la

evaluación y el desarrollo de competencias básicas en la educación

obligatoria.


ISSN 1932-8540 © IEEE

Title—Technological support for virtual placements

management process: Proposal and first results of the Semester

of Code.

Abstract— This paper explains the Virtual Alliances for

Learning Society (VALS) European Project technological

approach to support a virtual placements management process.

Also this paper shows the first results of the practical part of

the project, the Semester of Code, explaining the detected

problems, the issues, the challenges and some actions to

improve the development of this kind of virtual placements

programmes. In order to allow the readers to get better

comprehension of the approach and its results, the manuscript

also describes three of the main virtual placements programs

around the world, in both ways, regarding the organization

and the technological approach they have.

Index Terms—Semester of Code, Technological support for

placements management, VALS project, Virtual Placements.

I. INTRODUCCIÓN

OS programas que fomentan la consecución de

prácticas virtuales a nivel internacional y que se

desarrollan en entornos de educación superior

(principalmente universitaria), están cada vez más en boga.

La posibilidad de reducir la distancia física, económica o el

simple ratio mayor en cuanto a las posibilidades de

colocación en un contexto global, constituye un gran

estímulo para estudiantes, empresas, entidades educativas y

equipos de gobierno, que ven en este tipo de procesos una

jugosa opción para conseguir prácticas, o según el caso,

facilitar experiencias reales de trabajo en entornos

profesionales ampliamente reconocidos que proporcionan un

retorno considerable para los estudiantes en cuanto a

currículum, oportunidades de empleo futuro, desarrollo

profesional; o en el caso de las instituciones, la consecución

de objetivos de empleabilidad e inserción profesional [1, 2],

consiguiendo una proyección internacional a nivel formativa

o institucional, etc. [3-6]. Esta tendencia de gestión de

prácticas en empresas internacionales de forma virtual está

Francisco J. García-Peñalvo y Juan Cruz-Benito trabajan en el Grupo de

Investigación GRIAL, el Departamento de Informática y Automática y el Instituto Universitario de Ciencias de la Educación (IUCE) de la

Universidad de Salamanca. Salamanca, España (e-mails: [email protected] y

[email protected]). David Griffiths trabaja en el Institute for Educational Cybernetics de la

Universidad de Bolton, Bolton, Reino Unido (e-mail:

[email protected]). Achilleas Achilleos trabaja en el Departmento de Ciencias de la

Computación de la Universidad de Chipre, Aglantzia, Chipre (e-mail:

[email protected]).

mucho más acusada en el ámbito de las Informática y las

disciplinas y especialidades afines a ella. La propia cultura

en cuanto a la compartición de conocimiento y recursos

alrededor de la Informática, la Ingeniería del Software, la

Programación, etc., y el estado actual de los movimientos

por el Software y Hardware Libre, así como el uso de redes

profesionales y plataformas online como escaparate de la

marca personal y del trabajo de un informático, crean un

caldo de cultivo perfecto para que la adopción de este tipo

de plataformas para gestionar estas prácticas sea más

sencilla o incluso un éxito en este tipo de perfiles

profesionales.

Para poder gestionar este tipo de prácticas, dado el estado

actual de desarrollo de las comunicaciones y los sistemas

tecnológicos, se hace uso de plataformas web abiertas que

facilitan el acceso a la información y al flujo de trabajo que

traza el modo de funcionamiento de los programas de

prácticas. En cuanto a estos sistemas de gestión, no hay un

aplicativo de referencia, no hay un sistema que destaque

sobre el resto o se adopte por los distintos tipos de prácticas

que se desarrollan internacionalmente, sino que cada

programa de prácticas emplea su propio software

(construido ad hoc o basado en un software de terceros no

pensado inicialmente para manejar estas tareas).

Dentro de este contexto, surge el proyecto europeo Virtual

Alliances for Learning Society - VALS (40054-LLP-L-

2013-1-ES-ERASMUS-EKA) [7] que promueve el

establecimiento de alianzas de conocimiento entre entidades

de educación superior y el mundo de los negocios a través

empresas, fundaciones y proyectos, para llevar a cabo

procesos de innovación abierta en la que se tienden puentes

entre ambos mundos, el académico y el de los negocios,

permitiendo una retroalimentación de lo mejor de ambos en

pos de un objetivo común de desarrollo e innovación basado

en filosofías abiertas (Open Source [8], Open Innovation

[9], Open Knowledge [10, 11]). Esta colaboración, según

plantea este proyecto, se instrumenta a través del desarrollo

de prácticas en empresas y proyectos a nivel internacional

que planteen problemas reales de negocio [12] por parte de

estudiantes, de informática y áreas de conocimiento afines,

que estudian en entidades educativas europeas; en un

proceso reglado a través del establecimiento de un sistema

de recompensas y retribuciones (no económicas) del cual

salen beneficiados todos los actores involucrados (enfoque

win-win) [13]. El programa a través del que se materializa

esta colaboración y las prácticas de estudiantes en empresas

que conlleva, se llama Semester of Code [14] y es uno de los

resultados tangibles más destacados del proyecto VALS. El

Tecnología al Servicio de un Proceso de Gestión

de Prácticas Virtuales en Empresas: Propuesta y

Primeros Resultados del Semester of Code

Francisco J. García-Peñalvo, Juan Cruz-Benito, David Griffiths, Achilleas Achilleos

L



sistema de prácticas llamado Semester of Code está

compuesto por varios aspectos clave, entre los que destacan

los siguientes:

Un periodo temporal predefinido para las épocas

de prácticas y suficientemente flexible para cubrir

la casuística general de los distintos planes de

estudios Europeos.

Un proceso diseñado expresamente para la

consecución de este Semester of Code y que hace

las veces de andamiaje o scaffolding para los

procesos de definición de los proyectos y tareas,

flujos de comunicación entre los distintos

stakeholders, gestión de tareas, y ejecución de las

prácticas de un modo común y flexible a cualquier

emplazamiento virtual profesional que realicen los

estudiantes implicados. Este proceso se ha

denominado Open Innovation Process, y

comprende el ciclo de vida completo de las

prácticas, desde la definición y especificación,

hasta la finalización y reconocimiento de las

mismas.

Un sistema software que adapta el proceso

conocido como Open Innovation Process y

coordina el flujo de trabajo de las prácticas para

todos los posibles roles implicados. Soporta desde

el punto de vista de la tecnología el proceso

completo ejecutado bajo el marco del Semester of

Code y hace las veces de marketplace y punto de

encuentro para empresas, fundaciones, proyectos a

resolver, estudiantes e instituciones académicas

que participan en la experiencia.

Estos y otros puntos se desarrollarán con más profundidad

en las siguientes secciones, pero sirven como breve

introducción a la problemática intrínseca desde el punto de

vista de gestión y organización de un programa de prácticas

tan ambicioso como el Semester of Code.

Este artículo pretende ilustrar al lector acerca del estado

actual de los sistemas que gestionan prácticas en el ámbito

de la Informática y las Ciencias de la Computación,

mostrando dos casos reconocidos de programas que ponen

en marcha prácticas de estudiantes en entornos de negocio o

industriales, comentando ejemplos tanto de programas

gestionados de modo virtual, así como otros que siguen una

aproximación mixta (el proceso se desarrolla de modo

virtual y presencial) para finalmente presentar la

aproximación y soluciones propuesta dentro del proyecto

Europeo VALS y su iniciativa llamada Semester of Code.

Para cumplir este propósito, el artículo se organiza en

distintas secciones: la primera, es esta breve introducción a

los programas de prácticas virtuales y su problemática. Le

sigue una segunda sección (Programas de Prácticas

destacados gestionados Virtualmente) que expone diferentes

ejemplos de programas de prácticas que siguen filosofías

virtuales (al menos en parte) y que son casos de éxito en este

tipo de emplazamientos de estudiantes en entornos

profesionales. En tercer lugar (Semester of Code:

Fundamentos y Solución Tecnológica), el lector puede

encontrar una exposición más profunda del Semester of

Code y su propuesta tecnológica para sustentar su proceso

de prácticas. En la cuarta sección (Resultados de la primera

iteración del Semester of Code) los autores exponen los

resultados obtenidos en el primer ciclo de validación y

pruebas piloto del Semester of Code, así como cuáles son las

debilidades y fortalezas detectadas y un breve resumen de

recomendaciones y trabajo futuro dentro del sistema

tecnológico y su flujo de trabajo. Para finalizar este artículo,

los autores presentan las conclusiones de este trabajo,

recopilando los resultados tanto del trabajo como de la

investigación asociada a la puesta en práctica de este tipo de

iniciativas relacionadas con las prácticas virtuales en el

contexto Europeo.

II. PROGRAMAS DE PRÁCTICAS DESTACADOS GESTIONADOS

VIRTUALMENTE

En esta sección se comentarán tres destacadas iniciativas

que promueven las alianzas de conocimiento entre el mundo

académico y el de los negocios, articulando las alianzas a

través de la formación de estudiantes de dichas instituciones

académicas en la resolución de problemas reales de

propuestos por los partner industriales o relacionados con el

mundo de los negocios. Entre los distintos proyectos que

manejan procesos similares, se han escogido el Summer of

Code, el Undergraduate Capstone Open Source Projects, y

DEMOLA. A continuación se comentan las principales

características de cada uno, de modo que el lector pueda

tener un conocimiento más preciso acerca de cómo se

gestionan iniciativas similares a las del proyecto VALS y el

Semester of Code pudiendo así valorar la propuesta y el

sistema creado desde una mejor perspectiva.

A. Summer of Code

El Summer of Code [15], o Verano del Código en castellano,

es una iniciativa de la empresa Google que ofrece la

posibilidad a estudiantes mayores de 18 años de realizar

labores de programación y desarrollo de código para

empresas y proyectos reales basados en la filosofía del

Software Libre de un modo totalmente remoto y virtual,

consiguiendo además una contraprestación económica (de

5500 dólares estadounidenses en la última edición) a cambio

de dicho trabajo. Por otra parte, el Summer of Code ofrece a

empresas, fundaciones y proyectos de Software Libre la

posibilidad de recibir estudiantes de cualquier lugar del

mundo interesados en solucionar cualquier problemática que

ellos planteen (y la empresa Google apruebe como proyecto

participante en este programa).

El Summer of Code inició su andadura en el año 2005, y

desde entonces ha conseguido proporcionar prácticas a más

de 7500 estudiantes de 101 países distintos, contando con

más de 8000 mentores de 109 países, y produciendo unos

resultados cercanos a 50 millones de líneas de código

desarrolladas [15]. Es por tanto un programa realmente

arraigado en el panorama internacional, y todo un referente

en temas de prácticas virtuales entre estudiantes y empresas.

A continuación se describe de manera breve el

funcionamiento de esta iniciativa (descripción basada en el

flujo de trabajo y condiciones de la convocatoria en el

momento de la redacción de este artículo, 2015) [16]:

Las compañías, fundaciones y proyectos de

Software Libre interesados en participar en el

programa, deben postular uno o varios proyectos o

tareas de proyectos en la web del Summer of Code

para su posible aprobación y aceptación por parte

GARCÍA-PEÑALVO et al.: TECNOLOGÍA AL SERVICIO DE UN PROCESO DE GESTIÓN DE PRÁCTICAS ... 53

ISSN 1932-8540 © IEEE

de la empresa Google como parte de la oferta de

proyectos de esa convocatoria del Summer of Code.

En esta propuesta también se deben designar

aquellas personas que actuarán como mentor de los

estudiantes que deseen participar; así como otros

detalles relativos a los requisitos concretos

requeridos, tecnologías a usar, etc.

La compañía, Google, en función de la temática,

calidad de la propuesta, interés, recorrido del

proyecto, o experiencia de los mentores (entre otros

factores) selecciona o rechaza dicho proyecto para

ser incluido en el programa.

Una vez confeccionada la lista de proyectos

disponibles para ser resueltos por los estudiantes,

se publican en la página web del Summer of Code

(en el caso de la convocatoria 2015

http://www.google-

melange.com/gsoc/homepage/google/gsoc2015).

Desde este momento y durante dos semanas los

estudiantes pueden solicitar la resolución de

cualquier proyecto, proponiendo a su vez una

posible solución, así como otros detalles reseñables

en cuanto a la implementación, etc.

Por último, las empresas, fundaciones o proyectos

eligen las mejores propuestas, y los estudiantes

seleccionados disponen de unos tres meses y medio

durante la época estival para resolver el proyecto

(habitualmente entre mayo y agosto).

Esta descripción, aunque posiblemente extensa para un

artículo de este tipo, es fundamental, ya que el proyecto

VALS y el Semester of Code beben en buena parte de la

filosofía que destila este Summer of Code, adoptando y

adaptando parte del funcionamiento, filosofía y paradigmas

al contexto concreto donde se aplica VALS y el Semester of

Code.

En cuanto a la tecnología que soporta este flujo de trabajo y

su correspondiente metodología de trabajo remoto y virtual,

Google ha optado por la construcción ad hoc de un sistema

conocido como Melange [17]. En sus inicios, Melange

únicamente coordinaba el flujo de trabajo del Google

Summer of Code, en la actualidad además de la gestión de

este workflow contiene un gestor de incidencias, un gestor

de contenidos y un gestor de comunicaciones entre los

distintos roles que participan, además de otras aplicaciones

menores combinadas con un framework (llamado Spice of

Creation) que las soporta. Melange está desarrollado en

Python y se basa actualmente en el backend de Google App

Engine. El desarrollo de esta plataforma involucra una

comunidad de desarrolladores tanto de la propia empresa

Google como de la comunidad internacional de Software

Libre que desarrollan y mejoran este sistema para conseguir

un soporte adecuado de proyectos como el Summer of Code

u otros que tengan un funcionamiento similar.

B. Undergraduate Capstone Open Source Projects

El Undergraduate Capstone Open Source Projects

(UCOSP) [18] es otro programa relacionado con prácticas y

desarrollo de proyectos por parte de estudiantes de Canadá.

La filosofía del proyecto en este caso es algo distinta a las

expuestas anteriormente, en el UCOSP los estudiantes

realizan los proyectos de modo colaborativo, de modo que

cada proyecto se realiza entre varios estudiantes que

provienen de universidades canadienses distintas, y son

asesorados por un supervisor del mundo académico o

empresarial. Al igual que en el caso del Summer of Code y

que el Semester of Code, los proyectos resueltos por los

estudiantes son problemas reales propuestos por empresas y

proyectos relacionados con el Software Libre.

El caso del proyecto UCOSP se diferencia de otros en cuatro

aspectos principales:

1. El objetivo principal, más allá del desarrollo y

solución de proyectos reales relacionados con el

Software Libre, es el desarrollo de habilidades

profesionales como el trabajo en equipo desde un

punto de vista remoto. Según los organizadores de

este programa, cada vez más trabajos requieren que

los profesionales se sepan manejar en entornos

distribuidos de desarrollo geográficamente

dispersos y sean capaces de ser productivos en

ellos, comunicarse de manera eficiente, usar

herramientas que permitan coordinar el trabajo sin

importar localización o huso horario, o incluso ser

capaz de trabajar con gente que sale de su círculo

habitual de conocidos o personas cercanas.

2. El proyecto está orientado a estudiantes de un solo

país: Canadá. No acepta estudiantes de otros

lugares del mundo y solo está concebido para

contribuir a la educación y formación de las

habilidades profesionales de los estudiantes de este

país.

3. A pesar de sus características de trabajo en remoto,

y desarrollo distribuido, el programa UCOSP

recoge como parte de su flujo de trabajo unas

primeras sesiones de trabajo presenciales. En ellas

los miembros del equipo se conocen

personalmente, a fin de facilitar el trabajo posterior,

y reciben formación y orientación por parte de

aquel o aquellos que serán posteriormente sus

mentores. Una vez terminada esta formación

presencial inicial, los estudiantes regresarán a sus

lugares de origen y cada uno teletrabajará desde

allí.

4. Las recompensas por desarrollar los proyectos no

son monetarias, sino que se basan en sistemas de

reconocimiento de créditos, consecución de

asignaturas o partes específicas de la titulación, etc.

Para desarrollar este programa, los organizadores de

UCOSP utilizan una plataforma web donde se publican los

proyectos (http://ucosp.ca/projects/). Una vez seleccionados

los proyectos que quiere desarrollar cada estudiante, la

comunicación y la gestión del proceso se lleva fuera de

dicha plataforma, usando herramientas bien conocidas de

mensajería, compartición de repositorios de código, email,

etc.

Este programa lleva en funcionamiento desde 2008, al

principio siendo un proyecto propio de varias universidades,

y convirtiéndose más tarde en un proyecto estable extendido

por todo el territorio canadiense [19]. Como breve apunte

acerca de la popularidad de este proyecto, cabe destacar que

el programa UCOSP ha recibido en los últimos cuatro años

más de 300 estudiantes de 20 universidades canadienses

distintas [20].

C. DEMOLA

De acuerdo con su sitio web [21], “Demola es una

organización internacional que facilita la creación


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colaborativa de proyectos entre estudiantes de universidades

y compañías, tanto en contextos locales como globales.

Concretamente Demola es [22]:

Una red que incluye diversos socios como

universidades y sus facultades, estudiantes e

investigadores, así como empresas, agencias

locales y los diversos centros Demola distribuidos

por el mundo.

Un proceso (…) que asegura que el trabajo es

sistemático y sigue unas etapas definidas. De este

modo el proceso fija la temporalización y los

entregables de los proyectos, pero permite la

creatividad en los proyectos.

Un concepto de creación colaboración usado para

solventar retos reales. Todo proyecto resuelto

dentro del ámbito de Demola tiene un resultado, ya

sea un nuevo concepto, un prototipo o una

demostración. Si la compañía que es socia del

proyecto dentro de Demola considera que el

resultado del proyecto es interesante, puede

comprar el producto o una licencia del mismo para

continuar su desarrollo.

Un marco de trabajo que facilita la convocatoria de

socios y la cooperación entre ellos. Cada socio

tiene dentro del marco de trabajo un rol claro, y su

trabajo se rige bajo una serie de claros

procedimientos. Los contratos, los derechos de

propiedad intelectual, los modelos de licencia de

los proyectos, así como otros requisitos legales, se

contemplan en dicho framework [23] y se basan en

los estándares y prácticas habituales en los

negocios internacionales. (sic)”

La misión de Demola como organización, es la de crear un

ecosistema de innovación a nivel mundial. Para ello pone en

contacto empresas que ofrecen problemas reales de negocio

tanto en el ámbito del software como en otras disciplinas,

universidades que disponen de acceso directo al talento y

que sirven como fuente de inspiración dentro del proceso de

innovación, y estudiantes o investigadores que finalmente

desarrollan la solución y adquieren experiencia en un

contexto profesional real; todo esto además siguiendo un

enfoque en el que todos salen beneficiados (enfoque win-

win) [24]. La misión de Demola no es únicamente resolver

problemas de un modo tradicional, sino que usar la

colaboración entre los distintos stakeholders para dar lugar a

nuevas ideas y desarrollo de proyectos desde un punto de

vista innovador y multidisciplinar.

En lo referente a cómo se gestiona este proceso desde un

punto de vista tecnológico, Demola establece una red de

centros asociados, donde cada uno de ellos cuenta con su

propio portal web, en el cual se publican los proyectos

propuestos, actividades a realizar, eventos físicos a los que

los interesados pueden asistir, etc. Este sistema está basado

en la mayoría de los casos en una plataforma Drupal [25]

que contiene las funcionalidades de roles, permisos,

comunicación, publicación y gestión de contenidos, etc.,

suficiente para la puesta en marcha del programa en cada

una de las sedes. Para ilustrar estas plataformas web

personalizadas para cada centro Demola, se puede visitar la

web del centro Demola de Eslovenia

(http://slovenia.demola.net/).

Sobre la relevancia del proyecto, su viabilidad y éxito en

cuanto a la captación de participantes, Demola proporciona

en su web algunas métricas sobre su actividad. En [21] se

pueden consultar los datos de participación relativos al año

2014, los cuales comprenden más de 9 centros Demola en

funcionamiento en todo el mundo, más de 140 compañías

participando como socios en la red de proyectos, 1600

estudiantes, 37 universidades implicadas y 350 proyectos

realizados.

III. SEMESTER OF CODE: FUNDAMENTOS Y SOLUCIÓN

TECNOLÓGICA

Como se ha explicado previamente en la sección de

introducción, el programa Semester of Code es una iniciativa

que surge desde el proyecto Europeo VALS y propone un

marco de trabajo para la organización y puesta en práctica

de un programa de prácticas virtuales para estudiantes de

universidades europeas en un contexto profesional global

[12, 14].

En esta sección se explicarán con mayor detalle los

fundamentos que sustentan este programa, así como la

solución tecnológica que soporta este programa y sus

distintos procesos y tareas.

A. Fundamentos del Semester of Code

En esta subsección, se explica el flujo de trabajo del

Semester of Code, incidiendo en las cuestiones más

relevantes que se han desarrollado, y qué problemas afronta

y las distintas soluciones adoptadas durante los primeros

meses de vida de este programa de prácticas virtuales.

Desde el punto de vista práctico y pragmático, el Semester

of Code se cimenta en dos puntales principales:

1. Un proceso y flujo de trabajo, llamado Open

Innovation Process, que detalla el funcionamiento

del sistema de prácticas, y que ha sido diseñado

para cubrir la mayoría de las posibles necesidades

que le pueden surgir a cualquier stakeholder

durante la ejecución de sus funciones dentro del

proceso del Semester of Code. Este flujo de trabajo

describe la interacción entre los distintos

stakeholders implicados, la relación de los mismos

con el portal y la tecnología que soporta el proceso,

así como la interacción del proceso con actores

externos como el personal de las facultades o

personal administrativo de las universidades,

personal administrativo de las empresas o

fundaciones, etc. La descripción completa de este

flujo de trabajo, y su implementación real dentro de

instituciones como la Universidad de Salamanca

pueden ser consultada en las referencias [12, 14].

2. Una serie de componentes y plataformas

tecnológicas que dan soporte tanto lógico como

efectivo al proceso completo, facilitando la

adaptación del Open Innovation Process, a cada

entidad e institución participante y que articula

cómo se ha de desarrollar el proceso de forma

efectiva en contextos reales de aplicación. Estos

componentes y plataformas se describirán en

detalle en la siguiente subsección, incluyendo un

ejemplo completo de cómo gestionan el proceso

completo de gestión de prácticas virtuales.


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Como complemento a esta breve explicación de los dos

principales sustentos del Semester of Code, es necesario

acompañar una aclaración importante sobre el proceso y el

sistema establecido para la gestión de las prácticas: el

Semester of Code actualmente se ejecuta de forma lineal a

modo de sprints. Es decir, el proceso del Semester of Code

se ejecuta de forma de forma completa y de manera lineal de

principio a fin, en este momento el Semester of Code no es

un ciclo al que los estudiantes puedan unirse en cualquier

momento, sino que está reglado por una serie de pasos y sus

correspondientes restricciones temporales. No se trata de un

sistema abierto continuamente. En la actualidad, para la fase

de pruebas piloto del proyecto, se realizan dos sprint

distintos, uno desde septiembre hasta diciembre del 2014 (en

cuanto a fases de propuestas proyectos, selección de

estudiantes, etc., no de fase de implementación de los

proyectos) y otro entre enero y marzo de 2015 (de igual

forma, sin tener en cuenta la fase de resolución de las

propuestas de los estudiantes). Esto es capital para

comprender claramente cómo se ha diseñado e

implementado el software que soporta el proceso [26].

Otro de los fundamentos importantes del Semester of Code

es el sistema de recompensas y el enfoque win-win que

aplica en todos los posibles procesos que incorpora [13].

Estos sistemas de recompensas y retribuciones hacen que se

asegure que todos los implicados reciban algo a cambio

(tangible o intangible) de forma intrínseca al proceso (por

ejemplo, en el caso de las empresas la posibilidad de recibir

estudiantes de prácticas que resuelvan un problema real de

negocio) o de forma extrínseca a las bases del programa (por

ejemplo, aquellas recompensas concretas que las

universidades acuerdan con los estudiantes y que dependen

sólo de la normativa de la universidad y la legislación

educativa del país en el que se desarrollen las prácticas).

Esta política de recompensar siempre de algún modo el

esfuerzo que imprimen los implicados en el proceso de las

prácticas es lo que mantiene el equilibrio en las prácticas y

hace que la participación merezca la pena. Como se ha

observado, y se comentará en la sección cuarta (Resultados

de la primera iteración del Semester of Code), si la política

de recompensas no está definida, hay diversos stakeholders

sensibles que muestran dudas en la participación o no en el

proceso (los estudiantes por ejemplo).

B. Tecnología al servicio del Semester of Code

Soportando el Semester of Code se encuentra una plataforma

llamada Virtual Placement System (VPS) desarrollada por el

equipo del proyecto VALS, que se encarga de coordinar

todos los procesos y el flujo de trabajo definido mediante el

Open Innovation Process para que el programa de prácticas

pueda llevarse a cabo. Este sistema se puede acceder

actualmente a través de dos direcciones web:

http://vps.semesterofcode.com/ y

http://vps2.semesterofcode.com/ (una dirección web para

cada uno de los sprint que se están llevando a cabo durante

las pruebas piloto).

Esta plataforma VPS se basa en una serie de plugins

integrados con un CMS Drupal [25] que coordinan las

distintas etapas de la ejecución del proceso de prácticas y

otorgan distintas funcionalidades y posibilidades a cada tipo

de usuario que puede participar en el sistema. Es decir, estos

plugins controlan:

1. La temporalización de cada tipo de evento que

puede ocurrir durante el Semester of Code [26]:

periodos de propuesta de proyectos, periodos en los

que los estudiantes pueden proponer ideas para la

resolución de proyectos, periodos de elección de

propuestas por parte de los mentores tecnológicos

para ser llevadas a cabo, etc. Para más información

sobre el flujo de trabajo y su temporalización se

puede consultar

http://vps2.semesterofcode.com/sites/all/modules/v

als_soc/help/index.php?id=3

2. Las acciones que cada usuario puede realizar

(Figura 1) [26]: registrar los distintos perfiles, que

las compañías puedan invitar mentores, que las

universidades puedan invitar supervisores

académicos y estudiantes, que los estudiantes

puedan proponer ideas para la resolución de

proyectos, etc.

3. El proceso de negociación y acuerdo en cuanto a la

resolución de prácticas, manejando procesos como

el periodo de elección de estudiantes por parte las

entidades de negocio involucradas, la aprobación o

el rechazo de una universidad a la idea de solución

propuesta por un estudiante, la aceptación final de

las prácticas por parte de los estudiante, etc.

4. Las notificaciones necesarias asociadas a cada

proceso, es decir, avisos sobre los procesos de

registro, publicación de proyectos, propuesta de

soluciones, procesos de elección de estudiantes,

aceptación de las prácticas, etc.

Como se comenta, la funcionalidad varía en función del tipo

de usuario que interaccione con el sistema. Los perfiles de

usuario que se contemplan en el VPS son los siguientes

[26]:

Administrador del Programa: usuario con permisos

de administración y supervisión.

Administrador de Organización: usuario que

registra las empresas, fundaciones o proyectos.

Tiene posibilidad de enviar proyectos al sistema,

realizar las labores de mentor de negocio, o invitar

a otros mentores para que supervisen la realización

de los proyectos.

Mentor: puede crear proyectos en el sistema y

controla el proceso de elección de aspirantes a

desarrollar los proyectos que propone su

organización.

Administración de Institución: usuario que registra

a la institución académica a la que pertenece. Tiene

permisos para ser supervisor académico e invitar a

otros supervisores académicos y estudiantes.

Supervisor: puede crear grupos de estudiantes para

gestionar el proceso de propuesta de soluciones,

invitar a estudiantes a participar y revisar las ideas

que proponen los estudiantes a las empresas.

Estudiante: pueden consultar los listados de

proyectos y empresas participantes, pueden elegir

aquellos proyectos a los que quieren postularse

como candidato a desarrollar la solución y enviar

sus propuestas al sistema; tienen también la última

palabra en el proceso de elección de candidatos

para aceptar o no finalmente la realización de la

práctica con el proyecto o la empresa a la que haya

presentado una solución.


ISSN 1932-8540 © IEEE

Figura 1. Dashboard con las posibles acciones que puede realizar un usuario con perfil de Institución Académica

Para más información sobre el funcionamiento del sistema y

la gestión de los distintos procesos que se producen en el

Semester of Code y en el Open Innovation Process, se puede

consultar [26].

Para flexibilizar el resto de tareas de comunicación, entrega

de los distintas partes del proyecto, compartición de código,

etc., el proceso del Semester of Code establece que es

potestad de los usuarios involucrados en un proyecto la

elección de las herramientas que deseen usar para su trabajo

dentro del proyecto.

IV. RESULTADOS DE LA PRIMERA ITERACIÓN DEL SEMESTER

OF CODE

Una vez finalizado la primera iteración (primer sprint) del

Semester of Code, el cual tuvo lugar entre septiembre y

diciembre de 2014, y haber sucedido ya los procesos de

elección de estudiantes y aceptación y acuerdo sobre las

prácticas, es posible presentar unos primeros resultados de la

misma, así como una serie de observaciones, conclusiones y

trabajo futuro que debe realizarse para mejorar el proceso y

sus resultados.

En cuanto a los datos de participación, en la primera ronda

han participado (en cuanto a organizaciones e instituciones)

12 universidades de 6 países distintos (España, Reino

Unido, Italia, Chipre, Serbia, Francia), 64 compañías y

fundaciones, que han proporcionado 237 proyectos distintos.

En relación a los estudiantes, en esta primera ronda solo se

han recibido 12 propuestas de solución de proyectos (12

estudiantes, habiendo varias universidades que no

consiguieron involucrar estudiantes). De estos estudiantes, 7

consiguieron prácticas en empresas o fundaciones, 1 de ellos

fue preseleccionado como solución potencial (sin llegar a

concretarse la elección definitivamente), y 4 de ellos no

aceptaron finalmente la realización de prácticas,

abandonando la posibilidad de desarrollar la solución

propuesta.

A la vista de estos resultados, los socios del proyecto VALS,

a través de entrevistas personales con estudiantes, mentores,

y supervisores académicos han intentado identificar los

distintos problemas que han ocurrido, así como establecer

las fortalezas y deficiencias del proceso. Como un resumen

de este conocimiento adquirido, se presentan los siguientes

puntos:

Aspectos positivos observados acerca del proyecto y

sus propuestas:

o A las universidades les gusta la propuesta que

del proyecto VALS

o Las compañías y fundaciones confían en el

proceso (al menos 64 en la primera ronda).

o Los estudiantes creen que la realización de

prácticas dentro del programa Semester of Code

es una muy buena oportunidad para su carrera

profesional.

Aspectos negativos observados acerca del proyecto y

sus propuestas:

o Las universidades necesitan mucho tiempo para

reaccionar ante este tipo de iniciativas y adoptar

sus procesos dentro de su estricto flujo de trabajo

y su burocracia.

o Las compañías y fundaciones desean ver

resultados a corto plazo.

o Los estudiantes necesitan tiempo para asimilar

este tipo de propuestas y motivarse para

participar en ellas.

Problemas encontrados:

o Los procesos administrativos en las

universidades son muy estrictos, y cambian en

cada universidad. La temporalización de estos

procesos también cambia en función de la

universidad y el sistema educativo del país.

o Los plazos de ejecución y la carga de trabajo de

las compañías o fundaciones no es siempre

compatible con los planes de los estudiantes.

o Hay varios factores críticos en la incorporación

de supervisores académicos:

Las relaciones personales con los

organizadores del Semester of Code

dentro de su universidad.


ISSN 1932-8540 © IEEE

Su comportamiento altruista, ya que en

muchas universidades la participación en

iniciativas como esta no conlleva una

retribución extra.

Deben ver claro el vínculo entre las

prácticas y plan de estudios, para que

también se pueda reconocer su trabajo.

o Los estudiantes tienen diversos problemas para

involucrarse:

El Semester of Code debe encajar

completamente en la temporalización de

su titulación o en sus planes a corto plazo,

si no, no participan.

Deben conocer de forma clara las

ventajas que les reporta el Semester of

Code en cuanto a las recompensas que

pueden recibir.

Suelen creer que no disponen de los

suficientes conocimientos como para

resolver los proyectos propuestos por las

empresas.

En algunos países los estudiantes tienen

reticencias en cuanto a la participación

debido al idioma (oficialmente el

Semester of Code se desarrolla en inglés)

o porque creen que no disponen de las

habilidades comunicativas suficientes

para desenvolverse en un contexto

profesional como el que se presenta.

En cuanto a las acciones concretas que los socios del

proyecto VALS proponen para paliar estas dificultades

observadas, se pueden destacar las siguientes:

Flexibilizar los procesos relativos a la incorporación de

las universidades en la experiencia piloto. Cada

universidad adaptará el proceso a su modo de proceder

en la mayor medida posible, sobre todo en los puntos

más críticos y que varían en cada una de ellas:

reconocimiento de las prácticas y recompensas, tiempo

de realización de los proyectos, principalmente.

Realizar dos sprint dentro de las pruebas piloto del

Semester of Code, de modo que se pueda acomodar a

los plazos de más universidades europeas.

Supervisar de manera continua a los supervisores de las

universidades, proporcionándoles ayuda en cualquier

aspecto que necesiten para llevar a cabo el Semester of

Code dentro de su institución.

Presentar en diversas ocasiones y contextos el programa

de prácticas a los estudiantes.

Ofrecer claramente y de forma obligatoria recompensas

atractivas a los estudiantes, como por ejemplo, el

reconocimiento de créditos o la reutilización de los

proyectos que desarrollen dentro del Semester of Code

como trabajos de asignaturas o Trabajos Fin de Grado.

Involucrar más universidades para conseguir un

volumen potencial de estudiantes mayor.

Entre el trabajo futuro que proponen los socios del proyecto

VALS para mejorar el proceso y sus resultados, se pueden

destacar las siguientes líneas de actuación:

Buscar e involucrar supervisores académicos

previamente involucrados en el desarrollo de Software

Libre y que participen activamente en comunidades de

este tipo.

Evaluar la limitación de la cantidad de proyectos que se

reciben, para que en caso de baja participación por parte

de estudiantes, el ratio no esté tan descompensado.

Entrevistar estudiantes, supervisores y personal de las

universidades mediante cuestionarios para aprender más

sobre los factores que influyen en la participación

dentro del Semester of Code.

Mejorar algunas funcionalidades, así como la

experiencia de usuario, documentación y aspecto del

Virtual Placement System.

Evaluar la opción de tener siempre abierto el proceso de

inscripción, de modo que los proyectos tengan una

temporalización predefinida, y los estudiantes puedan

participar en cualquier momento dependiendo de sus

posibilidades.

Como resumen final de la primera experiencia de pruebas

piloto dentro del Semester of Code, es posible afirmar que el

componente humano dentro de este tipo de iniciativas es

fundamental, y es necesario que este tipo de programas

encuentren el modo de conectar con el público objetivo

dentro de cada posible rol dentro del programa para que éste

sea un éxito.

V. CONCLUSIONES

Este artículo expone la propuesta tecnológica del proyecto

VALS y el programa Semester of Code para soportar la

gestión de un proceso de prácticas virtuales en empresas

relacionadas con el desarrollo de Software Libre. Además de

dar una explicación de la tecnología al servicio de este

programa de prácticas, este artículo muestra los resultados

preliminares de la primera fase de pruebas piloto de este

programa de prácticas, presentando los principales

problemas, puntos negativos, positivos y algunas acciones

que se plantean tomar desde el proyecto para mejorar el

proceso y los resultados. A su vez, esta sección sobre los

resultados preliminares expone que el factor humano es

clave para el éxito de este tipo de iniciativas, ya que si el

programa de practicas no es capaz de conectar de forma

correcta con el público objetivo al que se dirige, no llegará a

tener éxito de ningún modo.

Para que el lector pueda establecer una relación entre lo que

ofrece este programa en el contexto internacional de estos

programas, este artículo en relevancia distintos programas

de prácticas virtuales que se desarrollan a nivel mundial,

explicando tanto los principales puntos de su filosofía como,

de una manera breve, su aproximación tecnológica al

problema.

AGRADECIMIENTOS

Con el apoyo del Lifelong Learning Programme de la Unión

Europea. Proyecto: 540054-LLP-1-2013-1- ES-ERASMUS-

EKA. El presente proyecto ha sido financiado con el apoyo

de la Comisión Europea. Esta publicación es

responsabilidad exclusiva de su autor. La Comisión no es

responsable del uso que pueda hacerse de la información

aquí difundida.

REFERENCIAS

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Cross Sector Virtual Mobility: European Funded Research on Flexible Modality Internships," By: Dorp, CA van, Virkus, S.,


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Herrero de Egaña Espinosa de los Monteros. A., Baan, MK,

Sepe, R., Stefanelli, C., Lansu, A., Lohr, A., Jasinska, M., and A. Wodecki. Publication co-funded by the Leonardo da Vinci

programme (Lifelong Learning). European Association of

Distance Teaching Universities (EADTU), Heerlen, the Netherlands, 2008.

[2] C. van Dorp, A. Lansu, M. Kocsis Baán, and S. Virkus,

"Promoting the Learning Mobility of Future Workers: Experiments with Virtual Placements in University-Business

Arrangements," eLearning Papers

(http://www.elearningpapers.eu), December 2010 2010. [3] I. Op de Beeck, M. Vriens, and W. Van Petegem, "Enhancing

International Work Placements Through Virtual Mobility: the

EU-VIP project," in 18th EDINEB Conference ‘From innovation to crème de la crème education, 2011, pp. 7-10.

[4] R. Kristensen, E. Källström, and J. Svenkerud, "Virtual

Internships – Real Experience in a Virtual World. A best practice handbook for those interested in the concept of

Internships in Business Education," European INTERN Project,

2002. [5] M. Vriens, M. Achten, I. Op de Beeck, and W. Van Petegem,

"Virtual mobility in international work placements," Learning

and Sustainability. The New Ecosystem of Innovation and Knowledge. Book of Abstracts, pp. 62-62, 2011.

[6] M. Vriens, I. O. de Beeck, J. De Gruyter, and W. Van Petegem,

"Virtual placements: improving the international work experience of students," EDULEARN10 Proceedings, pp. 1175-

1183, 2010. [7] F. J. García-Peñalvo, I. Álvarez Navia, J. R. García Bermejo, M.

Á. Conde González, A. García-Holgado, V. Zangrando, et al.,

"VALS: Virtual Alliances for Learning Society," presented at the TEEM Conference 2013. Technological Ecosystems for

Enhancing Multiculturality, Salamanca, Spain, 2013.

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creating and profiting from technology: Harvard Business Press, 2003.

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[11] F. J. García-Peñalvo, C. G. De Figuerola, and J. A. Merlo,

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[12] F. J. García-Peñalvo, J. Cruz-Benito, M. Á. Conde, and D.

Griffiths, "Virtual placements for informatics students in open source business across Europe," presented at the Frontiers in

Education Conference (FIE), Madrid, 2014.

[13] F. J. García-Peñalvo, J. Cruz-Benito, D. Griffiths, P. Sharples,

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presented at the Second International Conference on

Technological Ecosystems for Enhancing Multiculturality (TEEM'14), Salamanca, 2014.

[14] F. J. García-Peñalvo, J. Cruz-Benito, M. Á. Conde González,

and D. Griffiths, "Semester of Code: Piloting Virtual Placements for Informatics across Europe," presented at the

IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON),

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[16] Google. (2015, 1/1/2015). Google Summer of Code 2015, Frequent Asked Questions (FAQ). Available:

http://www.google-

melange.com/gsoc/document/show/gsoc_program/google/gsoc2015/help_page

[17] Google. (2008). Google Melange. Available:

https://code.google.com/p/soc/wiki/MelangeIntro [18] Undergraduate Capstone Open Source Projects. (2014,

10/1/2015). About UCOSP. Available: http://ucosp.ca/about/

[19] R. Holmes, M. Craig, K. Reid, and E. Stroulia, "Lessons learned managing distributed software engineering courses," in

Companion Proceedings of the 36th International Conference

on Software Engineering, 2014, pp. 321-324. [20] U. C. O. S. Projects. (2014, 10/1/2015). Historical

Participation. Available: http://ucosp.ca/historical-participation/ [21] Demola. (2014, 12/12/2014). About Demola. Available:

http://www.demola.net/about

[22] T. Kilamo, I. Hammouda, V. Kairamo, P. Räsänen, and J. P. Saarinen, "Applying Open Source Practices and Principles in

Open Innovation: The Case of the Demola Platform," in Open

Source Systems: Grounding Research, ed: Springer, 2011, pp. 307-311.

[23] T. Kilamo, I. Hammouda, V. Kairamo, P. Räsänen, and J. P.

Saarinen, "Open Source, Open Innovation and Intellectual Property Rights–A Lightning Talk," in Open Source Systems:

Long-Term Sustainability, ed: Springer, 2012, pp. 298-303.

[24] P. D. D. Einarson, "DEMOLA, THE UPCOMING WIN-WIN

RELATIONSHIP BETWEEN UNIVERSITY AND

INDUSTRY," in 10th International CDIO Conference, 2014.

[25] Drupal CMS. (2014). About Drupal. Available: https://www.drupal.org/about

[26] VALS European Project. (2015, 10/1/2015). Semester of Code

User Guide. Available: http://vps2.semesterofcode.com/sites/all/modules/vals_soc/help/

index.php

Francisco J. García-Peñalvo realizó sus estudios universitarios en informática en la Universidad de Salamanca y en la Universidad de

Valladolid y se doctoró en la Universidad de Salamanca. El doctor García-

Peñalvo es el director del grupo de investigación GRIAL (Grupo de investigación en Interacción y eLearning). Sus principales intereses de

investigación se centran en el eLearning, Computadores y Educación,

Sistemas Adaptativos, Ingeniería Web, Web Semántica y Reutilización de

Software. Ha dirigido y participado en más de 50 proyectos de innovación e

investigación. Fue Vicerrector de Innovación Tecnológica de la

Universidad de Salamanca entre Marzo de 2007 y Diciembre de 2009. Ha publicado más de 200 artículos en revistas y conferencias internacionales.

Ha sido editor invitado en varios números especiales de revistas

internacionales (Online InformationReview, Computers in Human Behaviour, Interactive Learning Environments…). Es el Editor en Jefe de

las revistas Education in the Knowledge Society y Journal of Information

Technology Research. Coordina el Programa de Doctorado en Formación en la Sociedad del Conocimiento de la Universidad de Salamanca.

Juan Cruz-Benito es Graduado en Ingeniería Informática y Máster en Sistemas Inteligentes por la Universidad de Salamanca; en la actualidad

además es estudiante de Doctorado en Ingeniería Informática dentro de la

misma universidad. Es uno de los miembros más jóvenes del Grupo de Investigación GRIAL de la Universidad de Salamanca. A pesar de su edad

posee una importante experiencia en Mundos Virtuales Educativos,

Análisis de Datos y tecnologías que dan soporte a procesos de propósito educativo, áreas que ha desarrollado a través de su participación en

múltiples proyectos de Investigación e Innovación. Ha trabajado en diversos proyectos Europeos como el proyecto TRAILER (Tagging,

Recognition and Acknowledgment of Informal Learning Experiences), o el

proyecto VALS (Virtual Alliances for Learning Society), así como en proyectos de carácter nacional como USALSIM, en los cuales ha

desarrollado funciones como ingeniero del software, investigador o

desarrollador.

Dai Griffiths trabaja en el Institute for Educational Cybernetics (IEC) de la

Universidad de Bolton (Reino Unido), del cual es el investigador principal.

Dai ha sido profesor en casi todos los niveles educativos existentes (educación primaria, secundaria, universitaria, etc.) y ha trabajado como

asesor en empresas privadas. Desde los años 90 ha trabajado en múltiples

proyectos relacionados con la tecnología y educación, cumpliendo roles de desarrollador, investigador o gestor de proyecto. En los últimos años su

principal actividad se relaciona con el desarrollo, uso e implicaciones de las

especificaciones en el eLearning. En particular ha destacado en la publicación sobre temáticas relacionadas con el IMS Learning Design, y el

uso de widgets en aplicaciones educativas. Además, Dai Griffiths ha

trabajado en multitud de proyectos Europeos y es un coordinador de proyectos experimentado.

Achilleas Achilleos es Doctor por la Escuela de Ciencias de la

Computación e Ingeniería Electrónica de la Universidad de Essex, co-

financiada por el EPSRC y la empresa British Telecom (BT). Actualmente es un investigador post-doc en Laboratorio de Ingeniería del Software y

Tecnologías de Internet de la Universidad de Chipre (Chipre), donde ha

participado y participa en proyectos Europeos dentro de los programas FP6,

FP7 y AAL. Sus trabajos de investigación se centran en la computación

ubicua, computación sensible al contexto, computación orientada a

servicios y desarrollo basado en modelos.


ISSN 1932-8540 © IEEE

VAEP-RITA (http://webs.uvigo.es/cesei/VAEP-RITA)

Revisores

Addison Salazar Afanador,

Universidad Politécnica de Valencia, España

Alberto Jorge Lebre Cardoso, Universidad de Coimbra, Portugal

Alfredo Ortiz Fernández,

Universidad de Cantabria, España Alfredo Rosado Muñoz,

Universidad de Valencia, España

Amaia Méndez Zorrilla, Universidad de Deusto, España

Ana Arruarte Lasa,

Universidad del País Vasco, España André Luís Alice Raabe,

Universidade do Vale do Itajaí, Brasil

Angel García Beltrán, Universidad Politécnica de Madrid, España

Angel Mora Bonilla,

Universidad de Málaga, España Angélica de Antonio Jiménez,

Universidad Politécnica de Madrid, España

Antonio Barrientos Cruz, Universidad Politécnica de Madrid, España

Antonio Navarro Martín,

Universidad Complutense de Madrid, España Antonio Sarasa Cabezuelo,

Universidad Complutense de Madrid, España

Basil M. Al-Hadithi, Universidad Alfonso X El Sabio, España

Basilio Pueo Ortega,

Universidad de Alicante, España Begoña García Zapirain,

Universidad de Deusto, España

Carmen Fernández Chamizo, Universidad Complutense de Madrid, España

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, Universidad Politécnica de Catalunya, España

Daniel Mozos Muñoz,

Universidad Complutense de Madrid, España David Benito Pertusa,

Universidad Pública de Navarra, España

Elio San Cristobal Ruiz, UNED, España

Faraón Llorens Largo,

Universidad de Alicante, España Francisco Javier Faulin Fajardo,

Universidad Pública de Navarra, España

Gabriel Díaz Orueta, UNED, España

Gerardo Aranguren Aramendía,

Universidad del País Vasco, España

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, Universidad de Vigo, España

Joaquín Roca Dorda,

Universidad Politécnica de Cartagena, España Jorge Alberto Fonseca e Trindade,

Escola Superior de Tecnología y Gestión,

Portugal Jorge Munilla Fajardo,

Universidad de Málaga, España

José Alexandre Carvalho Gonçalves, Instituto Politécnico de Bragança, Portugal

Jose Ángel Irastorza Teja,

Universidad de Cantabria, España José Angel Martí Arias,

Universidad de la Habana, Cuba

José Ignacio García Quintanilla, Universidad del País Vasco, España

José Javier López Monfort,

Universidad Politécnica de Valencia, España José Luis Guzmán Sánchez,

Universidad de Almeria, España

José Luis Sánchez Romero, Universidad de Alicante, España

José Ramón Fernández Bernárdez,

Universidad de Vigo, España Juan Carlos Soto Merino,

Universidad del Pais Vasco, España

Juan I. Asensio Pérez, Universidad de Valladolid, España

Juan Meléndez, Universidad Pública de Navarra, España

Juan Suardíaz Muro,

Universidad Politécnica de Cartagena, España Juan Vicente Capella Hernández,


Lluís Vicent Safont, Universidad Ramón Llul, España

Luis Benigno Corrales Barrios,

Universidad de Camagüey, Cuba Luis de la Fuente Valentín,

Universidad Carlos III, España

Luis Fernando Mantilla Peñalba, Universidad de Cantabria, España

Luis Gomes,

Universidade Nova de Lisboa, Portugal

Luis Gómez Déniz,

Universidad de Las Palmas de Gran Canaria,

España

Luis Zorzano Martínez,

Universidad de La Rioja, España

Luisa Aleyda Garcia González, Universidade de São Paulo, Brasil

Manuel Benito Gómez,

Universidad del Pais Vasco, España Manuel Domínguez Dorado,

Universidad de Extremadura, España

Manuel Gromaz Campos, Centro de Supercomputación de Galicia,

España

Manuel Pérez Cota, Universidad de Vigo, España

Margarita Cabrera Bean,

Universidad Politécnica de Catalunya, España Maria Antonia Martínez Carreras,

Universidad de Murcia, España

Mario Muñoz Organero, Universidad de Carlos III, España

Marta Costa Rosatelli,

Universidad Católica de Santos, Brasil Mercedes Caridad Sebastián,

Universidad Carlos III, España

Miguel Angel Gómez Laso, Universidad Pública de Navarra, España

Miguel Ángel Redondo Duque,

Universidad de Castilla-La Mancha, España Miguel Angel Salido,


Miguel Romá Romero, Universidad de Alicante, España

Nourdine Aliane,

Universidad Europea de Madrid, España Oriol Gomis Bellmunt,

Universidad Politécnica de Catalunya, España

Rafael Pastor Vargas, UNED, España Raúl Antonio Aguilar Vera,

Universidad Autónoma de Yucatán, México Robert Piqué López,

Universidad Politécnica de Catalunya, España

Rocael Hernández, Universidad Galileo, Guatemala

Sergio Martín Gutiérrez,

UNED, España Silvia Sanz Santamaría,

Universidad de Málaga, España

Timothy Read, UNED, España

Víctor González Barbone,

Universidad de la República, Uruguay Víctor Manuel Moreno Sáiz,

Universidad de Cantabria, España

Victoria Abreu Sernández,


Yod Samuel Martín García,

Universidad Politécnica de Madrid, España

Equipo Técnico: Diego Estévez González,


VAEP-RITA es una publicación lanzada por el Capítulo Español de la Sociedad de Educación del IEEE (CESEI).

Nuestro agradecimiento a los apoyos recibidos desde el año 2006 por el Ministerio Español de Educación y Ciencia

a través de la acción complementaria TSI2005-24068-E, el Ministerio Español de Ciencia e Innovación a través de

la acciones complementarias TSI2007-30679-E, y TIN2009-07333-E/TSI. Gracias también a la Universidade de

Vigo por el apoyo en esta nueva etapa.

(Viene de la Portada)

Framework para Evaluar Sistemas M-learning: Un Enfoque Tecnológico y Pedagógico...............

……...............Christian X. Navarro, Ana I. Molina, Miguel A. Redondo y Reyes Juárez-Ramírez

Patrimonio Virtual del Territorio: Diseño e implementación de Recursos Educativos en

Realidad Aumentada y Navegación Peatonal Móvil........................................................................

………………………................. J. Joo Nagata, J. García-Bermejo Giner, y F. Martínez Abad

Tecnología al Servicio de un Proceso de Gestión de Prácticas Virtuales en Empresas: Propuesta

y Primeros Resultados del Semester of Code...............................................…................................

..................Francisco J. García-Peñalvo, Juan Cruz-Benito, David Griffiths, Achilleas Achilleos

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Capítulo Español y apoyada por la Universidade de Vigo, España.

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Espanhol e apoiada pela Universidade de Vigo, España.

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