SOLITE SOFTWARE LIBRE EN TELEFORMACIÓN ACCIÓN DE COORDINACIÓN 508AC0341 Nivel de Diseminación: PUBLICO Julio 2009 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning Mauricio Saenz, Jaime Sanchez Gustavo Ramírez, Mario Muñoz Departamento de Ciencias de la Computación Departamento de Ingeniería Telemática Universidad de Chile Universidad Carlos III de Madrid Chile España 1 CONTENIDO Introducción............................................................................................................................................................ 1 1. Estudio de los sistemas de comunicación existentes ................................................................... 2 2. Evaluación de los dispositivos móviles relacionados a M-Learning. ..................................... 7 3. Tendencias De Uso De Dispositivos Móviles.................................................................................. 10 4. Alternativas de Tecnologías Ubicuas ................................................................................................ 14 RFID Identificación por Radio Frecuencia ........................................................................................... 14 NFC Near Field Communication .......................................................................................................... 14 EPC Electronic Product Code................................................................................................................ 15 Alternativas de los sistemas ...................................................................................................................... 15 Objetos e información ............................................................................................................................ 15 Soluciones basadas en Bluetooth ....................................................................................................... 16 Soluciones basadas en NFC y EPC ...................................................................................................... 16 5. Caracterización de Objetos de Aprendizaje Aumentado .......................................................... 17 Espacio de Aprendizaje ............................................................................................................................... 17 Actividades de Aprendizaje ....................................................................................................................... 18 6. Servicios Anytime-anywhere basados en Internet de Objetos............................................... 18 Búsqueda en la Internet de Objetos ....................................................................................................... 19 Internet de Objetos Personal .................................................................................................................... 19 7. Referencias .................................................................................................................................................. 20 2 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning INTRODUCCIÓN El aprendizaje a través de dispositivos móviles se torna cada día, en más que una posibilidad, en una realidad y opción de los sistemas de aprendizaje y de lo que esperan alumnos y profesores. El presente documento intenta definir una serie de puntos esenciales para el desarrollo de un entorno avanzado de M-Learning. Este reporte parte de un análisis del mercado actual desde la perspectiva de comunicaciones, dispositivos y tendencias para entrar al estudio de tecnologías ubicuas en especial las relacionadas con RFID y el marco de servicios ANYWHERE bajo el contexto de Internet de Objetos como muevo paradigma que habilita nuevos escenarios y sobre todo una nueva tendencia en lo que se concibe como objeto de aprendizaje móvil. Este informe ha sido desarrollo de manera conjunta por los integrantes del paquete de trabajo 4 del consorcio SOLITE. 1 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning 1. ESTUDIO DE LOS SISTEMAS DE COMUNICACIÓN EXISTENTES Dentro de los sistemas de comunicación entre dispositivos móviles, es posible realizar una división entre aquellos utilizados para telefonía y aquellos utilizados sin la necesidad de una operadora telefónica. De los primeros, el documento se concentrará en aquellas tecnologías digitales, debido a que permitirán la transferencia de datos necesaria para ser utilizadas con fines de m-Learning. La GSMA es quien agrupa a más de 800 compañías móviles y posee las tecnologías que permiten la comunicación entre estos dispositivos. Entre ellas destacan los sistemas GSM, GPRS y UMTS. El sistema GSM, o mejor conocido como 2G, viene de “Global System for Mobile Communications” (Sistema Global de comunicaciones Móviles), GSM es un sistema de telefonía netamente digital, el cual nace como estándar europeo abierto para redes de teléfonos móviles digitales que soportan voz, mensajes de texto, datos y roaming (GSM World, 2009). El sistema GPRS, o mejor conocido como 2.5G, viene de “Global Pocket Radio System”. Es la evolución del sistema GSM, permite a las redes celulares una mayor velocidad y ancho de banda sobre el GSM. GPRS es un equivalente de ADSL para un teléfono móvil. Este sistema permite una conexión de alta velocidad y capacidad de datos, la cual está disponible para navegar páginas WAP, Wireless Application Protocol (protocolo de aplicaciones inalámbricas) (GSM World, 2009). El Sistema UMTS, o mejor conocido como 3G, viene de “Universal Mobile Telecommunication System”, es un sistema de acceso múltiple por división de código de banda ancha (WCDMA), UMTS nació con el objetivo de ser un sistema multi-servicio y multi-velocidad, esto quiere decir que tiene la flexibilidad suficiente para adaptarse a transmisiones de datos a distintas velocidades y requisitos distintos, incluso permite a un usuario el acceso de diversas conexiones de distintos servicios simultáneamente. Por ejemplo, un usuario puede estar enviando un correo electrónico y a la vez puede estar descargando archivos de la red, por supuesto que esto dependerá de los servicios que le brinda el operador. Puede transferir datos a velocidades de hasta 2Mbps, gracias a esta velocidad se puede acceder a servicios como televisión móvil, videoconferencias, servicios de mapas para la ubicación del usuario y otros (GSM World, 2009). Dentro de sistemas de comunicación que no requieren de una operadora telefónica tenemos a la tecnología Bluetooth, la cual define una norma global estándar de comunicación que posibilita tener transmisión de voz y datos entre diferentes dispositivos mediante un enlace especial (Cheong, 2005). El objetivo de esta norma es facilitar las 2 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning comunicaciones entre distintos dispositivos móviles y fijos, eliminar el uso de cables y conectores especiales, y ofrecer la posibilidad de crear pequeñas redes facilitando la sincronización de datos entre equipos personales, especialmente para dispositivos de bajo consumo, con una cobertura baja y basados en transceptores de bajo coste. Gracias a este protocolo, los dispositivos que lo implementan pueden comunicarse entre ellos cuando se encuentran dentro de su alcance. Las comunicaciones se realizan por radiofrecuencia de forma que los dispositivos no tienen por qué estar alineados pudiendo incluso estar en habitaciones separadas si la potencia de transmisión es suficiente y lo permite. Según el nivel de potencia de transmisión del dispositivo, los dispositivos Bluetooth se califican en tres clases, "Clase 1", "Clase 2" y "Clase 3". Una de las ventajas es que todas las clases son compatibles con las otras. El rango de potencia según clase se muestra en la siguiente tabla: TABLA I Potencias y rangos de alcance para las clases Bluetooth (spanish.Bluetooth.com) Clase Potencia máxima permitida (mW) Potencia máxima permitida (dBm) Rango Clase 1 100 20 ~100 metros Clase 2 2,5 4 ~10 metros Clase 3 1 0 ~1 metro Optar por una clase en particular tiene directa relación con la distancia que tengamos entre los dispositivos. Una de las ventajas que provee esta tecnología es que prácticamente todos los equipos móviles actuales la tienen incorporada (tales como teléfonos, PDAs y auriculares). La tecnología Bluetooth básicamente permite conectar y comunicar dispositivos entre sí, así es posible generar una conexión entre celulares y equipos manos libres, proporcionar una red inalámbrica en espacios reducidos, permitir una transferencia de archivos de toda índole, tales como documentos, fichas de contactos, agenda, etc., así como también es un modo de lograr una interacción más natural, tal como la que logran dispositivos hápticos como los de la consola Wii (www.apple.com, Bluetooth). El uso adecuado de la tecnología Bluetooth permite que existan dos o más dispositivos en un área reducida sin grandes necesidades de ancho de banda. Su uso más común está integrado en teléfonos y PDA's, bien por medio de unos auriculares Bluetooth o en 3 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning transferencia de archivos. Así como posee beneficios también puede tener problemas asociados, tal como que no se pueden utilizar mecanismos de ubicación precisos (como el cálculo de potencia de señal o triangulación), y como que un dispositivo se podría comunicar con otro que no corresponde interfiriendo los datos (Virtanen & Koskinen, 2004). Otra forma de comunicación disponible es a través del uso de infrarrojos, los cuales realizan una transmisión por radio que consiste en un haz de luz de corto alcance enfocado en un espectro de frecuencia determinado. Este haz se modula con información y se envía de un transmisor a un receptor a una distancia relativamente corta. Esta tecnología es la misma que se utiliza para controlar un televisor con un control remoto, para intercambiar información entre dispositivos hanheld o móviles y en sincronizar o coordinar agendas y libretas telefónicas entre estos mismos dispositivos. Básicamente la comunicación infrarroja involucra la utilización de un transceptor que es una combinación de transmisor y un receptor. Infrared Data Association (IrDA) (www.irda.org) define un estándar físico en la forma de transmisión y recepción de datos por rayos infrarrojo. Esta asociación se crea en 1993 entre las principales empresas de tecnología de la época, tales como HP, IBM y Sharp. Los estándares de IrDA definen comunicaciones bidireccionales punto a punto empleando un haz de luz infrarroja que requiere estar frente a frente, un ángulo no mayor de 30 grados y una distancia que no exceda a un metro, pudiendo obtener una transmisión de datos entre 9.6Kbps y 16Mbps dependiendo del entorno (Infrared Data Association, 2000). Existen dos estándares de IrDA. El primero es el IrDA-Data y básicamente es empleado para transferencias bidireccionales de información en forma inalámbrica y con altas tasas de transmisión entre dispositivos portátiles (Infrared Data Association, 2000). El segundo, el IrDA-Control, fue establecido para cursar comunicaciones de control entre dispositivos periféricos como teclados, ratones, joysticks o controles remotos. La distancia máxima se amplía de los infrarrojos iniciales hasta garantizar un máximo de 5 metros con tasas de transmisión de alrededor de 75Kbps (Infrared Data Association, 1998). Las dos grandes limitaciones que tiene esa tecnología es que: 1. Para lograr una buena comunicación, se necesita que los dispositivos involucrados estén casi perfectamente alineados. 2. La transmisión es de muy bajo rango, por lo que los dispositivos deberían estar siempre cerca. Similar al modelo OSI, la tecnología IrDA se encuentra también estratificada en bloques funcionales con responsabilidades específicas. Se definen protocolos esenciales que deben existir en cualquier implementación de IrDA y otros que pueden implementarse o no según el tipo de aplicación 4 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning IrLAN IrLAN IrOBEX IrCOMM TinyTP IAS IAS IrLMP IrLAP Capa Física Figura 1. Bloques de arquitectura del sistema IrDA. Los de color verde corresponden a los opcionales, mientras que los de color celeste son los esenciales. Capa Física. Le corresponde el envió y recepción de cadenas de bits a través del aire. Entonces se preocupa de la generación y detección de los destellos de luz infrarroja con la debida protección para los ojos humanos, formas de codificación de la información, esquemas de modulación y las características generales de los pulsos. IrLAP. IrDa Link Access Protocol, se relaciona con los procesos de control de flujo de datos de bajo nivel, detección de errores y petición de retransmisiones. IrLMP. IrDA Link Managment Protocol es el nivel encargado de permitir la multiplexión del flujo de información de diferentes aplicaciones sobre el mismo canal de IrLAP. TinyTP. El nivel de control de flujo, TinyTP es opcional y tiene asociadas dos funciones, el control de flujo sobre las conexiones que se cursan sobre IrLMP y la segmentación y reensamblado de los paquetes. IrLAN. Es el componente de IrDA que permite que los dispositivos con esta tecnología, como computadores, logren acceder a redes de área local. Para este efecto, se define una arquitectura cliente – servidor, donde el servidor es el elemento pasivo y el cliente el elemento activo, quien descubre y se conecta con el servidor, estableciendo un canal de comunicación. IrOBEX. IrDA OBject Exchange es opcional y su función es permitir que dispositivos de diferentes características intercambien datos y comandos en un modo estándar de acuerdo a los recursos presentes en cada uno, pudiendo hacer intercambio de archivos o mensajes de forma transparente para las aplicaciones de usuario (Infrared Data Association, 2003). IrCOMM. El objetivo de IrComm dentro de la arquitectura de IrDA es permitir que las interfaces seriales y paralelas de los antiguos dispositivos periféricos puedan operar a través de infrarrojos sin ningún cambio. 5 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning Finalmente, tenemos equipos que incorporan cualquier variante de la tecnología inalámbrica 802.11, que permite crear redes de trabajo y comunicación (Wireless Fidelity). Esta tecnología permite manejar información que se desea compartir, manteniéndola en servidores externos y comunicando los dispositivos por medio de esta. La capacidad de otorgar este acceso remoto puede acarrear ciertos beneficios: 1. Compartir Datos. Una base centralizada puede ser compartida con un gran número de usuarios remotos. Esto permite poder generar una base de datos bastante completa, de parte de todos los usuarios. 2. Actualización de datos centralizada. Las actualizaciones de la información almacenada en la base de datos centralizada están disponibles a todos los usuarios de manera eficiente y al mismo tiempo. 3. Aumento en la capacidad de procesamiento. Generalmente la capacidad de proceso que tiene un dispositivo handheld es mucho menor que la que proporciona un computador de escritorio o un servidor. Al tener datos centralizados, todas las operaciones caras las puede realizar el servidor y así alivianar la carga del dispositivo. Además permite aumentar la complejidad de datos que pueda manejar el dispositivo, y en definitiva entregar al usuario. Así como trae beneficios, también existen desventajas: 1. Autonomía. El sistema siempre dependerá de tener conexión con el servidor, lo que significa estar siempre con conexión. Esto conlleva una baja de autonomía del sistema en situaciones donde no es posible entablar comunicación. La mayoría de las veces no se tiene acceso a estar conectado, que viceversa. No basta con considerar los beneficios que puede traer estar conectado a un sistema central, además hay que estudiar bien el contexto del problema que se está solucionado. 2. Fallas de Comunicación. Si la comunicación entre el dispositivo y el servidor falla, el sistema deja de funcionar porque no tiene los datos necesarios. Este es un problema no menor y está ligado a la autonomía que es capaz de entregar el dispositivo al usuario. 6 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning 2. EVALUACIÓN DE LOS DISPOSITIVOS MÓVILES RELACIONADOS A M-LEARNING. Para realizar una evaluación de los dispositivos móviles, se han identificado en ellos características que se hacen indispensables para su uso en m-Learning.: Interfaz, autonomía, memoria, capacidad de procesamiento, conectividad y costo. La primera característica importante es la interfaz del dispositivo. Es sabido que la mayoría de los dispositivos móviles son heterogéneos y pequeños, por lo que la usabilidad de estos se vuelve crítica, ya que es necesario que la curva de aprendizaje por parte de los usuarios sea lo más acentuada posible. La usabilidad trata de la efectividad (capacidad de completar tareas), la eficiencia (esfuerzo necesario para completarlas) y la satisfacción percibida por el usuario durante la interacción con una máquina, sea ésta un computador, una radio o un teléfono móvil. Estos 3 elementos están condicionados por el perfil de los usuarios, por sus objetivos y por el contexto de uso, en este caso el m-Learning.. Es posible que ciertas carencias del dispositivo móvil deban ser suplidas por la interfaz de la aplicación, es por ello que el entorno en el que un usuario usa un teléfono móvil y las características del propio dispositivo son dos elementos clave que repercuten en el diseño de la aplicación. Ya que se habla de dispositivos móviles, es necesario considerar como una característica fundamental la autonomía de este. Hablamos de la autonomía de un dispositivo móvil como la cantidad de tiempo que este puede funcionar sin conectarse a una red eléctrica. Actividades de m-Learning pueden requerir que el usuario deba trasladarse dentro de un edificio o en exteriores para recolectar datos, por lo cual una baja autonomía del dispositivo podrá traducirse en que este no concluya su tarea o que pierda los datos si estos se encuentran en memoria volátil. Al momento de seleccionar un dispositivo móvil es necesario considerar la autonomía en relación al gasto de energía que involucra usarlo. Estimar este costo es complejo, ya que involucra muchas variables como el tipo de interacción, modos de standby o tipo de aplicaciones utilizadas. Sin embargo, algunos autores han propuesto alternativas de cómo calcular el consumo de la batería (Kang, J. et al., 2008; Krintz, C., Wen, Y., & Wolski, R., 2004). Incluso se han desarrollado herramientas on-line para determinar y comparar el gasto promedio de baterías (Cell Power, 2008). También se han desarrollado tips de cómo mejorar el performance de las baterías de los dispositivos móviles (Cell Power, 2008). Es necesario entonces que al momento de diseñar una metodología basada en m-Learning sean consideradas actividades que no sean de larga duración, esto podría generar frustración en los usuarios y pérdida de datos importantes. 7 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning La memoria del dispositivo móvil es importante cuando en el proceso de m-Learning se requiere que el usuario almacene datos en su dispositivo. La memoria puede clasificarse en interna y externa. Se habla de memoria interna cuando esta viene de fábrica con el dispositivo. Usualmente esta memoria viene parcialmente ocupada con los programas que permiten que este pueda correr y no puede ser expandida. Esto hace que sea una limitante para la instalación de software específico. Se habla de memoria externa cuando esta puede ser expandida, ya que el dispositivo provee un slot donde se puede insertar una tarjeta de memoria, las cuales proveen de distintas capacidades. Claramente un dispositivo con esta característica tiene un valor agregado sobre los que sólo incluyen memoria interna, ya que el usuario puede incrementar la memoria a voluntad, adaptándose a los requerimientos de los programas a utilizar. Entre los formatos más conocidos de memoria externa para celulares podemos encontrar a las siguientes (Celularis.com, 2006): MMC (Multimedia Card): Actualmente pocos modelos de celulares vienen adaptados para este tipo de tarjeta. Su tamaño a aproximado es de 24x32x1.5mm , y se utiliza principalmente en teléfonos Nokia como el N-GAGE, 6255, 6230 y algunos smartphones. SubGrupos MMC: RS-MMC (Reduced Size MMC). Es igual a la MMC pero en su tamaño 24x16x1.5mm. Es más pequeña, y con un adaptador es posible convertirla en MMC. MMC mobile. Es una versión moderna de la RS-MMC pero con voltaje dual, trabaja con 2 tipos de voltaje lo que genera beneficios como mayor transferencia de información con poco consumo. Algunos modelos de celular que utilizan este tipo de memoria son los Nokia N70,N90 y 6682. MicroMMC: Es la última versión, todavía más pequeña (14x12x1.1mm) y especialmente desarrollada para celulares. SD Card (Secure Digital): Es el formato más conocido y difundido en el mundo y se utilizan en cámaras digitales, PDAs, MP3 players y teléfonos móviles. Miden 24mm x 32mm x 2.1mm, como las MMC sólo que más gruesas. Son las más económicas y fáciles de conseguir y existen varias opciones genéricas. 8 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning Sub grupos de SD: MINI SD: Es igual que la SD pero con medidas inferiores, aproximadamente 20x21x1.4mm, es utilizada por muchas marcas y modelos de celulares. Se pueden convertir en SD con un adaptador que viene generalmente con ellas. MICRO SD: Es la tarjeta de moda, la más difundida en los últimos teléfonos, principalmente porque es la más pequeña, con 11×15x1mm. Casi todos los últimos lanzamientos importantes utilizan este sistema. Grupo Memory Stick: Tarjeta de almacenamiento de Sony. Principalmente utilizada para cámaras fotográficas y de video. Subgrupos de Memory Stick: Memory Stick Pro Duo: El tamaño es levemente menor al de las tarjetas SD, y están disponibles en versiones regulares y de alta velocidad (High Speed). Memory Stick Micro (M2): Es la respuesta de Sony a MicroSD, mide 15×12.5×1.2mm. Se habla sobre los dispositivos móviles como equipos de bajo procesamiento. Por esto, es necesario ver que la aplicación que se desea correr cuente con los recursos necesarios para su buen uso de todas las actividades de m-Learning diseñadas en ella. Las interfaces (Web, software especial, etc) con las que el usuario interactúe durante el trabajo en modalidad m-Learning deben ser de fácil uso. Para este objetivo se han evaluado qué metodologías de usabilidad deben ser utilizadas para este tipo de ambientes móviles (Magal-Royo et al., 2007). La conectividad se presenta como una característica distintiva en los dispositivos móviles, pero se debe tomar en cuenta que además de la conectividad, que permite el uso de redes de telefonía, los dispositivos móviles poseen otras formas de transferir datos entre ellos. Se debe considerar la velocidad y alcance que se desea en un modelo particular de mLearning para ver qué tipo de tecnología se utilizar y ver que los equipos las implementen. Las tecnologías que prestan conectividad son: Infrarojos, Bluetooth y WiFi: La transmisión vía infrarrojo posee corto alcance y baja velocidad de transferencia, pero es usual encontrarlos en dispositivos móviles no tan nuevos. Los infrarrojos son una transmisión por radio que consiste en un haz de luz de corto alcance enfocado en un espectro de frecuencia determinado. Este haz se modula con información y se envía de un transmisor a un receptor a una distancia relativamente corta. Básicamente la comunicación infrarroja involucra la utilización de un transceptor que es una combinación de transmisor y un receptor. 9 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning La tecnología Bluetooth está altamente popularizada, tiene un mayor alcance que el infrarrojo, no es necesario que los equipos estén frente a frente y posee una buena velocidad de transferencia. Esta tecnología define una norma global estándar de comunicación que posibilita tener transmisión de voz y datos entre diferentes dispositivos mediante un enlace especial (Cheong, 2005). El objetivo de esta norma es facilitar las comunicaciones entre distintos dispositivos móviles y fijos, eliminar el uso de cables y conectores especiales, y ofrecer la posibilidad de crear pequeñas redes facilitando la sincronización de datos entre equipos personales, especialmente para dispositivos de bajo consumo, con una cobertura baja y basados en transceptores de bajo coste. En menor cantidad es posible encontrar dispositivos capaces de utilizar las redes WIFI (Wireless Fidelity), lo que permite tener acceso a internet, además de un alcance mucho mayor que las otras alternativas y una transferencia de datos que dependerá de la capacidad de la misma red. Es utilizada por productos que incorporan cualquier variante de la tecnología inalámbrica 802.11 y permite crear redes de trabajo y comunicación. Esta tecnología permite manejar información que se desea compartir, manteniéndola en servidores externos y comunicando los dispositivos por medio de ella. Finalmente será necesario considerar como variable principal el costo de los mismos dispositivos, ya que esta variable está restringida por el presupuesto que pueda tener un proyecto de m-Learning y de esta dependerán las demás variables. Este trade-off entre performance y costo es necesario considerarlo profundamente para tomar decisiones en el ámbito de trabajo de m-Learning.. En general en la Web es muy fácil encontrar comparaciones entre distintos dispositivos móviles. Algunas páginas ofrecen servicios bastante completos para apoyar este tipo de decisiones, agregando además comentarios de los mismos usuarios (GSMArena, 2009). 3. TENDENCIAS DE USO DE DISPOSITIVOS MÓVILES Según Upadhyay (2006) los dispositivos que se pueden utilizar para m-Learning deben cumplir con tener: conectividad a cada momento, conectividad con otros dispositivos vía Bluetooth, capacidad de conectar un proyector, cámara digital, soporte flash, teclado completo, conectividad Wi-Fi, alta capacidad de almacenamiento, pantalla que permita una fácil lectura, batería de alta duración, capacidad de comunicación mediante mensajería, memoria de almacenamiento no volátil, teléfono, acceso a lectura de documentos Acrobat y lectura/escritura documentos office, conectividad con scanner e impresora, un tamaño pequeño, soporte de multimedios, capacidad de sincronía con el correo, motor TTS y capacidad de hacer dictados. Los teléfonos móviles han penetrado fuertemente en los hogares y en la vida diaria de las personas pasando a ser un actor indispensable en las tareas cotidianas, en el trabajo y en 10 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning el quehacer de las personas. En Chile, la penetración de teléfonos móviles alcanzó un 84.1% en marzo del 2008, lo que significa 13.995.00 aparatos de telefonía móvil (El Mercurio, 2008). Junto con esto el 67% de los niños entre 12 y 17 años de ese país tiene un teléfono móvil (Godoy, 2006). Recientemente se publicaron resultados de una encuesta a niños de Chile (Índice Generación Digital, 2009), en que se revela que el 31.7% de los niños utilizan teléfonos móviles con acceso a Internet. En esta misma encuesta (Índice Generación Digital, 2009) un 83.4% define como relevante el teléfono móvil, llegando a ser incluso esencial. El caso de Austria muestra una saturación del mercado de teléfonos móviles con un nivel de penetración del 81% (Holzinger et al., 2005). En agosto del 2003, en Hong Kong, el teléfono móvil tuvo un índice de penetración del 98,2% (Wong & Csete, 2004). En Inglaterra se estima que el 81% de jóvenes entre 11 y 15 años y el 96% de jóvenes entre 16 y 24 años de edad tiene un teléfono móvil (Lubega et al., 2004). En Colombia la penetración alcanza a un 83% (Industria Móvil, 2008a). En China para mediados del año 2008, la penetración ha sido del 46%, llegando a más de 600 millones de usuarios de teléfono móvil (Industria Móvil, 2008b. En España el 43% de los niños entre los 6 y 11 años tiene un teléfono móvil, ya mayores en la preadolescencia este porcentaje aumenta llegando a un 82% (Vidal & Mota, 2008). En Uruguay, entre los jóvenes de 12 a 19 años, la adhesión al uso de teléfonos móviles pasó de un 36% en 2005 a un 92% en el 2007 (ANSA, 2008). De esta penetración es interesante conocer cómo se mueve el mercado en la actualidad respecto de marcar y modelos, ya que conociendo esto es posible tener un panorama de la tecnología que se está usando hoy en día, y que será la que dispondrán la mayoría de los usuarios en un futuro inmediato. Hoy en día las grandes marcas que lideran el mercado de celulares son Nokia, Samsung, LG Electronics, Motorola y Sony Ericsson (IDC, 2009). Nokia se mantiene liderando el mercado y al igual que su competidor más lejano, Sony Ericsson, apuesta ya no sólo a la venta de equipos sino también a la de servicios. Por su parte Samsung y LG Electronics hacen su apuesta a los teléfonos con tecnología touch, apoyando la mensajería y la imagen digital. Motorola, que está en receso, está apostando a mejorar la “inteligencia” de sus aparatos móviles, mejorando la interacción con los usuarios. Interesante es conocer cuáles son las otras marcas detrás de las 5 grandes que ya hemos mencionado. Estas son 6, BlackBerry, ZTE, Apple, Kyocera, TCL / Alcatel Mobile Phones y Huawei (Dano, 2009). BlackBerry apunta a un mercado más ejecutivo, implantando teléfonos móviles acordes a tareas de esta índole, pensando en estar siempre conectado y con una oficina a su alcance. TCL/Alcatel, Kyocera, ZTE y Huawei son empresas que apuestan a equipos de telefonía celular de bajo costo. En particular las dos últimas, también apuestan a la fabricación de equipos para las operadoras móviles. La gran apuesta de Apple es su móvil iPhone, que revolucionó las interfaces de los móviles incorporando la tecnología touch y abriendo nuevas formas de interacción y comunicación. Ya conocemos las tendencias del mercado en cuanto a las empresas que fabrican los dispositivos de telefonía celular, pero de la gran gama de equipos que estas empresas venden, ¿cuáles son los más utilizados? Esto es interesante de conocer y poder analizar ya que demarcará el terreno de cómo debe o puede ser nuestra aplicación m-Learning.. 11 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning En Chile, según datos de la encuesta Índice Generación Digital (2009) independiente del modelo y complejidad del teléfono celular, los niños (71.4%) aprenden a utilizarlo de forma autónoma, sin siquiera referirse a manuales o tutoriales. Esto denota que las nuevas tecnologías e interfaces logran acercarse de forma casi natural a estos usuarios que ven en esta tecnología un modo de comunicarse. En términos globales las cifras de porcentaje de uso teléfonos móviles no discrimina estrato social, teniendo todos ellos prácticamente el mismo comportamiento (Índice Generación Digital 2009). Para Little Springs Design (2006) los dispositivos móviles de hoy se deben clasificar de una forma que se ajuste a la realidad de hardware y uso que poseen los mismos. Dada la gran capacidad que tienen hoy en día estos dispositivos es que plantean que ya no se clasifiquen más a los teléfonos móviles por separado, sino que simplemente sean todos dispositivos móviles, y que algunos tendrán a la telefonía como una de las tantas capacidades que ofrece el dispositivo. Cuatro serían las categorías: dispositivos para trabajo en general (por ejemplo: desktop computers, tablets, laptops, etc.), dispositivos orientados al entretenimiento (por ejemplo: iPod video, Sony Playstation Portable), dispositivos para comunicaciones y control (por ejemplo: phones, desktop phones, PDA, Blackberries), y dispositivos especializados (por ejemplo: iPods, ATMs, GameBoys). Según datos entregados por The Nielsen Company (Marketing Charts, 2008) los celulares más utilizados en USA durante el 2008 corresponden a Motorola RAZR V3 series, Motorola MotoKRZR series, LG VX8300 series, Apple iPhone series, LG VX8500 series, RIM BlackBerry 8100 series, Nokia 6101 series, LG VX8350, Motorola V325 series y Nokia 6010 series. Para sacar provecho de esta estadística de uso de equipos, revisemos cada serie según capacidades de hardware, y así podremos obtener una tendencia de lo que más usa la gente en materia de telefonía móvil. Esta información es relevante al momento de diseñar una cierta aplicación móvil, en particular pensando en m-Learning. Motorola RAZR V3 series Estos modelos permiten las redes GSM 900/1800/1900/WCDMA 2100. Tiene cámara VGA de 1.3 mega pixeles con soporte para grabado de videos en formato MPEG-4, reproducción de archivos MP3, Bluetooth de Clase 1, memoria de 7MB y sistema operativo propio de Motorola con soporte para J2ME. La pantalla del equipo es de 176x220 pixeles con tecnología TFT LCD y capacidad de 65.000 colores (www.motorola.com). Motorola MotoKRZR series Esta serie de teléfonos móviles admite las redes GSM 850/900/1800/1900. Tiene memoria interna de 26MB expandible a 2GB con tarjeta externa microSD, reproductor de archivos MP3, Bluetooth Clase 1, cámara fotográfica con capacidad de grabación de video, y permite la transmisión de correo electrónico. La pantalla es de 176x220 pixeles con una resolución de 262.000 colores TFT LCD (www.motorola.com). LG VX8300 series Estos modelos admiten las redes CDMA 850 and 1900. Pantalla de 176x220 pixeles con capacidad de 262.000 colores, con tecnología TFT. La memoria interna de 28MB es 12 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning expandible hasta 2 GB con tarjeta microSD, tiene conectividad Bluetooth Clase 1, tecnología GPS, reproductor de archivos WMA y MP3, cámara con resolución 1.3 mega pixeles y capacidad de captura de video (www.lge.com, VX8300). Apple iPhone series Admiten las redes GSM/ GPRS/ EDGE: GSM 850/ 900/ 1800/ 1900. Proveen de una pantalla táctil LCD de 320x480 pixeles con resolución HVGA de 16M de colores, una cámara de 2 mega pixeles, en que en la última versión ya es de 3 mega pixeles y con capacidad de grabar video, memoria interna desde 4GB hasta 32GB según el modelo, reproductor de archivos MP3, conectividad, GPS (desde la segunda generación), reproductor de videos, consola de videojuegos con alta interactividad, conectividad Bluetooth Clase 2 y WiFi (802.11) (www.apple.com, iphone). LG VX8500 series Admiten las redes CDMA 800 / CDMA 1900. La pantalla de tecnología TFT admite 262.000 colores y tiene un tamaño de 240x320 pixeles. Tiene memoria interna de 128MB dividida para datos del teléfono y música, esta es expandible por medio de tarjeta microSD hasta 6GB, Bluetooth Clase 1, reproductor de música en formatos WMA y MP3, cámara de 1 mega pixel con capacidad de captura de video (www.lge.com, VX8500). RIM BlackBerry 8100 series Admite las redes 850/900/1800/1900 MHz GSM/GPRS/EDGE. Posee una pantalla de 240x260 pixeles con capacidad de colores de 65.000. Con una cámara de 1.3 mega-pixeles, Bluetooth, tarjeta de memoria externa microSD y reproductor de música MP3 (www.blackberry.com). Nokia 6101 series Esta serie otorga conectividad en tres redes, GSM 850/1800/1900 MHz. Provee de una pantalla de 128x160pixeles con 65.000 colores, una cámara VGA con resolución de 1 mega pixel y con capacidad de grabar video, radio FM y reproductor de archivos MP3 (www.nokiausa.com, Nokia 6101) LG VX8350 Las redes de telefonía móvil admitidas son CDMA 800 / CDMA 1900, con una pantalla LCD TFT con capacidad de 262.000 colores y un tamaño de 220x176 pixeles. Además provee de conectividad Bluetooth de clase 1, cámara de 1.3 mega pixeles, expansión de memoria por medio de microSD y reproductor de música en formato MP3 (www.lge.com, VX8350). Motorola V325 series Estos equipos admiten las redes celulares AMPS 800 / CDMA 800 / 1900 y además incorpora GPS, con pantalla de 176x220 pixeles y admisión de 65.000 de colores (TFT). La cámara que dispone el modelo es de 3 mega pixeles (www.motorola.com). 13 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning Nokia 6010 series Admite las bandas GSM/GPRS 850/1900 MHz. Contiene una pantalla de 96x65 pixeles con capacidad de 4.000 colores (www.nokiausa.com, Nokia 6010) Es posible concluir que en términos generales los usuarios buscan teléfonos móviles que les permitan comunicarse, manejar fotografías y reproducir música. Esto nos da un piso sólido de que los dispositivos que poseen los usuarios, en general proveen de buenas capacidades y admiten aplicaciones diversas que abren posibilidades para generar software m-Learning en que el usuario pueda interactuar sin problemas y así lograr los objetivos de aprendizaje propuestos. 4. ALTERNATIVAS DE TECNOLOGÍAS UBICUAS RFID IDENTIFICACIÓN POR RADIO FRECUENCIA Retomando lo presentado en (Ramirez-Gonzalez et all, 2009), se puede considerara la computación ubícua como la tecnología más relevante en torno a computación ubicua y que más ha crecido en los últimos años gracias a su impulso por organismos de estandarización y grupos comerciales que han adoptado algunos de sus estándares a nivel de logística (Bhuptani & Moradpour 2005). Consiste en el manejo de información en etiquetas de carácter pasivo que pueden ser embebidas en prácticamente cualquier objeto y gracias a arreglos de antenas y lectores ya sean fijos o en movimiento pueden ser registradas. Entre las opciones estandarizadas de RFID podemos mencionar de manera especial a NFC (Near Field Communication) y EPC (Electronic Product Code) NFC NEAR FIELD COMMUNICATION NFC Near Field Communication es parte de RFID especialmente habilitado móviles. Esta estandarizado por el NFC Forum (NFC Forum 2009) quien ha provisto especificaciones para servicios soportados para terminales móviles y formatos para las etiquetas. Según (ABI 2007) se estima que en 20% del mercado en el 2012 podría tener capacidades NFC. Opera en rango corto a 13 MHZ y sus etiquetas actualmente comercializadas permiten una capacidad de 4K de memoria. 14 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning EPC ELECTRONIC PRODUCT CODE EPC Electronic Product Code es parte de los estándares de RFID aplicados al sector de la logística (Tzeng et all, 2008), sus etiquetas operan (según zona geográfica y estándar) alrededor de los 900MHZ, sus etiquetas permiten lecturas de largo alcance (dependiendo de la potencia y número de antenas) y en general poseen menos memoria que las etiquetas en rango NFC, siendo esta capacidad de memoria usada para un código de referencia único para cada producto dentro de la red EPC (EPCGlobal 2009) bajo el esquema de representación de información de objetos PML (PML, 2003). ALTERNATIVAS DE LOS SISTEMAS En general los trabajos en esta área se pueden clasificar en algunas de las siguientes alternativas: Objetos con representaciones lógicas, objetos aumentados, gabinetes inteligentes, aplicaciones de localización basadas en Bluetooth, juguetes inteligentes, interacción con objetos y servicios y semántica con objetos. Para su mejor estudio se dividirá esta sección en tres categorías: Objetos e información, soluciones basadas en Bluetooth y soluciones basadas en NFC y EPC. OBJETOS E INFORMACIÓN Algunas iniciativas definen alternativas basadas en infraestructuras específicas y el uso de etiquetas para localización de objetos de la vida diaria (también conocido como everyday computing). Esto significa en algunos casos, la inversión en dispositivos costosos como en (Decker et all, 2003), (Barrett & Maglio, 1998) y (Kok-KIONG et all, 2008). El trabajo en (Want et all,1999) y (Kindberg et all, 2000) fueron algunos de los primeros en explorar el asociar información y servicios a las etiquetas. Muchos otros proyectos han investigado el enlazar información en línea con medios físicos (Barton et all, 2003), (Kindberg et all,2004 ), (Ljungstrand et all, 2000), (Rekimoto & Hayashi, 1998), (Rohs & Bohn, 2003) y (Smith et all, 2004). Proyectos como Cooltown (Barton & Kindberg, 2001) y (Barton & Kindberg, 2000), Portolano (Elser et all, 1999), Things That Think (MIT TTT,2009) y el proyecto Counter Intelligence (MIT CI,2009) dan representaciones a los objetos para introducir interacciones con móviles. En el prototipo de Reloj inteligente de (Borriello et all, 2004), lectores de RFID transmitían sus lecturas a dispositivos personales. Algunas experiencias usan servicios de localización centralizados como en IrisNet (Campbell et all, 2005). En FragDB (Langheinrich,2007) se presenta una forma de almacenar información dependiendo de la localización. El trabajo en (Ailisto et all, 2006) describe opciones de hiperenlaces desde representaciones visuales en objetos. En (Riekki et all, 2006) (Mäkelä et all, 2007) (Arnall, 2006) estudian algunos aspectos relacionados con la visualización y representación de etiquetas y marcas visuales. En (METRO, 2009) hay algunos ejemplos 15 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning de Gabinetes inteligentes y en (Frank et all. 2008) se desarrolla el concepto de Gateway (puerta de enlace) ubicua para objetos. El trabajo desarrollado bajo la iniciativa de Nokia´s SensorPlanet (sensorplanet, 2009) se enfoca en la construcción de una plataforma basada en móviles para la estudio de grandes redes de sensores distribuidas. Algunos otros usan juguetes etiquetados (Hinske et all, 2008) para determinar su posición y usarlos en el contexto de juegos y experiencias. El trabajo en (Bohn, 2008) presenta un coche de juguete con un lector RFID para almacenar información sobre objetos físicos y (Hinske, 2007) usa etiquetas para determinar su orientación. Otras experiencias usan etiquetas para anotar o marcar el entorno físico para propósitos generales como en (Wagner et all, 2005), (Ballagas et all, 2005), (Rohs, 2005). SOLUCIONES BASADAS EN BLUETOOTH Algunas experiencias cercanas a la Internet de Objetos están basadas en Bluetooth. Algunos proyectos estudian las capacidades de pantallas públicas para publicidad (Ranganathan & Campbell, 2002). En GroupCast (McCarthy et all, 2001) se identifica el perfil del usuario y se despliega el contenido o canales de información. Esta misma línea la siguen (Salminen, 2006) y (Siegemund, 2002). En BlueBoard (Russell & Gossweiler, 2001) una gran pantalla digital es usada para soportar acceso entre usuarios e intercambio de contenidos. (Lawrence et all, 2006) presenta tres proyectos donde se estudian interacciones incidentales en redes sociales. En BluScreen (Sharifi et all, 2006) se despliegan avisos personalizados según los usuarios son detectados. SOLUCIONES BASADAS EN NFC Y EPC El habilitar tecnologías RFID en los móviles ha permitido habilitar nuevos escenarios de movilidad para identificar los objetos y comunicarse con ellos. En general las iniciativas en este sentido buscan etiquetas de objetos y en algunos casos brindan información relevante para los usuarios o integrarla con otros sistemas de información. En (Scott et all, 2005) y (Ballagas et all, 2006) se propone el uso de cámaras para reconocimiento del ambiente combinándolo con etiquetas y cámaras. Algunas propuestas usan etiquetas RFID para presentar información a través de signos visuales. El trabajo realizado en (Roduner et all,2006) explora estos signos a manera de anotaciones digitales. El trabajo en (Broll et all, 2007) presenta una visión y un marco arquitectónico para soportar interacción con el móvil. En (Oñeill et all, 2007) se presenta el uso de NFC y códigos 2D. El proyecto Perci (Perci Project, 2009) explora nuevos métodos para interacciones con objetos. En (Ailisto et all, 2007) se definen posibilidades para navegar por los objetos de manera física y algunas experiencias para pagos, control de acceso y posters inteligentes. En (Khan, 2006) se trabaja de manera exhaustiva el pago con NFC y en (Dominikus & Aigner, 2007) el manejo de cupones con móviles NFC. En (Kostakos & Oñeill, 2007) se observan algunas experiencias entre móviles para el intercambio de información y marcado de objetos físicos. En (Schmitz et all, 2008) se propone el uso de teléfonos para manejo de 16 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning información acerca de vinos. En (Guinard et all, 2008) y (Guinard et all 2, 2008)se muestran algunos trabajos con EPC en móvil para un entorno de búsqueda en la Red EPC y para búsqueda de objetos perdidos. 5. CARACTERIZACIÓN DE OBJETOS DE APRENDIZAJE AUMENTADO1 Retomando lo presentado en (Ramirez-Gonzalez et all 2, 2009). Un objeto de Aprendizaje Aumentado, proviene del concepto de objeto de aprendizaje del E-learning, es un recurso que contiene información que puede ser usado para propósitos de aprendizaje. En este caso este concepto es extendido al hablar de un objeto real con información embebida gracias a su realidad aumentada electrónicamente con la etiqueta. Como propiedades de este nuevo OA tenemos: es autocontenido, reusable, puede ser agregado y etiquetado con metadatos. De acuerdo al contexto puede poseer polimorfismo al tener diferente sentido en diferentes instancias. Por ejemplo: un cubo rojo puede ser útil en una instancia de un curso de formas como un cubo y ser útil en otra como un color entregando diferente información a diferentes usuarios. El modelo de interacción dentro de este contexto debe responder a la pregunta ¿Qué se espera de la interacción con estos objetos reales?. Para ello se propone un modelo de interacción que comprende un entorno “in situ” para el desarrollo de actividades basadas en la interacción con objetos reales, para su mejor entendimiento es necesario introducir y puntualizar algunos conceptos: Espacio de Aprendizaje (EA) y Actividad de Aprendizaje (AA). ESPACIO DE APRENDIZAJE Un Espacio de Aprendizaje (EA) es el lugar físico donde se pueden encontrar los objetos que contienen información útil para aprender. Por ejemplo: Un museo puede ser un EA donde los estudiantes pueden aprender de los cuadros, las esculturas o cualquier otra pieza. Otro ejemplo puede ser un laboratorio o sala de servidores, donde los estudiantes pueden interactuar con los ordenadores o con dispositivos especializados. 1 Basado en arte previo desarrollado en (Ramirez et all 2, 2009) 17 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning Las etiquetas NFC son programadas con teléfonos móviles o lectores de escritorio para ser ubicadas en los objetos a explorar, para aumentarlos electrónicamente. Prácticamente cualquier lugar o situación puede llegar a ser un EA. ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE Las actividades de aprendizaje (AA) son las acciones que se llevan a cabo por parte de los dos roles básicos del modelo: estudiantes y profesores. En una actividad de aprendizaje el profesor (de forma genérica incluye funciones de autoría y tutoría) define la información asociada que contendrían los objetos, esta información puede estar en formato multimedia o texto. Como se menciono previamente en la sección II, el mecanismo seleccionado es etiquetar los objetos referenciado dicho contenido en un LMS. Las primitivas básicas de interacción que un profesor puede definir para realizar por parte de sus estudiantes son: Exploración y Evaluación. La exploración es la forma básica de entrega y distribución de los OA, el profesor define la información referenciada en el objeto y los estudiantes examinan el EA tocando los objetos. La función de evaluación consiste en el diseño de test o actividades para evidenciar el aprendizaje bajo el mecanismo de tocar los objetos. En las próximas secciones se desarrollaran más puntualmente lo relacionado con la primitiva de Exploración, lo referente a la Evaluación se encuentra como parte del trabajo en curso. 6. SERVICIOS ANYTIME-ANYWHERE BASADOS EN INTERNET DE OBJETOS Retomando lo presentado en (Ramirez-Gonzalez et all 3, 2009), se El concepto de Internet de Objetos expresado por la UIT en (ITU IOT, 2005), se muestra como parte de la evolución de la computación ubicua (Weiser, 1991), exponiendo un mundo de dispositivos interconectados que proveen información y servicios relevantes a los usuarios, permitiendo nuevos escenarios de aplicación e integración. Desde el punto de vista tecnológico hay numerosas alternativas que pueden habilitar estos escenarios. Entre las tecnologías más relevantes encontramos RFID (Identificación por Radio Frecuencia), códigos de barras (2D y 3D), Bluetooth y Redes de Sensores. La combinación de estas tecnologías junto a los avances en redes inalámbricas y de área personal son la base de estos nuevos contextos de interacción. Básicamente se pueden categorizar los servicios según la forma como se de la interacción entre el objeto y la persona. A continuación se describirán dos escenarios genéricos: el primero describe las funciones básicas de búsqueda de en la Internet de Objetos, el 18 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning segundo escenario presenta un ejemplo del procesamiento de un perfil basado en los objetos que se tocan conformando una Internet de Objetos “personal”. BÚSQUEDA EN LA INTERNET DE OBJETOS La Internet tradicional es una gran repositorio de información que debe ser organizado en orden de hacer viable la búsqueda de información. La diferencia más relevante es que la información en este caso esta “anexada” o embebida a los objetos. La tabla 1 presenta una comparación entre la búsqueda en la Internet tradicional y la búsqueda en la Internet de Objetos. TABLA II. Objetos. Búsqueda en la Internet Tradicional frente Búsqueda en la Internet de Búsqueda en la Internet tradicional Búsqueda de un término relacionado con un concepto. clave) Búsqueda de un término (o palabra clave) relacionado con un objeto o propiedad de un objeto. Las paginas y enlaces no suelen cambiar su ubicación (espacio web), pero si su contenido. El objeto puede no tener localización fija, se maneja el espacio físico, pero tiende a mantener sus propiedades. El propósito información. El propósito de la búsqueda es localizar, personalizar y controlar los objetos y su información. de la (o Búsqueda en la Internet de Objetos búsqueda palabra es encontrar La presente propuesta está orientada a obtener información relacionada con los objetos. El objeto posee una etiqueta que contiene información en si misma ya sea almacenada o referenciada. El terminal móvil lee y busca información en el objeto. Las labores de búsqueda residen en el teléfono móvil y requiere de la intención del usuario para buscar. En los escenarios implementados en la siguiente sección (sección 5) la búsqueda se hace directamente tocando los objetos y el resultado de la búsqueda depende de la información almacenada en el perfil del usuario. INTERNET DE OBJETOS PERSONAL Una Internet de Objetos personal es la relación establecida entre una persona y múltiples objetos que personalizan el comportamiento de los objetos acorde a las preferencias de los usuarios móviles. Los usuarios con sus móviles pueden tocar el objeto e intercambian 19 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning información de los perfiles. Una persona en su rutina diaria interactúa con diversos objetos físicos. La tabla 2, muestra los posibles propósitos de interacción. Gracias a estas interacciones es posible almacenar, procesar la información y sincronizar el comportamiento de otros dispositivos. TABLA III. Propósitos Del Contacto Propósito Obtener Información Escenarios Lectura de información específica. Ejemplo: Smart poster (poster inteligentes). Buscar Información Búsqueda desde diferentes objetos: Ejemplo: Búsqueda de un libro en un estante, búsqueda de un alimento en específico. Editar Información Edición cuando las etiquetas tiene capacidades de lectura y escritura 7. REFERENCIAS ABI Research Press Release, “Twenty Percent of Mobile Handsets Will Include Near Field Communication by 2012,” tech. rep., ABI Research http://www.abiresearch.com/, 2007. Ailisto H., Pohjanheimo L., Välkkynen P., Strömmer E., Tuomisto T., and Korhonen I., “Bridging the physical and virtual worlds by local connectivity-based physical selection,” Personal and Ubiquitous Computing, vol. 10, no. 6, pp. 333–344, 2006. Ailisto H., Matinmikko T., Ylisaukko-oja A., Strömmer E., Hillukkala M., Wallin A., Siira, A E.. Pöyry, V. Törmänen, T. Huomo, and T. Tuikka, “Physical browsing with NFC technology,” 2007. ANSA (2008) Hay más celulares que habitantes. http://www.ansa.it/ansalatina/notizie/notiziari/uruguay/20080810192834708544.ht ml, Last Access September 2008 Arnall T., “A graphic language for touch-based interactions,” in Proceedings of the Workshop Mobile Interaction with the Real World (MIRW 2006) Espoo, Finland. (E. Rukzio, M. Paolucci, T. Finin, P. Wisner, and T. Payne, eds.), pp. 18–22, ACM, 2006. Ballagas R., Rohs M., and Sheridan J. G., “Mobile phones as pointing devices,” in Pervasive Mobile Interaction Devices (PERMID 2005) - Mobile Devices as Pervasive User 20 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning Interfaces and Interaction Devices - Workshop in conjunction with: The 3rd International Conference on Pervasive Computing (PERVASIVE 2005), May 11 2005, Munich, Germany (E. Rukzio, J. Häkkilä, M. Spasojevic, J. Mäntyjärvi, and N. Ravi, eds.), pp. 27–30, LMU Munich, 2005. Ballagas R., Borchers J., Rohs M., and Sheridan J. G., “The smart phone: A ubiquitous input device,” IEEE Pervasive Computing, vol. 5, no. 1, pp. 70–77, 2006. Barton J., Goddi P., and Spasojevic M., “Creating and experiencing ubimedia,” Tech. Rep. HPL-2003-38, Hewlett Packard Laboratories, Mar. 03 2003. Barton J. and Kindberg T., “The cooltown user experience,” Tech. Rep. HPL-2001-22, Hewlett Packard Laboratories, Feb. 12 2001. Barrett R. and Maglio P. P., “Informative things: how to attach information to the real world,” in UIST ’98: Proceedings of the 11th annual ACM symposium on User interface software and technology, (New York, NY, USA), pp. 81–88, ACM, 1998. Battery Duration Calculator. http://www.pamvotis.org/batteryduration/ (last retrieved June 2009) Bhuptani M and Moradpour S., RFID Field Guide: Deploying Radio Frequency Identification Systems. Prentice Hall PTR, 2 2005. Borriello G., Brunette W., Hall M., Hartung C., and Tangney C., “Reminding About Tagged Objects Using Passive RFIDs,” in UbiComp 2004: Ubiquitous Computing: 6th International Conference, Nottingham, UK, September 7-10, 2004. Proceedings (N. Davies, E. D. Mynatt, and I. Siio, eds.), vol. 3205 of Lecture Notes in Computer Science, pp. 36–53, Springer, 2004. Bohn J., “Prototypical implementation of location-aware services based on a middleware architecture for super-distributed RFID tag infrastructures,” Personal and Ubiquitous Computing, vol. 12, no. 2, pp. 155–166, 2008. Broll G., Siorpaes S., Rukzio E., Paolucci M., Hamard J., Wagner M., and Schmidt A., “Supporting mobile service usage through physical mobile interaction,” in Proceedings of the Fifth Annual IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom 2007), (White Plains, NY, USA), March 2007. Campbell J., Gibbons P. B., Nath S., Pillai P., Seshan S., and Sukthankar R., “Irisnet: an internet-scale architecture for multimedia sensors,” in Proceedings of the 13th ACM International Conference on Multimedia, November 6-11, 2005, Singapore (H. Zhang, T.-S. Chua, R. Steinmetz, M. S. Kankanhalli, and L. Wilcox, eds.), pp. 81–88, ACM, 2005. 21 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning Cell Power (2008) Battery Charging Information. Battery Types, Performance, and Charging Tips http://www.cellpower.com/battery_tips.cfm Last Access June 2009 Celulares.com (2006) Weblog sobre tecnología móvil. Tarjetas de Memoria. http://www.celularis.com/tips/tarjetas-de-memoria.php Last Access June 2009 Cheong, B. (2005) Opening Strategy for mobile RFID Service in Korea. RFID/USN Team, National Computerization Agency. Real World RFID, 2005. Realtime Magazine, pp. 2629 Dano, M. (2009) Who are the world’s Tier 2 handset makers? May 17, 2009. http://www.fiercewireless.com/slideshow/who-are-worlds-tier-2-handset-makers. Last Access June 2009 Decker C., Kubach U., and Beigl M., “Revealing the retail black box by interactionsensing,” in ICDCS Workshops, pp. 328–333, IEEE Computer Society, 2003. Dominikus S. and Aigner M. J., “mcoupons: An application for near field communication (NFC),” in AINA Workshops (2), pp. 421–428, IEEE Computer Society, 2007. El Mercurio, Diario El Mercurio, domingo 15 de junio de 2008, Cuerpo C. Santiago de Chile. EPC Global, March 2009. http://www.epcglobalinc.org/. Esler M., Hightower J., Anderson T., and Borriello G., “Next century challenges: Datacentric networking for invisible computing - the portolano project at the university of washington,” Oct. 06 1999. Frank C., Bolliger P., Mattern F., and Kellerer W., “The sensor internet at work: Locating everyday items using mobile phones,” Pervasive and Mobile Computing, vol. 4, no. 3, pp. 421–447, 2008. Godoy, S. (2006). Diferencias y semejanzas en el uso de celulares e Internet entre usuarios y no usuarios de ambas tecnologías en Chile: hallazgos de WIP-Chile 2006. Seminario Desarrollo Económico, Desarrollo Social y Comunicaciones Móviles en América Latina, Fundación Telefónica, Buenos Aires, 20 y 21 de abril de 2007, pp. 1 – 24. GSM World (2009) GSM Technology http://www.gsmworld.com/technology/index.htm Last Access June 2009 GSMArena (2009) http://www.gsmarena.com/ Last Access June 2009 Guinard D., Baecker O., and Michahelles F., “Supporting a mobile lost and found community,” in Proceedings of the 10th Conference on Human-Computer Interaction with Mobile Devices and Services, Mobile HCI 2008, Amsterdam, the Netherlands, September 2-5, 2008 (G. H. ter Hofte, I. Mulder, and B. E. R. de Ruyter, eds.), ACM International Conference Proceeding Series, pp. 407–410, ACM, 2008. 22 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning Guinard D., von Reischach F., Michahelles F., and Fleisch E., “MobileioT toolkit: Connecting the EPC network to mobilephones,” in Mobile Interaction with the Real World 2008, MIRW 2008, Mobile HCI Workshop, Amsterdam, The Netherland, September 2, 2008 (N. Henze, G. Broll, E. Rukzio, M. Rohs, A. Zimmermann, and S. Boll, eds.), pp. 115– 126, 2008. Holzinger, A., Nischelwitzer, A. & Meisenberger, M. (2005) Lifelong-Learning Support by MLearning.: Example Scenarios. ACM eLearn Magazine, 5 Hinske S., “Determining the position and orientation of multi-tagged objects using RFID technology,” in PerComWorkshops, pp. 377–381, IEEE Computer Society, 2007. Hinske S., Langheinrich M., and Lampe M., “Towards guidelines for designing augmented toy environments,” in Proceedings of the Conference on Designing Interactive Systems, Cape Town, South Africa, February 25-27, 2008 (J. van der Schijff and G. Marsden, eds.), pp. 78–87, ACM, 2008. IDC Analyze the Future (2009) Worldwide Mobile Phone Shipments Decline 15.8% in First Quarter, with Growth Stabilizing After a Slow Fourth Quarter Says IDC. 30 April, 2009. http://www.idc-cema.com/newsletters/May09/PR1.html. Last Access June 2009 Índice Generación Digital (2009) Estudio Índice Generación Digital 2004 – 2008. EducarChile. http://www.educarchile.cl/UserFiles/P0001/File/CR_Articulos/IGD_2008.pdf Last Access June 2009 Industria Móvil (2008a) El 83% de los colombianos tiene http://www.industriamovil.com/?p=14, Last Access September 2008 Industria Móvil (2008b). 601 millones de usuarios de móviles http://www.industriamovil.com/?p=19, Last Access September 2008 en celular. China. Infrared Data Association (1998) IrDA Control Specification Infrared Data Association (2000) Point and Shoot Application Profile Test Specification IrDA Draft Material, Version 1.0, Marzo 2000, pp. 1 – 8 Infrared Data Association (2003) Object Exchange Protocol OBEX ITU, “ITU Internet Reports 2005: The Internet of Things,” tech. rep., International Telecommunications Union, 2005. Kang, J.-M., Park, C.-K., Seo, S.-S., Choi, M.-J., & Hong, J.-K. (2008). User-Centric Prediction for Battery Lifetime of Mobile Devices. Lecture Notes in Computer Science. (5297), 531-534. Khan U., “Contactless payment with near field communication,” Master’s thesis, The University Of Oslo, 2006. 23 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning Kindberg T. and Barton J., “A web-based nomadic computing system,” Tech. Rep. HPL2000-110, Hewlett Packard Laboratories, Sept. 05 2000. Kindberg T., Barton J., Morgan J., Becker G., Caswell D., Debaty P., Gopal G., Frid M., Krishnan V., Morris H., Schettino J., and Serra B., “People, places, things:Web presence for the real world,” Tech. Rep. HPL-2000-16, Hewlett Packard Laboratories, Feb. 13 2000. Kindberg T., Tallyn E., Rajani R., and Spasojevic M., “Active photos,” in Proceedings of DIS’04: Designing Interactive Systems: Processes, Practices, Methods, & Techniques, Interactive posters, pp. 337–340, 2004. Kok-KIONG Y., Vikram S., and Mehul M., “Max: Wide area human-centric search of the physical world,” ACM Trans. Sen. Netw., vol. 4, no. 4, pp. 1–34, 2008. Kostakos V. and Oñeill E., “NFC on mobile phones: Issues, lessons and future research,” in PerCom Workshops, pp. 367–370, IEEE Computer Society, 2007. Krintz, C., Wen, Y., and Wolski, R. 2004. Application-level prediction of battery dissipation. In Proceedings of the 2004 international Symposium on Low Power Electronics and Design (Newport Beach, California, USA, August 09 - 11, 2004). ISLPED '04. ACM, New York, NY, 224-229. Lawrence J., Payne T., and Kripalani R., “Exploiting incidental interactions between mobile devices,” in Proceedings of the Workshop Mobile Interaction with the RealWorld (MIRW 2006) Espoo, Finland. (E. Rukzio, M. Paolucci, T. Finin, P. Wisner, and T. Payne, eds.), pp. 56–59, ACM, 2006. Langheinrich M., “FragDB - Secure Localized Storage Based on Super-Distributed RFID-Tag Infrastructures,” in 8th International Conference on Mobile Data Management (MDM 2007), Mannheim, Germany, May 7-11, 2007 (C. Becker, C. S. Jensen, J. Su, and D. Nicklas, eds.), pp. 233–237, IEEE, 2007. Little Springs Design (2006) A New Device Taxonomy. May 10, 2006. http://www.littlespringsdesign.com/blog/blog/2006/05/10/a-new-device-taxonomy/ Last Access June 2009 Ljungstrand P., Redström J., and Holmquist L. E., “Webstickers: using physical token to access, manage and share bookmarks to the web,” in Designing Augmented Reality Environments, pp. 23–31, 2000. Lubega, J., McCrindle, R., Williams, S., Armitage U. & Clements, I. (2004). Uses of mobile phones in higher education. In Cantoni & McLaughlin (eds.) Proceedings of EDMEDIA 2004, Lugano, Switzerland, pp. 3951-3956 24 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning Magal-Royo T., Peris-Fajarnes G., I. Tortajada, Garcia B. (2007). Evaluation Methods on Usability of m-Learning Environments. International Journal of Interactive Mobile Technologies (iJIM), Vol 1, No 1. Mäkelä K., Belt S., Greenblatt D., and Häkkilä J., “Mobile interaction with visual and RFID tags: a field study on user perceptions,” in Proceedings of the 2007 Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI 2007, San Jose, California, USA, April 28 May 3, 2007 (M. B. Rosson and D. J. Gilmore, eds.), pp. 991–994, ACM, 2007. Marketing Charts (2008) Top 10 Internet & mobile Sites: Google, Yahoo Lead in 2008 http://www.marketingcharts.com/interactive/top-10-internet-mobile-sites-googleyahoo-lead-in-2008-7350/ Last Access June 2009 McCarthy J. F., Costa T. J., and Liongosari E. S., “Unicast, outcast & groupcast: Three steps toward ubiquitous, peripheral displays,” in Ubicomp 2001: Ubiquitous Computing, Third International Conference Atlanta, Georgia, USA, September 30 – October 2, 2001, Proceedings (G. D. Abowd, B. Brumitt, and S. A. Shafer, eds.), vol. 2201 of Lecture Notes in Computer Science, pp. 332–345, Springer, 2001. Media MIT, “Things That Think Project,” March 2009.http://www.media.mit.edu/ttt/. Media MIT, “Counter Intelligence Project,” March 2009. http://www.media.mit.edu/ci/. METRO Future Store, March 2009. http://www.futurestore.org. NFC Forum, March 2009. http://www.nfc-forum.org. Oñeill E., Thompson P., Garzonis S., and Warr A., “Reach out and touch: Using NFC and 2D barcodes for service discovery and interaction with mobile devices,” in Pervasive Computing, 5th International Conference, PERVASIVE 2007, Toronto, Canada, May 13-16, 2007, Proceedings (A. LaMarca, M. Langheinrich, and K. N. Truong, eds.), vol. 4480 of Lecture Notes in Computer Science, pp. 19–36, Springer, 2007. “PML core specification 1.0,” Dec. 15 2003. Perci project, March 2009. http://www.hcilab.org/projects/perci/. Gustavo Ramírez-González, Mario Muñoz-Organero, Derick Leony Arreaga, Carlos Delgado Kloos, Eleonora Palta Velasco and Mario Solarte Sarasty. "Integración y experiencia de Internet de objetos en e-learning".V Congreso Iberoamericano de Telemática (CITA 2009). Gijón,Spain May 11 - 12 2009. P. 68-74 Gustavo Ramírez-González, Mario Muñoz-Organero and Carlos Delgado Kloos. "Interacción y adaptación basada en perfiles de usuario en la Internet de objetos".V Congreso Iberoamericano de Telemática (CITA 2009). Gijón,Spain May 11 - 12 2009. P. 75-81 Gustavo A. Ramírez, Mario Muñoz Organero and Carlos Delgado Kloos, " Exploring Touching Learning Environments ". Learning to Live in the Knowledge Society (ED25 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning L2L). 20th World Computer Congress (WCC2008). Milan, Italy, September 7 - 10. 2008. P.93-96 Ranganathan A. and Campbell R. H., “Advertising in a pervasive computing environment,” in Proceedings of the Second ACM International Workshop on Mobile Commerce (WMC-02), (New York), pp. 10–14, ACM Press, Sept. 28 2002. Rekimoto J., Ayatsuka Y., and Hayashi K., “Augment-able reality: Situated communication through physical and digital spaces,” in ISWC, pp. 68–75, 1998. Riekki J., Salminen T., and Alakärppä I., “Requesting Pervasive Services by Touching RFID Tags,” IEEE Pervasive Computing, vol. 5, no. 1, pp. 40–46, 2006. Roduner C. and Rohs M., “Practical Issues in Physical Sign Recognition with Mobile Devices,” in Pervasive Mobile Interaction Devices (PERMID 2006) - Mobile Devices as Pervasive User Interfaces and Interaction Devices - Workshop in conjunction with: The 4rd International Conference on Pervasive Computing (PERVASIVE 2006), May 2006, Dublin, Ireland, 2006. Rohs M. and Bohn J., “Entry points into a smart campus environment - overview of the ETHOC system,” in ICDCS Workshops, p. 260, IEEE Computer Society, 2003. Rohs M., “Visual Code Widgets for Marker-Based Interaction,” in ICDCS Workshops, pp. 506–513, IEEE Computer Society, 2005. Rozanski, N. & Woods, E. (2005). Software systems architecture: Working with stakeholders using viewpoints and perspectives. Upper Saddle River, NJ: AddisonWesley. Salminen T., Hosio S., and Riekki J., “Enhancing Bluetooth connectivity with RFID,” in PerCom, pp. 36–41, IEEE Computer Society, 2006. Schmitz M., Baus J., and Dörr R., “The digital sommelier: Interacting with intelligent products,” in The Internet of Things, First International Conference, IOT 2008, Zurich, Switzerland, March 26-28, 2008. Proceedings (C. Floerkemeier, M. Langheinrich, E. Fleisch, F. Mattern, and S. E. Sarma, eds.), vol. 4952 of Lecture Notes in Computer Science, pp. 247–262, Springer, 2008. Scott D., Sharp R., Madhavapeddy A., and Upton E., “Using visual tags to bypass Bluetooth device discovery,” Mobile Computing and Communications Review, vol. 9, no. 1, pp. 41–53, 2005. Sensor Planet Project, March 2009. http://www.sensorplanet.org/. Siegemund F., “Spontaneous interaction using mobile phones and short text messages,” Sept. 19 2002. 26 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning Sharifi A., Payne T., and David E., “Public display advertising based on Bluetooth device presence,” in Proceedings of the Workshop Mobile Interaction with the Real World (MIRW 2006) Espoo, Finland. (E. Rukzio, M. Paolucci, T. Finin, P. Wisner, and T. Payne, eds.), pp. 52–55, ACM, 2006. Smith M. A., Davenport D., Hwa H., and Turner T., “Object auras: a mobile retail and product annotation system,” in Proceedings of the 5th ACM conference on Electronic commerce (EC-04), (New York), pp. 240–241, ACM Press, May 1–8 2004. spanish.Bluetooth.com, http://spanish.Bluetooth.com/Bluetooth/ Last Access February 2009 Russell D. M. and Gossweiler R., “On the design of personal & communal large information scale appliances,” Lecture Notes in Computer Science, vol. 2201, pp. 354–361, 2001. Tzeng S.-F.,. Chen W.-H, and Pai F.-Y., “Evaluating the business value of RFID: Evidence from five case studies,” International Journal of Production Economics, vol. 112, no. 2, pp. 601 – 613, 2008. Special Section on RFID: Technology, Applications, and Impact on Business Operations. Upadhyay, N. (2006) M-Learning – A New Paradigm in Education. International Journal of Instructional Technology & Distance Learning. 3(2) http://itdl.org/Journal/Feb_06/article04.htm. Acceso: Septiembre 2008 Vidal, F. & Mota, R. (2008) Encuesta de Infancia en España 2008. Fundación SM, Universidad Pontificia Comillas-ICAI-ICADE y Movimiento Junior, pp. 1-16 Virtanen, A., Koskinen, S. (2004) Towards Seamless Navigation. Mobile Venue, 2004, Athens, Greece, pp. 1-1 Wagner D., Pintaric T., Ledermann F., and Schmalstieg D., “Towards massively multiuser augmented reality on handheld devices,” in Pervasive Computing, Third International Conference, PERVASIVE 2005, Munich, Germany, May 8-13, 2005, Proceedings (H.-W. Gellersen, R. Want, and A. Schmidt, eds.), vol. 3468 of Lecture Notes in Computer Science, pp. 208–219, Springer, 2005. Want R., Fishkin K. P., Gujar A., and Harrison B. L., “Bridging physical and virtual worlds with electronic tags,” in CHI ’99: Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems, (New York, NY, USA), pp. 370–377, ACM, 1999. Weiser M., “The computer for the 21st century,” Scientific American, vol. 265, no. 3, pp. 94–104, 1991. Wong, Y. H. & Csete, J. (2004). Mobile learning framework: a cross-reference of mcommerce experience. In Cantoni & McLaughlin (eds.) Proceedings of ED-MEDIA 2004, Lugano, Switzerland, pp. 4729-4736 27 Análisis y caracterización tecnológica de un entorno avanzado de M-Learning www.apple.com, http://www.apple.com/es/Bluetooth/ Last Access March 2009 www.apple.com, iPhone http://www.apple.com/iphone/ Last Access June 2009 www.blackberry.com, http://www.blackberry.com/blackberrypearl/ Last Access June 2009 www.irda.org, http://www.irda.org/ Last Access April 2009 www.lge.com, VX8300 http://www.lge.com/us/mobile-phones/LG-VX8300.jsp Last Access June 2009 www.lge.com, VX8350 http://www.lge.com/us/mobile-phones/LG-VX8350-Black.jsp Last Access June 2009 www.lge.com, VX8500 http://www.lge.com/us/mobile-phones/LG-VX8500-Black.jsp Last Access June 2009 www.motorola.com, Celulares http://www.motorola.com/consumers/v/index.jsp?vgnextoid=a55bdd2cf9dab110Vg nVCM1000008406b00aRCRD Last Access June 2009 www.nokiausa.com, Nokia 6010, http://www.nokiausa.com/find-products/phones/nokia6010/technical-specifications Last Access June 2009 www.nokiausa.com, Nokia 6101, http://www.nokiausa.com/find-products/phones/nokia6101/technical-specifications Last Access June 2009 Agradecimientos Este Trabajo ha sido posible gracias a la contribución de la Acción de Coordinación CYTED 508AC0341 SOLITE. Gustavo Ramírez es profesor de la Universidad del Cauca en Colombia y está patrocinado en su labor de investigación en la Universidad Carlos III por el programa Alban de la UE con beca No. E06D101768CO y por la Universidad del Cauca 28