TGrafo: Una Herramienta para la Enseñanza de la Teoría de Grafos Dougglas Hurtado Carmonaa a Programa de Ingeniería de Sistemas, Politécnico Costa Atlántica, Cra 38 Nº 79 A-167 Claustro Santa Bernardita, Barranquilla Colombia Abstract. A computer-based tool for learning objects is presented in this article, which aims to improve the process of learning of the concepts of Graph Theory. To achieve this, the tool focuses on allowing that the student can develop their knowledge construction process, favoring abstract learning style, because in it are theoretical concepts, while the dimension Experimentation, will assist in the development of particular learning style, where you can experience directly and specifically, and reflect on the concepts presented in dimension theory, using animations and simulations. After, in evaluation dimension, knowledge built on the Theory and Experimentation will be evaluated,. Further in this article, is described the tool designs and the pretesting the degree of user satisfaction when using the tool in a learning process. Keywords: Graph Theory, Learning Tool, Learning Objects. INTRODUCCIÓN La complejidad de los algoritmos que se utilizan para dar solución a problemas mediante Grafos es muy alta. De hecho, los algoritmos de la ruta más corta –como el de Dijkstra son muy eficientes pero su construcción e implementación son difíciles, y mucho más su comprensión por parte de los estudiantes que se topan con este tema en sus cursos de carrera. La teoría de Grafos es utilizada para gran variedad de campos del conocimiento. Ejemplos lo representan el diseño de redes en la ingeniería de Sistemas, para diseño de circuitos electrónicos en la electrónica, en el diseño de los organigramas jerárquicos en la administración moderna. Por esta razón su entendimiento y aprendizaje es de vital importancia a la hora de solucionar problemas complejos por medio de Grafos. PROBLEMÁTICA La Teoría de Grafos es utilizada para solucionar gran variedad de problemas en distintos campos del conocimiento. Su aplicabilidad la encontramos en el diseño de redes de computadores, en diseño de circuitos electrónicos, en sistemas de apertura, en el diseño de los organigramas jerárquicos en la administración moderna, en dibujo asistido por computador, en implementación de técnicas Pert en administración de proyectos, en la relación de conceptos e ideas, en análisis de problemas nucleares, entre otros. Así mismo, la Teoría de Grafos se ha aplicado en el entorno de las ciencias sociales para representar en forma gráfica las estructuras sociales y las relaciones entre sus partes constituyentes; en la sinergia biología-hábitat en relación con el ecosistema para simbolizar, entre otros aspectos, las oleadas emigraciones e inmigraciones con el fin de definir los efectos en las especies. Por esta razón, su entendimiento y aprendizaje es de vital importancia a la hora de solucionar problemas complejos por medio de Grafos. Sin embargo, la complejidad de los algoritmos que se utilizan para dar solución a problemas mediante Grafos es muy alta. De hecho, los algoritmos de la ruta más corta –como el de Dijkstra– son muy eficientes, pero su construcción e implementación son difíciles, y mucho más su comprensión por parte de los estudiantes en formación profesional sus cursos de carrera. Una alternativa de solución para mejorar el entendimiento y comprensión de la Teoría de Grafos consistiría en crear una herramienta basada en Objetos de Aprendizaje [1, p. 34] con la que tenga como fin el de mejorar el proceso de enseñanza aprendizaje de la teoría de grafos. Un aspecto importante a tener en cuenta para construir la herramienta que permita mejorar los procesos de construcción de conocimiento en el área de la Teoría de grafos, consiste en que en el Politécnico Costa Atlántica 125 utiliza, actualmente en sus asignaturas, menos del 10% la enseñanza a partir de la utilización de objetos de aprendizaje. Lo anterior probablemente se encuentra relacionado con una o más de las siguientes situaciones: Desconocimiento explícito de los beneficios en la utilización de los objetos de aprendizaje en la educación superior contextualizado a los procesos de enseñanza aprendizaje en el Politécnico Costa Atlántica, lo cual genera una resistencia de los docentes a utilizar esta tecnología quedándose en su zona de aparente confort. No se ha propiciado la creación de los elementos que definan una cultura de utilización de objetos de aprendizaje, como mecanismo de innovación en la educación [2], dentro de marco de la contextualización de las asignaturas de las distintas carreras que permitan aportar ventajas competitivas al Politécnico Costa Atlántica. Se ha evidenciado que, en general, los docentes de Politécnico Costa Atlántica manifiestan sentir algún grado de temor a ser víctimas de fraudes en los exámenes, tareas, trabajos y demás procesos evaluativos, por parte de los estudiantes, cuando se utilizan los objetos de aprendizaje para este fin. Esta circunstancia genera un ambiente de desconfianza y de sensación de pérdida de control de las evaluaciones en dichos docentes. La evidente complejidad en el desarrollo e implementación de objetos de aprendizaje [3] lo cual desestimula las motivaciones para el diseño y desarrollo de proyectos de Software Educativo. Adicionalmente, el desarrollo de estas tecnologías necesita personal especializado en los procesos de ingeniería del software, informática educativa y procesos pedagógicos [4]. No se tiene en el Politécnico Costa Atlántica la forma explícita de cómo construir herramientas tecnológicas basadas en objetos de aprendizaje que permitan mejorar los procesos de enseñanza aprendizaje. Se hace necesario la descripción de cómo debe ser el diseño pedagógico de los objetos, el ciclo de vida para el desarrollo, el diseño del modelo lógico matemático, el diseño del objeto de aprendizaje y la estructura funcional del objeto de aprendizaje. Entre las consecuencias que posiblemente se pueden relacionar con esta problemática se encuentran, en primera instancia, que los conceptos referentes a la Teoría de Grafos no podrán ser construidos de manera correcta, y por tanto no ser tenidos en cuenta ni utilizados en el ejercicio profesional; en segunda instancia, no se genera los espacios de motivación que permita a directivos y a profesores a la creación de una cultura de enseñanza aprendizaje con herramientas basadas en objetos de aprendizaje, y tampoco, se generan iniciativas hacia el diseño de proyectos de construcción de objetos de aprendizaje. GENERALIDADES SOBRE SISTEMAS BASADOS EN OBJETOS DE APRENDIZAJE La inicial definición, con mayor rigor, la formula David Wiley, cuando dice que un Objeto de Aprendizaje es “cualquier recurso digital que pueda ser reutilizado para favorecer el aprendizaje” [5]. Luego, este mismo autor nutre la definición incluyendo elementos que la diferencian en sus particularidades, a saber: “...elementos de un nuevo tipo de enseñanza basada en ordenadores cimentados en el paradigma orientado a objetos de las ciencias de la computación. La orientación a objetos valora en alto grado la creación de componentes (llamados objetos) que puedan ser reutilizados...” [5]. Finalmente, David Wiley, después de dar exponer sus teorías en la práctica y de muchas vueltas sobre el asunto, enfatiza el concepto de objetos de aprendizaje con una orientado hacia el aprendizaje argumentado, de manera simple, que un objeto de aprendizaje es “cualquier recurso digital que pueda ser reutilizado para darle soporte a la educación... generalmente se aplica a materiales educativos diseñados y creados en pequeñas unidades con el propósito de maximizar el número de situaciones de aprendizaje en las cuales puedan ser utilizados” [6] Con lo anterior, esta definición cubre a todos los sistemas de aprendizaje que se encuentren apoyados en computador, en ambientes de aprendizaje cooperativo e interactivos, hasta los documentos y artículos elaborados por los maestros y docentes de una universidad, o el software comercial que es de conocimiento generalizado [5]. Es un hecho que las tecnologías que soportan de Objetos de Aprendizaje es una tópico nuevo que no alcanzado su estado de madurez [7]. No obstante, los objetos de aprendizaje constituyen una excelente opción para renovar el proceso de aprendizaje mediante los instrumentos tecnológicos [5]. Para poder hacer esto, los objetos de aprendizaje puede ser de diferentes tipos: objeto de contenido, objeto del curso, objeto de conocimiento, componente instruccional [8]. Además, los objetos de aprendizaje son contemplados como la mínima unidad informática que tiene por sí sola un significado dentro del proceso de aprendizaje [7]. De esta manera, entre los formas y formatos que se pueden usar en un Objeto de Aprendizaje, se encuentran las notas de clase, módulos, entrevistas, lecturas asignadas de libros de texto o artículos, simulaciones, muestras, exámenes, entre otros [8]. Adicionalmente, se deben incluir a los anteriores los contenidos digitales, software educativo, los sitios Web, etc. 126 GENERALIDADES DE LA TEORÍA DE GRAFOS En el año 1736 con el problema de los puentes de Königsberg, en un artículo de Leonhard Euler, dio inicio de esta teoría. La problemática se centraba en que durante el Siglo XVIII, la ciudad de Königsberg, en Prusia Oriental estaba dividida en cuatro zonas por el río Pregel (Pregolya), tenía siete puentes que comunicaban estas regiones, (Figura 1(a)) y los habitantes hacían recorridos dominicales tratando de encontrar una forma de caminar por la ciudad, cruzando cada puente una sola vez, y regresando al lugar de partida. [9] (a) (b) FIGURA 1. (a) Problema de los puentes de Königsberg. (b). Primera noción de un grafo. Fuente: Elaboración propia. Para solucionar este problema, Euler simbolizó las cuatro zonas como cuatro puntos, y los puentes como aristas que unen los puntos, tal y como se muestra en la Figura 1(b). De allí nació la primera noción de grafo, y el análisis de este problema dio origen a las técnicas y algoritmos de solución de problemas por medio de grafos. Un grafo (o Gráfica), en el contexto de las matemáticas y ciencias de la computación, está conformado por un conjunto de objetos llamados nodos o vértices, los cuales se encuentran unidos por enlaces llamados aristas o arcos, que permiten simbolizar relaciones binarias entre elementos de un conjunto. En la práctica los grafos permiten estudiar la sinergia entre unidades relacionadas. Ejemplo de esto lo representan, en primera instancia, una red de computadoras, en donde los vértices del grafo corresponden a cada equipo conectado a la red y aristas representan conexiones entre esos equipos; en segunda, el distritamiento de una ciudad para ofrecer servicios de mensajería tratando gestionar entregas oportunas y rápidas, en este caso, los destinatarios y centrales de despacho serían los vértices y las rutas serían las aristas. Conceptualmente, cualquier problema puede representarse mediante un grafo, y con esto se considera aplicable a diversas áreas de las ciencias exactas y de las ciencias sociales. En especial los grafos son aplicables, entre otros, en Mapas conceptuales, Plano de estaciones del metro, Plano de autopistas, Circuito eléctrico, Sociograma de una red social, Topología de red de computadores, Química, Arquitectura de redes de telefonía móvil. Representación de grafos como una estructura de datos Las representaciones más usadas y útiles en referencia a su utilización como una estructura de datos son: Lista y Matricial, como se muestra en la Figura 2. FIGURA 2. Representación de grafos. Fuente: Elaboración propia. La representación en Lista enlazada de nodos corresponde a una estructura de enlaces dinámicos entre los nodos, que a su vez se clasifican en: • Lista de incidencia. Representación con vectores pares (arreglo unidimensional), donde cada par representa una de las aristas. • lista de adyacencia. Cada vértice tiene una lista de vértices los cuales son adyacentes a él. • lista de grados. Es una secuencia de números, que corresponde a los grados de los vértices del grafo. 127 Por su parte la Estructuras matriciales, como su nombre lo indica, es basada en matrices cuadradas de orden del número de vértices del grafo. Entre ellas distinguimos a: • Matriz de adyacencia. El grafo está representado por una matriz cuadrada M de tamaño n*n (n es el número de vértices), indicando con el valor de 1 en el elemento M(a,b) si hay una arista entre un vértice a y un vértice b, se coloca 0 de otro modo. • Matriz de incidencia. La representación del grafo es por medio de una matriz de A (aristas) por V (vértices), donde [arista, vértice] contiene la información de la arista, esto es: 1 si está conectado, 0 si no lo está. CICLO DE VIDA PARA EL DESARROLLO DE TGRAFO El ciclo de vida para el desarrollo del objeto de aprendizaje que se utilizará es MethSysLO, que es Metodología para el desarrollo de sistemas basados en objetos de aprendizaje [4, p. 92]. Las etapas que constituyen a la MethSysLO se desenvuelven en una sinergia de un modelo en espiral, las cuales se describen a continuación: • Ingeniería de requisitos. La función como proceso de la Ingeniería de requisitos en la Metodología MethSysLO es la de propiciar que los clientes y usuarios descubran, entiendan y articulen los requisitos del nuevo sistema a crear. • Diseño del proyecto de software. El objetivo de la etapa de diseño del proyecto de software es definir los recursos que se necesitarían para construir el nuevo sistema. • Diseño global. Los principales objetivos de esta etapa radican en, primero, desarrollar una especificación desde el punto de vista abstracto de la estructura y funcionamiento del sistema; y en segundo, transformar los requisitos en una representación que permita evaluar la calidad antes de comenzar la codificación. • Diseño detallado. En esta etapa se describe las funcionalidades del sistema en un nivel más cercano a la implementación. • Codificación y depuración. La etapa de codificación es el escenario donde se traducen los modelos y especificaciones a un modelo computacional entendible para la máquina • Pruebas y evaluación. El objetivo de esta etapa es verificar si los requisitos especificados son satisfechos y en caso de necesidad identificar los ajustes pertinentes para promover dicha satisfacción. DISEÑO PEDAGÓGICO DE LOS OBJETOS Estilo de aprendizaje Teniendo en cuenta que existen distintas teorías de estilos de aprendizaje, el diseño pedagógico del presente proyecto se basa en la teoría propuesta por David Kolb [10]. En ésta teoría de aprendizaje se asume que para adquirir un conocimiento se debe trabajar o procesar la información que se recibe. La información se puede recibir de dos formas: • De una experiencia directa y concreta. Se presenta cuando hacemos, visualizamos o experimentamos algo. • De una experiencia abstracta, Se ésta se tiene cuando leemos acerca de algo o cuando alguien nos lo cuenta. La experiencia que se tenga, concreta o abstracta se transforma en conocimiento cuando la procesamos de alguna de estas dos formas Reflexionando y pensado sobre ellas, y Experimentando de forma activa con la información recibida. En la Figura 3 vemos gráficamente lo antes expuesto. 128 FIGURA 3. Diagrama de transformación de experiencias en conocimiento, Teoría David Kolb. Fuente: Adaptado de [11] Elementos de un objeto de aprendizaje En el presente proyecto, para desarrollar un Objeto de Aprendizaje, se adopta la postura de posición de [11] que este debe contener 5 elementos, a saber: Teoría, experimentación, evaluación, colaboración y relación. Esta consideración se muestra en forma gráfica en la Figura 4. Estos 5 elementos permiten la construcción de Objetos de Aprendizaje, en los cuales se considera el área pedagógica como parte fundamental para el proceso de aprendizaje. FIGURA 4. Elementos de un objeto de aprendizaje. Fuente: Adaptación de [11] • • • • • Teoría. Esta área contiene información sobre el tópico del Objeto de aprendizaje. Esta área favorece a los usuarios que tenga un estilo de aprendizaje abstracto debido a que encontrarán conceptos teóricos sobre el tema abordado. Estos 5 elementos permiten la construcción de Objetos de Aprendizaje, en los cuales se considera el área pedagógica como parte fundamental para el proceso de aprendizaje. Experimentación. Esta área contiene animaciones, simulaciones etc. Esta área favorece a los usuarios que tengan un estilo de aprendizaje concreto. En esta área el usuario podrá experimentar y reflexionar los conceptos mostrados en el área de teoría. En esta área los usuarios obtienen una experiencia directa y concreta. Evaluación. En esta área se evaluará el conocimiento adquirido en el área de teoría y experimentación. Colaboración. En esta área se pueden hacer comentarios sobre el Objeto de Aprendizaje. Además, se pueden visualizar comentarios de otros usuarios. Mediante estos comentarios se hace una socialización del conocimiento. La colaboración se entiende como cualquier actividad que un par de individuos, o un grupo de gente hacen juntos. Relación. Esta área contiene ligas a otros Objetos de Aprendizaje relacionados con el tópico. A través de ellas se pueden acceder otros Objetos de Aprendizaje. 129 Diseño del elemento Teoría Teniendo en cuenta los postulados en relación a que con el diseño de lecciones se busca que el aprendiz tenga, por una parte, una experiencia directa y concreta, es decir que visualice y experimente los conceptos de la Teoría de Grafos, y por otra, que tenga la posibilidad de tener una experiencia abstracta, esto es en palabras simples, que cuando tenga acceso leyendo o escuchando las lecciones pueda hacer un proceso mental que asegure dicha experiencia. Tratando de conseguir esto, se ha definido como estructura del diseño de las lecciones del objeto de aprendizaje, la que se compone de tres grandes secciones: Contenido, índice de conceptos (Index), y Búsqueda de palabras clave (Search). Contenido (Contents) Esta sección contendrá la documentación hipermedia, en forma jerárquica, pertinente a las lecciones, divididas por tópicos, temas y subtemas. En la Tabla 1 se muestran la relación entre los tópicos y los temas de las lecciones, mientras en la Figura 5(a) se muestra el árbol de lecciones de la sección Contenido. Índice de conceptos (Index) Consiste en un mecanismo que contiene conceptos relevantes de la Teoría de Grafos, permitiendo su localización rápida en las lecciones. En otras palabras, esta sección permite la localización de los conceptos al interior de las lecciones, con el fin de agilizar las búsquedas frente a la utilización de la sección de contenido. En la Figura 5(b) se muestra una mirada a esta sección. TABLA (1). Descripción de los temas del contenido de las lecciones Tópico Tema Generalidades de la Teoría de Grafos Origen de los grafos Definición de Grafo Tipos de grafos Representación de grafos Representación de grafos como una estructura de datos Matrices asociadas a grafos Algoritmos de grafos Representación de la implementación orientada por objetos Recorrido en profundidad Recorrido en anchura Problema de la ruta más corta Cálculo del camino más corto Camino más corto a partir de un origen Camino más corto origen-destino Camino más corto entre cada par de nodos Algoritmo de Dijkstra Multiplicación de matrices Bibliografía Bibliografía 130 Búsqueda de palabras clave (Search) Como su nombre lo indica, es en esta sección en donde se pueden buscar palabras clave dentro de las lecciones asignando una puntuación. Esta sección se basa en el hecho que las palabras clave permiten optimizar las búsquedas de las palabras más relevantes, en las lecciones, desde el punto de vista del aprendiz. Para la optimización de las búsquedas de palabras, se permite el uso de operaciones lógicas, las cuales se basan en expresiones cuyo resultado es un valor booleano (verdadero o falso), basándose en comparaciones y Operadores lógicos permitiendo combinar expresiones simples para crear otras más complejas. En la Figura 5(c) se despliega una búsqueda de palabra clave, teniendo como ejemplo la palabra “grafo”. (a) (b) (c) FIGURA 5. (a) Contenido de las lecciones. (b) Índice de conceptos. (c) Búsqueda de palabras clave. Fuente: Elaboración propia Diseño hipermedia de las lecciones Con el fin de abarcar las diferentes formas que el los aprendices pueden adquirir conocimiento, se han incorporado como elementos de hipermedia al hipertexto, imágenes y sonido a las lecciones con el fin de generar dinámicas e interacción que permita desarrollar de mejor manera los procesos de aprendizajes en los aprendices que utilicen el objeto de aprendizaje. En la Tabla 2 se describen los aspectos de diseño de dichos elementos de hipermedia, y si sinergia en la Figura 6. TABLA (2). Descripción de los elementos Hipermedia del diseño las lecciones Elemento Características de diseño Ventajas a obtener Contenido hipertexto e imágenes Lenguaje: HTML, JavaScript Portabilidad a diferentes escenarios y de conversión a otros formatos Formato: MP3 Reducir tamaño de archivo Calidad de audio: 11.02 Khz 24 kbps Individualización de aprendizaje Sonido Salida repetitiva Voz: Masculina adulta 131 (a) (b) FIGURA 6. Sinergia de los elementos hipermedia de las lecciones. Fuente: Elaboración propia. Diseño del elemento Evaluativo El objetivo de esta prueba de evaluación, en el marco del objeto de aprendizaje, es probar, en primera instancia, el grado o nivel de aprovechamiento de las lecciones sobre la Teoría de Grafos, y por otra, para medir los conocimientos, aptitudes y habilidades frente a la problemática de los grafos. Para realizar esta medición, se ha diseñado a los exámenes con elementos que la faciliten. La descripción de los elementos de los exámenes presente objeto de aprendizaje se despliegan en la Tabla 3. TABLA (3). Descripción de los elementos del diseño de los exámenes Elemento Temas de aplicación (Se selecciona uno por examen) Características de diseño 1. Generalidades de la Teoría de Grafos 2. Representación de grafos 3. Algoritmos de grafos 4. Calculo del camino más corto Número de preguntas Cinco (5) Tipo de pregunta De selección múltiple con única respuesta. Consta de un enunciado y tres (3) opciones (A, B, C). Ordenamiento de preguntas y opciones El ordenamiento de preguntas y de las opciones es aleatorio Tiempo disponible A consideración del docente. Antes que nada, en la construcción de las preguntas de los cuestionarios se tuvieron en cuenta las siguientes recomendaciones [12], con el fin de evitar las preguntas bipolares que puedan confundir o direccionar a dar una respuesta predeterminada, a saber: 132 • • • • El enunciado debe ser presentado como una pregunta, afirmación o idea completa. Se recomienda que no se utilicen respuestas como “ninguna de las anteriores”, “todas las anteriores” Omitir las formas negativas o absolutas. Como por ejemplo: no, siempre, nunca, completamente. Evitar preguntas capciosas, de doble sentido o concepto, porque este tipo de preguntas no evalúan el aprovechamiento de las lecciones. Evadir que otras opciones de respuestas puedan ser correctas. (a) (b) FIGURA 7. Diseño de exámenes. Fuente: Elaboración propia. Adicionalmente, se tomaron en cuenta los conceptos de que un cuestionario debe tener las cualidades de Validez, Fidelidad, Objetividad y Pertinencia [13]. La descripción de los elementos del diseño de los cuestionarios se señalan en la Tabla 4 TABLA (4). Descripción de los elementos del diseño de los cuestionarios Elemento Características de diseño Número de cuestionarios Cuatro (4), uno (1) por cada tema descrito en la Tabla 18. Número de preguntas Dieciséis (16) por cuestionario, Sesenta y cuatro (64) en total Tipo de preguntas Cerradas Competencias y habilidades a evaluar Interpretativas Argumentativas Propositivas Vocabulario Conceptos a ser medidos Técnico, orientado a la Teoría de Grafos 1. 2. 3. Generalidades de la Teoría de Grafos Representación de grafos Algoritmos de grafos 133 4. Calculo del camino más corto Elemento Experimentación Las Experimentación consta de tres áreas que pueden accedidas a través de pestañas, a saber: Matriz de adyacencias, Modelo del Grafo, Cálculo de la ruta mínima. La experimentación presenta, entre otras, las siguientes características para el manejo de grafos: • • • • • • • • Cantidad de Vértices: 1 a 64. Cantidad de Relaciones (Aristas): 1 a 500. Tamaño de área de trabajo: 32.000 x 30.000 Píxeles. Generación aleatoria de vértices y aristas. Propiedad de arrastre (Drag and Drop) de los vértices. Corrección automática de distancias y superposición entre vértices. Localizador de vértices en el área de trabajo. Algoritmo de multiplicación de matrices de costo para hallar la ruta mínima. En la siguiente gráfica se muestra el entorno de la experimentación. (a) (b) FIGURA 8. Entorno de la experimentación del Objeto de Aprendizaje. Fuente: Elaboración propia PRUEBA DE SATISFACCIÓN DE LOS USUARIOS El propósito de la presente prueba es determinar el grado de satisfacción de los usuarios que utilicen la herramienta informática basada en objetos de aprendizaje T’Grafo con el propósito de construir conocimiento en la Teoría de grafos. Las características a ser tenidas en cuenta con algunas de sus características son la usabilidad y el funcionamiento según la norma ISO/IEC 9126 [14]: • • Usabilidad. Capacidad del Producto de software para ser comprendido, aprendido, utilizado y atractivo para el usuario cuando es utilizado bajo condiciones específicas. Funcionalidad. Capacidad del producto para satisfacer unas necesidades implícitas y explícitas del usuario, al ser utilizado bajo condiciones específicas. 134 Diseño del instrumento El cuestionario constará de ocho (8) preguntas que evaluarán las características de Usabilidad y de Funcionalidad de la herramienta informática construida en el presente proyecto. La asociación de cada pregunta con su Característica y subcaracterística, así mismo que su ponderación se describe en la Tabla 5. TABLA (5). Asociación de las preguntas con la subcaracterísticas a evaluar SUB Pregunta CARACTERÍSTICAS SUB Pregunta CARACTERÍSTICAS CARACTERÍSTICAS asociada CARACTERÍSTICAS asociada Comprensibilidad 1 Apropiabilidad 5 Facilidad de aprendizaje 2 Exactitud 6 Operabilidad 3 Interoperabilidad 7 Atractividad 4 Seguridad 8 USABILIDAD FUNCIONALIDAD Resultados de la prueba piloto No.1 Los participantes de la prueba se encuentran constituidos por dieciocho (18) estudiantes de Ingeniería de Sistemas de distintos semestres, después de aplicar el cuestionario a los participantes se tabularon y se representaron a porcentaje las respuestas de los participantes. Esto se describe en la Tabla 6. Luego, los promedios de cada pregunta se asigna a la subcaracteristica que representa y luego se ponderan estas calificaciones con el objeto de hallar una valoración que represente a cada una de las características. TABLA (6). Calificación ponderada de la prueba piloto No. 1 sub sub Característica Calificación Calificación Característica Calificación Calificación característica característica Ponderada Comprensibilidad 0,86 0,21 Facilidad de aprendizaje 0,80 0,20 USABILIDAD 82% Operabilidad 0,82 0,21 Atractividad 0,81 0,20 Ponderada Apropiabilidad 0,76 0,19 0,83 0,21 FUNCIONALIDAD Exactitud 79% Interoperabilidad 0,73 0,18 Seguridad 0,84 0,21 Es así como, observamos que la usabilidad, que resulta de este ejercicio, está en una valoración del 82% y la funcionalidad en un 79%. Ver Tabla 7 para el detalle de estos resultados, y la Tabla 8 para la descripción de los niveles de la prueba. TABLA (7). Comparación de niveles de la prueba piloto No. 1 Nivel Prueba Piloto Aceptable Diferencia Cumplimiento Objetivo Diferencia Cumplimiento 82 80 -2 100% 90 8 91% 79 80 1 99% 90 11 88% Nivel aceptable Nivel objetivo 135 Resultados de la prueba piloto No.2 Los participantes de la prueba se encuentran constituidos por diecinueve (19) estudiantes de séptimo y de noveno semestre del programa de Ingeniería de Sistemas del Politécnico Costa Atlántica. Los resultados obtenidos a partir de la aplicación del cuestionario a los estudiantes de noveno y séptimo semestres del programa de Ingeniería muestran, a nivel general, una valoración del 89%, promediando todas las respuestas en las diferentes preguntas de cada participante, en cuanto al grado de satisfacción motivado por la herramienta basada en objetos de aprendizaje. También es de notar que la pregunta 4 (¿El software es agradable?) y la pregunta 7 (¿El software es se puede integrar con otros sistemas?) mostraron los más bajos promedios (83% y 81% respectivamente) así como los valores mínimos de toda la muestra (50% y 30% respectivamente). Esto se describe en la Tabla 8. Clasificando a cada pregunta con su correspondiente subcaracterística, se puede observar (Tabla 8) la característica Usabilidad obtiene una valoración del 89% catalogada como muy buena, mientras la característica Funcionalidad logra en un 87%, que también estaría catalogado como muy bueno. Al realizar la comparación por niveles de aceptación (80%) y de nivel objetivo (90%) encontramos que la prueba piloto No. 2, en sus dos características evaluadas Usabilidad y Funcionalidad, cumplen con el nivel de aceptación y están muy cerca de cumplir el nivel objetivo con un 99% y 97% de cumplimientos de las características Usabilidad y Funcionalidad respectivamente. Una descripción tabular se muestra en la Tabla 9. TABLA (8). Calificación ponderada de la prueba piloto No. 2 sub sub Característica Calificación Calificación Característica Calificación característica Calificación característica Ponderada Comprensibilidad 0,88 0,22 Facilidad de aprendizaje 0,93 0,23 USABILIDAD 89% Operabilidad 0,92 0,23 Atractividad 0,83 0,21 Ponderada Apropiabilidad 0,92 0,23 0,83 0,21 FUNCIONALIDAD Exactitud 87% Interoperabilidad 0,81 0,20 Seguridad 0,90 0,23 TABLA (9). Comparación de niveles de la prueba piloto No. 2 Nivel Prueba Piloto Aceptable Diferencia Cumplimiento Objetivo Diferencia Cumplimiento 89 80 -9 100% 90 1 99% 87 80 -7 100% 90 3 97% Nivel aceptable Nivel objetivo Resultados unificados de la pruebas Teniendo en cuenta que las pruebas piloto No. 1 y No. 2 fueron realizadas por individuos que todos son estudiantes de Ingeniería de Sistemas, utilizando el mismo cuestionario, analizando la misma herramienta basada en objetos de aprendizaje, y que solo se diferencian en la fecha de realización, una en el mes de marzo de 2014 y la otra en abril de ese mismo año, nos atrevemos a unir los datos de las respuestas de estos treinta y siete (37) participantes obteniendo los promedios, por cada una de las preguntas. Como fue hecho en las pruebas pilotos individuales, se clasifican los promedios de cada una de las respuestas a las preguntas de acuerdo con su subcaracterística asociada y se pondera la calificación. Haciendo 136 este procedimiento (Ver Tabla 10) la característica Usabilidad alcanza una valoración del 86% catalogada como buena, mientras la característica Funcionalidad logra en un 83% igualmente catalogada como buena. TABLA (10). Calificación ponderada de las pruebas unificadas sub sub Característica Calificación Calificación Característica característica Calificación Calificación característica Ponderada Comprensibilidad 0,87 0,22 Facilidad de aprendizaje 0,87 0,22 USABILIDAD 86% Operabilidad 0,88 0,22 Atractividad 0,82 0,21 Ponderada Apropiabilidad 0,84 0,21 0,83 0,21 FUNCIONALIDAD Exactitud 83% Interoperabilidad 0,77 0,19 Seguridad 0,87 0,22 Las características Usabilidad y Funcionalidad obtienen el nivel de aceptación, con una diferencia porcentual, para alcanzar el nivel objetivo (90%), de 5 y 8 puntos respectivamente. Ver Tabla 11 TABLA (11). Comparación de niveles de las pruebas unificadas Nivel Prueba Piloto Aceptable Diferencia Cumplimiento Objetivo Diferencia Cumplimiento 86 80 -6 100% 90 4 94% 83 80 -3 100% 90 7 92% Nivel aceptable Nivel objetivo CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS Se ha logrado desarrollar una herramienta informática basada en objetos de aprendizaje con el fin de mejorar el proceso de enseñanza aprendizaje de la Teoría de Grafos, utilizando un ciclo de vida para la construcción de sistemas basados en objetos de aprendizaje. Para hacer posible esto, se definieron los tópicos correspondientes de la base de datos de conocimientos centrados en Fundamentos de grafos, en Representación de grafos y en Problema de la ruta más corta. También se necesitó el diseñó pedagógico de los objetos, enmarcado en el estilo de aprendizaje propuesto por David Kolb y materializado en los elementos de un objeto de aprendizaje (Teoría, Experimentación y Evaluación); Y finalmente, construir los artefactos propios de la metodología MethSysLO del ciclo de vida de desarrollo. En la evaluación del grado de satisfacción de los usuarios al utilizar la herramienta desarrollada se encontró que en su componente de Usabilidad obtuvo una buena valoración correspondiente al a una calificación ponderada del 86%. Esta calificación se obtuvo al examinar las sub-características que a continuación se detallan: Comprensibilidad: 87%, Facilidad de aprendizaje: 87%, Operabilidad: 88%, Y Atractividad: 82%. Asimismo, se logró precisar que en la característica Funcionalidad los evaluadores consideraron que representa una característica buena con un puntaje general del 83%, dando a cada elemento evaluado de esta característica los siguientes puntajes: Apropiabilidad: 84%, Exactitud: 83%, Interoperabilidad: 77% y Seguridad: 87%. Con lo anterior se concluye que las características Usabilidad y Funcionalidad de la herramienta desarrollada, conquistan el nivel de aceptación correspondiente al 80%, con una diferencia porcentual, de 5 y 8 puntos respectivamente, para estar en el nivel objetivo o deseado que es representado por una calificación del 90%. Entre los trabajos futuros que podemos identificar, se esboza la Evaluación la herramienta informática basada en objetos de aprendizaje en dos entornos, uno, enfocado en la Calidad del producto de software educativo dedo su carácter de ser el producto de software que ha sido realizado por medio de una metodología con ciclo de vida de desarrollo; y segunda, su Calidad como medio pedagógico en la educación superior, con lo 137 que se busca hallar el impacto que tendría y su aplicabilidad en otras áreas de las carreras del Politécnico Costa Atlántica. REFERENCIAS 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. Dougglas, Hurtado Carmona, Analysis of skills development from computer-assisted teaching. Madrid: Lulu Emterprises, 2011. María Elena Chan. (2001) OBJETOS DE APRENDIZAJE: una herramienta para la innovación. [Online]. http://www.dfpd.edu.uy/ifd/canelones/index_htm_files/Objetos%20de%20aprendizaje.pdf Juan Cuadrillero, Ainhoa Serna, and Jesús Hernando Corrochano. 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