Tecnologías Actuales en Teleformación

TECNOLOGÍAS
ACTUALES EN
TELEFORMACIÓN
Martín Llamas Nistal
(Editor)
ISBN: 978-84-8158-593-3
INTRODUCCIÓN
La acción de coordinación del CYTED 508AC0341 SOLITE "SOftwareLIbre en
TEleformación) tiene como objetivo facilitar la cooperación en software libre de
teleformación dentro de Iberoamérica, yendo más allá de la simple utilización como
meros usarios, y centrándonos en la cooperación como investigadores.
La presente monografía es una contribución de SOLITE a la comunidad
iberoamericana mostrando en estos 8 capítulos las principales tecnologías en
teleformación, centrándose en aprendizaje móvil, objetos de aprendizaje, TV
interactiva, sistemas adaptativos, lenguajes de modelado educativo, y una visión global
de las nuevas tecnologías en teleformación.
Martín Llamas Nistal. Universidad de Vigo, España.
Editor de esta Monografía y
Coordinador de SOLITE (Acción de Coordinación CYTED 508AC0341)
http://remo.det.uvigo.es/solite
INDICE
Capítulo 1
Mobile Learning (Gustavo Ramírez González, Mario Muñoz Organero, Carlos
Delgado Kloos) ______________________________________________________________ 7
1.1
Introducción - Conceptos Fundamentales _______________________________________7
1.2
Experiencias previas respecto al aprendizaje Móvil y Ubicuo ______________________ 11
1.3
Modelo de Interacción ____________________________________________________ 15
1.4
Escenarios de aplicación de Internet de Objetos ________________________________ 20
1.5
Conclusiones ____________________________________________________________ 33
1.6
Bibliografía _____________________________________________________________ 34
Capítulo 2
TV Interativa, Hipervídeo e Educação a Distância: a interação como elemento
dinamizador dos processos de ensino-aprendizagem (Cláudio Afonso Baron Tiellet, Teresa
Chambel, Eliseo Reategui, José Valdeni de Lima) __________________________________ 49
2.1
Introdução ______________________________________________________________ 49
2.2
A TVI e Suas Potencialidades na EAD _________________________________________ 50
2.3
Hipervídeo e Aspectos Cognitivos ___________________________________________ 53
2.4
HVet ___________________________________________________________________ 56
2.5
Avaliação do Hipervídeo ___________________________________________________ 65
2.6
Resultados ______________________________________________________________ 67
2.7
Conclusões ______________________________________________________________ 76
2.8
Recomendações para Trabalho Futuro _______________________________________ 77
2.9
Agradecimentos _________________________________________________________ 77
2.10
Referências Bibliográficas __________________________________________________ 78
Capítulo 3
Localizador de Objetos de Aprendizaje Distribuidos (Rodrigo Saavedra, Diego
Vallespir, Regina Motz) ______________________________________________________ 81
3.1
Introducción ____________________________________________________________ 81
3.2
Federaciones de ROA _____________________________________________________ 83
3.3
Simple Query Interface ____________________________________________________ 84
3.4
Federaciones ROA Relevantes_______________________________________________ 84
3.5
Conclusiones ____________________________________________________________ 86
3.6
Propuesta del Federador ___________________________________________________ 87
3.7
Implementacion _________________________________________________________ 89
3.8
Que hay además de la localización OAs? ______________________________________ 90
3.9
Bibliografía______________________________________________________________ 92
Capítulo 4
Cenários de Aplicação da Bolsa de Objectos de Aprendizagem: Os Casos BOAGPI e BOA-RAM (Alberto Rodrigues da Silva, Patrícia Dinis) _________________________ 93
4.1
Introdução ______________________________________________________________ 94
4.2
O Sistema BOA __________________________________________________________ 95
4.3
Caso de Estudo BOA-GPI __________________________________________________ 101
4.4
Caso de Estudo BOA-RAM_________________________________________________ 103
4.5
Discussão ______________________________________________________________ 105
4.6
Conclusão _____________________________________________________________ 107
4.7
Agradecimentos ________________________________________________________ 108
4.8
Referências ____________________________________________________________ 108
Capítulo 5
Nuevas Tecnologías Aplicadas a la Educación (Joaquín Cubillo Arribas, Sergio
Martín Gutiérrez, Gabriel Díaz Orueta, Manuel A. Castro Gil) _______________________ 111
5.1
Introducción ___________________________________________________________ 111
5.2
Nuevas Tecnologías Aplicadas a la Educación y Cambios en las Teorías Educativas ___ 112
5.3
Tecnologías. Descripción y Aplicaciones _____________________________________ 114
5.4
Conclusiones y Tendencias de Futuro _______________________________________ 136
5.5
Bibliografía ____________________________________________________________ 137
Capítulo 6
Sistemas de Tele-educación Adaptativos (Sergio Cabrero Barros, Xabiel García
Pañeda, David Melendi Palacio, Roberto García, Jonathan Perrinet, Victor García) _____ 141
6.1
Introducción ___________________________________________________________ 141
6.2
Métodos y técnicas de adaptación __________________________________________ 142
6.3
El modelo del usuario ____________________________________________________ 145
6.4
Estándares en los sistemas adaptativos ______________________________________ 151
6.5
Ejemplos de Sistemas Adaptativos de Hipertexto ______________________________ 151
6.6
Conclusiones ___________________________________________________________ 153
6.7
Bibliografía ____________________________________________________________ 153
Capítulo 7
Framework Técnico y Aplicaciones (Jaime Sánchez) ___________________ 155
7.1
Alternativas De Tecnologías Ubicuas ________________________________________ 155
7.2
Alternativas De Tecnologías Ubicuas ________________________________________ 159
7.3
Descripción del Modelo de Desarrollo de Aplicaciones Móviles ___________________ 161
7.4
Arquitectura del Sistema Resultante ________________________________________ 164
7.5
Aplicaciones y mejores prácticas en m-Learning _______________________________ 168
7.6
Impacto del uso de los dispositivos móviles en educación _______________________ 172
7.7
Conclusiones ___________________________________________________________ 174
7.8
Bibliografía ____________________________________________________________ 176
Capítulo 8
Lenguajes de Modelado Educativo (Manuel Caeiro Rodríguez, Martín Llamas
Nistal, Luis Anido Rifón) _____________________________________________________ 185
8.1
Introducción ___________________________________________________________ 185
8.2
Presentación de EMLs ____________________________________________________ 186
8.3
Estudio de EMLs ________________________________________________________ 193
8.4
Resumen ______________________________________________________________ 229
8.5
Conclusiones ___________________________________________________________ 233
8.6
Bibliografía ____________________________________________________________ 234
MOBILE LEARNING
Capítulo 1
Mobile Learning
Gustavo Ramírez González a, Mario Muñoz Organero b, Carlos Delgado Kloos b
a
Departamento de Ingeniería Telemática. Universidade Del Cauca, Colombia
b
Departamento de Ingeniería Telemática. Universidade Carlos III de Madrid, España
Resumen:El problema central del E-Learning siempre ha sido preguntarse si las
tecnologías electrónicas brindan soporte a los procesos de enseñanza aprendizaje,
en qué medida y cuál es la mejor forma para su uso o introducción. Igualmente esta
pregunta va de la mano de sobre la inquietud, respecto a si el uso de esta tecnología
es agradable a los actores involucrados en este proceso, tal como los estudiantes y
profesores. Estas preguntas se instancian de igual manera sobre el M-Learning. El
presente capítulo esta dividido inicialmente en conceptos base del área de
aprendizaje móvil,posteriormente se tiene disponible un conjunto de experiencias
previas respecto al aprendizaje Móvil y Ubicuo, igualmente se realiza una propuesta
de modelo de interacción y se propone un conjunto de escenarios de aplicación
orientado hacía internet de Objetos.
1.1 Introducción - Conceptos Fundamentales
1.1.1 TEL - Technology Enhanced Learning
Tecnología para la mejora de la educación o Technology Enhanced Learning (TEL) es el
concepto para abarcar cualquier actividad de aprendizaje soportada con tecnología.
Inicialmente se asociaba sólo al E-Learning pero el término TEL se enfoca en el soporte
tecnológico y es más amplio dado que va más allá de la tecnología web, incluyendo aspectos
de movilidad, personalización e informalidad del aprendizaje. Igualmente este concepto toma
el nombre en especial de Tecnología Educativa (Learning Technology), enfatizando en las
plataformas y medios de soporte a nuevas actividades no tradicionales. Este trabajo pretende
7
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
ubicarse en esta área dado el carácter de las tecnologías y conceptos sobre los que se soporta,
teniendo como punto de partida el aprendizaje móvil (Mobile Learning) y aprendizaje ubicuo
(Ubiquitous Learning).
1.1.2 Aprendizaje Móvil - Mobile Learning
Se concibe el aprendizaje móvil (también mobile learning, m-learning), como el uso de
dispositivos y tecnología móvil en educación. Los móviles son un elemento tecnológico 1 a 1,
es decir un móvil un usuario, mientras los ordenadores son 1 a 10. Diferentes autores han
tratado de conceptualizarlo (Breuer et al al., 2008, Sharples, 2000, Parsons et al al., 2006,
Denk et al al., 2007, Syvanen et al al., 2005, Uden, 2007, Kurti, 2008, Sharples et al al.,
2007) pero en general se pueden determinan como características del m-learning:
• Los estudiantes están en constante movimiento.
• Aún en un mismo lugar de aprendizaje fijo como la escuela, los estudiantes se mueven
entre salones y espacios de aprendizaje.
• Se requiere como parte de mezcla de actividades.
En (Naismith et al al., 2004)se muestra una clasificación de las tecnologías móviles
(figura 7.1). En esta clasificación se puede ver los dispositivos más porTabla y movibles en
contraposición a los más compartibles. Basados en esta división de cuadrantes tenemos:
• En los dispositivos del primer cuadrante están localizados los dispositivos que más se
asocian al concepto de móvil y de tecnología personal. Inicialmente el autor plantea
como dispositivos los teléfonos móviles, los asistentes personales PDAs (Schreurs,
2008a, Bradley et al al., 2008, Chiang and Kuo, 2005, McAlister and Xie, 2005,
Sampson and Zervas, 2008, Fukuda, 1998, Kim et al al., 2007, Skalsky and Pastel, 2004,
Wilson et al al., 2002, Hurtado and Guerrero, 2009, Sampson et al al., 2007, Rebenich
and Gravell, 2008, Hoganson and Lebron, 2007, Ostler, 2002, Su and Hsieh, 2009,
Mifsud and Mørch, 2007, Bischoff, 2007, Hoganson, 2006), las consolas de juegos
personales (Shirali-Shahreza, 2008), las variantes de ordenadores en Tablats (Kosheleva
et al al., 2006, Li et al al., 2009, Lin et al al., 2008, Scheckelhoff, 2007, Tront, 2007) y
portátiles. Adicionalmente teniendo en cuenta los nuevos dispositivos disponibles se
puede adicionar a este cuadrante los lectores de libros electrónicos (e-reader) (Gibson
and Ruotolo, 2003, Mazza, 2008, Terry, 2001, Wilson, 2003), los portátiles ultraligeros
(netbooks (Cramer et al al., 2009)) o de bajo coste para niños (One Laptop Per Child
Project, 2010)) y dispositivos de navegación tipo Ipad (Ipad, 2010).
• En el segundo cuadrante se encuentran los más estáticos y personales como los sistemas
de respuesta interactiva de clases, en el mismo sentido están los ARS Audience
Response System (Organero and Kloos, 2006) incluido los clickers (Pelton et al al.,
2009). En general se consideran estáticos en la medida que solo pueden ser usados en
clase (en el caso de dispositivos específicos) y son de usuario individual, aunque puedan
ser soportados en dispositivos del primer cuadrante.
• En el cuadrante 3 están los dispositivos que pueden ser usados de experiencia educativa
pero no son movibles como los kioskos y de manera adicional las pantallas interactivas.
• En el cuarto cuadrante están los dispositivos de alto valor educativo pero no movibles
como los sistemas de videoconferencia tradicionales y las pizarras interactivas
(Ambikairajah et al al., 2007) y sistemas de laboratorio fijos.
8
MOBILE LEARNING
Figura7.1: Clasificación de tecnologías móviles. Adaptado y ampliado de (Naismith et al
al., 2004).
Este trabajo parte del espacio conceptual y experimental del aprendizaje móvil para la unión de
este con la computación ubicua creando el ubiquitous learning. Aunque es amplia la variedad
de dispositivos y opciones que existen actualmente para el desarrollo de aprendizaje móvil, se
seleccionara sólo una parte de estos dispositivos centrándose en su aplicación en escenarios
reales.
1.1.3 Aprendizaje Ubicuo - Ubiquitous Learning
La evolución de los dispositivos móviles y las redes móviles posibilito el aprendizaje móvil,
pero los avances en computación ubicua permitieron abrir espacio para su evolución en
aprendizaje ubicuo. Sin embargo la frontera está dada por el soporte tecnológico, como se
muestra en la figura 7.2 (a partir propuesto en (Hwang, 2006)) sobre las dimensiones del
aprendizaje ubicuo (adaptándolo a su vez de (Lyytinen and Yoo, 2002)), se puede ver que la
diferencia más relevante esta en cuanto al nivel de empotramiento de los objetos y el entorno
que se usa para aprender. Adicionalmente la tabla 7.1 sugiere una comparación entre
aprendizaje móvil y aprendizaje ubicuo.
Como características del aprendizaje ubicuo se tienen:
• Un entorno de aprendizaje ubicuo es contextual. Es decir que la posición del estudiante y
el entorno en que se encuentra influyen en las posibles actividades de aprendizaje.
• Provee personalización, según el usuario y la localización.
• Permite aprendizaje en cualquier momento y en cualquier lugar, esto significa que la
dimensión de movilidad no afecta la actividad.
• Es adaptativo en cuanto a terminal, permitiendo o interoperando con múltiples opciones.
9
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Figura7.2: Comparación de entornos de aprendizaje. Adaptado de (Hwang, 2006).
Aprendizaje Móvil
Aprendizaje Ubicuo
El sistema reconoce la posición del El sistema entiende la posición de
usuario al acceder a información en usuario por censar el entorno real.
bases de datos.
El usuario accede al sistema gracias El sistema activamente provee
a redes inalámbricas.
servicios personalizados basados en
contexto.
El registro de actividad de usuario El registro de actividad del usuario
se hace basado en el uso de se hace basado en herramientas que
herramientas en línea.
relacionan el entorno específico.
El sistema provee soporte basado en El sistema provee personalización
el perfil del usuario almacenado en basado en contexto que puede
previamente en bases de datos.
cambiar.
El sistema provee aprendizaje en
cualquier parte y cualquier lugar
pero
dependiendo
de
redes
inalámbricas.
El sistema provee aprendizaje en
cualquier momento y cualquier
lugar
aun
en
movimiento,
cambiando de redes o teniendo
autonomía de procesamiento según
el contexto y aplicación.
Tabla7.1: Comparación entre aprendizaje móvil y ubicuo. Adaptado de (Hwang, 2006).
RFID es la tecnología de más impacto en este momento en cuanto a habilitación de
computación ubicua (Ciaran O, *Driscoll and Daniel MacCormac and Mark Deegan and Fred
Mtenzi and Brendan O, *Shea, 2009, Weinstein, 2005, Cole et al al., 2003). Inicialmente ha
sido usado para resolver problemas logísticos específicos (Fleisch and Dierkes, 2003,
Kelepouris et al al., 2007, Southward, 2006, Roduner and Floerkemeier, 2006, Roduner and
Langheinrich, 2007, Patil et al al., 2005, Kim et al al., 2005, Chen et al al., 2005b, Redemske
10
MOBILE LEARNING
and Fletcher, 2005, Chen et al al., 2005a, Barber and Tsibertzopoulos, 2005, Park et al al.,
2006, Gao et al al., 2004, Lee and Chung, 2006, Tan, 2008, Lee et al al., 2004) en manejo de
material e inventario para la cadena de su ministro (Lee and Park, 2008, Bernardi et al al.,
2007, Alexander et al al., 2002) y el sector del venta al por menor (retail) (Krohn et al al.,
2005). Adicionalmente hay otros rangos de aplicación de las tecnologías en múltiples sectores
(RFID Journal, 2009) como control de acceso (Liu and Yang, 2008, Zhou and Huang, 2007),
seguimiento de equipaje (Ting Zhang, Yuanxin Ouyang, 2008, DeVries, 2008), pago
electrónico, seguridad (Evdokimov and Günther, 2007, Kriplean et al al., 2007), tra za bi li dad
de animales, sistemas de librería (Butters, 2007, Youm et al al., 2007, Ishikawa et Al Al.,
2003, Yu, 2007) y otros sectores de aplicación (Want, 2007, Nath et al al., 2006). Igualmente a
estos múltiples sectores hay diversas experiencias motivadas por el día a día que son evaluadas
más adelante.
1.2 Experiencias previas respecto al aprendizaje Móvil y Ubicuo
1.2.1 Clasificación de aplicaciones
El uso de tecnología aplicada a procesos educativos encierra no solo el aspecto de manejo de la
tecnología sino el buen uso de herramientas de la pedagogía (Roschelle, 2003) y la didáctica
para potenciar la herramientas y disminuir costos asociados al momento de las experiencias
piloto (Dyson et al al., 2009). En (Patten et al al., 2006) se presenta un resumen funcional para
categorizar las aplicaciones soportadas en dispositivos móviles proponiendo como división:
• Aplicaciones de administración.
• Aplicaciones de referencia.
• Aplicaciones interactivas.
• Aplicaciones de micromundo.
• Aplicaciones colaborativas.
• Aplicaciones de localización.
• Aplicaciones de recolección de datos.
1.2.1.1 Aplicaciones de administración
Son aquellas de soporte a la gestión académica tanto como apoyo tanto a los administradores,
profesores como a los estudiantes a manera de asistentes personales y organizadores. En
general replican muchas otras plataformas ya disponibles en web. No está soportado en algún
referente pedagógico en especial. Entre estas se tienen aplicaciones como:
• Calendario y organizadores: Manejo de horarios y lugares (Corlett et al al., 2004, No
Sleep Project, 2010).
• Contactos: Tipo groupware, notificadores de eventos y soporte a reuniones (Zurita and
Baloian, 2005). En (Chavira et al al., 2007, Dı, *az et al al., 2009, Nava et al al., 2008)
se propone un escenario de conferencias con RFID y una posible aplicación de llamado
de material educativo en pantalla.
• Control de asistencia y servicios. Alternativas de control de acceso a estudiantes y
servicios genéricos (Chavira et al al., 2008, Martì n et al al., 2008, Ting-Kuo and
Chung-Huang, 2008, Martin et al al., 2007)
• Manejo de Notas: Para soporte al profesor.
11
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
1.2.1.2 Aplicaciones de referencia
Son aquellas para soporte de alguna actividad puntual de la cual se hace necesario consultar
información ya sea en línea o de manera desconectada. Como soporte pedagógico suele estas
asociada a metodologías instruccionales, aunque es general es cuestionado (Smørdal and
Gregory, 2003) si sólo se limita a esta entrega, dado que no explota los beneficios de movilidad
y tiempo. Entre ellas tenemos:
• Diccionarios (Ogata et al al., 2010)
• Procesadores de palabras, asistentes.(Abowd, 1999, Farooq et al al., 2002, Brown et al
al., 2006, Lehner and Nösekabel, 2002, Abowd et al al., 1999).
• Libros electrónicos (e-books) y entrega de materiales educativos (Parsons et al al., 2006,
Huang et al al., 2010, Chang and Sheu, 2002, Motiwalla, 2007).
• Acceso a bibliotecas (Santos et al al., 2008, Goh and Liew, 2009)
1.2.1.3 Aplicaciones interactivas
En esta clasificación interesa la actividad del estudiante más que la entrega de información.
Entre las metodologías pedagógicas más aplicadas están los referentes instruccionales y
conductista. Se basa en el principio de tener una asociación entre un estimulo y una respuesta
en un contexto determinado. Entre ellas tenemos:
• Animaciones, juegos, multimedia, simulaciones: entrega de elementos multimedia que se
pueden ejecutar el local o que pueden intercambiar información en línea (BBC Bitesize
Mobile Project, 2010, Brock and Smith, 2007, Sølvberg et al al., 2007, Santos et al al.,
2008, Motiwalla, 2007, Moher et al al., 2005, Hwang et al al., 2009, Sá and Carriço,
2006, Lalos et al al., 2009, Kurkovsky, 2009).
• Aplicaciones grafícadoras (Schreurs, 2008b).
• Sistemas de respuesta interactiva: entrega o recepción de información. Siendo muy útil el
uso de SMS (Jones and Marsden, 2004, Petrova and Sutedjo, 2004, Jr. and Marshall,
2007, Moustakas, 2009, Bollen et al al., 2004, Ardito et al al., 2007, Druin et al al.,
2009, Sánchez and Fitzgibbon, 2004, Breuer et al al., 2007, Stone et al al., 2002, Tucker
and Winchester, 2009, Parsons et al al., 2006, Sharples et al al., 2002, Looi et al al.,
2009, Wang and Ryu, 2009, Boukas et al al., 2009, Fetaji and Fetaji, 2009, Ogata et al
al., 2007), algunos con canales de adicionales como televisión interactiva (Fallahkhair et
al al., 2005), áreas especificas como el aprendizaje de idiomas (Ogata et al al., 2010,
Comas-quinn et al al., 2009, Song, 2008, Ng and Nicholas, 2009, Yin et al al., 2005,
Fallahkhair et al al., 2005), integrando algunas veces sensores adicionales para
reconocimiento de voz (Ogata et al al., 2006) o en múltiples campos con hardware
especializado (Sun et al al., 2006).
1.2.1.4 Aplicaciones de micromundo
Son aquellas aplicaciones que permiten generar un mundo o escena para conducir al estudiante
a experimentar (Horton and Wiegert, 2002, Jonassen, 1995). Sin embargo hay ciertas
restricciones por las características y limitaciones (Shudong and Higgins, 2005, Sá and Carriço,
2008, Hong et al al., 2005, Slotta et al al., 2001, Danesh et al al., 2001, Zurita et al al.,
2008b, Waycott and Kukulska-Hulme, 2003, Sánchez and Salinas, 2008, Churchill and
Hedberg, 2008) de los móviles en cuanto a pantalla y se están usando como dispositivo para
algunas propuestas las consolas de juegos portátiles. Como principio pedagógico esta cercano a
la aproximación del construccionismo, como alternativa en la que se va llegando paso a paso a
algo, que en general es posible de mostrar a los demás.
12
MOBILE LEARNING
1.2.1.5 Aplicaciones colaborativas
Están basadas en principios colaborativos, los cuales parten del principio que el aprendizaje es
inherentemente una actividad social y conversacional como lo propone respectivamente
vygotsky (Vygotsky, 1978) y Pask (Pask, Gordon, 1980) en los que los estudiantes realizan
actividades con propósitos comunes en las que pueden compartir conocimiento. Estas
aplicaciones comparten elementos de las demás categorías. Algunas de sus manifestaciones son
por ejemplo:
• Entornos Colaborativos (Slotta et al al., 2001, Danesh et al al., 2001, Sánchez and
Fitzgibbon, 2004, Sapateiro et al al., 2009, Juretic et al al., 2009, Baloian and Zurita,
2009, Zurita et al al., 2008c, Zurita et al al., 2008a, Zurita et al al., 2007, Ogata and
Yano, 2003).
• Juegos co- presenciales (Wang et al al., 2007, Zurita and Nussbaum, 2004)
1.2.1.6 Aplicaciones de localización
Estas aplicaciones dependen de contextualizar al estudiante en un entorno determinado para la
ejecución de un conjunto de actividades previstas. Muchas de estas en relación con la
recolección de datos según posición determinada por sensores y sistemas de posicionamiento.
En cuanto a referentes pedagógicos, están las aproximaciones conductista (propuesto por
Skinner y Pavlov), construccionista (propuesto por Piaget, Bruner, Papert) y contextual,
también conocido como situacional (propuesto por Lave y Brown (Brown et al al., 1989, Lave
and Wenger, 1991)). Algunas aplicaciones se soportan en el uso de realidad aumentada para
generación de mundos a explorar, como clasificación podemos indicar:
• Guias y actividades en museos. En algunos casos haciendo uso de los elementos
multimedia que disponen los móviles y las PDA. Algunos otros hacen uso de lectores
RFID con PDAs (Hsi and Fait, 2005, Fleck et al al., 2002b, Mäntyjärvi et al al., 2006,
Oppermann, R. and Specht, M., 1999, Ghiani et al al., 2009, Takrouri et al al., 2008,
Micha and Economou, 2005, Wakkary and Hatala, 2007, Graziola et al al., 2005, Bay et
al al., 2008, Ciavarella, C. and Paterno, F., 2003, Bruns et al al., 2008, Fleck et al al.,
2002a, Hsi, 2004, Ceipidor et al al., 2009, Gallud et al al., 2007, Damala et al al., 2008,
Bruns et al al., 2007, Raptis et al al., 2005, Satoh, 2008, Abowd et al al., 1997, Yatani
et al al., 2004, Kusunoki et al al., 2005, Chou et al al., 2004, Vavoula et al al., 2006).
• Guías y actividades en entornos específicos: como puede ser la ciudad (Barbosa et al al.,
2007), los zoológicos (Perry et al al., 2008, Suzuki et al al., 2009) o la ciudad y el
campo (Rogers et al al., 2004, Souza Silva, 2009, Kurti et al al., 2008, Arrigo et al al.,
2007)
• Entornos Aumentados (Cater et al al., 2007, Spasojevic and Kindberg, 2001, Collins et
al al., 2008, Ciavarella and Paternò, 2004, Miyashita et al al., 2008, Choudary et al al.,
2009, Henrysson et al al., 2005, Randell et al al., 2003, Cole and Stanton, 2003a,
Chittaro and Burigat, 2005, Cole and Stanton, 2003b, Souza Silva, 2009, Schrier, 2006,
Klopfer et al al., 2005).
1.2.1.7 Aplicaciones de recolección de datos
Para estas aplicaciones interesa usar las capacidades de captura y almacenamiento de los
dispositivos móviles en un espacio determinado. Este rango de aplicaciones son las que
realmente muestran las capacidades y oportunidades de la tecnología móvil, ya que dichos
escenarios sin este soporte tecnológico no serian viables. Como soporte pedagógico se
encuentra se encuentran aproximaciones contextuales, reflexivas y construccionistas. Dentro de
esta tenemos:
13
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
• Usos científicos: Se basa en la colección de datos científicos para incentivar a los
estudiantes a aprender más sobre su contexto almacenando información y analizándola
posteriormente (Cortez et al al., 2004, Fraser et al al., 2005).
• Usos reflectivos: Son aplicaciones que permiten enlazar las aplicaciones administrativas
y referenciales expandiendo las opciones de agregar información según cada actividad
desarrollada y el lugar en que se encuentra. Una vez almacenado permite los procesos de
realimentación y reflexión. Igualmente se pueden dar procesos colaborativos entre
estudiantes en las diversas etapas de trabajo. (Majumder and Dhar, 2010, Fraser et al al.,
2005, Brown et al al., 1989, Brock and Smith, 2007, Uzunboylu et al al., 2009,
Costabile et al al., 2008, RAMBLE Project (Remote Authoring of Mobile Blogs for
Learning Environments), 2010).
• Usos multimedia: Se usan las capacidades multimedia de los dispositivos para almacenar
información relevante de la actividad académica como clases o reu¬niones. Se hace
mayor uso de cámaras, micrófonos, conexiones de datos (tipo bluetooth y wifi) como en
(Markett et al al., 2004, Markett et al al., 2006, Suzuki et al al., 2009, Yiannoutsou et al
al., 2009, Sun et al al., 2008, Smith and Blankinship, 2000, Comas-quinn et al al., 2009,
Mitchell and Race, 2005, Verdejo et al al., 2006).
1.2.2 Proyectos en Aprendizaje Móvil
La Unión Europea a través de diferentes llamados de participación ha patrocinado el desarrollo
de múltiples iniciativas sobre mobile learning, algunas de manera exclusiva y otras de carácter
genérico contemplando varias áreas del TEL. En ellas se pueden destacar:
LOGOS - Knowledge-on-Demand for Ubiquitous Learning
El objetivo de este proyecto es el desarrollo e implementación de una plataforma de
aprendizaje que combina los recursos de aprendizaje, espacios de comunicación y la demanda
de conocimientos en los servicios de aprendizaje en un entorno ubicuo. Nuevas
funcionalidades del aprendizaje espacios de comunicación se proponen mediante la integración
de la televisión en Internet, digital y tecnologías móviles. El uso de anotaciones y adecuación
de los conocimientos de los repositorios digitales a gran escala, permitirá a los profesores /
autores de participar en la creación de código abierto de contenido de aprendizaje (LOGOS Knowledge-on-Demand for Ubiquitous Learning Project, 2010).
mGBL - Mobile Game Based Learning
Se desarrolló una plataforma prototipo para el desarrollo eficiente y el despliegue de juegos
móviles para el aprendizaje. Los grupos destinatarios son principalmente estudiantes y gente
joven, con alto interés en las tecnologías móviles y en el aprendizaje permanente, y sus
profesores. Se presta especial proceso de aprendizaje emocional. En (mGBL - Mobile Game
Based Learning Project, 2010) se encuentra disponibles aplicativos y una clasificación de los
juegos según su propósito.
KALEIDOSCOPE
KALEIDOSCOPE - Conceptos y métodos para explorar el futuro del aprendizaje con
tecnologías digitales denominado KALEIDOSCOPE (KALEIDOSCOPE - Network of
Excellence, 2010), fue financiado como una Red de Excelencia para esTablacer un marco
coherente en el Espacio Europeo de Investigación en el dominio de la tecnología para la
Educación. El proyecto ha adoptado una perspectiva multidisciplinar e intercultural y
contribuyó a dar forma a la evolución científica de Tecnologías para la Educación. Contiene
14
MOBILE LEARNING
esfuerzos en mobile learning reflejados en la conformación de la asociación internacional de
Mobile Learning (IAMLearn de sus siglas en ingles) (International Association for Mobile
Learning (IAMLearn), 2010).
MoLeNET
Desarrollado en el Reino Unido, es la aplicación más grande y diversa del aprendizaje móvil.
Ha contado con la participación de 115 colegios y 29 escuelas con cerca de 10.000 alumnos
participando en el 2007 y alrededor de 20.000 alumnos se han participado a finales del año
2009 (MoLeNET Project, 2010).
BLOOM - Bite-sized Learning Opportunities On Mobiles
Desarrollado en el Reino Unido, Austria y Alemania. Tiene como finalidad dar formación en el
sitio de trabajo en sectores de logística y los sectores de transporte de viajeros, contextualizado
habilidades básicas utilizando una variedad de tecnologías de telefonía móvil. Se ocupa de los
resultados de estudios recientes que identifican la carencia de competencias básicas a gran
escala y el impacto negativo de esto sobre las industrias y los particulares (BLOOM Project,
2010).
MOBIlearn
Es un consorcio internacional que desde el 2004 explora el uso de tecnologías de móviles
aplicadas al aprendizaje bajo un enfoque de aprendizaje informal, basado en problemas y
aprendizaje en el trabajo. Entre sus contribuciones se encuentra un amplio número de
entregables y experiencias enfocadas en el uso de dispositivos como PDA e interactividad vía
SMS (mobilearn Project, 2010).
Las experiencias revisadas en aprendizaje móvil y ubicuo evidencian que se hasta ahora se ha
hecho poco uso de NFC o EPC en escenarios de aprendizaje. Algunas experiencias hacen uso
de PDAs con lectores RFID como parte de las aplicaciones de recolección de datos. Las pocas
experiencias con teléfonos NFC están localizadas en (Chavira et al al., 2007, Dı, *az et al al.,
2009, Martì n et al al., 2008, Chavira et al al., 2008, Martin et al al., 2007, Nava et al al.,
2008) en escenarios de conferencias, identificación de estudiantes y planteamientos generales
de su posible intervención en entornos de aprendizaje; otra experiencia reciente en (Blöckner et
al al., 2009) sugiere el uso de teléfonos NFC en museos. No se encuentran experiencias
relevantes de utilización de teléfonos NFC y EPC en procesos de aprendizaje aplicadas sobre
entornos reales, siendo este el espacio técnico y experimental donde se encuentran los
escenarios a futuro planeados más adelante, espacio para realizar aportes tanto al desarrollo de
sistemas innovadores como a la aplicación de estos desarrollos en entornos reales de
aprendizaje.
Como propuesta a futuro se plantea una nueva forma de interacción bajo la modalidad de
Modelo de Interacción y una serie de escenarios educativos.
1.3 Modelo de Interacción
El modelo de interacción responde a la pregunta:
¿Cómo se espera sea 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 como:
• Espacio de Aprendizaje (EA).
• Objeto de Aprendizaje (OA) (Aumentado).
15
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
•
•
•
•
Actividad de Aprendizaje (AA).
Alternativas según conectividad
Búsqueda en la Internet de Objetos.
Internet de Objetos personal.
1.3.1 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 (ver figura 7.3): 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.
Figura7.3: Diferentes espacios de Aprendizaje EA (Museo, sala de servidores o dispositivos
especializados). Fuente propia.
Las etiquetas RFID 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.
1.3.2 Objeto de Aprendizaje aumentado
Un objeto de Aprendizaje Aumentado, proviene del concepto de objeto de aprendizaje del elearning, 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 del 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 (ver figura 7.4), entregando
diferente información a diferentes usuarios.
16
MOBILE LEARNING
Figura7.4: Objeto de Aprendizaje Aumentado. Propiedad de Polimorfismo. Fuente propia.
1.3.3 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.
Las primitivas básicas de interacción que un profesor puede definir para realizar por parte
de sus estudiantes son:
• Exploración.
• 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.
1.3.4 Alternativas según conectividad
Teniendo en cuenta lo expresado previamente, al decidir usar teléfonos móviles con soporte
NFC o EPC, se debe tener en cuenta el elemento esencial de conectividad dadas las posibles
limitaciones según cada caso. Es así como se define una alternativa de modelo “en línea” y
“desconectado”.
En el modo “en línea” los estudiantes el EA interactúan con los OA como parte de una AA.
El móvil envía las peticiones al servidor y el LMS entrega la información cargada previamente
y guarda los informes de la actividad del estudiante. En la figura 7.5 se puede ver este modo
en línea identificando el intercambio de la información de los OA.
Figura7.5: Modo en línea genérico. Fuente propia.
En un modo “desconectado”, los estudiantes descargan previamente los OA y los sincronizan
con el móvil (ver figura 7.6). En este modo la información de los OA se convierte en recursos
locales del móvil. De esta manera, los estudiantes en el EA interactúan con los OA pero sin
conexión al LMS.
17
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Figura7.6: Modo desconectado (con EA real y con Diagrama RFID).Fuente propia.
El modo desconectado basado en los escenarios en que además de la conectividad hay
restricciones al acceso al EA real, se proponen dos variaciónes:
• Alternativa basada en un diagrama en papel aumentado electrónicamente. Es una
superficie conformada por etiquetas RFID pero con diagrama superpuesto que representa
el EA. La figura 7.7representa este diagrama con sus dos caras y el conjunto de etiquetas.
Con esta variación los estudiantes pueden interactuar con el diagrama tocando las
diferentes partes del mismo que a su vez representan los OA.
• Alternativa basada en comunicación punto a punto. Modo en que los objetos no están
etiquetados electrónicamente, sino que tienen capacidades de interacción y entrega de
información, siendo ellos mismos los “servidores” de los OA. En este caso hay una
comunicación punto a punto entre el móvil y el objeto (ver figura 7.8).
Figura7.7: Diagrama RFID para soporte desconectado sin EA real. Fuente propia.
Figura7.8: Modo desconectado con comunicación punto a punto.Fuente propia.
18
MOBILE LEARNING
1.3.5 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 7.2presenta una
comparación entre la búsqueda en la Internet tradicional y la búsqueda en la Internet de
Objetos.
Búsqueda en la Internet tradicional
Búsqueda en la Internet de Objetos
Búsqueda de un término (o palabra Búsqueda de un término (o palabra
clave) relacionado con un concepto. clave) relacionado con un objeto o
propiedad de un objeto.
Las paginas y enlaces no suelen El objeto puede no tener
cambiar su ubicación (espacio localización fija, se maneja el
web), pero si su contenido.
espacio físico, pero tiende a
mantener sus propiedades.
El propósito de la búsqueda es El propósito de la búsqueda es
encontrar información.
localizar, personalizar y controlar
los objetos y su información.
Tabla7.2: Búsqueda en la Internet tradicional frente búsqueda en la Internet de Objetos. Fuente
propia.
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 la búsqueda se hace directamente tocando los objetos y el resultado de la
búsqueda depende de la información almacenada en el perfil del usuario.
1.3.6 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
información de los perfiles. Una persona en su rutina diaria interactúa con diversos objetos
físicos. La tabla 7.3, muestra los posibles propósitos de interacción. Gracias a estas interacciones es posible almacenar, procesar la información y sincronizar el comportamiento de otros
dispositivos.
Propósito
Escenarios
Obtener Información
Lectura de información específica.
Ejemplo: Obtener una url de un
objeto.
Buscar Información
Búsqueda desde diferentes objetos:
Ejemplo: Búsqueda de un libro en
un estante.
Editar Información
Edición cuando las etiquetas tiene
capacidades de lectura y escritura.
Tabla7.3: Propósitos del contacto en la Internet de Objetos. Fuente propia.
19
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
1.4 Escenarios de aplicación de Internet de Objetos
El fin de los escenarios de aplicación es responder a la pregunta:
¿Cómo serian los entornos de aprendizaje con Internet de Objetos?
El diseño de sistemas con tecnologías e interacciones diferentes a las que tradicionalmente se
han realizado basadas en ordenador, implica no sólo la especificación de funcionalidad sino la
búsqueda de los aspectos que reestructuran las actividades de los usuarios, evaluando así las
nuevas posibilidades y nuevas dificultades. Esta aproximación debe dejar ver las actividades
del usuario en medio de un contexto, estas descripciones son frecuentemente llamadas
escenario. Estos ayudan al proceso de reflexión sobre situaciones de uso que no han sido
creadas todavía. Los escenarios son historias que cuentan sobre las personas y sus actividades.
Los escenarios marcan objetivos sugeridos por la apariencia y comportamiento de un sistema,
respondiendo a preguntas como: ¿Qué es lo que las personas tratan de hacer con el sistema?
Qué procedimientos son adaptados o no? ¿Que consecuencias hay según las alternativas? .
Para ello se recurre al diseño basado en escenarios (Nielsen, 2002, Carroll, 1999, Potts, 1995,
Hobbs and Potts, 2000, Hendry and Friedman, 2008) para definir los requisitos de cada uno de
ellos y las actividades necesarias para hacerlo viable.
Se hará uso de un patrón de descripción el cual se aplicará para el escenario genérico y a
partir de este, los demás escenarios puntuales tomando como base la visión planteada y las
acciones bajo el modelo de interacción propuesto. El patrón está compuesto de:
•
•
•
•
Nombre: Nombre descriptivo del escenario.
Lugar: Espacio físico donde puede darse.
Actor: Personaje principal del escenario.
Condiciones iníciales: Aspectos relevantes que deben cumplirse previo al desarrollo del
mismo.
• Descripción: Desarrollo narrativo de la situación que se desea diseñar.
• Objetivo principal: Propósito del actor en el escenario.
• Requisitos técnicos: Condiciones que se deben cumplir para la posible implementación
del mismo.
1.4.1 Escenario Genérico
Este es el escenario genérico de partida que materializa la visión propuesta, haciendo uso de
modelo en capas presentado bajo el modelo de interacción. Cada uno de los escenarios
posteriores es más detallo y puntual, el objetivo de este es más de carácter ilustrativo por ello
su descripción generalista.
• Nombre:
Escenario Genérico.
• Lugar:
La Universidad.
• Actor:
David (un estudiante en el futuro cercano).
• Condiciones iníciales:
Objetos aumentados electrónicamente
20
MOBILE LEARNING
• Descripción:
David es un estudiante de Ingeniería Telemática (o alguna relacionada con tecnología),
es un estudiante de una institución que imparte clases presenciales. Esta institución tiene
un LMS para soportar ciertas actividades y almacenar materiales. Quiere estudiar acerca
de una maquina o hardware especializado del que quiere estudiar. Si se observa de la
figura 7.9 la capa de Internet, hay una gran cantidad de recursos localizados en la web
donde hay información sobre una asignatura en especial o diversas representaciones del
mismo. Así que moviéndose en esta capa puede leer un texto, ver un video o una
simulación, igualmente puede descargar o consultar material del LMS, siendo necesario
acceder desde un ordenador como se propone en la capa de dispositivos. Una alternativa
más sencilla pero menos rica en contenido, es tomar un libro o unas copias y leerlas. Sin
embargo elije ir al laboratorio (o sitio) donde esa máquina o hardware y con su móvil
toca las partes de la misma y obtienen información directamente de la maquina, en un
entorno real donde esta todo integrado.
• Objetivo principal:
Obtener información de un objeto (o grupos de objetos).
• Requisitos técnicos:
Teléfono con RFID habilitado. Objeto (o grupos de objetos) aumentados
electrónicamente con RFID.
Figura7.9: Escenario genérico en nuevo entorno de aprendizaje. Fuente propia.
21
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
1.4.2 Interacción con objetos de aprendizaje en papel
• Nombre:
Interacción con Objetos de aprendizaje en papel.
• Lugar:
En cualquier sitio.
• Actor:
David.
• Condiciones iníciales:
David tiene un móvil con RFID habilitado.
• Descripción:
David quiere estudiar sobre una maquina o hardware en especial, pero no está disponible
físicamente o es de difícil acceso, en ese caso busca acceder a una maqueta que lo
represente o simplemente un diagrama en papel (ver opciones de conectividad en 7.3.4)
y con su móvil RFID va tocando las diferentes partes de la misma y obtiene la misma
información que si estuviera frente a la maquina original (escenario genérico). En la
figura 7.10 se ve el nuevo entorno propuesto con este escenario.
• Objetivo principal:
Obtener información de un objeto (o grupos de objetos).
• Requisitos técnicos:
Móvil con RFID habilitado. Objeto (o grupos de objetos) aumentados electrónicamente
con RFID.
Figura7.10: Escenario de interacción con objetos de aprendizaje en papel en nuevo entorno de
aprendizaje. Fuente propia.
22
MOBILE LEARNING
1.4.3 Interacción con pantallas de información
• Nombre:
Interacción con pantallas de información.
• Lugar:
Sitios Públicos.
• Actor:
David (o cualquier usuario).
• Condiciones iníciales:
David tiene un móvil con RFID habilitado.
• Descripción:
David toca con su móvil una pantalla pública y a modo de ratón y descarga información
a su móvil (ver figura 7.10).
• Objetivo principal:
Interactuar con una pantalla.
• Requisitos técnicos:
Móvil con RFID habilitado. Pantalla interactiva con soporte RFID.
Figura7.11: Escenario de interacción con pantallas de información. Fuente propia.
23
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
1.4.4 Imprimiendo por contacto
• Nombre:
Imprimiendo por contacto.
• Lugar:
Sitios donde exista una impresora.
• Actor:
David.
• Condiciones iníciales :
David tiene el archivo pre guardado en su móvil.
• Descripción:
David se acerca a la impresora, desde su móvil selecciona el archivo a imprimir. Toca
con su móvil la impresora y esta imprime el documento seleccionado (ver figura 7.12).
• Objetivo principal:
Imprimir archivo desde el móvil.
• Requisitos técnicos:
Móvil con RFID habilitado. Impresora con comunicación RFID habilitada.
Figura7.12: Escenario de interacción con pantallas de información. Fuente propia.
24
MOBILE LEARNING
1.4.5 Presentación por contacto
• Nombre:
Presentación por Contacto.
• Lugar:
Salones, auditorios o lugares donde se lleve a cabo una presentación.
• Actor:
David.
• Condiciones iníciales:
David Tiene una presentación almacenada en su móvil.
• Descripción:
David debe hacer una presentación utilizando el cañón de vídeo para mostrar una
presentación. Se acerca al cañón, lo toca con el móvil y se proyecta en la pantalla la
presentación que tenia almacenada en el móvil (ver figura 7.13).
• Objetivo principal:
Proyectar una presentación almacenada.
• Requisitos técnicos:
Móvil con RFID habilitado. Cañón de vídeo con comunicación RFID habilitada.
Figura7.13: Escenario de presentación por contacto. Fuente propia.
25
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
1.4.6 Conociendo gente en reuniones
• Nombre:
Conociendo gente en reuniones.
• Lugar:
Un sitio de reuniones, congresos y similares.
• Actor:
David o cualquier asistente a una reunión.
• Condiciones iníciales:
Los asistentes portan una tarjeta de identificación aumentada electrónicamente.
• Descripción:
David durante el congreso, para obtener información de cada persona, toca con su móvil
la tarjeta de identificación y carga datos de contacto (ver figura 7.14).
• Objetivo principal:
Obtener datos de contacto.
• Requisitos técnicos:
Móvil con RFID habilitado. Tarjetas de identificación aumentadas.
Figura7.14: Escenario conociendo gente en reuniones. Fuente propia.
26
MOBILE LEARNING
1.4.7 Comprobando salones de clase
• Nombre:
Comprobando salones de clase.
• Lugar:
Los pasillos y salones de la universidad.
• Actor:
David.
• Condiciones iníciales:
Salones aumentados electrónicamente.
• Descripción:
David va por los pasillos de su universidad, con su teléfono va tocando las etiquetas de
las puertas de cada salón y obteniendo información de cada uno de ellos, cuando hay un
salón en el que tiene según su horario tienen alguna actividad, su móvil lo indica (ver
figura 7.15).
• Objetivo principal:
Obtener información de los salones.
• Requisitos técnicos:
Móvil con RFID habilitado. Salones con etiquetas RFID.
Figura7.15: Escenario comprobando salones de clase. Fuente propia.
1.4.8 Conociendo el campus
• Nombre:
Conociendo el campus.
• Lugar:
El campus de la universidad.
• Actor:
David.
• Condiciones iníciales:
Campus aumentado electrónicamente.
• Descripción:
David es nuevo en el campus y desea conocerlo, lo recorre los salones y pasillos del
edificio, va tocando las etiquetas obteniendo información de cada una de las partes por
donde va (para escenificación ver figura previa ¡Error! No se encuentra el origen de la
referencia.).
• Objetivo principal:
Conocer el campus.
• Requisitos técnicos:
Móvil con RFID habilitado. Sitios con etiquetas RFID.
27
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
1.4.9 Buscando cosas en los armarios de laboratorio
• Nombre:
Buscando cosas en los armarios de laboratorio.
• Lugar:
Cualquier sitio donde estén almacenados objetos.
• Actor:
David.
• Condiciones iníciales:
Objetos y/o armarios aumentados electrónicamente.
• Descripción:
David esta en un laboratorio donde debe usar objetos que están almacenados en diversos
armarios. Como no saben donde esta cada uno, pasa su móvil por la etiqueta de cada
armario y lee el contenido del mismo. Si quiere puede buscar mediante una palabra o
código clave para hacer una búsqueda exacta (ver figura 7.16).
• Objetivo principal:
Buscar objetos.
• Requisitos técnicos:
Móvil con RFID habilitado. Armarios y/o objetos con etiquetas RFID.
Figura7.16: Escenario buscando cosas en los armarios de laboratorio. Fuente propia.
28
MOBILE LEARNING
1.4.10
Buscando al profesor - Dejando nota
• Nombre:
Buscando al profesor
• Lugar:
Los despachos de profesor aumentado electrónicamente.
• Actor:
David
• Condiciones iníciales:
Despacho del profesor etiquetado
• Descripción:
David va en busca de un profesor en especial, cuando llega a su despacho se da cuenta
que no está y decide dejarle una nota en una etiqueta RFID que tiene su puerta. Escribe
la nota en su móvil y toca la etiqueta dejando la nota (para escenificación ver figura
7.15).
• Objetivo principal:
Dejar nota al profesor.
• Requisitos técnicos: Móvil con RFID habilitado. Etiquetas RFID en la puerta del
despacho.
1.4.11
Buscando al profesor - Leyendo nota
• Nombre:
Buscando al profesor
• Lugar:
Los despachos de profesor aumentado electrónicamente.
• Actor:
David.
• Condiciones iníciales:
Despacho del profesor etiquetado
• Descripción:
David va en busca de un profesor en especial, cuando llega a su despacho se da cuenta
que no está, pero hay una etiqueta RFID a manera de nota que tiene su puerta. Lee la
nota en su móvil tocando la etiqueta (para escenificación ver figura 7.15).
• Objetivo principal:
Leer nota del profesor.
• Requisitos técnicos: Móvil con RFID habilitado. Etiquetas RFID en la puerta del
despacho.
29
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
1.4.12
Revisando un libro en biblioteca
• Nombre:
Revisando un libro en biblioteca.
• Lugar:
La biblioteca.
• Actor:
David.
• Condiciones iníciales:
Libro aumentado electrónicamente.
• Descripción:
David está buscando un libro para una asignatura en especial. Toma el libro que piensa
que le puede servir y toca su etiqueta RFID para obtener más información del mismo,
con esto se entera si este libro contiene lo que busca o tiene una versión digital la cual
pueda descargarse (ver figura 7.17).
• Objetivo principal:
Revisar información de un libro.
• Requisitos técnicos:
Móvil con RFID habilitado. Etiqueta RFID en libro.
Figura7.17: Escenario comprobando salones de clase. Fuente propia.
30
MOBILE LEARNING
1.4.13
Examen interactivo en pantalla
• Nombre:
Examen interactivo en pantalla
• Lugar:
Un salón de clase o laboratorio.
• Actor:
David
• Condiciones iníciales:
Exámenes predefinidos.
• Descripción:
David va a presentar un examen soportado por ordenador. Se sienta frente al PC y toca la
etiqueta RFID en la pantalla ubicada en la pantalla del ordenador. Con esto en pantalla le
aparece el examen a resolver (ver figura 7.18).
• Objetivo principal:
Identificarse para un examen.
• Requisitos técnicos:
Móvil con RFID habilitado. Etiqueta(s) en el ordenador.
Figura7.18: Escenario examen interactivo en pantalla. Fuente propia.
31
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
1.4.14
Examen en entorno real
• Nombre:
Examen en entorno real.
• Lugar:
Un salón o laboratorio (o entorno real) donde hay una maquina o hardware sobre el cual
se hará el examen.
• Actor:
David
• Condiciones iníciales:
Maquina o hardware aumentado electrónicamente.
• Descripción:
David va a presentar un examen haciendo uso de un entorno real. Inicia el examen
descargando el examen al tocar una etiqueta que contiene la información del examen. En
pantalla le van a apareciendo las preguntas del examen que debe responder tocando
diferentes partes de la máquina o hardware del que le están examinando (ver figura
7.19).
• Objetivo principal:
Presentar un examen con el entorno real.
• Requisitos técnicos:
Móvil con RFID habilitado. Objetos con RFID. Conexión a un sistema LMS para
descargar el examen.
Figura7.19: Escenario examen en entorno real. Fuente propia.
32
MOBILE LEARNING
1.5 Conclusiones
Retomando apartes de la exploración del estado del arte y el proceso de conceptualización
presentado, se puede concluir:
• Este capítulo está inspirado y orientado bajo el concepto de Internet de objetos para delimitar los escenarios y el marco de experimentación de la misma, aunque no es un
concepto terminado y por el contrario es sustentado en otros a su vez, se plantea una
aproximación inicial para contribuir a la construcción del mismo. Es evidente que la
Internet de Objetos se puede ver como una evolución o profundización de la
computación ubicua y sus términos paralelos, este capítulo parte de experiencias
catalogadas en la literatura científica como ubicuas, pero proponiéndolas para el contexto
particular de aprendizaje.
• Se explora el concepto contexto dado que los escenarios propuestos en principio son de
carácter contextual. Aunque todas las definiciones yaproximaciones presentadas son
similares, se asume el contexto más en la línea de lo que pretende (Crowley et al al.,
2002), por el uso del concepto de actividad bajo un contexto de usuario, que en este caso
está relacionado con el aprendizaje.
• Estecapítulo parte del espacio conceptual y experimental del aprendizaje móvil para la
unión de este con la computación ubicua creando el ubiquitous learning. Aunque es
amplia la variedad de dispositivos y opciones que existen actualmente para el desarrollo
de aprendizaje móvil, se seleccionara sólo una parte de estos dispositivos centrándose en
su aplicación en escenarios reales. El uso de tecnología aplicada a procesos educativos,
encierra no solo el aspecto de manejo de la tecnología, sino el buen uso de herramientas
de la pedagogía y la didáctica para potenciar las herramientas y disminuir costos
asociados al momento de las experiencias piloto.
• Entre las alternativas de implementación de Internet de Objetos diversos autores han
implementado opciones de objetos inteligentes como punto de partida. Los proyectos
estudiados presentan aspectos comunes de implementación dirigida por escenarios y
limitada por los entornos específicos en los que se proponen. Esto indica que se debe
partir de escenarios reales para la propuesta de alternativas de aplicación de tecnologías,
como para el caso de este capítulo, serian los escenarios de aprendizaje.
• Se ha desarrollado un modelo conceptual para Internet de objetos en escenarios de
aprendizaje el cual consiste en: una visión de Internet de Objetos a la que se quiere
llegar, un modelo de interacción, un conjunto de escenarios educativos y una propuesta
de ecosistema de Internet de Objetos.
• La visión corresponde a la declaración sobre el alcance que se quiere con la internet de
Objetos. Esta visión contempla tener un mundo de dispositivos interconectados que
ofrecen contenidos de aprendizaje y actividades para los usuarios. Para representarlo se
propone un modelo en capas en el plano de los objetos físicos, los cuales se aumentan
electrónicamente con tecnologías RFID para interactuar con ellos por medio de
dispositivos móviles.
• El modelo de interacción plantea la forma cómo se espera que sea la relación con los
objetos y define una serie de elementos conceptuales como: Espacio de aprendizaje,
objeto de aprendizaje aumentado, actividad de aprendizaje, variaciones según
conectividad, búsqueda en un entorno de Internet de objetos y la Internet de objetos
personal.
33
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
1.6 Bibliografía
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Capítulo 2
TV Interativa, Hipervídeo e
Educação a Distância: a
interação como elemento
dinamizador dos processos de
ensino-aprendizagem
Cláudio Afonso Baron Tiellet1, Teresa Chambel2, Eliseo Reategui1, José Valdeni de Lima1
1
PPGIE - UFRGS - Av. Paulo Gama, 110 - Porto Alegre/RS - CEP: 90040-060, Brazil
Faculdade de Ciências, DI-FCUL, C6- 3º piso, Universidade de Lisboa, Campo Grande,
Portugal
2
Resumo— A TV Interativa e o Hipervídeo tendem a tornar-se parte de um novo
contexto na educação. Através da TVI pode-se chergar a maioria dos lares,
incluindo parte da população que ainda carece de outras possibilidades
educacionais. Este artigo demonstra o potencial do hipervídeo através de dois
experimentos no campo da cirurgia veterinária envolvendo 98 participantes. Estes
eram estudantes que aprenderam a realizar certas cirurgias veterinárias pelo uso dos
hipervídeos. Os resultados da investigação mostraram que o uso do hipervídeo
ajudou os estudantes a desenvolver competências importantes para a realização das
cirurgias. Tais resultados ressaltam o potencial do hipervídeo e da televisão
interativa por uma perspectiva educacional.
2.1 Introdução
Este trabalho apresenta uma proposta de utilização da TV Interativa (TVI) e a tecnologia de
Hipervídeo (HV) no Ensino a Distância (EAD). Percebe-se que tanto a TVI quanto o HV
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TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
tendem a se tornar parte de um novo contexto na Educação, no qual o material educacional
deve explorar ao máximo a interatividade, possibilitando seu acesso através da televisão. No
contexto do Brasil, país onde foi realizada esta pesquisa, tal possibilidade mostra-se muito
promissora na medida em que a televisão está presente na quase totalidade dos lares brasileiros.
O HV tem o vídeo como mídia central, permitindo associar a este conteúdos
complementares apresentados em outras mídias, como textos, diagramas, páginas web, áudios
e até mesmo outros vídeos. O potencial do hipervídeo como ferramenta de apoio à
aprendizagem reside na sua capacidade de ser um meio interativo e não linear para
apresentação dos conteúdos.
Neste trabalho, procura-se demonstrar o potencial do HV através de uma experiência
realizada no aprendizado de cirurgia, cujas exigências para que este processo seja efetivo são
muito complexas e abrangentes. Os resultados da investigação realizada demonstraram que a
utilização dos hipervídeos pelos alunos desenvolveram nestes competências importantes para a
realização de cirurgias.
Tais resultados servem de ponto de partida para reforçar a possibilidade de uso do HV em
outras áreas, com destaque para a EAD que necessita fazer uso de mídias dinâmicas para
facilitar os processos de ensino-aprendizagem. Assim, na medida em que uma das principais
características do hipervídeo é sua interatividade, fica evidente seu potencial junto à TVI com
relação à área da Educação.
Este trabalho apresenta inicialmente a TVI e suas potencialidades na EAD. Em seguida,
apresenta-se o hipervídeo e aspectos cognitivos relacionados a sua utilização em aplicações
educacionais. A seção seguinte apresenta uma ferramenta de Hipervídeo construída
especificamente no âmbito do ensino de cirurgia, descrevendo também sua utilização em um
experimento com alunos de uma universidade no sul do Brasil. Ao final desta discussão, são
apresentadas conclusões da pesquisa e propostas para trabalhos futuros.
2.2 A TVI e Suas Potencialidades na EAD
Do ponto de vista social o primeiro dado que surge reside no fato de que a TVI, sucessora da
TV analógica e posteriormente da TV digital (TVD), deverá atingir a grande maioria dos lares
nos países desenvolvidos ou em vias de desenvolvimento. Logo, as camadas mais pobres da
população podem passar, a partir do advento da TVI, a ser incluídas digitalmente, tendo acesso
a serviços sociais como as "teleatividades" (teleeducação e telemedicina, por exemplo),
consultas a serviços bancários, serviços públicos, compra e venda, uso do correio eletrônico,
diversão, entre outros. Deste modo, a TVI passa a ser um meio interessante para levar a
educação a uma camada da população que ainda carece de outras possibilidades educacionais.
Neste sentido, a EAD mostra-se uma abordagem ideal não apenas por dar acesso à educação a
pessoas de baixa renda, mas também porque, em se tratando de países com grandes extensões
territoriais, possibilita aos cidadãos participar de diferentes cursos e formações sem que tenham
de frequentar a sala de aula em horários pré-estabelecidos.
Outras vantagens do ensino à distância estão na flexibilidade de tempo e de espaço, no
material disponibilizado antecipadamente, no grande número de participantes que se pode
envolver nos cursos, e na oferta de material multimídia por parte dos ministrantes [42]. Além
disso, o usuário também passa a interagir ativamente com os materiais disponibilizados, com
retorno imediato e de forma dialógica, no caso de fazer uso da hipermídia via TVI. O aluno
pode ainda interferir na autoria dos materiais, ora sugerindo ora colocando a disposição o
resultado de seu trabalho aos envolvidos, ou aos interessados.
No entanto, para que este processo se efetive, é necessário adicionar conteúdo
complementar aos materiais educacionais e possibilitar a intervenção do usuário. A título de
exemplo, o professor "a distância" pode disponibilizar um vídeo cujo conteúdo tem por
50
TV INTERATIVA, HIPERVIDEO E EDUCAÇAO A DISTÂNCIA: A INTERAÇÃO COMO ELEMENTO...
objetivo demonstrar o cultivo de uma planta de subsistência em uma aula de biologia. Tal
vídeo pode ser transformado em HV para TVI para que, quando os alunos o estejam
assistindo, possam intervir a qualquer momento para obter mais informações sobre um tema ou
sobre uma cena.
Por serem canais que possibilitam atingir massivamente os receptores, tanto a TV quanto a
Internet têm ótimas possibilidades do ponto de vista educacional. O site Internet World Stats1,
por exemplo, aponta que na Europa 58,4% da população utiliza a internet. Já nos Estados
Unidos da América, este número chega a 77,4%. Na América Latina, a porcentagem de
usuários é mais baixa, alcançando 34,5% da população.
No caso específico do Brasil, o acesso à Internet cresceu 112% em quatro anos com 67,9
milhões de pessoas usando-a em 2009. Dados do IBGE [24] mostram que 35% (20,3 milhões)
dos domicílios investigados no país tinham microcomputador e em setembro de 2009, para um
número de internautas de praticamente 37,7 milhões de brasileiros. Já a TV, atinge índices 3
vezes maiores do que o computador no país. Ou seja, 97,1% dos lares têm TV, a maior parte
com mais de um aparelho. Para um pais com 192,5 milhões de habitantes, grande extensão
territorial e regiões ainda de difícil acesso para Internet terrestre, a EAD via TVI se mostra
como um importante canal de implantação deste processo [24].
Quanto aos resultados atuais da EAD, os dados registrados são alentadores. Basta se
observar estatísticas disponibilizadas pelos consórcios mundiais de EAD. Mostram ser um
processo irreversível e que aponta para uma nova dimensão educacional. No caso da TVI,
algumas adaptações devem ser consideradas, principalmente com relação aos mecanismos de
interação. Contudo, no que diz respeito ao hipervídeo, objeto desta pesquisa, não há muitas
restrições na sua migração para a TVI, como discutido mais tarde.
De forma análoga, os resultados da pesquisa aqui utilizados como parâmetro podem servir
de modelo para elaboração de hipervídeos a serem disponibilizados para EAD, via TVI. A
seguir, são apresentados enfoques do ponto de vista da imagem e da cognição, buscando dar
sustentação teórica para a produção de hipervídeos voltados à educação. Uma vez que se
trabalha um "aprendizado visual" que permite muitas vezes substituir o objeto real, é
necessário discutir os mecanismos cognitivos envolvidos nos processos de aprendizagem
através dos vídeos.
2.2.1 O Aprender Visual
O papel da imagem na sua forma natural e no processo de aprender o mundo a nossa volta é
destacado por Dondis [19], ao salientar que a primeira experiência de aprendizagem de uma
criança se dá através da consciência tátil. A par dos demais elementos sensoriais e
envolvimento com o entorno, a capacidade de ver, reconhecer e compreender visualmente
forças ambientais e emocionais supera rapidamente aquele sentido. Trata-se de aprender com
apoio visual, uma vez que para se assimilar informação com aproximação máxima da
realidade, precisa-se da visão [19]. A imagem mencionada pelo cientista é a estática, copia de
algo na natureza, simplesmente captada e reproduzida. Pode-se dizer, então, que somente
através da visão se percebe a realidade como ela se apresenta. Pode-se assim assimilar
informações com máxima autenticidade [61].
Já o vídeo corresponde a esta mesma imagem, no entanto captada inúmeras vezes durante
um determinado tempo e organizadas sequencialmente. Logo, novas variáveis se fazem
presentes e com dimensões a mais: a percepção de movimento, a forma e direção do "como"
este é realizado, em quanto "tempo". Percebido graças ao fenômeno da persistência da visão e
ao fenômeno phi [27], o vídeo trás novos desafios que devem serem contornados, tanto do
1
http://www.internetworldstats.com/stats.htm
51
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
ponto de vista tecnológico como do ponto de vista da cognição. Um destes problemas é visto
por muitos autores como um fator limitador, relacionado à falta de possibilidades interativas
nos vídeos [7]-[31]-[47]-[13]-[10]-[14]-[22]-[53]-[57]. Tal limitação é superada pelo
hipervídeo, como discutido na próxima seção que aborda o tema interatividade.
2.2.2 A Interatividade
Com o advento da tecnologia digital a interatividade passou a ser um termo frequente. Há uma
tendência total de "interação", basta uma fonte e um receptor (inclusive inanimado)
estabelecerem contato. Do ponto de vista da TVI, pode-se destacar ter três tipos de
interatividade: (1)Enhanced TV ou TV melhorada, onde se proporciona uma maior interação
com o espectador através de menus colocados acima ou abaixo, fora da mídia principal onde
pode ser escolhido o item de preferência e ser ativado através de controle remoto;
(2)
Personalized TV ou TV personalizada, onde o usuário pode interferir na sequência da
programação, ou seja, a TV é conectada a outro equipa-mento que permite se manipular a
programação, gravá-la e posteriormente assistir. Após se retorna a sequência normal. Permite
ações comuns como pausa, avançar, recuar e aumentar ou diminuir a velocidade do vídeo
assistido; (3)Cross-media interaction ou Interação por diferentes mídias, que pode ser realizada
através do telefone, correio eletrônico, canais web, chat, fax ou SMS. (4)Set-top box,
constituído por um conjunto de componentes que tornam possível um maior nível de
interatividade, aproximando as possibilidades de interação da TVI das formas de interação
comuns em um computador [36]-[25]-[23].
2.2.3 A Interatividade e seus Aspectos Educacionais
Existem várias classificações propostas por diferentes autores para definir e categorizar
diferentes níveis de interatividade. Jonassen [26], por exemplo, considerou a identificação do
(a)
Tipo de programa, (b)Tipo de tarefa, (c)Tipo de resposta, (d)Nível de processamento e (e)Nível
de inteligência no projeto. Já Sims [54] buscou identificar os diferentes modos de relação entre
o usuário e o computador, propondo as seguintes categorias: (1)Objeto interativo - (investigação
proativa), se refere à interação com objetos que são ativados pelo clique do mouse ou outro
apontador. Há uma resposta com alguma forma de estímulo audiovisual e aqui o estímulo pode
variar de acordo com o conhecimento prévio do objeto. (2)Interatividade Linear – (ritmo
proativo), onde o aprendiz se movimenta através de um objeto para frente ou para trás (uma
determinada página na seqüência). Este tipo de interação não oferece uma resposta em termos
de ação para o aprendizado, simplesmente possibilita uma movimentação dentro do material
instrucional. (3)Interatividade de Suporte – (investigação reativa), componente essencial em
qualquer aplicativo, é a facilidade que o aprendiz tem de acessar a ajuda, o sistema tutorial do
programa. (4)Interatividade de atualização – (proativa), é uma das mais importantes classes de
interatividade. Nessa etapa se dá o dialogo entre o aprendiz e o conteudista. Surgem dúvidas e
são feitos questionamentos. As respostas geram a retroalimentação, a atualização. O
planejamento das atualizações em aplicações hipermídia é extremamente importante,
implicando na qualidade do produto, o que afetará sobremaneira a instrução. (5)Interatividade
Construtiva – (elaboração proativa), é uma extensão da atualização e requer a criação de um
ambiente no qual o aprendiz é levado a manipular componentes para atingir objetivos
específicos. Um exemplo seria o usuário montar um todo a partir de partes disponíveis. Montar
um esqueleto com os ossos distribuídos aleatoriamente na página. Se a montagem não for
realizada na seqüência correta, a tarefa não pode ser finalizada. Requer criatividade e
estratégia. (6)Interatividade Reflexiva – (elaboração proativa), onde são incluídas perguntas ao
usuário. As perguntas são armazenadas para serem futuramente comparadas com a de outros
aprendizes. Neste sentido, podem ser feitas comparações que levam a reflexão. (7)Interatividade
52
TV INTERATIVA, HIPERVIDEO E EDUCAÇAO A DISTÂNCIA: A INTERAÇÃO COMO ELEMENTO...
de Simulação – o usuário passa de expectador para operador com controle das ações, a fim de
que suas opções de escolha determinem uma sequência de treinamento, tendo o mesmo que
interagir com o programa. Por exemplo: a realização de uma técnica, cuja sequência tem que
ser realizada corretamente, caso contrário haverá erro; uma seqüência de tarefas tem que ser
obedecida, pois se a anterior for realizado de forma incorreta, o próximo passo não pode ser
efetuado, impedindo a elaboração do todo. A montagem pode ser ou não seqüencial, variando
de acordo com a estratégia requerida. (8)Interatividade de Ligação – (navegação proativa), onde
se tem ligação com uma ampla base de dados, de conhecimentos, permitindo ao aprendiz
extensa navegação. Apresentam-se problemas que podem ser solucionados através de buscas
corretas em verdadeiros “labirintos” de informações. Aqui pode ocorrer desinteresse por parte
de quem busca a informação. (9)Interatividade Contextual Não Imersiva – São criados micromundos similares ao ambiente (área) de trabalho, onde as tarefas são baseadas na experiência
preexistente. Requer esforço especial em estratégias de trabalho bem como metodologias de
prototipagem. Exemplo: se apresenta um ambiente com práticas usuais e se pode navegar e
interagir com simulações e hiperlinks para outras sessões, sons representativos etc.
(10)
Interatividade Imersiva Virtual – (elaboração mútua), considerada como a modernidade da
interação, transporta o aprendiz para um mundo completamente gerado no computador, que
responde a quaisquer movimentos ou ações. É um mundo virtual. Este tipo de interação é ainda
pouco usado devido à complexidade de elaboração.
Tais conceitos de interatividade fornecem subsídios para melhor compreensão de como
enquadrar o hipervídeo em práticas educacionais no contexto da EAD via TVI. Do ponto de
vista da TVI, a maior parte dos níveis de interatividade podem ser contemplados, tais como:
objeto interativo, interatividade linear, interatividade de suporte, interatividade de atualização,
interatividade de ligação. Estes são os mesmos níveis de interatividade contemplados pelos
ambientes virtuais de aprendizagem empregados em cursos na modalidade EAD pela internet o que demonstra um bom potencial para a TVI por esta perspectiva. A interatividade no
hipervídeo é discutida no final da próxima seção.
2.3 Hipervídeo e Aspectos Cognitivos
Pesquisas conhecidas reforçam a hipótese de que a percepção “áudio-scripto-visual”
simultânea exerce um impacto maior sobre o indivíduo. Tal percepção facilita a retenção
mnemônica do percebido, tanto no domínio das línguas como das ciências. Por conseguinte,
potencializa a aprendizagem [8]-[9]. A hipermídia possui estas propriedades, caracterizando-se
pela não linearidade, permitindo maior interatividade e aumentando assim o poder de ação do
usuário sobre o que quer ver/realizar. São recursos multissensoriais que estimulam a atenção e
facilitam o processamento da informação.
O HV, conhecido também como vídeo interativo [14]-[44]-[46], está alinhado a estas
possibilidades. O HV possibilita, por exemplo, a interação com o conteúdo através das
conexões existentes nos objetos mostrados no vídeo que, quando clicados, levam a conteúdos
existentes em outras mídias, em alguma área concomitante à programação apresentada na
televisão. Essa possibilidade permite ao usuário sair de um comportamento passivo, de mero
espectador, e passar a uma postura mais ativa, escolhendo os caminhos que lhe são de
interesse. O vídeo passa a integrar situações de navegabilidade não linear e dotando o vídeo de
capacidades interativas.
Neste trabalho, consideramos como três as principais teorias que podem ser relacionadas
para entendimento da cognição ao se fazer uso da multimídia: a Teoria da Carga Cognitiva, a
Teoria da Codificação Dual e a Teoria da Aprendizagem Multimídia.
A Teoria da Carga Cognitiva [56] tem por base estudos sobre a projeção do conteúdo
visual em ambientes multimídia direcionada à aprendizagem, o processamento da informação
53
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
com enfoque dirigido para a relação entre as memórias de curta duração e a memória de longa
duração [4]-[5]-[6]. Do ponto de vista do hipervídeo, tal teoria pode fundamentar a forma como
as informações são apresenta-das, na medida em que um conjunto complementar de recursos é
empregado e pode sobrecarregar o sistema cognitivo do usuário.
Segundo a Teoria da Codificação Dual, a cognição implica na atividade de dois sistemas
distintos e especializados para se representar e processar a informação: a) um sistema verbal
para tratar diretamente com a linguagem e; b) um sistema não-verbal, especializado para tratar
de eventos e objetos não linguísticos. Ao se dispor de alguma informação, estes subsistemas se
adaptam às diferentes modalidades em que se apresentam: Visão, Audição, Tato, Olfato e
Gustação. São considerados ainda os trabalhos realizados por Clark e Craig [15] sobre o
processamento da informação. Usuários expostos a palavras e imagens isoladamente, e após de
forma simultânea, demonstraram que a forma conjugada obtinha melhores resultados.
Concluíram que a forma conjugada, textual e imagem, proporcionava melhor aprendizado.
Esse resultado foi chamado de “efeito aditivo”. Assim, é possível considerar que o uso de
várias mídias de forma adequada pode somar os benefícios de cada uma. Somam-se através do
pressuposto multiplicativo, sugerindo que as informações armazenadas desse modo permitem
serem recuperadas mais facilmente. Do ponto de vista de construção do hipervídeo, a teoria da
codificação dual é importante para que a elaboração de materiais explore adequadamente
recursos linguísticos e não linguísticos.
A Teoria Cognitiva da Aprendizagem Multimídia é fruto de pesquisas realizadas por
Richard Mayer e Rita Moreno[32]-[33]. Trata-se de uma integração das teorias da Carga
Cognitiva e da Codificação Dual, reforçadas com o modelo de trabalho da memória [4]-[5]. A
teoria tem como referência três pontos básicos:
Hipótese da Codificação Dual [39]-[4]): a informação e as experiências visuais e
auditivas são processadas de forma separadas e distintas através de "canais", onde são
selecionadas e organizadas. Podem, então, serem correlacionadas e integradas a outras
informações presentes na memória de longo prazo;
Hipótese da Capacidade Limitada: cada canal de processamento é limitado na sua
habilidade de processar a informação e experiências com relação à quantidade de
informação disponibilizada.
Hipótese do processamento Ativo: nos seres humanos o processamento das informações
e das experiências através de canais é um processo cognitivo ativo, projetado para
construir representações mentais coerentes através das informações relevantes que são
selecionadas.
Richard Mayer e Roxana Moreno [32]-[33] apresentaram princípios atuais do
estruturamento da informação que podem contribuir para se reduzir a carga cognitiva e
promover a aprendizagem ao tentar complementar ou reforçar a informação através da
integração de mídias, com base na teoria da codificação dual [39] e sua própria investigação,
cujos resultados são apresentados a seguir:
1.
2.
3.
Princípio da Divisão da Atenção. Os alunos aprendem melhor quando o material
instrucional não os obriga a dividir sua atenção entre as várias fontes de informações e de
forma mútua. (visual ou verbal);
Princípio da Modalidade. Os alunos aprendem melhor quando a informação verbal é
apresentada na forma de locução, e não visualmente como texto na tela, tanto para
apresentações simultâneas como sequenciais;
Princípio de Redundância. Os alunos aprendem melhor a partir de fontes complementares
54
TV INTERATIVA, HIPERVIDEO E EDUCAÇAO A DISTÂNCIA: A INTERAÇÃO COMO ELEMENTO...
4.
5.
6.
como animação e narração, desde que não causem divisão da atenção. Por exemplo,
animação, narração e texto em simultâneo;
Princípio da Contiguidade Espacial. Os alunos aprendem melhor quando texto mostrado
na tela e o material audiovisual são fisicamente integrados, e não separados;
Princípio da Contiguidade Temporal. Os alunos aprendem melhor quando os materiais
verbais e visuais são temporalmente sincronizados;
Princípio de Coerência. Os alunos aprendem melhor quando materiais estranhos (sons,
palavras, etc) são excluídos das explicações multimídia.
Os princípios da Teoria Cognitiva da Aprendizagem Multimídia também são bastante relevantes na elaboração
dos hipervídeos, estabelecendo diretrizes importantes para organizar os diferentes elementos que o compõe.
2.3.1 Construção do Hipervídeo e Princípios Cognitivos
As teorias cognitivas expostas fornecem suporte à construção do hipervídeo. As bases e
diretrizes para um correto design e desenvolvimento deste tipo de tecnologia se valem da
aprendizagem multimídia, e com especial atenção às propostas apresentadas sobre o uso
integrado de mídias. Deve ser considerado o maior nível de complexidade proporcionado pela
dinâmica do vídeo, pois desafios extras são introduzidos no cenário, tais como [10]:
Controle - para se poder navegar nos vídeos e no hiperespaço. Por exemplo, mecanismos
extras têm de estarem disponíveis a fim de fornecer aos usuários informações sobre a
existência (onde, quando, por quanto tempo) de ligações sobre o vídeo;
Consciência de Link - uma questão ainda mais complexa no Hipervídeo, pois no vídeo
as mudanças acontecem de forma dinâmica, na linha do tempo;
Consistência e Coerência - para reduzir a carga cognitiva;
Estrutura, Contexto e Busca - recursos com finalidade de se proporcionar uma melhor
orientação, por exemplo, através de hierarquia estrutural e distribuição de capítulos,
histórico da navegação, bem como mapas de navegação para o vídeo;
Familiaridade - por exemplo, através da adoção de metáforas, como a televisão, livros e
viagens;
Continuidade - para um sentido de unidade e coerência.
De um modo geral, o hipervídeo deve possibilitar que os usuários assistam o vídeo de
forma natural. Ao mesmo tempo, devem proporcionar suporte à reflexão e ao controle.
Também devem relacionar tópicos com o material restante através de anotações dinâmicas que
podem ser usadas em diferentes fases de aprendizagem, tanto de forma individual como
compartilhada. Um hipervídeo com estas características, integrando diferentes meios e que
possa proporcionar opções de controle e escolha para o usuário, pode fornecer essa estrutura.
Do ponto de vista da interatividade, verifica-se que o HV contempla a maior parte dos
níveis de interatividade propostos por Sims [54]: objeto interativo, interatividade linear,
interatividade de suporte, interatividade de atualização, interatividade de ligação. Os níveis não
contemplados são aqueles relacionados a capacidades de simulação, bem como características
de mundos virtuais imersivos ou não. No entanto, a ausência de tais proprie-dades não limita as
múltiplas possibilidades de utilização do HV. A próxima seção apresenta o ambiente HVet
(acrôni-mo de Hipervídeo Veterinário), um ambiente de aprendiza-gem específico para o
ensino de cirurgia veterinária.
55
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
2.4 HVet
O HVet é um ambiente hipermídia cujo objetivo é servir como um repositório de vídeos
cirúrgicos veterinários, especialmente sobre cirurgia. Ele foi desenvolvido no Núcleo Setorial
de Informática do Centro de Ciências Rurais da Universidade Federal de Santa Maria, Brasil, e
projetado para a medicina veterinária, em colaboração com a Univiversidade Federal do Rio
Grande do Sul, Brasil, e com o laboratório de pesquisa LaSIGE na Faculdade de Ciências,
Universidade de Lisboa, Portugal. Esta disponível em: www.nusi.ccr.ufsm.br/hvet.
O HVet explora o potencial do hipervídeo como artefato educacional para o aprendizado da
cirurgia veterinária, com o objetivo de substituir o uso de animais não humanos vivos,
fornecendo uma solução flexível e eficiente de apoio à aprendizagem. O trabalho tem por base
estudos e pesquisas anteriores sobre o uso educacional e concepção do hipervídeo [11-14] e
trabalhos anteriores com vídeo interativo na Faculdade de Medicina Veterinária da
Universidade Federal de Santa Maria [58]. Visa à continuidade, melhoria e criação de novas
experiências interativas em compasso com a evolução tecnológica na Web. Outro fator que
influenciou, sobremaneira, são as observações positivas e sugestões feitas informalmente por
alunos e professores a campo, acerca da utilização deste tipo de tecnologia para apoiar a
aprendizagem. São observações empíricas mas que muito têm contribuído ao aperfeiçoamento
dos objetivos estabelecidos. As próximas seções apresentam as principais características e
opções de elaboração do hipervídeo no HVet.
Após a elaboração das conexões no vídeo, o hipervídeo ou vídeo hiperlinkado, passa a
integrar um ambiente hipermídia. Duas características são consideradas com relação ao
aumento da capacidade do vídeo no hipervídeo para fins educacionais e que contribui no
processo da aprendizagem [14]:
Meio para apresentação: permite autocontrole cognitivo através de visualização
dinâmica;
Meio interativo não linear: permite aprendizagem interativa, reflexão e construção do
conhecimento individual ou em grupo.
Ao se elaborar o presente modelo, consideradas as observações acima, também se
procurou delinear um HV com foco na aprendizagem de cirurgia na Medicina Veterinária e dar
sequência com base em modelos anteriores de trabalhos realizados com vídeos na Faculdade de
Medicina Veterinária da UFSM, Universidade Federal de Santa Maria, [58]-[59].
O ambiente hipermídia para armazenamento e apresentação dos hipervídeos foi intitulado
HVet. Na concepção foram considerados os seguintes aspectos:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
A especificidade do tema abordado;
Aprendizagem de uma atividade que envolve o desenvolvimento de habilidades
psicomotoras, a cirurgia veterinária;
Aprendizagem dentro de padrões atuais: o aluno como tema central;
Possibilitar ao aluno o acesso ao conteúdo disponibilizado “quando, onde e como” quiser;
Continuidade à linha de trabalho do autor iniciada em 1992, com vistas ao aprendizado de
cirurgia veterinária através do correto uso da tecnologia hipermídia;
Produção de objetos de aprendizagem com vistas ao uso em rede;
Elaboração de uma arquitetura simples e que permita reutilização e expansão tecnológica;
Direito de acesso aos professores e alunos para que possam inserir hipervídeos no
ambiente.
56
TV INTERATIVA, HIPERVIDEO E EDUCAÇAO A DISTÂNCIA: A INTERAÇÃO COMO ELEMENTO...
A seguir são relacionadas às características do hipervídeo cirúrgico preconizado no
projeto e após é apresentado o ambiente HVet.
2.4.1 Oportunidades de Link
Apresentam-se os principais tipos de link que no HVet constituem oportunidades para
aceder a informações relacionadas.
Ligação individual – cada objeto de interesse constante do fotograma possui uma
conexão durante todo tempo em que aparece no vídeo. Desta forma, sempre que o objeto
aparecer em cena e se posicionar o apontador do mouse sobre o mesmo, aparecerá um
texto indicativo de conexão com a expressão “Mais informações”, seguida pela palavra
referente ao objeto que contém a conexão. Exemplo: Mais informações – Gaze (Figura
1);
A
B
Fig.1. Interface do hipervídeo. À esquerda (A), o hipervídeo no qual aparece uma conexão
individual com referência ao objeto “gaze”. A direita (B), as informações referentes ao objeto
clicado.
Multilink – Em determinadas cenas, os objetos podem se apresentar acumulados e de
forma que prejudiquem sua identificação individual. Outra situação semelhante é que em
determinadas cenas apareçam muitos objetos de forma concomitante e que possam
prejudicar a percepção. Sempre que houver esse tipo de ocorrência e se passar o mouse
sobre o campo operatório, aparecerá somente a expressão “Mais informações”, e será
então apresentado uma lista (menu) com as possíveis opções de conexões àquele
momento (Figura 2).
Todos os objetos apresentados nos vídeos possuem ligações do tipo Hotspot, ou seja, uma
camada invisível sobreposta nos objetos e colocada através do programa Videoclix®, do início
ao fim do vídeo. Tal abordagem oportuniza ao usuário a escolha de determinado objeto sempre
que houver necessidade para auxiliar na reflexão. São ligações do tipo “espaço-temporal”.
As conexões usadas neste modelo tem suas mídias de destino internas. No entanto, existem
situações específicas em que ligações extras podem ser usadas, isto é, conteúdos conectados de
fora do próprio ambiente, na Internet.
57
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Fig.2. Multilink. O hipervídeo a esquerda apresenta a expressão "Mais informações" na
conexão, indicativa de menu com opções de ligações.
2.4.2 Multilinks
A função do hipervídeo é permitir que os usuários explorem detalhes dos vídeos através de
objetos nas imagens e nos quais foram inseridas as conexões. Estas ligações espaço/temporais
permitem se a consultar outras mídias. Assim o usuário define o percurso a ser explorado,
obtendo os conteúdos que deseja ao mesmo tempo que sai da passividade e se torna ator.
No entanto, e apesar dos progressos atuais, nenhuma ferramenta trata de outro problema já
observado em hipertextos, e que pode se acentuar nos hipervídeos: ao se clicar em uma
conexão, nem sempre o conteúdo da mídia de destino que se apresenta é o desejado pelo
usuário, pois várias possibilidades podem estar associadas a uma conexão. Para solucionar este
problema, no HV deste trabalho foi criado um mecanismo de múltiplas ligações denominado
de Multilink. (Figuras 3-5). Através da associação de múltiplos caminhos de navegação a uma
cena conectada (Figura 5), o usuário pode definir o percurso para consultar o material
associado ao HV e de acordo com sua necessidade.
Fig.3. Multilink. Ao ser acionado (A), abre o menu (B), a esquerda e acima do vídeo, cuja
opção escolhida leva a (C).
Os motivos considerados para a adoção do Multilink no hipervídeo foram:
Desorientação do usuário. São apresentados apenas possibilidades de conexões para um
determinado contexto, cujos aspectos cognitivos estão envolvidos no conteúdo
apresentado;
Compactação de dados. Apesar da evolução tecnológica e melhora da largura de banda,
o uso de ambientes que possuem o vídeo como elemento central na Internet ainda
58
TV INTERATIVA, HIPERVIDEO E EDUCAÇAO A DISTÂNCIA: A INTERAÇÃO COMO ELEMENTO...
apresenta problemas. Uma das soluções encontradas é a compactação de dados, o que
reduz o tamanho da imagem e como consequência a resolução.
No aprendizado em que se usam imagens, a qualidade é de extrema importância,
principalmente onde vários objetos no decorrer de uma cena são apresentados de forma
simultânea, como em uma cena cirúrgica. Além das estruturas anatômicas, material,
instrumental e o manuseio, são focados de uma só vez.
Com as reduções consequentes da compactação, nem sempre o detalhamento é apresentado
na forma desejada, prejudicando-se a percepção. Muitas vezes não há, portanto, como
individualizar visualmente e de forma satisfatória os objetos para serem passíveis de conter
uma ligação, um a um (Figura 6).
Usa-se nestas circunstancias o Multilink, um menu com opções de escolha para novas
conexões a outras mídias pré-estabelecidas, evitando-se a frustração do usuário.
Fig.4. Representação de uma estrutura normal: o autor conteudista do ambiente decide
previamente a mídia final.
Fig. 5. Representação do Multilink no hipervídeo: o usuário escolhe o caminho a ser seguido,
de acordo com as possibilidades para aquela cena e sua necessidade.
59
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Fig. 6. Vídeo com resolução ruim devido à compactação.
2.4.3 Conteúdo e Interação Estrutural
A interface dispõe de informações específicas para a área, disposta em um modelo
organizacional complexo, relacionadas a seguir: (1)Página de entrada: campos para
cadastramento e login dos usuários, um para professores e outro para alunos; (2)Página
principal: nos itens apresen-tados na Figura 7, no Menu constam opções para: Cirurgias
(hipervídeos); Biblioteca (envia para página com documen-tação de apoio; Autoria; e Ajuda,
cujo conteúdo é indicado para leitura antes de se iniciar o uso do sistema. Trata da dinâmica do
sistema. (3)página de hipervídeos cirúrgicos: ao se clicar em Cirurgias, no menu da página
principal, é apresentada nova interface com figuras ilustrativas de cada cirurgia e seus
respectivos títulos, indicativos dos hipervídeos constantes do sistema (Figura 8).
Fig.7. Pág. principal 1- Menu. 2- Busca. 3- Texto de apresentação. 4- Vídeos ilustrativos.
Fig.8. Página dos Hipervídeos. 1-Menu. 2-Hipervídeos. 3-Busca.
60
TV INTERATIVA, HIPERVIDEO E EDUCAÇAO A DISTÂNCIA: A INTERAÇÃO COMO ELEMENTO...
Todas com seus respectivos links. (4)Página de conteúdo específico do HV: ao se escolher o
hipervídeo a ser cônsul-tado, nova página é apresentada (Figura 9). Inicialmente é acionado o
sistema de fluxo de mídia (streaming), e a interface apresenta a seguinte estrutura: (a)frame
superior (Figura 9, itens 1,2,3), com logotipo linkado para a página principal, título da cirurgia
e ícone da Ajuda; (b)frame para o Multilink (Fig.9:4); (c)frame esquerdo com área reservada ao
hipervídeo em console de vídeo (player) e ícones interativos do sistema (Fig.9:6 a 11); (d)frame
direito (Fig.9, item12), a área reservada às mídias de conteúdos.
Fig.9. Pág. Específica do HV. 1- Logo. 2-Título. 3-Ajuda. 4- Multilink. 5- HV. 6- Passos
cirúrgicos. 7- Índice cirúrgico. 8- Texto cirúrgico. 9- Anotação. 10- Compartilhar. 11Comentários. 12-Frame destino.
Passos cirúrgicos. Representado pelo ícone
.
As cirurgias constam de passos ou etapas que seguem uma sequência ordenada para que se
atinja o sucesso da técnica. Por exemplo, o ato propriamente dito da técnica da OSH, inicia
sempre pela localização do útero. É expressa temporalmente como sendo a partir do momento
00(h):00(m):00(s):00 (TABELAs ou frames). No caso da cirurgia usada, a OSH, são 16 passos
distintos a serem seguidos, conforme se mostra na ilustração (Figura 10):
Fig.10. Passos cirúrgicos, formados por pequenas imagens (Thumbnails).
Cada passo é ilustrado por uma figura, ou ícone (thumbnail), que representa a ação e que é
de conhecimento comum aos alunos. Traz embutida conexão do tipo temporal. Por exemplo, o
passo inicial (localização do útero), ilustrado pelo primeiro ícone da figura 09, indica que o
61
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
referido procedimento se inicia em 00:00:09:02 e vai até o anterior do início do próximo passo,
ou seja, 00:00:27:00.
Este tipo de opção permite ao aluno ir ao ponto exato de sua preferência, ou necessidade,
para sanar possíveis dúvidas. É uma espécie de atalho sem que se necessite rever todo o vídeo
para se chegar à cena desejada para possíveis revisões. Mesmo indo direto ao passo desejado,
as demais funções ficam disponíveis.
Índice Cirúrgico. Representado pelo ícone
.
Similar ao anterior, com conexões do tipo temporal, consta de itens ordenados na forma de
índice, conforme ilustração a seguir (Figura 11). A principal finalidade deste tipo de aplicativo
é proporcionar ao aluno uma idéia de onde se encontra, naquele momento, em relação ao
andamento da técnica cirúrgica. Proporciona noção de localização, de "tempo cirúrgico".
Ao iniciar o HV, aparece em conjunto com o item relacionado à respectiva ação, uma barra
amarelo de fundo, e que segue mudando sempre para o próximo item conforme avançam as
cenas, ou para a ação desejada, caso o aluno a escolha.
Fig.11. Índice Cirúrgico. A seta aponta para o primeiro TABELA da cena inicial do ato da
colocação das pinças para se fazer a ligadura.
Texto cirúrgico. Representado pelo ícone
.
O texto cirúrgico faz um apanhado de forma generalizada da cirurgia, conceituando e
abordando as indicações para a realização da técnica (Figura 112).
Fig.12. Texto cirúrgico. Texto conceitual sobre a OSH.
Anotação. Representada pelo ícone
.
Abre campo do tipo text box para introdução de dados. O usuário digita o conteúdo que
achar necessário para referenciar determinado momento ou cena ou objeto. Esta funcionalidade
permite ao aluno "marcar" através de conexão do tipo temporal qualquer tipo de intervenção:
sanar dúvidas, indicações posteriores, consultas a material e aos professores, realizar
comentários que achar necessário (Figura 13).
62
TV INTERATIVA, HIPERVIDEO E EDUCAÇAO A DISTÂNCIA: A INTERAÇÃO COMO ELEMENTO...
Fig.13. Anotação. A sequência demonstra o fluxo que acontece em tempo real.
Compartilhar. Representado pelo ícone
.
Apresenta uma nova janela, do tipo flutuante, para entrada de dados com relação ao
destinatário e possíveis observações (Figura 14).
Fig.14. Exemplo de indicação para um destinatário.
Comentários. Representado pelo ícone
.
Permite comunicação de mão dupla e logo que o usuário registre seu comentário, o mesmo
fica registrado em tempo real. Assim que o próximo usuário fizer uso deste aplicativo, verá
o(s) comentário(s) existentes com relação àquele HV (Figura 15).
Fig.15. Comentário registrado de uma aluna e enviado aos professores.
63
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
2.4.4 Estrutura e Interface
O ambiente foi disponibilizado na web de forma experimental no primeiro semestre de 2008,
com o objetivo de realizar avaliações preliminares sobre seu desempenho. Procurou-se
estabelecer parâmetros adequados para o tamanho do vídeo e da resolução que permitisse uma
boa visualização, possibilitados pela largura de banda disponível no momento, e especialmente
nas condições regionais. Alguns ajustes, correções e melhorias foram feitas, de acordo com as
sugestões recebidas em contatos pessoais com os alunos e professores que usaram o sistema,
bem como os resultados das análises métricas e os logs fornecidos pelo sistema de
administração do HVet. Nas subseção seguinte descreve-se como foi disponibilizado no
primeiro semestre de 2009 e as novas atualizações feitas após o primeiro teste de avaliação
com os usuários em junho de 2009.
2.4.5 Sistema de Administração
O ambiente HVet possui um sistema interno de gerenciamento, não sendo visível ao usuário
(Figuras 16 e 17). Permite gerenciamento de fluxo, controle de dados e observação
comportamental. Proporciona métricas, permitindo um retorno rico em informações sobre seu
uso. Estes dados são considerados relevantes para posteriores conclusões no que tange ao
processo de ensino e aprendizagem. Permite-se retirar, adicionar ou se fazer modificações
necessárias, sempre condicionadas às observações registradas durante o uso.
Figure 16. Control Panel. 1- Menu. 2- Link to insert new HV. 3- Hypervídeos.
Figure 17. Controle estatístico. 1-Menu. 2- Visitas mensais. 3- Numero de acessos a cada link,
individual por HV. Colunas com estrelas mostram o significativo incremento de visitas nos
meses do T1 e T2.
O Hvet foi criado no Núcleo Setorial de Informática do Centro de Ciências Rurais da
UFSM, e adaptado especificamente para uso na medicina veterinária, foi implementado através
da HTML (HyperText Markup Language), CSS (Cascading Style Sheets), PhP (PHP:
64
TV INTERATIVA, HIPERVIDEO E EDUCAÇAO A DISTÂNCIA: A INTERAÇÃO COMO ELEMENTO...
Hypertext Preprocessor), Javascript e MySQL (Structured Query LANGuage). Os hipervídeos
foram desenvolvidos com o software de autoria VideoClix®, a partir de vídeos cirúrgicos, com
compactação no formato H.264, com resolução de 352 x 288, e salvos em formato final
*.MOV. São vídeos constantes da grade curricular da disciplina de Técnica Cirúrgica
Veterinária – CPA103, e integrantes de outro ambiente para aprendizagem usado na disciplina,
o TECVet (http://www.ufsm.br/tielletcab/TECvet/) desenvol-vido pelo autor. São apresentados
a seguir a metodologia e resultados dos testes (T1 e T2) realizados com o ambiente Hvet. A
avaliação experimental do HV foi realizada com o objetivo de testar sua eficácia enquanto
ferramenta para auxiliar no aprendizado de cirurgia.
2.5 Avaliação do Hipervídeo
Esta seção apresenta a avaliação metodológica do hipervídeo como ferramenta de suporte ao
aprendizado de cirurgia veterinária. Os resultados são apresentados na secção seguinte.
Foram realizados dois testes de avaliação que contaram com a participação dos alunos da
Faculdade de Veterinária da UFSM, da disciplina de Técnica Cirúrgica (TC). T1: primeiro
semestre de 2009 e, T2 no segundo semestre de 2009. No segundo teste foram acrescentados
ao sistema as opções descritas no item Ícones Interativos, e não constantes do T1. A cirurgia
intitulada ovariosalpingo-histerectomia (OSH, e que é a retirada do útero e ovários), foi usada
por três (3) motivos: a) é permitida por lei; b) é procedimento comum no dia a dia de um
cirurgião veterinário; c) Trata-se de uma cirurgia classificada como extirpativa, cruenta,
composta, invasiva, cujo acesso exige pleno conhecimento da anatomia da cavidade
abdominal. Envolve a maioria dos procedimentos usados para trabalhos com estruturas moles.
Tais procedimentos proporcionam ao aprendiz uma revisão abrangente dos conhecimentos
necessários à realização das cirurgias, cuja maioria é abordada. Neste sentido, se torna
proveitosa para possível avaliação do nível de conhecimento e desenvolvimento das
habilidades individuais do futuro profissional.
2.5.1 Das Aulas Curriculares e dos Testes
A OSH demanda em torno de 90m de aula teórica descritiva e, na semana subsequente, três a
quatro horas de prática em bloco cirúrgico. Para os testes, em T1, com alunos do primeiro
semestre, totalizando cinquenta e um (n=51), distribuídos em dez (10) equipes cirúrgicas: a)
cinco [5, (n=25)] equipes fizeram uso do HV da OSH, denominadas de Grupo Usuário (GU),
compostos de forma voluntária e por preferência de área, cirurgia de pequenos animais. b)
Cinco [5, (n=26)] equipes não fizeram uso do HV, denominadas de Grupo Controle (GC),
formados voluntariamente por preferência de área, grandes animais. Em T2, não houveram
grupos de controle e todos os alunos fizeram uso do HV. Esta mudança metodológica foi
consequência do fato de que o ambiente já estava a disposição desde 06/06/2008, podendo
portanto, qualquer destes alunos ter acessado o ambiente, mesmo antes de cursar a disciplina.
No primeiro teste, o grupo GU participou de uma aula no laboratório de informática, com
tempo equivalente à aula teórica normal, fazendo uso do hipervídeo da OSH, durante 50
minutos. O professor responsável pelo projeto apresentou o mecanismo de uso do hipervídeo
durante 15 minutos. Tiveram liberdade de uso e foi permitida a interação com os colegas. O
professor responsável e um tutor se fizeram presentes, como nas demais aulas. Não assistiram
aula teórica normal. Os grupos GC, assistiram aula teórica normal.
Para o segundo teste (T2), a aula em laboratório não foi adotada, pois o ambiente ficou
permanentemente à disposição dos alunos desde o semestre anterior, após o primeiro teste
(T1). A aula teórica normal não foi ministrada no semestre correspondente ao T2. A versão
atualizada do ambiente ficou disponível sete (7) dias antes da segunda prática. Saliente-se que
65
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
na metodologia usada pelo professor responsável, nas aulas normais, e assistidas pelos alunos
dos grupos GC, é apresentado um vídeo, de autoria do mesmo, sobre OSH, com duração de
15min. O professor usa recursos do player, como pausa, avançar e recuar, para as necessárias
explicações.
2.5.2 Da Realização das Cirurgias Teste
Para o primeiro teste as cirurgias foram realizadas 48 horas (tempo estabelecido em
decorrência de procedimentos técnicos. A exemplo, o jejum que deve ser observado para com
os pacientes a serem submetidos à anestesia), após a aula teórica e de laboratório. No dia da
realização da prática no bloco cirúrgico, antes de acessarem o laboratório, foram sorteadas
quatro equipes: duas equipes para grupos de usuários do HV (GU), e duas equipes para grupos
de controle (GC). Durante a realização das cirurgias, todos os grupos foram acompanhados por
um tutor, portadores de um formulário com roteiro de acompanha-mento e sugestões a serem
observadas para as necessárias anotações. Todos os componentes dos grupos GU puderam
intervir durante a cirurgia. Não se fez qualquer observação com relação aos procedimentos
durante o ato operatório a fim de manter-se a maior naturalidade possível e de acordo com a
rotina. Todas as cirurgias foram iniciadas e realizadas de forma concomitante, cujo término
porém, aconteceu em horários distintos.
Para o segundo teste foram sorteadas duas equipes cirúrgicas, sem grupos GC, participando
todos os alunos, mas com idêntica metodologia de trabalho e avaliação. Justifica-se tal
procedimento, pois o ambiente é de livre acesso desde o primeiro semestre de 2009 quando da
realização do T1.
2.5.3 Registro Cirúrgico
Nos dois testes foram feitos registros cirúrgicos em vídeo, realizados por doutorandos dá área,
e tendo como foco o manuseio das estruturas anatômicas, habilidade instrumental e passos
cirúrgicos. Foram identificados e após realizada edição simples e gravados em DVD para
posterior avaliação por 2 (dois) professores da disciplina e o autor do projeto.
2.5.4 Avaliação Posterior
Para avaliação posterior foram utilizados, alem da visualização em vídeo, um roteiro de
acompanhamento elaborado pelo autor do projeto. O roteiro foi elaborado na forma de
questionário, seguindo os passos constantes do ato operatório. Cada questão é correspondente a
um passo cirúrgico, que a sua vez é um objeto linkado no hipervídeo. A análise dos vídeos foi
realizada pelos professores da disciplina e pelo autor do projeto. Ao final, os professores
tinham que concluir a análise de cada cirurgia como Realizada ou como Insatisfatória.
2.5.5 Questionário Próprio do Hipervídeo
Afim de se verificar o nível de satisfação dos alunos relacionada ao HV, foram utilizados dois
(2) questionários, um para cada um dos testes (T1 e T2).
Para o primeiro teste foram distribuídos questionários com quinze (15) questões aos alunos
que fizeram parte do grupo de usuários do hipervídeo (GU), via correio eletrônico, dois (2) dias
após a realização das cirurgias. Continham questões relativas à usabilidade e nível de satisfação
dos usuários, totalizando 15 questões.
Para o segundo teste, porém, os questionários continham 32 questões. Foram distribuídos
quatro (4) dias antes do teste via e-mail. A diferença no número de questões ocorreu devido às
modificações no sistema e observações consequentes ao primeiro teste.
66
TV INTERATIVA, HIPERVIDEO E EDUCAÇAO A DISTÂNCIA: A INTERAÇÃO COMO ELEMENTO...
2.6
Resultados
Nesta secção apresentam-se os resultados das avaliações efectuadas ao hipervídeo como
ferramenta de suporte ao aprendizado de cirurgia veterinária.
2.6.1 Análise Quantitativa
Para análise no primeiro teste (T1) a amostra usada foi de 13 questionários próprio s do
hipervídeos respondidos pelos alunos. Em T2, a amostra usada foi de 52 questionários.
Pergunta 1. “Você viu detalhes no vídeo?” A primeira questão trata da visualização dos
detalhes no vídeo. Como abordado anteriormente, a inclusão deste item reside no fato de que,
para aprendizagem de cirurgia com auxílio de vídeo, o detalhamento é de suma importância.
Uma vez que se fez redução da resolução normal de captura das imagens de 720 x 480 pixels,
para 352 x 288 pixels, e para possibilitar a observação do hipervídeo de modo satisfatório na
Internet (largura de banda), é necessário se saber o nível de satisfação do usuário. Do primeiro
para o segundo teste, foram modificadas as opções de resposta, passando de “Sim” e “Não” em
T1, para “Não”, “Regular” e “Muito bem” em T2. Para a pergunta 1, se obteve as respostas da
Tabela I.
TABELA I
2009 - I
Pergunta 1
2009 - II
Você viu detalhes no vídeo?
0 - não; 1 - sim
0 - não; 1 - regular
2 - muito bem
% de 0
7,96% (1)
8,51% (4)
% de 1
92,3% (12)
51,06% (24)
% de 2
-
40,42% (19)
Pr>Chisq
0,0023
0,001
%(número de alunos)
Interpretação: Pode-se afirmar que o tamanho do vídeo apresentado na interface não
interferiu na vizualização dos detalhes em ambos os testes. Os resultados são considerados
altamente significativos (p<0,0023 e p<0,001).
67
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Pergunta 2. “Percebeu a existência de links no vídeo?” O hipervídeo apresenta conexões do
tipo “espaço-temporal” nos objetos do vídeo. Como este possui a característica da velocidade,
do dinamismo, pode-se custar a perceber a existência de conexão quando se assiste ao mesmo.
Para a pergunta 2, se obteve as respostas da Tabela II.
Interpretação: Em ambos os testes não houve diferenças significativas entre “Não” e
“Custou um pouco”. Porém, entre estas opções e “Facilmente” houve diferença altamen-te
significativa em ambos os testes (p<0,0036 em T1 e p<0,0005 em T2). Pode se afirmar que
este tipo de conexão não é problema, pois é “Facilmente” percebido no HV.
TABELA II
2009 - I
Pergunta 2
2009 - II
Percebeu a existência de links no vídeo?
0 – não; 1 - custou um pouco; 2 – facilmente
% de 0
7,69% (1)
14,89% (7 )
% de 1
76,92% (10)
25,53% (12)
% de 2
15,38% (2)
59,57% (28)
Pr>Chisq
0,0036
0,0005
Pergunta 3. “Qual sua opinião sobre o texto indicativo nos links?” Mesmo sabendo da
existência de conexões nos objetos do vídeo, tal percepção pode ser prejudicada por não haver
indicativo da presença dos mesmos durante a visualização, podendo provocar um voo "às
cegas". Mediante esta constatação e por opção oferecida pelo programa de autoria do HV, se
optou pela colocação de texto nas conexões se usando letras do tipo Arial, Itálico e tamanho de
8 pontos. Para a pergunta 3, se obteve as respostas da Tabela III.
TABELA III
2009 - I
Pergunta 3
2009 - II
Qual a sua opinião sobre o texto indicativo nos links?
0 – péssimo; 1 – ruim; 2 – bom; 3 – regular; 4 - excelente
% de 0
0%
0%
% de 1
0%
0%
% de 2
61,53% (8)
55,31% (26)
% de 3
15,38% (2)
12,77% (6)
% de 4
23,08% (3)
31,91% (15)
Pr>Chisq
0,0921
0,0017
Interpretação: Em T1 não houve diferença significativa entre “Bom”, “Regular” e
“Excelente”, embora o somatório entre “Bom” e “Excelente” (84,61%) demonstrem que o tipo
de indicação usada foi positiva. Já em T2, a diferença entre ambas as opções demonstraram
serem “altamente significativas” (e com sensível aumento de um teste para outro para
“Excelente”). Tal ocorrência pode ser atribuída ao fato de que em T2 o ambiente estava
disponível desde o teste anterior.
Pelos índices apresentados se pode afirmar que o texto indicativo de conexão usado foi
positivo.
68
TV INTERATIVA, HIPERVIDEO E EDUCAÇAO A DISTÂNCIA: A INTERAÇÃO COMO ELEMENTO...
Pergunta 4. "É necessário indicar o link?" A princípio, a questão relatada é semelhante a
anterior, porém, se trata de avaliar o texto como mecanismo de identificação sempre que o
ponteiro do mouse passar sobre alguma conexão existente. Para a pergunta 4 se obteve as
respostas da Tabela IV.
Interpretação: Em ambos os testes as diferenças entre respostas são significativas, mesmo
que em T2 se tenha acrescentado mais uma opção. As respostas em T2 tiveram aumento em
"Não", podendo significar que com mais tempo para uso do sistema os usuários vão se
adaptando à inovação, ou seja, a percepção que em todos os objetos da cena existe uma
conexão. Pelos índices apresentados se pode afirmar ser "altamente significativo" (p<0,0039 e
p<0,0001) a presença de indicativo da existência de conexão.
TABELA IV
2009 - I
Pergunta 4
2009 - II
É necessário indicar o link?
0 - não; 1 - sim
0 - não; 1 - sim;
2 - tanto faz
% de 0
8,33% (1)
12,76% (6)
% de 1
91,67% (11)
72,34% (34)
% de 2
-
14,89% (7)
Pr>Chisq
0,0039
0,0001
Pergunta 5. “Você usou a opção “pause” para usar (visualizar ou clicar) os links?” Devido
à dinâmica do vídeo, e como a cirurgia é filmada em tempo real e sem paradas provocadas para
melhor captação das imagens, muitas vezes os objetos passam rapidamente nas cenas. Isto
dificulta razoavelmente se clicar nos objetos a tempo de executar a ação, principalmente por
usuários que não possuem habilidades com o uso do mouse. Os usuários podem, então, lançar
mão da opção "Parar" (pause) e depois localizar o link desejado e ativá-lo. Para a pergunta 5 se
obteve as respostas da Tabela V.
TABELA V
2009 - I
Pergunta 5
2009 - II
Você usou “pause” para usar os links?
0 - não; 1 - sim; 2 – sempre
% de 0
53,84% (7)
55,31% (26)
% de 1
38,46% (5)
12,77% (6)
% de 2
7,69% (1)
31,91% (15)
Pr>Chisq
0,116
0,0017
Interpretação: Em T1 as diferenças entre as opções foram significativas e em T2 altamente
significativas, com aumento acentuado para "Sempre". Tal aumento pode ser atribuído a mais
tempo de uso do ambiente e o usuário criar o hábito de usar esta opção por considerá-la mais
cômoda, permitindo apontar para a conexão sem incorrer em erro.
Pode se concluir que ao se modelar a interface do ambiente, o player deve conter esta
opção.
Pergunta 6. “Qual sua opinião sobre o Multilink?” Conforme relatado no ítem 5.1.3. pg.99,
o Multilink é uma ferramenta criada para se evitar a frustração do usuário ao escolher uma
determinada opção e a mídia destino não ser a desejada. Possibilita, também, escolha de
69
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
consulta apenas no contexto da cena, pois as opções oferecidas se atêm àquele momento
cirúrgico. Para a pergunta 6 se obteve os resultados da Tabela VI.
Interpretação: Em T1 as respostas apontam para "significativo" o resultado do uso da
ferramenta (p>0.0833) e em T2 para "altamente significativo" (p>0,0001). Em T1 as resposta
se concentraram em "Bom" e "Excelente" (100%), sem nenhuma outra escolha, o que reforça a
aprovação. Em T2 houve aparecimento da opção "Regular", talvez devido a uma amostra muito
maior (n=52) em relação a primeira (n=13), embora com percentual pouco significativo. Em
T2 também não houve escolha da outras opções, reforçando a opção de uso do Multilink. Pode
se concluir que a inclusão desta ferramenta interativa é "altamente significativa",
proporcionando boa interatividade e alto índice de aceitação.
TABELA VI
2009 - I
Pergunta 6
2009 - II
Qual a sua opinião sobre o Multilink?
0 - péssimo; 1 - ruim; 2 - bom; 3 - regular; 4 - excelente
% de 0
0%
0%
% de 1
0%
0%
% de 2
75% (9)
68,08% (32)
% de 3
0%
10,64% (5)
% de 4
25% (3)
21,27% (10)
Pr>Chisq
0,0833
0,0001
Pergunta 7. “Você considera o tempo para se assistir ao hipervídeo:” Refere-se ao tempo
disponibilizado para usar o Hipervídeo antes da realização da cirurgia. Em T1 as opções
apresentadas foram duas (2), com prevalência "significativa" para pouco tempo (insuficiente)
dedicado ao uso do HV cirúrgico. Para o T2 foram acrescentadas mais opções, permitindo
análise mais acurada. Para a pergunta 7 se obteve as respostas da Tabela VII.
TABELA VII
2009 -I
Pergunta 7
2009 - II
Você considera o tempo para se assistir ao HV:
0 - suficiente;
1 - insuficiente
0 -péssimo; 1 -ruim;
2 - bom; 3 - regular;
4 - excelente
% de 0
25% (3)
2,13% (1)
% de 1
75% (9)
0%
% de 2
-
40,42% (19)
% de 3
-
4,26% (2)
% de 4
-
53,19% (25)
Pr>Chisq
0,0833
0,0001
Interpretação: Em T1 foi "significativa" (p<0,083) a escolha da opção "Insuficiente". Em T2
foi insignificante o nível de insatisfação, concentrando-se a maioria entre "Bom" e "Excelente",
com prevalência deste último. Ambos totalizaram 93,61%. Estes resultados são "altamente
significativos" (p>0,0001). Necessário salientar que em T1 o ambiente ficou 1 semana a
disposição e, em T2, os alunos tiveram acesso desde T1, isto é, desde o semestre anterior (6
meses). No entanto, não é possível através dos testes aqui realizados identificar o tempo ideal.
70
TV INTERATIVA, HIPERVIDEO E EDUCAÇAO A DISTÂNCIA: A INTERAÇÃO COMO ELEMENTO...
Pode-se afirmar que em T2 o tempo para assistir ao hipervídeo foi muito bom e permitiu a
assimilação do conteúdo.
Pergunta 8. “Você considera o tamanho do vídeo na tela:” Trata da área de visualização do
hipervídeo na tela, ou seja, a resolução usada. Considera-se ser esta questão relevante, uma vez
que se deve ter boa visão dos detalhes nas cenas. Em T1 as respostas se mantiveram entre
"Ruim", "Regular" e "Bom". A diferença, entretanto, entre estas opções não é "significativa",
com maior prevalência em "Bom", mas com alto percentual para "Ruim".
Já em T2
houve diferentes resultados dignos de menção: diferenças "significativas" entre todas opções;
sensível diminuição para "Ruim"; sensível aumento de "Regular" e; aparecimento da opção
"Excelente". O nível de significância (p>0,0005), ao contrario de T1, aponta para "altamente
significativo". Para a pergunta 8 se obteve os resultados apresentados na Tabela VIII:
TABELA VIII
2009 - I
Pergunta 8
2009 - II
Você considera o tamanho do vídeo na tela:
0 - péssimo; 1 - ruim; 2 - bom; 3 - regular; 4 - excelente
% de 0
0%
0%
% de 1
33,33% (4)
12,76% (6)
% de 2
50% (6)
46,81% (22)
% de 3
16,66% (2)
31,91% (15)
% de 4
0%
8,51% (4)
Pr>Chisq
0,3679
0,0005
Interpretação: os resultados estatísticos apontam insatisfação dos usuários para com a
resolução usada (352x288) para apresentação do HV. No entanto há que se salientar ser uma
variável negativa resultante de problemas tecnológicos ainda existentes para o uso de
ambientes que tem no vídeo a mídia principal para ensino e aprendizagem. Pode-se afirmar ser
um ponto negativo no uso em rede desta tecnologia.
71
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Pergunta 9. “Você considera o conteúdo mostrado:” Esta questão pode ser considerada
como de suporte a interpretação da análise, uma vez que não influi diretamente na
funcionalidade do ambiente. No entanto esta diretamente relacionada ao nível de satisfação do
usuário pois trata do conteúdo mostrado nas mídias destino das conexões, e que dá suporte ao
entendimento complementar da atividade cirúrgica. Ou seja, ainda não consta como
informação armazenada durante a formação básica, e que tem como finalidade permitir uma
aprendizagem de modo significativo. Para a pergunta 9 se obteve os resultados apresentados na
Tabela IX.
Interpretação: As respostas se concentraram entre "Bom", "Regular" e "Excelente", com
prevalência para o primeiro em ambos os testes. Houve diferença significativa entre "Bom" e
as demais. A maior diferença se deu no aumento sensível para "Excelente" e para "Regular"
em T2. No entanto, em ambos os testes os resultados foram "altamente significativos"
(p>0,0087 e p>0,0002 respectivamente). Pode-se afirmar que os alunos avaliaram o conteúdo
disponibilizado de forma positiva.
TABELA IX
2009 - I
Pergunta 9
2009 - II
Você considera o conteúdo mostrado:
0 - péssimo; 1 - ruim; 2 - bom; 3 - regular; 4 - excelente
% de 0
0%
0%
% de 1
0%
0%
% de 2
75% (9)
61,7% (29)
% de 3
8,33% (1)
14,89% (7)
% de 4
16,67% (2)
23,4% (11)
Pr>Chisq
0,0087
0,0002
Pergunta 10. “Você executa uma cirurgia vendo somente o hipervídeo?” Trata de forma
objetiva se o aluno acredita que consegue executar uma cirurgia desconhecida somente com
auxílio do Hipervídeo. Visa se conhecer o nível de confiabilidade na tecnologia. Em T1 não
houve diferença significativa entre as opções, com empate técnico (p<0,5637) para "Sim" e
"Não". No entanto, em T2 houve aumento significativo para "Sim", apontando de forma
positiva para o aumento de confiança no sistema. Para a pergunta 10, se obteve os resultados
apresentados na Tabela X.
TABELA X
2009 - I
Pergunta 10
2009 - II
Você executa uma cirurgia vendo somente hipervídeo?
0 - não; 1 - sim
% de 0
41,67% (5)
31,91% (15)
% de 1
58,33% (7)
68,08% (32)
Pr>Chisq
0,5637
0,0131
Interpretação: é necessário salientar que para o T2 novas ferramentas interativas foram
acrescentadas ao sistema e houve mais tempo para uso, assim como a amostra para análise das
respostas obtidas foram obtidas na sua totalidade. Pode-se afirmar que o sistema obteve
credibilidade para auxiliar no aprendizado de cirurgia.
72
TV INTERATIVA, HIPERVIDEO E EDUCAÇAO A DISTÂNCIA: A INTERAÇÃO COMO ELEMENTO...
Pergunta 11. “Você considera o Hipervídeo:” Esta questão pode ser considerada uma
continuidade da anterior, no entanto, visando o nível de satisfação, ou aceitação da
tecnologia.Para a pergunta 11 se obteve os resultados apresentados na Tabela XI.
Interpretação: Em T1, apesar da pequena amostra, já se identifica a relevância dos índices,
apontando para "Bom" e "Excelente" (91,66%) de forma "significativa". Em T2, com amostra
que permite maior confiabilidade nos resultados, também se obteve índices "altamente
significativos" (p>0,0001) para as mesmas opções (95,74%). Observou-se duplicarem os níveis
de satisfação, apontando de forma positiva para a aceitação do sistema. Os resultados desta
questão em ambos os testes são similares e permitem afirmar que o sistema atingiu os objetivos
pretendidos.
TABELA XI
2009 - I
Pergunta 11
2009 - II
Você considera o Hipervídeo:
0 - péssimo; 1 - ruim; 2 - bom; 3 - regular; 4 - excelente
% de 0
0%
0%
% de 1
8,33% (1)
0%
% de 2
58,33% (7)
25,53% (12)
% de 3
0%
4,26% (2)
% de 4
33,33% (4)
70,21% (33)
Pr>Chisq
0,1054
0,0001
Pergunta 12. “Executa a técnica vendo somente vídeo?” Em T2 foi colocada uma questão
paralela que trata do uso individual do vídeo, uma vez que este último é o elemento central do
hipervídeo. Ao mesmo tempo, na disciplina existe outro ambiente interativo em uso, um
repositório de vídeos livre e aberto a comunidade veterinária. Procurou-se, assim, traçar um
perfil comparativo. Para a pergunta 12 se obteve as respostas apresentadas na Tabela XII.
TABELA XII
2009 - I
Pergunta 12
2009 - II
Executa a técnica vendo somente video?
0 - não; 1 - sim
% de 0
-
63,83% (30)
% de 1
-
36,17% (17)
Pr>Chisq
-
0,0579
Interpretação: a diferença entre as resposta é altamente significativa (p<0,0579), apontando
que os alunos se consideram incapazes de realizar uma técnica vendo somente vídeo. Tal
resultado reforça a hipótese estudada, pois o vídeo é desprovido de interatividade.
Interpretação geral resultante da análise estatística quantitativa: A investigação
quantitativa realizada, atuando em realidade específica, traz à luz dados, indicadores e
tendências positivas para a adoção do hipervídeo.
73
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
2.6.2 Análise Qualitativa
Análise Quantitativa é a pesquisa que obtém dados a partir de observação, entrevistas ou
interações verbais e focos nas intenções e interpretações dos participantes (Tradução livre do
original: Holloway and Wheeler, "Ethical issues in qualitative nursing research," Nursing
Ethics, 1995 Sep; 2(3): 223-232) (apud Vieira, 2004).
Ao estabelecer a linha de trabalho se procurou não realizar uma dicotomia entre a pesquisa
quantitativa e a qualitativa. As pesquisas realizadas na Medicina Veterinária e de modo geral
nas áreas das ciências médicas tendem ao método quantitativo. Segundo Vieira (2004), o
método qualitativo: [...] é o axioma das crenças do investigador. Atribui importância
fundamental a descrição detalhada dos fenômenos e dos elementos que o envolvem, aos
depoimentos dos atores sociais envolvidos, aos discursos, aos significados e aos contextos.
Apesar do maior grau de subjetividade do método, se os procedimentos científicos forem
estabelecidos de forma organizada e objetiva, com procedimentos de campo detalhados,
segundo o mesmo autor, conferem uma certa "objetivação" do fenômeno estudado.
As características das variáveis que perfazem o todo na aprendizagem da cirurgia se dão em
um contexto extremamente específico. A observação de comportamentos e manifestações dos
envolvidos contribuem diretamente para o aperfeiçoamento dos conteúdos e técnicas a serem
preconizadas, bem como suas melhorias. A simples observação de manifestações dos alunos,
professores e tutores no dia a dia, levam à confirmação do certo ou do errado, do desejável, a
exemplo: 1) do professor - depois que colocamos o site de cirurgia no ar, os alunos não fazem
mais perguntas antes das práticas, como antigamente" 2) de um aluno - acho que os
Hipervídeos são de grande valia para o aprendizado de cirurgia, pois caso tenhamos dúvidas
sobre alguns procedimentos, podemos acessar a Internet, abrir o hipervídeo, acessar a dúvida e
assistir quantas vezes for necessário.
São manifestações passíveis de julgamento, no caso positivas, e que permitem juízo e
entendimento do que esta acontecendo naquele momento e naquele contexto. Para
considerações sob o ponto de vista qualitativo foram adotadas as ações a seguir.
Acompanhamento das cirurgias realizadas nos testes por professores e tutores (alunos de
doutorado), e registradas em formulário de acompanhamento, com passos a serem observados e
de acordo com as técnicas preconizadas e posterior avaliação.
Interpretação: Em T1 cada cirurgia foi acompanhada por um tutor, orientados por
formulário próprio. Das quatro (4) cirurgias realizadas, uma foi rejeitada pelo tutor
correspondente, pelo professor e por este autor, pertencente ao GC2. As demais, duas de GU e
uma de GC foram consideradas "Realizadas".
Problemas detectados: No teste considerado "Não realizada", por uma aluna do CG2, a
referida cirurgiã teve grandes dificuldades nos passos iniciais, mostrando visíveis problemas de
auto-controle emocional. O auxiliar de cirurgião, ao contrário, foi quem tomou o controle da
situação e passou a orientar a colega. Os problemas apresentados foram de tal ordem que os
tutores e professores presentes tiveram que auxiliar para evitar risco de vida ao paciente. Após
a identificação do útero e apreensão do mesmo, a cirurgia passou a ter um rumo dentro da
normalidade, no entanto com acentuada demora na realização dos passos, denotando muito
desconhecimento e insegurança por parte da aluna. A cirurgia saiu do tempo normal médio de
duas horas que os alunos levam nas práticas de rotina, passando de 4h, assim mesmo tendo que
ter intervenção da tutoria inúmeras vezes para se levar ao final. A cirurgia foi considerada
"Não Realizada".
Observação: No outro GC, a cirurgia foi considerada muito boa, "Realizada", se
percebendo muita tranquilidade e segurança do cirurgião, acima da média. Ao ser inquirido por
este autor se o aluno já havia feito alguma cirurgia, se obteve a seguinte resposta: "Não, mas
74
TV INTERATIVA, HIPERVIDEO E EDUCAÇAO A DISTÂNCIA: A INTERAÇÃO COMO ELEMENTO...
assisti muitas vezes o vídeo que tem no outro sistema recomendado pela disciplina, o TECVet,
e em outros sítios...e eu gosto muito de cirurgia".
Filmagens das cirurgias para posterior observação e atribuição de valores para
"Realizada" e "Não Realizada", pelos professores da disciplina e pelo autor deste trabalho.
Interpretação: da mesma forma, os professores consideraram as duas cirurgias de GU e
uma de GC "Realizadas". Uma cirurgia de GC "Não Realizada" (abordada no item anterior).
Relatos dos alunos em ambos os testes, em questão incluída nos questionários dos dois
testes.
Interpretação: são manifestações espontâneas e anotadas na pergunta final dos
questionários. Foram retornadas 09 manifestações, a seguir relatadas.
A seguir apresentam-se relatos dos alunos, cujos conteúdos são registrados são transcritos:
(1) “Acho que os hipervídeos são de grande valia para o aprendizado de cirurgias, pois caso
tenhamos dúvidas sobre alguns procedimentos, podemos acessar a Internet, abrir o hipervídeo e
buscar a dúvida, assistimos o hipervídeo quantas vezes achar necessário”. (2) “O tamanho do
vídeo na tela do monitor precisa ser maior e algumas coisas precisam ser explicadas mais
detalhadamente. Acredito que o vídeo só possa ser visualizado com Internet Explorer, mas
atualmente muitas pessoas utilizam outros programas. É interessante que os outros programas
também possam ser utilizados”. (3) “O cadastramentro para entrar na página esta um pouco
confuso. Os links do vídeo deveriam aparecer sem a necessidade de passar o cursor sobre a
imagem, pois a pessoa pode perder alguma explicação por não ter visto o link. Os principais
passos da cirurgia poderiam aparecer escritos no vídeo, além da locução (ajuda a pessoa a
gravar os detalhes dos procedimentos)”. (4) "Seria muito interessante que todas as nossas
práticas pudessem ser entendidas antes pelo vídeo, pois visualiza-se tudo mais facilmente, nada
é novidade na hora da prática. Por livro não é a mesma coisa”. (5) "Os vídeos postados no
HVet são de extrema importância para o aprendizado de cirurgias, pois conseguimos visualizar
e ouvir os comentários ponto a ponto. Para mim os vídeos são excelentes". (6) "O uso de vídeo
e hipervídeo é uma ferramenta muito importante no aprendizado da disciplina de técnica
cirúrgica, sendo uma extensão das aulas práticas". (7) "Deveria ser possível avançar e voltar no
vídeo". (8) "O vídeo é importante para ter idéia prática dos processos". (9) "Achei uma idéia
inovadora e de grande utilidade para as aulas".
Comentários dos professores e tutores. São manifestações espontâneas relatadas pelo
professor responsável pela disciplina e um doutorando, professor auxiliar haja 3 anos. No
primeiro teste, primeiro semestre de 2009: "Os alunos hoje não fizeram nenhuma pergunta
antes de iniciarem as cirurgias, foram direto para as mesas e começaram. Tranquilo. Me
chamou a atenção". Esse comentário foi confirmado pelo doutorando auxiliar da disciplina sem
saber que o colega titular o havia feito, em outro momento e de forma espontânea.
No segundo semestre, o mesmo professor relatou em encontro e conversa informal, sem ter
sido inquirido, também de forma espontânea: "Olha, a gurizada se fardou, entraram e
começaram as práticas sem nenhuma pergunta. Beleza! O "teu" sistema esta funcionando
mesmo".
Interpretação: ao longo dos contatos tem sido uma constante os comentários dos
professores da disciplina, em bate papo informais, e normalmente positivos. Quando em
sentido contrário, são sempre sugestões espontâneas, tanto por professores como dos alunos.
Ao fazer uma análise empírica e se comparar com os gráficos do sistema interno do HVet,
se percebe acentuado aumento de acessos ao hipervídeo da cirurgia correspondente (Figura 18)
na semana da aula prática. Pode ser interpretado que as dúvidas normais, até então sanadas
previamente pelos professores antes de se entrar no bloco cirúrgico, agora foram previamente
desfeitas consultando-se o sistema.
75
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Fig.18. Estatística gerada no sistema interno do HVet. As três colunas maiores e em cor cinza,
demonstram acentuado aumento nas consultas.
2.7 Conclusões
Os resultados deste trabalho demonstra a consolidação de novas práticas que possibilitam
melhorias no ensino, e aqui um que se pode dizer "extremo". Procura-se substituir algo real
pela inovação tecnológica. De um lado, o aluno, que necessita maior participação, iniciativa e
novos métodos de estudo, de aprendizagem e de pesquisa. São tempos de ajustes, onde a
tecnologia substitui em parte ou no todo, antigas práticas tidas como únicas. Este caso é um
exemplo. Do outro lado, os professores, que de forma inexorável, devem estar cientes de que a
ciência é uma busca constante de soluções para os problemas que se apresentam. É necessário
adaptar-se a cada nova situação, ser criativo, exercitar a inteligência e por a trabalhar a
mentalidade científica. A experimentação tem que ser realizada com vistas a se encontrar a
solução, mesmo que temporária. O ensino a distância pode se valer dos resultados aqui obtidos.
Muitos dos benefícios obtidos através das observações da vivência diária e dos contatos
mantidos entre professores, tutores, alunos, no ensino presencial, devem ser substituídos pelo
virtual.
Dentro do objetivo proposto de se projetar e testar um ambiente suportado pelo hipervídeo
para um tipo aprendizagem demonstrado ser de difícil quebra de paradigma, as propriedades do
vídeo com vistas ao ensino aqui confirmadas, confirmam ser um bom caminho a ser seguido e
torná-lo como apoio de excelência na aprendizagem via TVI. No neste contexto da televisão,
onde esta mídia tem domínio absoluto, onde o realismo e o entendimento da dinâmica daquilo
que se apresenta são determinantes para se aprender, a tecnologia do hipervídeo chega em bom
momento.
O um ambiente Hipervídeo aqui apresentado, cuja proposta foi concebida com base em
diretrizes de um projeto apoiado por teorias de mídias e de cognição, e tendo em conta a
especificidade do tema e a par do currículo do curso envolvido, serve de ponto de partida em
qualquer área do ensino. Ao oferecer maior controle aos usuários, o HV permite mais tempo
para reflexão e equilibra os elementos do vídeo que compõe sua carga cognitiva. Através dos
hiperlinks permite a navegação no vídeo, em diferentes e relevantes pontos, bem como acesso
às informações relacionadas ao contexto. Através de índices é possível se ter uma visão do
vídeo em diferentes perspectivas para navegá-lo em conformidade. Anotações permitem
acrescentar notas relativas a aspectos específicos abordados no vídeo, podendo serem revistas
nos momentos exatos, a indexação do vídeo de forma personalizada. Seu compartilhamento
permite algum apoio à aprendizagem colaborativa entre alunos e professores [14]-[37],
processo de extrema importância na EAD. Assim, o HVet se apresenta como uma ferramenta
rica e flexível, disponível a qualquer hora e em qualquer lugar, com potencial para apoiar
76
TV INTERATIVA, HIPERVIDEO E EDUCAÇAO A DISTÂNCIA: A INTERAÇÃO COMO ELEMENTO...
diferentes modos cognitivos, estilos e fases da aprendizagem através da TVI, pois suas
características demonstradas não exigem mudanças na técnica televisiva proposta.
O ambiente foi testado com estudantes que em seguida foram avaliados por professores da
disciplina que lhe deu origem conteudista. Os resultados mostram que o HV foi bem sucedido
como ferramenta para apoiar a aprendizagem da cirurgia, sem o uso de animais vivos em
demonstração ou prática. Saliente-se que os alunos possuiam conhecimentos básicos prévios
sobre técnica cirúrgica geral, embora não sobre aquela que foi usada nos testes.
O nível de satisfação dos usuários para com a tecnologia testada e com os mecanismos
propostos neste tipo de HV também foram muito positivos e encorajadores, a despeito do
cuidado que a complexidade introduzida pela dimensão temporal do vídeo em hipermídia
requer.
Desta forma, o HVet provê meios para apoiar os processos de ensino-aprendizagem,
podendo contribuir para o desafio gerado pela ausência do objeto real, independente do canal
onde é disponibilizado. Internet, mídias móveis como o celular que se encontra em franca
expansão como parte do ensino ou na TVI.
A ferramenta desenvolvida poderá, também, dar apoio ao longo da carreira a todos os
profissional envolvidos, pois se torna repositório perma-nente e reutilizável, assim como
passível de atualizações e sem perdas do já realizado.
Vale lembrar aqui a conclusão da pesquisa realizada e que apresentamos como modelo para
adaptações com vistas ao uso na EAD, via TVI: "Diante destas considerações, de posse dos
resultados e de acordo com a hipótese estabelecida, pode ser afirmado que usando o
Hipervídeo como ferramenta de apoio à aprendizagem, é possível realizar um ato cirúrgico até
então inédito para aquele aprendiz".
2.8 Recomendações para Trabalho Futuro
Limitações também foram encontradas, especialmente relacionadas ao tamanho do vídeo,
qualidade e tempo de acesso, problemas inexistentes ao seu usado na TVI. São problemas
restrições tecnológicas inerentes ao uso na Internet, principalmente relacionadas com a largura
de banda e as condições da rede. Isto é particularmente importante para uso do HV no contexto
da EAD, pois eliminando o principal problema detectado nesta pesquisa, reforça ainda mais a
recomendação de seu uso via TVI.
Enquanto isso terá continuidade a exploração e uso de conteúdos de mídia dinâmica e
integrada com os vídeos, como animações e áudio, para melhor explicar os processos que têm
uma dimensão temporal e também aumentar a continuidade da navegação e melhor apoio para
a aprendizagem com recursos multimídia, em conformidade com as teorias aqui apresentadas.
Atenção extra também será dada aos mecanismos para a anotação de apoio, comunicação e
compartilhamento entre alunos e professores. Estes são mais relevantes em fases posteriores da
aprendizagem, não avaliados no curto espaço de tempo disponível para os testes com os alunos,
embora percebidos como características importantes pela grande maioria dos participantes.
2.9 Agradecimentos
Nossos agradecimentos aos profs. Dr. Alexandre Mazzanti, Dr. Fabiano Salbego e ao
acadêmico André Grahl Pereira pela colaboração neste trabalho. Ao Núcleo Setorial de
Informática do Centro de Ciências Rurais da Universidade Federal de Santa Maria (NuSI),
Brasil, ao Programa de Pós-graduação da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Brasil e
ao LaSIGE, Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, Portugal.
77
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
2.10 Referências Bibliográficas
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79
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
80
LOCALIZADOR DE OBJETOS DE APRENDIZAJE DISTRIBUIDOS
Capítulo 3
Localizador de Objetos de
Aprendizaje Distribuidos
Rodrigo Saavedra, Diego Vallespir, Regina Motz
Universidade de la República
Facultad de Ingeniería
Resumen: En este artículo presentamos una propuesta de arquitectura de
software para localizar y recuperar objetos de aprendizajes distribuidos,
describimos la implementación realizada y discutimos líneas futuras de extensión
para los metadatos soportados por los repositorios de objetos de aprendizaje.
Palabras Claves: Federación de Repositorios,Objetos de Aprendizaje,
Metadatos
3.1 Introducción
Actualmente se vive en una era en donde la información y el conocimiento implican el
desarrollo de una sociedad globalizada, donde se atraviesan fronteras y límites geográficos, a
esto se lo conoce como “sociedad de la información”. La información es el nuevo y preciado
recurso al cual se debe proporcionar la capacidad de acceso de forma universal. Esta cantidad
de información que caracteriza la sociedad moderna impone más que nunca la necesidad de
conseguir localizar de forma precisa la información adecuada.
En el escenario de eLearning las herramientas más utilizadas son los Sistemas de
Administración de Aprendizaje o LMS (Sistemas de Gestión de Aprendizaje, del inglés
“Learning Management Systems”) que automatizan la administración de acciones de
formación: gestión de usuarios, gestión y control de cursos, gestión de los servicios de
comunicación, etc. Estos sistemas gestionan los contenidos almacenados generalmente en
repositorios. Presentan algunas carencias (como poca formalización y estructuración del
conocimiento, poca adaptabilidad a los estándares, contenidos demasiado expositivos, etc.) que
los configuran como herramientas con limitaciones para la recuperación y re-utilización en
otros ambientes de los recursos educativos. Por otro lado, los LCMS (Sistemas de Gestión de
Contenidos, del Inglés “Learning Content Management Systems”) se definen como un sistema
basado en Web que es utilizado para crear, aprobar, publicar, administrar y almacenar recursos
81
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
educativos y cursos en línea. Es en este contexto que se identifica el concepto de objeto de
aprendizaje (OA) especialmente orientado para facilitar la recuperación y la re-utilización de
los recursos educativos. El Comité de Estandarización de Tecnología Educativa IEEE (IEEE
LTSC, del inglés “Learning Technology Standards Committee”), define a los objetos de
aprendizaje como “una entidad, digital o no digital, que puede ser utilizada, reutilizada y
referenciada durante el aprendizaje apoyado con tecnología”. Es así que los repositorios de
objetos de aprendizaje brindan la posibilidad de localizar y recuperar los OA, de forma
independiente a la plataforma de administración del curso.
Un ROA (Repositorio de Objetos de Aprendizaje) (Guzmán, C, 2005) es una colección de
recursos (objetos o unidades de aprendizaje) que son accesibles a través de una red. El objetivo
de un repositorio es facilitar la reutilización de recursos educativos, facilitando el acceso a los
recursos almacenados en el mismo.
Las funciones básicas que debe proveer un ROA (según la ADL, Advanced Distributed
Learning), con el fin de lograr satisfacer tanto al usuario como la interoperabilidad con otros
Sistemas, son:
Buscar. Es la habilidad para localizar un objeto de aprendizaje apropiado. Esto
incluye la habilidad para su despliegue.
Recuperar. Recibir un objeto de aprendizaje que ha sido pedido.
Enviar. Entregar a un repositorio un objeto de aprendizaje para ser almacenado.
Almacenar. Poner dentro de un registro de datos un objeto, con un identificador único
que le permita ser localizado.
Colectar. Obtener metadatos de los objetos de otros repositorios por búsquedas
federadas.
Publicar. Proveer metadatos a otros repositorios.
La eficiencia de los sistemas para indexar, recuperar y re-utilizar los OA depende
básicamente de los metadatos que se dispongan sobre los OA. A través de los metadatos se
tiene un primer acercamiento con el objeto, conociendo rápidamente sus principales
características. Son especialmente útiles en los recursos que no son textuales y en los que su
contenido no puede ser indizado por sistemas automáticos, por ejemplo, los multimedios o un
audio. Uno de los estandares de metadatos más extendidos es LOM (Learning Object
Metadata) (IEEE Learning Technology Standards Committee, 2002) propuesto por el IEEE
LTSC en 2002. Se trata de un esquema conceptual que permite describir los contenidos
educativos a través de una jerarquía de elementos agrupados en nueve categorías. Un elemento
puede ser simple o compuesto, y los elementos simples tiene un tipo de datos y un dominio,
por lo general un vocabulario predefinido o una referencia a otra norma. Ha habido muchas
críticas de la generalidad de LOM (Ullrich, C, 2005) (Canabal, M., Sarasa, A., Sacristán, J.C,
2008), el IEEE reconoce que LOM es genérico, y describe la forma de extenderlo, a través de
perfiles de aplicación. Algunos proyectos (ActiveMath Project, 2009) han desarrollado sus
propias plataformas desacopladas sobre la base de repositorios de objetos descritos por LOM,
en la mayoría de los casos extendiendo LOM a través de un perfil de aplicación.
En primer lugar e independiente de los metadatos asociados a los objetos de aprendizaje y
de la plataforma sobre la que esté implementado cada uno de los repositorios, se quiere poder
realizar búsquedas federadas y presentar al usuario la información, de forma que pueda acceder
al objeto de aprendizaje y al conjunto de metadatos que lo describen, se construyen así las
llamadas Federaciones de Repositorios de OA. Una federacion de ROA permite al usuario
82
LOCALIZADOR DE OBJETOS DE APRENDIZAJE DISTRIBUIDOS
obtener objetos de aprendizaje de repositorios externos a partir de criterios de búsqueda
específicos.
En este trabajo presentamos una arquitectura de software para una federación de
repositorios de objetos de aprendizaje, que permite localizar y recuperar objetos de aprendizaje
distribuidos en diferentes repositorios, independientemente de su tecnología de
almacenamiento. Además de presentar este federador, el presente trabajo discute algunas líneas
interesantes para la extensión de los metadatos de LOM que agregarían valor a la utilización de
los repositorios de objetos de aprendizaje, en particular los metadatos educativos y los
metadatos de valoración de los objetos de aprendizaje.
3.2 Federaciones de ROA
La IMS DRIWG (“IMS Digital Repository Interoperability Working Group”) (IMS Digital
Repositories Interoperability, 2009) es una especificación de normas y recomendaciones, que
facilita un esquema funcional de la arquitectura del sistema y un modelo de referencia
completo para la interoperabilidad de repositorios. Permite a los repositorios interactuar entre
sí, ignorando su arquitectura interna, para lograr esto el esquema de funcionamiento propuesto
es el que se detalla en el recuadro de la Figura 1.
Figura 1. Esquema de funcionamiento de la IMS DRI (IMS Digital Repositories
Interoperability, 2009)
En el esquema propuesto se puede observar que la gestión del repositorio se basa en un
conjunto de funciones, que la especificación agrupa en los siguientes pares de funciones:
Buscar / Exponer: El usuario especifica los atributos que servirán para discriminar
sobre los metadatos de los objetos de aprendizaje. La respuesta es un conjunto de
metadatos.
Enviar / Almacenar: Esta funcionalidad hace referencia a la forma de almacenar un
objeto en un repositorio y la forma que tomará una vez almacenado para hacer posible
su recuperación. El lugar desde el cual se coge el objeto para su almacenamiento puede
ser otro repositorio, un sistema enseñanza, el disco duro del desarrollador, o cualquier
punto de la red.
Alertar / Exponer: La especificación contempla esta funcionalidad cómo un posible
componente de un repositorio digital o un servicio intermedio encargado de mandar
correos electrónicos.
83
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Colectar/ Exponer: Corresponde a la activación periódica del mecanismo de búsqueda.
Esta funcionalidad proporciona la forma de escribir los meta datos que van a servir para
las búsquedas, la forma de agruparlos para facilitar los sondeos futuros y la manera en
que se tienen que agregar para formar nuevos repositorios (estos almacenes estarán
disponibles para las funciones de búsqueda y alerta). Esta funcionalidad interactúa con
el repositorio de dos maneras diferentes. La primera consiste en solicitar metadatos del
repositorio, mientras que en la segunda ofrece al almacén meta datos para que sean
almacenados.
Solicitar / Entregar: La función Solicitar es la petición de acceso a un recurso que
realiza un usuario del sistema una vez lo ha localizado gracias a los meta datos que lleva
asociados. Entregar se refiere a la respuesta que le da el repositorio, que le otorga o le
niega el acceso al recurso.
3.3 Simple Query Interface
Simple Query Interface es una API para el establecimiento de sesión y realización de consultas
síncronas y asíncronas que define los servicios que un repositorio debe de tener disponibles
para recibir y responder consultas de otros repositorios.
Es parte de la arquitectura para la interoperabilidad de repositorios educativos LORI (en
inglés, Learning Object Review Instrument), la cual define los servicios necesarios para
permitir la interoperabilidad entre estos repositorios. SQI (Van Assache, F., Duval E., Massart
D., Olmedilla D., Dimon B., Soberain S. Ternier S. & Wild F.) sólo se encarga del envío y
recepción de consultas, no teniendo en cuenta en ningún momento la estructura de las mismas,
lo que lo hace sencillo de implementar en una gran variedad de sistemas heterogéneos. Los
servicios brindados incluyen servicios básicos como por ejemplo servicios de autenticación,
gestión de la sesión y servicios de aplicación como gestión de las consultas. Las ventajas de
SQI vienen asociadas a que es neutral respecto al lenguaje de consultas utilizado en el
manejador de BD y en el modelo semántico seguido por el repositorio.
SQI presenta dos escenarios diferentes: en el escenario síncrono el destino devuelve los
resultados a la fuente, por lo tanto la recuperación de los resultados es iniciada por la fuente. El
proceso es el siguiente, la fuente realiza la consulta y a través de otros métodos accede después
a los resultados.
En el escenario asíncrono la transmisión de resultados es responsabilidad del destino, es
decir una vez iniciada la consulta y a medida que se obtienen los resultados, éstos son
trasmitidos a la fuente. Para hacer posible este escenario la fuente tiene que tener la capacidad
de identificar una consulta enviada a un destino particular, por ejemplo si la misma consulta
fue enviada a diferentes destinos. También, la fuente, debe de implementar un punto de acceso
para la recepción de los resultados. Tanto en el escenario síncrono como asíncrono es
importante hacer notar que es posible realizar múltiples consultas por sesión, inclusive
simultáneamente.
3.4 Federaciones ROA Relevantes
La existencia de un gran número de repositorios de Objetos de Aprendizaje ha generado ya la
creación de varios federadores para estos repositorios. Considerando los más relevantes, por su
amplia difusión y por la cobertura que tienen, seleccionamos para analizar los Federadores
Ariadne, Globe y Agrega.
ARIADNE (Alliance of Remote Instructional Authoring & Distribution Networks for
Europe) (Ternier, S., Masart, D. , Campi, A., Guinea, S. Ceri, S. , Duval, E, 2009) es el
repositorio de un proyecto de la Unión Europea que tiene como objetivo fomentar el
84
LOCALIZADOR DE OBJETOS DE APRENDIZAJE DISTRIBUIDOS
intercambio de experiencias en el área de la educación abierta y a distancia. Consiste en una
red europea de recursos educativos distribuidos alrededor del cual se han creado una serie de
herramientas que ayudan a la compartir y reutilizar el material educativo. Provee una
plataforma para compartir la información a través de la instalación de un servidor o nodo,
mediante el cual se pueden almacenar y consultar los objetos de aprendizaje en línea que se
generan en la comunidad, teniéndose así una base de OA distribuida en todos los nodos que
componen la plataforma.
Un nodo de ARIADNE está formado por un repositorio local de almacenamiento (KLP) y
un servidor de cursos (AMI/ALI), pudiendo estar ambos en la misma PC o distribuido en
distintas computadoras. El repositorio local de conocimiento se almacena todos los objetos de
aprendizaje y sus metadatos, mientras que el servidor de cursos provee una interfaz Web para
la administración y consulta sobre el repositorio. Todos los nodos locales se comunican con un
nodo especial, el nodo central, encargado de mantener la información actualizada de todos los
objetos de aprendizaje y así poder compartir la información entre nodos locales. Para esto una
vez al día el nodo central solicita a los nodos locales todos los OA dados de alta a partir de la
última consulta y actualiza su catálogo de OA, este proceso es conocido como replicación.
ARIADNE permite realizar búsquedas en repositorios externos donde los lenguajes de
consulta de cada repositorio no tienen porque ser los mismos. Estas búsquedas se realizan
utilizando SQI de manera transparente al usuario y resolviendo la heterogeneidad con los
repositorios que desean unirse a la federación.
Además de brindar la funcionalidad de descarga de contenido ofrece la posibilidad de
exportar sus metadatos en LOM, logrando así una mayor reutilización de los OA con el único
inconveniente que el usuario final tenga que realizar una transformación de LOM al tipo de
metadatos que use su repositorio.
En conclusión, uno de los puntos a destacar de esta arquitectura son las búsquedas
federadas sobre repositorios heterogéneos en lenguaje de consultas a través de la API de SQI,
de esta manera un repositorio para pasar a ser parte de la federación debe de exponer una
interfaz SQI a través de servicios Web y devolver los metadatos de los OA en la especificación
LOM. También brinda, una vez realizada la búsqueda, el filtrado de los metadatos obtenidos de
acuerdo a los valores ya fijados para los metadatos de las categorías de LOM (Catalogo, Tipo,
Formato, Contexto, Lenguaje).
La principal desventaja es que impone una arquitectura y plataforma fijas para los
repositorios que se quieren integrar a la federación, brindando poca flexibilidad al uso de otro
tipo de tecnología. Otra desventaja, no resuelve la heterogeneidad de los metadatos, exigiendo
a cada repositorio que se quiera integrar a la federación que sus metadatos deben estar
especificados siguiendo la representación LOM. En este punto cabe destacar que existe una
marcada tendencia en el área de utilizar el esquema LOM para representar los metadatos de los
objetos de aprendizaje.
GLOBE (Global Learnining Objects Brokened Exchange) es un consorcio internacional
(GLOBE, 2009) que tiene como objetivo el compartir recursos a través de una red distribuida
de objetos de aprendizaje estandarizados. La interoperabilidad con los repositorios que forman
parte de esta federación, es resuelta, al igual que en ARIADNE, a través de la API SQI. El
esquema de metadatos usado por esta federación, sigue el estándar LOM.
Los parámetros de consulta que se pueden especificar en un búsqueda federada son: palabra
clava a buscar y los repositorios en los cuales se desea llevar a cabo la búsqueda.
Una de sus principales ventajas es que no impone una arquitectura de los repositorios que
forman la federación, así como tampoco de la plataforma sobre la que este implementado el
repositorio. En estos dos aspectos brinda la flexibilidad en la integración de un nuevo
repositorio a la federación, de forma que el nuevo repositorio deberá brindar acceso a través de
85
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
la API de consulta SQI y sus metadatos deben estar en el estándar LOM; pero nada exige en
cuanto a la plataforma sobra la que este implementado el repositorio.
Una desventaja de la federación, es que no permite especificar una búsqueda por valores en
los metadatos que describen los OA, no logrando tener una búsqueda demasiado específica y
por lo tanto influyendo en la calidad de los resultados devueltos de la consulta. En este sentido
no se hace un real aprovechamiento de los metadatos de un objeto de aprendizaje, dificultando
la tarea de localización del material deseado por parte del usuario final. Otra de las desventajas,
es que no ofrece acceso a todos los metadatos del objeto de aprendizaje, sino que únicamente
permite acceder al contenido asociado al OA.
La federación AGREGA (Agrega- Plataforma de Objetos Digitales Educativos, 2009)
consiste en un conjunto nodos interoperables, cada uno de estos nodos se corresponde a un
repositorio de objetos de aprendizaje los cuales tienen una arquitectura particular tal como se
detalla a continuación.
En cada uno de los nodos se puede buscar, visualizar y descargar contenidos. En el caso de
la búsqueda se puede hacer una búsqueda en el nodo local o una búsqueda global, es decir en
todos los nodos que integran la federación. A su vez es posible filtrar las búsquedas por:
propiedades de contenido, área curricular, por tesauro y por ámbito.
El acceso a la federación puede realizarse de dos formas, como usuario no registrado o
como usuario registrado. En caso de hacerlo como usuario no registrado se podrá buscar,
visualizar y descargar de lo contrario se tiene acceso a todas las funcionalidades de la
herramienta, pudiendo agregar nuevos contenidos y proponerlos para compartir. El acceso a la
federación es independiente del navegador o dispositivo usado para acceder. La arquitectura de
cada nodo Agrega se compone de un conjuntos de módulos especializados interoperando unos
con otros. Sigue la filosofía Service Oriented Architecture (SOA) donde los dos grandes
bloques de elementos lógicos, el nodo de objetos de aprendizaje y las aplicaciones clientes se
integran usando como interfaz un conjunto de servicios.
Una de las ventajas del repositorio AGREGA, es que al igual que en el caso de Ariadne,
comparte sus contenidos permitiendo el acceso a través del API SQI haciendo fácil de integrar
a una federación. Otra, es el contenido rico en metadatos, tanto en calidad como en cantidad.
Se puede ver como una desventaja el no permitir integrar repositorios heterogéneos, ya que
al momento de la integración el nodo debe cumplir con la estructura indicada en la arquitectura
y con las tecnologías definidas a priori.
3.5 Conclusiones
Del análisis de las tres federaciones anteriores surge que su comparación está dada por los
siguiente ejes: Comunicación: refiere a como es resuelta la comunicación de la federación con
los repositorios. Tipo de comunicación: muestra a través de qué medios se comunican la
federación y repositorios. Metadatos: esquema usado en cada repositorio para representar los
metadatos, se observa que el estandard LOM de la IEEE es ampliamente utilizado. Plataforma
Heterogénea: refiere a la plataforma sobre la que están implementados cada uno de los
repositorios. En el caso de tratarse de una plataforma heterogénea no hay ninguna condición
exigida sobre la plataforma del repositorio para formar parte de la federación. Descarga OA:
refiere a las posibilidades de descarga del OA, en el caso de ser total, permite acceder a la
especificación de los metadatos y al contenido del OA. Para el caso parcial solo da acceso al
contenido del OA. Empaquetador SCORM: refiere a si el repositorio brinda alguna posibilidad
de empaquetamiento de los OA, generando paquetes SCORM. Tipo de búsqueda: en el caso de
la búsqueda simple solo se permite buscar por palabra clave e indicar sobre que repositorios
lanzar la búsqueda. La búsqueda avanzada adicionalmente permite especificar valores para los
distintos metadatos sobre los que se quiere buscar.
86
LOCALIZADOR DE OBJETOS DE APRENDIZAJE DISTRIBUIDOS
De acuerdo a lo analizado, se puede observar que la propuesta del Proyecto Agrega es una
de las más completas en cuanto a las funcionalidades ofrecidas y que plantea una amplia a los
problemas de integración e interoperabilidad de la federación con los distintos repositorios.
Sin embargo tiene la desventaja de no permitir nodos heteroéneos. En este sentido nuestra
propuesta de Federador extendiende esta limitación y mantiene la busqueda completa por
metadatos.
3.6 Propuesta del Federador
La arquitectura propuesta para un federador con capacidades de localizar y recuperar objetos
de aprendizajes distribuidos está basada en SOA y en la ultilización de servicios web.
La arquitectura se descompone en las siguientes capas:
Capa de Acceso y Presentación: esta capa es el punto de acceso para que usuarios
puedan interactuar con el sistema y para que también otros sistemas externos puedan
interactuar con la aplicación, de forma de poder llevar a cabo las funcionalidades
propuestas.
Capa Lógica: es esta capa se encierra la lógica de la aplicación, siendo responsable de
contener la forma en que es llevada a cabo cada una de las funcionalidades.
Capa de Comunicación: se encarga de gestionar la comunicación del Sistema con
todos los sistemas externos (los repositorios de OA) a los que se quiere acceder, esta
comunicación se realiza de manera bidireccional.
Capa de Datos y Sistemas existentes: en esta capa se encuentra el modelo de datos de
la aplicación, manteniendo toda la información relevante al Sistema como ser usuarios,
configuraciones del Sistema e información de todos los sistemas externos a los que se
quiere acceder, es decir los repositorios de OA.
A continuación se muestra en detalle cada una de las capas, se describen los componentes
de cada una y de qué manera interactúan para llevar a cabo cada una de las funcionalidades
ofrecidas por la aplicación. Para una mejor comprensión de la estructura de capas, se comienza
la descripción partiendo de la capa de más bajo nivel y pasando a las que están en niveles
superiores.
Capa de Datos y Sistemas existentes. El objetivo de la arquitectura es hacer transparente
el acceso a los múltiples repositorios que conforman la arquitectura, por lo que el nivel más
bajo se compone de todos los repositorios que contienen los objetos. Almacena toda la
información referente a los usuarios del Sistema y toda la información referente a cada uno de
los repositorios que forman parte de la federación, como ser el modo de acceso, ubicación,
lenguaje de consultas utilizado, etc. Los servicios que brinda son todos aquellos encargados de
la persistencia y recuperación de la información almacenada en el Sistema. Algunos de estos
servicios son: Alta/Baja/Modificación de Repositorios y Alta/Baja/Modificación de Usuarios.
Esta capa se abstrae del manejador de base de datos utilizado (DBMS), de forma que la
aplicación es independiente de cuál sea el manejador elegido en la construcción del prototipo y
teniendo así un sistema adaptable a cualquier DBMS.
Capa de Comunicación. Esta capa es la que relaciona los repositorios distribuidos con
nuestra aplicación, conteniendo los servicios que se encargarán de la búsqueda federada. En
esta arquitectura se accede a cada repositorio a través de servicios Web, desconociendo los
detalles de implementación del repositorio al que se está accediendo. Cada repositorio deberá
exponer sus servicios a través de la API SQI (detallada en puntos anteriores). De esta manera el
Sistema podrá interactuar de manera transparente e independientemente de la plataforma,
lenguaje de consulta o lenguaje de implementación en la que esté basado el repositorio.
87
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
El alcance de la propuesta arquitectónica da soporte a la comunicación entre el federador y
los repositorios a través de Servicios Web haciendo uso de la API SQI, donde cada conjunto de
metadatos es presentado en el esquema LOM. Dada que una de las características deseadas es
la extensibilidad, para hacer posible la comunicación con otros repositorios que no presentan
acceso a través de la API SQI y/o a través de servicios Web, alcanza con la incorporación de
un módulo en esta capa que se ajuste al acceso brindado por el repositorio al que se quiere
incorporar al Federador.
Por otro lado, esta capa brinda a la Capa Lógica un servicio encargado del registro de un
nuevo repositorio en la federación. Este servicio será encargado de verificar el acceso al
repositorio de acuerdo a las configuraciones indicadas, en caso de acceder al repositorio se
llama al servicio de la Capa de Datos encargado de persistir las configuraciones asociadas al
repositorio y el repositorio es dado de alta en el Federador. En caso contrario no da de alta el
Repositorio y se le informa a la Capa Lógica.
Capa Lógica. En esta capa se tienen las funcionalidades detalladas en los casos de uso, es
decir los servicios que el usuario invoca a través de la capa de acceso y presentación. Estos
servicios desencadenan llamadas a servicios que se encuentran en las capas inferiores. Estos
servicios son:
Búsqueda de contenidos: desencadena las llamadas a servicios que están en la capa de
comunicación para llevar a cabo la búsqueda sobre los repositorios seleccionados. En
este caso no se lleva a cabo una catalogación de los resultados obtenidos.
Búsqueda de contenidos avanzada: a partir de un conjunto de valores para los
metadatos seleccionados por el usuario y sobre los repositorios indicados, se hacen
llamadas a servicios de la capa de comunicación, recibiendo de ésta conjuntos de
metadatos. Una vez obtenido los resultados de la búsqueda federada, se invoca al
servicio de Catalogación en esta misma capa.
Catalogación de metadatos: consiste en, para cada uno de los conjuntos de metadatos
evaluar las coincidencias entre los valores de los metadatos del conjunto (resultado de la
búsqueda) y los valores de los metadatos especificados por el usuario. De esta forma se
tendrá para cada conjunto un valor que llamaremos “indicador de coincidencia”, éste
será calculado a partir de la cantidad de coincidencias encontradas en un conjunto de
metadatos para el subconjunto de valores de metadatos indicado por el usuario. Se
considera que un metadato (que llamaremos A) es coincidente con el mismo metadato
(que llamaremos B), sí el valor A está contenido parcialmente y/o totalmente en el valor
de B. En resumen, un metadato del subconjunto de metadatos indicado por el usuario es
coincidente con el mismo metadato del conjunto de metadatos devuelto en la búsqueda,
si el valor de primero está contenido en el segundo.
El alcance de la propuesta en este punto trabaja con el esquema de metadatos bajo el
estándar LOM, tanto al momento del usuario especificar los valores para cada uno de los
metadatos como al obtener los resultados de la búsqueda federada, pero no se limita a
este esquema. Dado que algunas de las características deseadas en la arquitectura es la
modularidad, adaptabilidad y extensibilidad, contempla el caso en que los resultados
devueltos no sigan el esquema de metadatos bajo el estándar LOM, permitiendo adaptar
el Federador a través de la extensión y el mapping de los metadatos para trabajar con
algún otro esquema de metadatos.
Registro de repositorios: a partir de recoger los datos indicados por el usuario, que
describen el repositorio, en la capa de presentación, se llama al servicio en la capa de
comunicación encargado de registrar el repositorio en el Sistema.
88
LOCALIZADOR DE OBJETOS DE APRENDIZAJE DISTRIBUIDOS
Capa de Acceso y Presentación. En este nivel se describe como es la interacción de un
cliente con el Sistema. Se describen la principales interfaces y la invocación a los servicios de
la capa Lógica. Una vez que el usuario accede, puede llevar a cabo tres acciones:
Búsqueda de metadatos: en este caso deberá ingresar el texto o palabra clave a buscar
y seleccionar el/los repositorio/s donde buscar. El resultado será presentado al usuario
indicando la información más relevante para cada metadato encontrado.
Búsqueda avanzada de metadatos: en este caso el usuario deberá completar el
formulario seleccionando en este caso los metadatos de interés y para cada uno de ellos
los valores a buscar. Además opcionalmente podrá seleccionar los repositorios sobre los
que se va a llevar a cabo la búsqueda
Autenticación como administrador: una vez indicado el nombre de usuario y
contraseña se accede a la interface de administrador, pudiendo llevar a cabo todas las
operaciones vinculadas con este usuario, como el ABM de repositorios de OA, el ABM
de usuarios administradores y el seteo de configuraciones generales de la búsqueda
(máximo de resultados devueltos, tamaño devuelto en una consulta y tiempo máximo de
ejecución de la consulta).
3.7 Implementacion
En esta sección se describe la implementación del sistema, mostrando las decisiones que se
tomaron para la selección de las tecnologías usadas. La selección de tecnologías usadas estuvo
basada en ser Software libre y con el potencial para resolver los problemas planteados.
El sistema es full Web y fue desarrollado utilizando la plataforma PHP en su versión
5.2.10. Para los aspectos visuales se utilizaron hojas de Estilo (CSS) de forma de lograr una
presentación uniforme y minimizar el impacto ante un eventual cambio en la presentación.
Adicionalmente se utilizo Java Script y Ajax (Asynchronous JavaScript and XML) para los
aspectos funcionales de la presentación, evitando recargar toda la interfaz en cada petición al
servidor, disminuyendo el tráfico en cada petición cliente-servidor y por lo tanto aumentando la
velocidad en la comunicación. Por otra parte brinda al usuario una interfaz sumamente
responsiva dado que no pierde de vista la información original del documento, sino que
únicamente se actualizan algunas secciones de éste según el proceso de navegación. Para la el
desarrollo de JavaScript y Ajax se utilizo el framework jQuery 1.3.2. Este ofrece numerosas
ventajas al trabajar con estas tecnologías, principalmente simplificando el desarrollo con Ajax
y Java Script en las aplicaciones Web, y garantizando la independencia del navegador, de
manera transparente al desarrollador.
Para encapsular el acceso a los datos y asegurar la portabilidad entre los distintos
manejadores de base de datos se utilizo la librería ADOdB para PHP. Con esta librería es
posible cambiar el manejador de base de datos y su ubicación sin necesidad de reescribir cada
llamada a la base de datos en la aplicación, asegurando así la portabilidad.
En cuanto a la comunicación del sistema con los repositorios que componen la federación,
la cual se lleva a cabo a consumiendo servicios Web, se utilizo la librería NUSOAP. Como
servidor de aplicación se uso Apache http Server en su versión 2.2.11.Como manejador de base
de datos se utilizo MySQL, versión 5.0.
La Figura 2 resume las tecnologías utilizadas en cada capa. Como servidor web de
aplicaciones se usó Apache.
89
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
PHP5
CSS
PHP5
PHP
5
JQuer
y
Ajax
ADOdb
NuSOAP
SQI
ADOdb
MySQL
Figura 2. Tecnologías utilizadas en cada capa del Federador.
El federador desarrollado está siendo utilizado actualmente en la Universidad de la
República y puede ser accedido a través de la página web del grupo CSI:
https://www.fing.edu.uy/inco/grupos/csi/wiki/csi/index.php/Portada.
3.8 Que hay además de la localización OAs?
Qué otras funcionalidades hay sobre un federador de Repositorios de OAs además de la
localización de los Objetos de Aprendizaje? Es evidente que la localización de objetos de
aprendizaje distribuídos no es solamente para su re-utilización, también interesa obtener
información de cuales son los OAs más utilizados, por quienes y para qué. Mucha de esta
información será útil para la toma de decisiones en cuanto a inversiones para generar nuevos
OAs, para definir estrategias pedagógicas para nuevos cursos o para dar reputación a los
autores de los OAs más utilizados y mejor evaluados. Si bien estas necesidades son evidentes,
del relevamiento de varios repositorios y federadores de objetos de aprendizaje (entre ellos
Merlot, CAREO, CeLeBraTe, ELENA/Edutella, LORI, AGREGA, GLOBE, ARIADNE)
resulta que los datos actuales que manejan los repositorios carecen de la mayoria de l
ainformación requerida por otrras aplicaciones que no sean solamente recuperar el OA. En este
sentido estamos trabajando en trres direcciones de ampliación de los metadatos de los OAs: (I)
Una dirección es extender los metadatos LOM para poder representar con mayor precisión las
propiedades educativas de los OAs, (ii) otra dirección es incorporar a los metadatos
valoraciones de calidad respecto a los OAs y (iii) registrar quienes consultan cada OAs y
pedirles información de si usaron el OAs y en qué contexto.
Esta última extensión por el momento se está trabajando a través de la recopilación de datos
en un cuestionario a los usuarios registrados en el federador, se espera poder mejorar esta
recopilación a través del uso de web mining en un futuro cercano.
Respecto a las dos primeras extensiones de LOM contamos con las siguientes propuestas
que están siendo implementadas:
(I)
Metadatos Educativos
La categoría Educación de LOM ha sido ya previamente criticada (Wiley, D. A., 2009) y es en
ella donde hemos realizado la extensión. Para diferenciar mejor los conceptos de educación
propiamente dichos proponemos que el elemento Tipo se distinga en los nuevos elementos
Tipo de Soporte y Tipo de Instrucción. Por Tipo de Soporte, se propone el vocabulario: texto,
diagrama, figura, gráfico y diapositivas; mientras que para el Tipo de Instrucción, se propone
90
LOCALIZADOR DE OBJETOS DE APRENDIZAJE DISTRIBUIDOS
el vocabulario: Ejercicio, Ejemplo, Simulación, Pregunta, Cuestionario, Examen, Indice,
Experimentación, Planteamiento del problema, Autoevaluación y Conferencia. A su vez en el
elemento Objetivo de la Educación se especifica para describir explícitamente el Verbo del
Objetivo según la taxonomía revisada de Bloom (Krathwohl D. , A Revision of Bloom's
Taxonomy, 2002). Por lo tanto, proponemos para cada una de las categorías de Bloom el
siguiente vocabulario:
Categoría Conocimiento: Listar, Nombrar, identificar, Mostrar, Definir, Reconocer,
Recuperar, Visualizar, Describir, Etiquetar, Examinar, Catalogar, Registrar.
Categoría Comprensión: Resumir, Explicar, Interpretar, Describir, Comparar,
Parafrasear, Diferenciar, Demostrar, Convertir, Defender, Distinguir, Ejemplificar,
Predecir
y
Reconocer.
Categoría Aplicación: Resolver, Ilustrar, calcular, Usar, Interpretar, Relacionar,
Manipular, Aplicar, Modificar, Completar, Experimentar, Descubrir, Clasificar.
Categoría Análisis: Analizar, Organizar, Deducir, Contrastar, Comparar, Distinguir,
Discutir, Criticar, Planificar, Diagramar, Inspeccionar, Examinar, Categorizar,
Parafrasear, Diferenciar, Justificar.
Categoría Síntesis: Esquematizar, Dise;ar, Compilar, Explicar, Resumir, Organizar,
Combinar, Componer.
Categoría Evaluación: Evaluar, Juzgar, Criticar,
Revisar.
Defender, Argumentar, Estimar,
Estamos trabajando para extender estos vocabularios con la definición de conceptos más
amplios guiados por ontologías.
Metadatos de Valoración de OAs
(II)
La valoración de los objetos de aprendizae no tiene una extensión en LOM bien resuelta, si
bien existen algunos elementos que pueden ser usados para este fin. Nuestra propuesta de
metadatos a utilizar para la valoración de los OAs consiste en obtener métricas para las
propiedades clásicas de calidad de datos (Strong, D.M., Lee, Y.W., Wang, R.Y. Data Quality
in Context. Communications of the ACM, 1997) como ser: Actualidad del OA, Reputación o
Confianza, Accesibilidad del contenido (por ejemplo en caso del OA contener citas o enlaces a
otros recursos que éstos esten accesibles, en caso de ser un recurso multimedia que esté en un
formato adecuado para el ancho de banda disponible, etc.), Correctitud Sintáctica del OA o sea
el OA debe ser sintácticamente correcto (por ejemplo en caso del OA estar escrito en castellano
no debería contener subtextos en inglés o contener siglas no explicadas en el glosario), Nivel
de Auto-contenido del OA, Nivel de Iteratividad, Nivel de Dificultad , Nivel de Ejercicios y
Nivel de Ejemplos contenidos en el OA . Algunas de estas propiedades de calidad ya existen en
la definición de LOM, como ser Nivel de Dificultad, Densidad Semántica, y Nivel de
Iteratividad del OA, aunque no están categorizados como elementos de una categoria calidad,
en nuestro juicio son elementos que aportan para evaluar la calidad de adecuación del OA a
ciertos
modelos
pedagógicos.
También la cantidad de Ejercicios y Ejemplos que contiene el OA son de especial interés para
determinar a qué tipo de estilo de aprendizaje se aplica mejor el OA. La medición de estas dos
propiedades se puede hacer a través de un tratamiento automatizado del OA.
En este sentido es interesante observar que algunos metadatos es posible de medirlos de
forma automática en los OA si se cuenta con los metadatos ya especificados en LOM, por
ejemplo para actualidad del dato se puede utilizar la fecha de creación del OA y también se
puede procesar el contenido del OA para extraer la actualidad de las referencias utilizadas; para
el caso de la reputación se cuenta en LOM con el metadato del autor del OA que puede ser
91
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
correlacionado a través de herramientas como Google Académico (Scholar Google) con una
valoración de reputación en el área temática; la dificultad del OA p inferido a partir de la
propiedad densidad semántica LOM que indica la relación entre la extensión del OA y la
dificultad de comprensión del mismo, aunque este metadato debe ser indicado por el autor del
OA.
Uno de los trabajos en desarrollo en este momento es extender los metadatos que maneja el
repositorio local del federador con los metadatos que pueden ser usados para dar una
valoración de la calidad del OA.
3.9 Bibliografía
Guzmán, C. Los Repositorios de Objetos de Aprendizaje como soporte a un entorno elearning. Tesis doctoral, Universidad de Salamanca (2005).
IEEE Learning Technology Standards Committee (2002). Draft Standard for Learning Object
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Ullrich, C: The Learning-Resource-Type is Dead, Long Live the Learning-Resource-Type!
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SPEDECE, V Simposio Pluridisciplinar sobre Diseño y Evaluación de Contenidos Educativos
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92
CENÁRIOS DE APLICAÇÃO DA BOLSA DE OBJECTOS DE APRENDIZAGEM: OS CASOS BOA-GPI...
Capítulo 4
Cenários de Aplicação da
Bolsa de Objectos de
Aprendizagem: Os Casos
BOA-GPI e BOA-RAM
Alberto Rodrigues da Silva1, Patrícia Dinis2
1
INESC-ID & Instituto Superior Técnico, Portugal
alberto.silva@acm.org
2
INESC-ID & Escola Jaime Moniz, Portugal
patricia.dinis@gmail.com
RESUMO: A existência de comunidades online em torno de objectos sociais é
cada vez mais habitual na Internet, tendo algumas enorme popularidade. Este
trabalho enquadra-se no âmbito de comunidades online na área do ensino e
aprendizagem, ao propor o sistema BOA (Bolsa de Objectos de Aprendizagem)
como uma plataforma de Objectos de Aprendizagem (OA) versátil e configurável,
que introduz conceitos inovadores para promover a colaboração entre utilizadores,
privilegiando uma competitividade saudável e consequente qualidade dos OA
submetidos. O BOA baseia-se na metáfora da "bolsa de valores" em que o valor dos
OA pode variar consoante a sua popularidade. Por outro lado, os utilizadores são
recompensados com créditos sempre que interagem no BOA, quer seja pela
submissão de OA ou ao colaborarem, associando informação importante como
comentários, classificações, experiências educativas assim aumentando o valor
inerente de cada objecto. Este artigo introduz os principais conceitos e aspectos de
utilização do BOA e discute dois casos de estudo da sua aplicação: o caso BOAGPI e o caso BOA-RAM. Para ambos os casos são analisados os seus contextos
organizacionais, requisitos e regras de funcionamento, e referidos os principais
93
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
indicadores da sua utilização. Com base na experiência obtida destes casos são
apresentadas as principais reflexões segundo a perspectiva da área da computação
social.
Palavras Chave. Objectos de Aprendizagem, e-Learning, Comunidades de
Ensino e Aprendizagem, Plataformas Colaborativas, Computação Social.
4.1 Introdução
A popularidade dos modelos e das tecnologias de e-learning têm vindo a contribuir para a
maior produção, divulgação e mesmo comercialização de OA (Objectos de Aprendizagem) [17]. Os OA estão a revolucionar a forma e os métodos de ensino e aprendizagem, em particular
ao tirarem partido da Internet como um ambiente ubíquo, de acesso fácil e propício para uma
aprendizagem personalizada [1,7,8]. Se se aproveitar os recursos tecnológicos na reutilização
dos OA, pode-se alterar os seus conteúdos, mudar a sequência de apresentação dos mesmos, ou
até eliminar ou adicionar outros OA, por forma a providenciar a cada indivíduo conjuntos de
OA personalizados de acordo com as suas reais necessidades.
Pelo facto de existirem inúmeros OA disponíveis na Internet, é fundamental que cada
indivíduo possa localizar e obter os OA mais relevantes e convertê-los em conhecimento [9]. A
descrição dos OA através de metadados permite que estes sejam compreendidos por humanos e
por computadores de modo a poder [9-11]: (1) localizar os OA de acordo com distintos
critérios de pesquisa; (2) identificar os OA; (3) juntar ou relacionar OA semelhantes ou que
partilham um mesmo assunto ou mesma disciplina; (4) distinguir OA; e (5) informar sobre a
localização dos mesmos.
Na sequência de nosso trabalho de investigação anterior [24], de análise de repositórios de
OA existentes, tais como MERLOT [12], EdNA [13], ARIADNE [14], CAREO [15],
WISCONSIN [16], SMETE [17], Porto Editora [18-19], E-ESCOLA [20], reconhecemos que
estes se distinguem em termos de popularidade pela quantidade e qualidade dos respectivos
OA. Os repositórios de OA diferenciam-se ainda pelas funcionalidades fornecidas aos
utilizadores, sendo ainda que quantos mais utilizadores existirem, maior é o nível de
dinamismo, competitividade e massa crítica da comunidade.
Neste contexto, i.e. no âmbito das tecnologias de suporte ao ensino-aprendizagem (LCMS,
Learning Content Management System) e de objectos de aprendizagem (LO, Learning Objects)
[1-9, 21-22] identificámos as seguintes questões que têm vindo a orientar este trabalho de
investigação, designadamente: (1) Como promover e estimular a colaboração entre
participantes que sejam autores ou utilizadores de OA; (2) Como recompensar utilizadoresautores que criam e submetem os OA; (3) Como recompensar os utilizadores que contribuem
para a melhoria de qualidade dos OA; e (4) Como conceber um sistema que satisfaça as
questões referidas e ainda possa ser adaptado a diferentes cenários de aplicação.
Destas questões resultou a proposta de concepção e desenvolvimento do sistema BOA
(Bolsa de Objectos de Aprendizagem) [25,26] que introduz aspectos inovadores relativamente
a repositórios de OA mais tradicionais [12-20]. Designadamente, a concepção do BOA foi
inspirada na metáfora da "Bolsa de Valores" e suportada por um correspondente mecanismo de
créditos, que permite simultaneamente avaliar o nível de colaboração dos utilizadores assim
como o próprio valor dos OA. Essa avaliação é realizada continuamente de acordo com o
interesse dos utilizadores, promovendo os OA mais populares e consequentemente
recompensando os seus autores.
Adicionalmente, o BOA pode ser considerado como uma plataforma de suporte à
constituição de comunidades electrónicas em torno do objecto social do tipo OA. Segundo a
visão da computação social, uma comunidade constitui-se em torno de "objectos sociais", que
94
CENÁRIOS DE APLICAÇÃO DA BOLSA DE OBJECTOS DE APRENDIZAGEM: OS CASOS BOA-GPI...
são os seus principais atractores e sobre os quais os indivíduos estabelecem relações [21,22].
Como exemplo, são de destacar sistemas como o YouTube, Flickr ou SlideShare com,
respectivamente, os seguintes objectos sociais: vídeos, imagens ou apresentações. Entre outras
as referências [30,31] apresentam contributos muito relevantes para a concepção deste tipo de
sistemas, e em particular o ecossistema de padrões de interfaces sociais reunidos por Crumlish
e Malone [31] constitui uma referência e inspiração fundamental para discutir e avaliar a
plataforma BOA nesta perspectiva da computação social.
Este artigo tem por principal objectivo apresentar e discutir dois casos de aplicação do
BOA em diferentes contextos de ensino e aprendizagem: o caso BOA-GPI e o caso BOARAM. Para além destes casos demonstrarem a estabilidade e configurabilidade do BOA,
pretende-se principalmente partilhar as reflexões decorrentes destas experiências e apresentar
uma crítica ao nível dos aspectos de usabilidade, de modo a traçar linhas de trabalho futuro.
O artigo encontra-se organizado em 6 secções. Na secção 2 apresenta-se o sistema BOA,
em particular os seus principais conceitos e funcionalidades. Nas secções 3 e 4 apresentam-se e
discutem-se dois casos de estudo de aplicação do BOA em cenários reais, respectivamente o
BOA-GPI e o BOA-RAM. Para cada um destes casos, é apresentado o contexto organizacional,
os principais requisitos e regras de funcionamento, e os indicadores que medem aspectos das
respectivas comunidades. Na secção 5 apresenta-se as principais reflexões e avaliação do BOA
na perspectiva da análise dos casos de estudo e da computação social. Por fim, a secção 6
conclui o artigo e refere o trabalho em curso no âmbito desta iniciativa.
4.2 O Sistema BOA
O sistema BOA (Bolsa de Objectos de Aprendizagem)2 é um repositório de Objectos de
Aprendizagem flexível e configurável, concebido para se aplicar a diferentes situações e
cenários de utilização. O BOA é uma plataforma Web que pretende promover a partilha e a
colaboração entre os seus utilizadores. A Figura 1 apresenta um ecrã da página inicial do BOAGPI.
Apresenta-se de seguida os principais conceitos, mecanismos e workflows inerentes ao
sistema BOA. Para mais detalhes consulte-se [25,26].
4.2.1 Principais Conceitos
Os conceitos principais subjacentes ao BOA são sugeridos na Figura 2. Um Grupo agrega
logicamente um conjunto de Utilizadores e de OA devidamente categorizados segundo uma
hierarquia de Tópicos (definida ao nível de cada Grupo).
O OA é o elemento central da plataforma e agrega a informação submetida pelo respectivo
autor: (1) o conteúdo propriamente dito, i.e. um ficheiro segundo um formato aceite pelo
sistema (e.g. PDF, DOC, PPT); (2) os respectivos metadados que o descrevem; (3) informação
complementar, submetida pelos utilizadores que o adquiriram previamente, tais como
informação relativa a classificação do OA, comentários, sugestões de melhoria, experiências
educativas, ou boas práticas de utilização; ou ainda (4) informação submetida pelos seus
revisores. Os metadados seguem o Dublin Core [28] com algumas extensões que completam a
informação dos OA, e.g., o valor inicial e o valor mínimo aceite para venda do OA.
2
BOA também referido por LOP (Learning Object Pool) em textos escritos em Inglês.
95
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Figura 1. Página inicial da instância BOA-GPI.
Por outro lado, o conceito de Grupo traduz adequadamente a noção de "comunidade
electrónica", e permite suportar sobre uma mesma instância do BOA diferentes grupos com
regras distintas e mecanismos de configuração, gestão e utilização independentes entre si.
+membro
Utili zador
Informaç ão
Comple mentar
+autor
Grupo
OA
Metadados
Tópico
Ficheiro
Figura 2. Principais conceitos do BOA.
A cada Grupo são associados Utilizadores, podendo-lhes atribuir distintos papéis,
designadamente: (1) consultor, que permite pesquisar, pesquisar e comprar OA desse grupo;
(2) membro, que adicionalmente, permite submeter OA nesse grupo; (3) revisor, que permite
96
CENÁRIOS DE APLICAÇÃO DA BOLSA DE OBJECTOS DE APRENDIZAGEM: OS CASOS BOA-GPI...
rever OA submetidos; e (4) gestor, que permite gerir os vários aspectos funcionais do grupo.
Entre outros, é da responsabilidade do gestor do grupo a gestão de utilizadores, a definição de
uma hierarquia de tópicos (usados para categorizar os OA desse grupo), a atribuição de
revisores, e a publicação de OA.
4.2.2 Mecanismo de créditos
Uma das principais inovações do BOA, que o distinguem de outros repositórios de OA, é a
adopção da metáfora da "bolsa de valores" que permite traduzir facilmente o valor de cada OA
(e da própria bolsa na sua totalidade) ao longo do tempo, como medida da sua utilização e
popularidade.
Esta metáfora é concretizada por um mecanismo de créditos que permite atribuir
inicialmente um determinado valor a cada OA e que esse valor seja actualizado
periodicamente, de acordo com a sua popularidade. Possibilita ainda quantificar a colaboração
dos utilizadores, não só pela criação e publicação de OA, mas também formas de colaboração
como a avaliação de OA ou o registo de boas práticas de utilização dos OA. As diferentes
formas de colaboração previstas no BOA permitem definir um ambiente de saudável
competição entre os utilizadores, estimulando a colaboração entre todos os actores interessados
na produção e utilização de OA. A Figura 3 sugere os dois principais elementos que estão
directamente associados ao mecanismo de créditos: os OA e os utilizadores.
Figura 3. Créditos atribuídos a OA e a utilizadores.
O valor dos OA varia consoante o número de compras que se efectuam ao longo do tempo.
Tipicamente, o utilizador ao registar-se no BOA recebe uma quantidade de créditos, que é
depois gasta na compra de OA existentes. Essa quantidade dispendida de créditos pode ser
recuperada consoante o nível de participação e colaboração do utilizador ao associar
informação relevante ao OA que acabou de adquirir, como por exemplo atribuir uma
classificação ou efectuar um comentário. Salienta-se o facto de todas estas informações,
associadas ao OA, constituírem um valor acrescido e um factor determinante para os
utilizadores que o pretendam adquirir.
4.2.3 Mecanismos de Configuração do BOA
A versatilidade e a flexibilidade do BOA decorre da existência de mecanismos de configuração
e parametrização extensa do sistema. Por um lado, pelo facto do BOA ter sido concebido e
implementado sobre o sistema WebComfort, plataforma de gestão de conteúdos e aplicações
Web, que oferece inúmeros aspectos de configuração e administração [27]. Por outro lado, pelo
facto do BOA ter sido concebido também com mecanismos de configuração, quer ao nível
global do sistema, quer ao nível dos Grupos definidos.
A tabela da Figura 4 sugere alguns parâmetros de configuração do BOA para se adaptar a
diferentes cenários de aplicação. Como exemplo, pode-se definir (1) a quantidade de créditos
que cada autor recebe após a submissão de um OA; (2) se esse valor é determinado por uma
percentagem do valor do OA ou se é um valor fixo igual para todos os OA; (3) os valores de
97
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
créditos atribuídos para a colaboração dos utilizadores; e (4) a percentagem de valorização
após a compra ou mesmo a desvalorização caso não tenham sido realizadas compras.
Este mecanismo de configuração permite ajustar o comportamento do sistema para se
adaptar a diferentes cenários ou a possíveis alterações ao longo do tempo.
Figura 4. Tabela de Configuração do BOA (visão parcial).
4.2.4 Workflow de Submissão de OA
A Figura 5 sugere o processo de submissão do OA no sistema. O autor, para além de submeter
o ficheiro do OA, regista ainda os respectivos metadados e atribui o valor inicial e o valor
mínimo. A submissão do OA pode ficar sujeita à análise por parte do revisor, que deve aprovar
a sua publicação de acordo com a qualidade do OA e dos critérios de negócio para os valores
propostos pelo autor. Caso seja aceite, o revisor efectua uma revisão que fica associada ao OA
atribuindo-lhe também uma classificação, por exemplo, numa escala de 1 a 5. O OA fica
disponível no BOA juntamente com a informação associada pelo revisor, que representa o
primeiro indicador de qualidade do OA.
Figura 5. Workflow de Submissão de OA.
98
CENÁRIOS DE APLICAÇÃO DA BOLSA DE OBJECTOS DE APRENDIZAGEM: OS CASOS BOA-GPI...
Caso o revisor rejeite o OA, deve informar o autor das razões dessa decisão, indicando
sugestões de melhoria ou de reavaliação dos valores propostos. Como o valor do OA varia com
o número de compras, o valor inicial é o que o OA assume no dia da sua publicação. O valor
mínimo representa o limite inferior pelo qual o OA poderá ser adquirido, uma vez que a
ausência de compras do OA leva a uma diminuição do seu valor. Uma vez atingido o valor
mínimo, este mantém-se inalterado até que sejam efectuadas compras que possam provocar
novamente a sua variação ascendente.
Figura 6. Página de um OA.
99
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
4.2.5 Workflow de Compra de OA
Existem diferentes formas de se ter acesso à página de um OA (a Figura 6 apresenta ecrã de
página de um OA): por exemplo a partir dos rankings de OA em destaque ou a partir da lista de
OA na página de um determinado utilizador. Todavia, a forma mais flexível é através do
mecanismo de pesquisa simples ou avançada de OA. Após o resultado dessas pesquisas, é
apresentada uma lista com os OA que satisfazem os critérios pretendidos.
Figura 7. Workflow de Compra de OA.
Os utilizadores podem ver a informação associada ao OA, como os seus metadados,
comentário do revisor, classificação e outro tipo de informação submetida pelos utilizadores.
Caso pretendam obter o OA, necessitam apenas de possuir o número de créditos
correspondente ao valor do OA. Após a compra do OA, o utilizador pode ainda submeter
informação relevante, nomeadamente sugestões de utilização ou relato de experiências de
aprendizagem. Ao submeter este tipo de informação, além de estar a complementar e a
enriquecer o OA, recupera parte ou mesmo a totalidade dos créditos despendidos na compra do
respectivo OA. O processo de pesquisa, compra e submissão de informação complementar está
sugerido na Figura 7.
100
CENÁRIOS DE APLICAÇÃO DA BOLSA DE OBJECTOS DE APRENDIZAGEM: OS CASOS BOA-GPI...
4.3 Caso de Estudo BOA-GPI
4.3.1 Contexto Organizacional
O caso de estudo BOA-GPI retrata a aplicação do BOA à disciplina GPI (Gestão de Projectos
Informáticos) oferecida a alunos do MEIC (Mestrado em Engenharia Informática e
Computadores, 2º ciclo de Bolonha) do Instituto Superior Técnico da Universidade Técnica de
Lisboa.
O BOA-GPI encontra-se disponível em http://isg.inesc-id.pt/BOA-GPI e foi concebido e
utilizado originalmente de forma a permitir testar num contexto real os conceitos teóricos e o
protótipo inicial do BOA. Iniciado em Setembro de 2008, tem vindo a suportar as actividades
lectivas das edições de GPI de 2008/2009, 2009/2010 e 2010/2011, constituindo-se como o
principal repositório de materiais digitais da disciplina.
O BOA-GPI contém todos os materiais disponibilizados pelos docentes ao longo do tempo,
tais como: apresentações das aulas teóricas, enunciados de projectos, enunciados de exames,
guias de apoio às aulas de laboratório; mas também os materiais produzidos pelos alunos e
avaliados pelos docentes, relatórios dos projectos, apresentações de tópicos da disciplina,
exercícios relativos a perguntas e respostas resolvidas.
4.3.2 Regras de Funcionamento
As principais regras e requisitos de funcionamento do BOA-GPI estão sintetizados na Tabela 1.
Tabela 1. Regras de funcionamento do BOA-GPI
Docentes e alunos de disciplina do ensino superior
Restrito, apenas disponível a docentes e alunos da disciplina
5: 3 grupos por cada edição lectiva da disciplina, GPI2008, GPI2009 e
GPI2010, com os conteúdos submetidos pelos alunos; 1 grupo GPIDocentes, com os conteúdos submetidos pelos docentes; e 1 grupo Geral
Registo de
Registo de utilizador controlado pelo administrador/gestor da plataforma
utilizador
Atribuído um número fixo de créditos a cada utilizador após o seu
registo
Workflow de No grupo "GPI-Docentes": submissão exclusiva a docentes; cada OA
Submissão
tem valor inicial e mínimo fixo; não há workflow de revisão de OA
Nos grupos "GPI20xx": submissão pelos alunos; cada OA tem valor
inicial e mínimo fixo; há workflow de revisão de OA com base no
tópico seleccionado; há processo controlado de publicação de OA
Workflow de Os alunos e docentes podem pesquisar, consultar e comprar OA em
Compra
qualquer dos grupos existentes
O BOA-GPI tem como principais destinatários os alunos e docentes de uma disciplina do
ensino superior, e como tal é de acesso restrito apenas a estes actores. Neste contexto, além de
poderem partilhar e disponibilizar online todos os materiais de apoio, o sistema permite
contabilizar a colaboração dos alunos relativamente às eventuais tarefas e desafios submetidos
pelos professores. O BOA-GPI encontra-se disponível ao público no endereço acima referido,
pelo que qualquer indivíduo pode pesquisar e consultar a página dos OA, sem contudo os poder
comprar (i.e. fazer o seu download), já que tal é apenas possível para os utilizadores registados.
Estão definidos 5 grupos de acordo com as necessidades de funcionamento da disciplina ao
longo dos anos lectivos. Nomeadamente há três grupos (i.e., GPI2008, GPI2009 e GPI2010)
em que os alunos submetem os seus OA, respectivamente, nos anos lectivos 2008/2009,
2009/2010 e 2010/2011. Complementarmente, há o grupo "GPI-Docentes" que contém os OA
submetidos pelos docentes ao longo do tempo. Por fim, existe o grupo "Geral" que contém OA
Actores
Acesso
Grupos
101
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
que não sejam facilmente submetidos nos anteriores grupos. Como cada grupo permite definir
uma hierarquia de tópicos distintos, e definir diferentes regras de configuração, a organização
dos OA por estes grupos permite satisfazer adequadamente as diferentes regras de avaliação e
funcionamento de GPI ao longo dos anos.
Como o BOA-GPI é de acesso restrito, o registo de utilizadores encontra-se centralizado no
administrador/gestor da plataforma, que é responsável pela atribuição de papéis, associação de
utilizadores a grupos, etc. Em geral, após o seu registo é atribuído um número fixo de créditos
fixo (e.g. 250 créditos) a cada utilizador o que permite que possa iniciar imediatamente a
compra de OA.
Relativamente à submissão de OA os docentes podem submeter OA em qualquer dos
grupos (todavia, sendo expectável que submetam apenas no grupo "GPI-Docentes"), enquanto
que os alunos podem submeter os seus OA apenas no grupo correspondente ao seu ano lectivo.
Os OA submetidos no grupo "GPI-Docentes" não passam por qualquer processo de revisão
formal e são publicados automaticamente, sendo-lhes atribuído um valor inicial e mínimo fixo
(e.g. 25 créditos). Por outro lado, a cada OA submetido pelos alunos num dos grupos
"GPI20xx" é também atribuído um valor inicial e mínimo fixo (e.g. 25 créditos), mas passa por
um processo de revisão formal predefinido pelo gestor do respectivo grupo. Por exemplo, o
gestor pode especificar o período de submissão de determinados OA (através da especificação
de restrições temporais) e indicar as pessoas responsáveis pela respectiva revisão.
Após a revisão, o OA poderá ser publicado e ficar disponível para download (i.e. no estado
"Available") ou manter-se indisponível para consulta e download (i.e. manter-se no estado
"Reviewed"). Actualmente, os relatórios de projectos submetidos pelos alunos encontram-se
nesta situação, de forma a não permitir a alunos da edição actual terem acesso directo a
relatórios de anos anteriores.
Relativamente ao workflow de compra, os alunos e os docentes podem pesquisar, consultar
e comprar qualquer OA independentemente do grupo em que estes se encontrem. O valor de
compra dos OA submetidos pelos docentes tem valor zero, o que permitem aos alunos fazer o
seu download sem dispenderem quaisquer créditos.
4.3.3 Indicadores
Os principais indicadores do BOA-GPI estão sintetizados na Tabela 2. Estão definidos 5
grupos conforme referido anteriormente.
Tabela 2. Indicadores do BOA-GPI (dados de 7/9/2010)
5
321
Publicados: 668
Não Publicados: 160
Nº total de Compras 3641
Nº total de
23239
Visualizações
Valor global do
4375,4
BOA-GPI
O BOA-GPI tem 321 utilizadores registados, na sua maioria alunos das edições de 2008 e
de 2009 (neste momento ainda não foram registados os alunos referentes à edição de
2010/2011); 668 OA publicados e 160 não publicados (na generalidade os OA não publicados
são relatórios de projectos submetidos pelos alunos que não se pretende divulgar).
Por outro lado, estão contabilizadas 3641 compras e 23239 visualizações de OA, sendo que
os OA mais populares correspondem aos materiais pedagógicos disponibilizados pelos
Nº de Grupos
Nº de Utilizadores
Nº de OA
102
CENÁRIOS DE APLICAÇÃO DA BOLSA DE OBJECTOS DE APRENDIZAGEM: OS CASOS BOA-GPI...
docentes, nomeadamente: apresentações das aulas teóricas, enunciados de projectos, e
enunciados de exames. Por fim, o valor global do BOA-GPI é de 4375 correspondendo à soma
do valor individual de todos os OA publicados.
4.4 Caso de Estudo BOA-RAM
4.4.1 Contexto Organizacional
O caso de estudo BOA-RAM retrata a aplicação do BOA às escolas da Região Autónoma da
Madeira (RAM), aberta a todos os professores de todos os níveis de ensino.
O BOA-RAM encontra-se disponíveis em http://www.boa-ram.net/ e foi concebido para
permitir que as escolas e os professores da RAM, aos vários níveis de ensino, tenham acesso e
participem na construção de um repositório de OA, com um conjunto significativo de
informação associada, a qual possa ser partilhada e reutilizada. Como consequência da
construção deste repositório de OA, os seus utilizadores (em particular os professores,
educadores e outros técnicos) poderão pesquisar e seleccionar os OA mais adequados, de forma
a serem utilizados no contexto de sala de aula (ou como complemento) e melhorar o seu
desempenho na actividade docente.
A plataforma foi apresentada publicamente em Junho aos Presidentes dos Conselhos
Directivos das Escolas da RAM. Foram enviados Posters e panfletos de divulgação para todas
as escolas. Foi ainda apresentado a todos os coordenadores TIC para respectiva divulgação e
disseminação da informação, em Setembro de 2009, no início da Actividade Escolar.
Durante o ano lectivo surgiram algumas notícias nos jornais ou em portais da especialidade.
Estas notícias foram reunidas na plataforma na secção do Blog. Foi feita também uma
entrevista na rádio Jornal da Madeira a dois administradores do BOA tendo como objectivo a
sua divulgação.
O BOA-RAM contém todos os materiais disponibilizados pelos docentes ao longo deste
ano lectivo, tais como tutoriais, manuais, apresentações, documentos de apoio a actividades
lectivas.
4.4.2 Regras de Funcionamento
As principais regras e requisitos de funcionamento do BOA-RAM estão sintetizados na Tabela
3.
Actores
Acesso
Grupos
Registo de
utilizador
Workflow de
Submissão
Workflow de
Compra
Tabela 3. Regras de funcionamento do BOA-RAM
Todos os docentes das Escolas da RAM de todos os níveis de ensino
Restrito, apenas disponível a Professores da RAM
Geral, Pré-Escolar, 1º Ciclo, 2º Ciclo, 3º Ciclo e Secundário
Registo de utilizador controlado pelo administrador/gestor da
plataforma
Atribuído um número fixo de créditos a cada utilizador após o seu
registo
A submissão é permitida apenas nos grupos a que os utilizadores
pertencem. Qualquer utilizador pode submeter no grupo Geral.
O utilizador ao submeter um OA indica o seu valor inicial e valor
mínimo.
Não há workflow de revisão de OA.
Os utilizadores podem pesquisar, consultar e comprar OA existentes
em qualquer grupo.
103
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Qualquer professor da RAM pode efectuar o seu registo no BOA-RAM que, após a
confirmação dos seus dados pelo gestor da plataforma, valida o seu registo. Com o registo, o
professor adquire um conjunto significativo de créditos (2500), que lhe permite de imediato
comprar OA existentes.
Os utilizadores registados podem submeter os seus OA dentro do(s) grupo(s) a que
pertencem, sendo que todos podem submeter no grupo Geral. Ao submeter um OA, o autor
deve indicar o seu valor e o valor mínimo pelo qual está disponível para partilhar o seu OA. Ao
submeter um OA, os autores recebem um determinado número de créditos (500) que é dividido
pelos autores nas respectivas percentagens de autoria.
Os utilizadores podem adquirir qualquer OA existente, independentemente do grupo a que
pertencem, desde que tenham os créditos necessários. Efectuada a compra, esse OA ficará
sempre disponível para download por esse utilizador. Após a compra de um OA, o utilizador
pode recuperar alguns dos créditos dispendidos ao submeter uma avaliação ou registando
comentários, experiências de utilização ou sugestões de melhoria. Verificou-se que estas
funcionalidades foram muito pouco exploradas pelos utilizadores, registando-se apenas 20
comentários e 22 classificações de OA.
De acordo com os Termos Gerais de Utilização, o BOA-RAM não reclama a autoria dos
conteúdos nele alojados submetidos pelos seus Utilizadores. No entanto ao colocar os seus
conteúdos, marcando-os como públicos, o Utilizador está a atribuir uma licença gratuita,
universal e não exclusiva para que o BOA-RAM possa colocar à disposição do público os seus
conteúdos, com o objectivo de divulgar os mesmos. Em particular, os autores aceitam distribuir
os seus OA de acordo com a licença da Creative Commons do tipo ATTRIBUTION (ver
http://creativecommons.org/ para mais informações) que permite que outros utilizem,
distribuam, alterem, reutilizem os seus OA para qualquer fim, incluindo comercial, desde que
referenciem o OA original. O Utilizador garante também que os conteúdos disponibilizados
não violam as regras de direitos de autor e direitos conexos de que qualquer terceiro seja
titular, sendo integralmente responsável pelo incumprimento destas regras.
Figura 8. Valores de Configuração do BOA-RAM.
A Figura 8 apresenta alguns dos parâmetros de configuração de funcionalidades e os
valores utilizados nesta plataforma. A título de exemplo, podemos observar que aquando do
registo, o utilizador recebe 2500 créditos que pode utilizar de imediato na aquisição de OA
existentes. Ao submeter um OA, os respectivos autores, recebem 500 créditos (divididos pela
104
CENÁRIOS DE APLICAÇÃO DA BOLSA DE OBJECTOS DE APRENDIZAGEM: OS CASOS BOA-GPI...
respectiva percentagem de autoria). Adicionalmente, por cada compra os autores recebem
100% do valor do respectivo OA.
Em termos do ritmo de actualização dos valores dos OA, por cada venda diária, o OA
aumenta 1% do seu valor; enquanto por cada dia de ausência de compra, decresce 1% do valor.
4.4.3 Indicadores
Os principais indicadores do BOA-RAM estão sintetizados na Tabela 4. Estão definidos 6
grupos que correspondem aos 5 níveis de ensino existentes em Portugal e um grupo de índole
Geral.
O BOA-RAM regista, no início de Setembro de 2009, 234 utilizadores, 139 OA publicados e
134 compras realizadas.
O valor global do BOA-RAM é de 28.155 enquanto o do BOA-GPI é de 4.375, apesar do
BOA-GPI agregar um número superior de OA. Esta diferença deve-se ao facto dos OA no
BOA-RAM terem sido submetidos com valores mais elevados. De facto, a questão do “valor
de um OA” tem sido tratada de forma subjectiva e individual por cada autor (no momento da
submissão dos seus OA), mas requer uma análise e investigação em trabalho futuro.
Tabela 4. Indicadores do BOA-RAM (dados de 7/9/2010)
Nº de Grupos
6
Nº de Utilizadores
234
Nº de OA
Publicados: 139
Não Publicados: 14
Nº total de Compras
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Valor global do BOA-RAM 28155,01
4.5 Discussão
O BOA é um sistema que permite a criação e dinamização de comunidades online centradas no
objecto social do tipo OA e, por conseguinte, comunidades de interesse relacionadas com
processos de ensino e aprendizagem. Os dois casos de estudo apresentados neste artigo
reflectem este facto.
O caso BOA-GPI retrata uma comunidade restrita de professores e alunos de uma disciplina
de um curso de mestrado que partilham conteúdos e têm vindo a constituir desde 2008 um
relevante repositório de materiais na área da gestão de projectos informáticos (GPI). A
comunidade subjacente ao BOA-GPI é formal, as pessoas conhecem-se e estabelecem contacto
presencial ao longo de um semestre lectivo, envolvendo todos os indivíduos que participaram
ou participam ao longo dos anos nessa disciplina. Do lado dos alunos a sua contribuição na
submissão e partilha de OA e outro tipo de colaboração é mandatória, i.e. os alunos são
obrigados a produzirem os seus OA e a submetê-los no BOA-GPI como parte integrante do
processo de avaliação. Adicionalmente, considerando que os OA submetidos pelos alunos
passam por um processo formal de revisão (realizado pelos professores) e que, em geral, estes
são relevantes, o repositório de OA do BOA-GPI vai-se constituindo como importante fonte de
informação para um estudo individual e autónomo de cada estudante, e por conseguinte para
esta comunidade em particular.
Por outro lado, o caso BOA-RAM retrata uma comunidade aberta, mas com restrições de
registo e utilização (inicialmente o BOA-RAM foi dirigido exclusivamente para professores do
ensino não superior da Região Autónoma da Madeira), sendo os seus principais destinatários
professores e educadores.
105
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Na comunidade BOA-RAM a contribuição (na partilha de OA e de outro tipo de
colaboração) realiza-se deliberadamente de forma voluntária, sendo expectável que em
particular professores e educadores venham a submeter os seus materiais, de forma a partilhar
as suas experiências com a comunidade. Todavia, os resultados da experiência realizada ao
longo do ano lectivo 2009/2010 ficaram aquém dos objectivos definidos inicialmente,
verificando-se uma limitada partilha, divulgação e participação. Consideramos que convergem
vários factores para esta situação. Por um lado, factores socio-culturais, nomeadamente a
resistência dos professores a partilharem os seus OA e exporem de forma pública e alargada os
seus materiais ou as suas experiências. Por outro lado, uma limitada promoção e divulgação da
plataforma, tendo sido realizada apenas no âmbito regional da Madeira, e com maior
intensidade no início do ano lectivo referido.
Resultante da análise e avaliação destas experiências, bem como de análise de outros
sistemas centrados em objectos sociais (e.g., Facebook, YouTube, SlideShare ou Flickr),
identificámos também algumas limitações relacionadas com a usabilidade e o desenho de
interfaces sociais do sistema BOA. Considerando os cinco princípios para construção de
sistemas centrados em objectos sociais, propostos por Jyri Engestrom [32] − nomeadamente
(1) definir o objecto, (2) definir os respectivos verbos, (3) tornar os objectos partilháveis, (4)
transformar convites em presentes e (5) cobrar a quem publica e não aos espectadores −
verifica-se que apenas os dois primeiros princípios − i.e., (1) definir o objecto e (2) definir os
respectivos verbos −, são satisfeitos na versão actual do BOA. Considerando como referencial
para análise e desenho de interfaces sociais o trabalho reunido por Crumlish e Malone [31],
identificamos os seguintes padrões que deverão merecer um desenvolvimento em trabalhos
futuros no BOA, designadamente: Profile, Personal Dashboard, Favorites, Sign-in Continuity,
Displaying, Send/Share Widget e Embedding, e Invitations [31].
Os padrões Profile, Personal Dashboard e Favorites são essenciais para permitir que cada
utilizador possa gerir de forma mais eficaz a sua utilização no sistema, e.g., os seus OA, os OA
e utilizadores favoritos, os grupos a que pertence, etc.
O padrão Sign-in Continuity, nomeadamente em comunidades abertas como o BOA-RAM,
para permitir que qualquer utilizador possa realizar o seu registo (sign-in) no sistema − e.g. na
sequência de um processo de consulta e de compra/download de um OA que tenha interesse −
sem ter de perder o respectivo contexto de navegação.
Os padrões relacionados com Displaying, para providenciarem formas mais atractivas de
visualização de listas de OA, e de cada OA, e também mecanismos de extracção e prévisualização de pedaços de conteúdo dos ficheiros dos OA (e.g., pre-visualização de pedaços
de PDF, PPT) de forma a permitir aos potenciais interessados uma prévia análise da sua
relevância.
Os padrões Send/Share Widget e Embedding para permitirem divulgar e partilhar os OA (ou
referências para os OA) em redes sociais populares como o Facebook, LinkedIn, ou em blogs
ou noutros websites institucionais, aumentando por esta forma a visibilidade e popularidade
dos OA mas também da plataforma em que estes se encontrem registados.
Invitations, com os padrões Send Invitation e Receive Invitation, para permitir alargar a
comunidade de utilizadores interessados segundo um processo de marketing viral, i.e. em que a
promoção e divulgação da plataforma não seja feita pelos seus gestores, mas sim pelos próprios
utilizadores, que poderão enviar convites personalizados aos seus contactos para se juntarem à
plataforma, e assim sucessivamente. Associado a estes padrões poderá ser considerada a
possibilidade dos utilizadores receberem créditos pelo registo dos seus contactos no sistema,
assim como os convites serem transformados em "presentes" (como sugere Jyri Engestrom
entre outros) ao se considerar a oferta de um determinado número de créditos no momento do
registo/adesão no sistema.
106
CENÁRIOS DE APLICAÇÃO DA BOLSA DE OBJECTOS DE APRENDIZAGEM: OS CASOS BOA-GPI...
4.6 Conclusão
O BOA é uma plataforma de objectos de aprendizagem que promove a colaboração activa dos
seus utilizadores, tanto na produção e submissão de OA, como na submissão de informação
relevante para a compreensão ou utilização mais eficaz dos OA pela adição de comentários,
partilha de experiências educativas, boas práticas de utilização e até sugestões de melhoria.
Essa promoção consiste numa forma de distinguir e recompensar os utilizadores que mais
contribuem na produção de OA de qualidade. Por outro lado, e complementarmente, o BOA
também permite recompensar a colaboração activa e regular dos utilizadores finais, uma vez
que o envolvimento destes é crucial para o sucesso deste tipo de sistema. Essa forma de
“distinção e compensação” foi concretizada através de um mecanismo de créditos que
contabiliza o nível de colaboração dos utilizadores. Este mecanismo permite alterar de forma
dinâmica o valor dos OA de acordo com a sua popularidade segundo a metáfora da bolsa de
valores, i.e., OA com maior procura vêem o seu valor aumentar, enquanto os OA não
adquiridos vêem o respectivo valor baixar até um determinado limiar inferior. Esta variação de
valores dos OA é manifesta na publicação, também dinâmica, de vários rankings (e.g., OA
com maior valor, OA mais populares, OA mais valorizados, Autores com mais OA, Autores
mais populares) promovendo um ambiente de colaboração mas também de saudável
competitividade.
Contrariamente a outros repositórios de OA mais tradicionais, como o MERLOT, EdNA,
ARIADNE, CAREO, e-Escola [12-20], que providenciam funcionalidades mais comuns (e.g.,
submissão de OA, consulta e pesquisa de OA), o BOA pode ser melhor considerado como uma
plataforma Web 2.0, no sentido de providenciar mecanismos de interacção social, e permitir
reunir o conhecimento produzido, não apenas por um número reduzido de autores, mas
também pelos restantes utilizadores, ao providenciar funcionalidades para que estes possam
classificar, comentar, sugerir melhorias, e partilhar experiências ou boas práticas na utilização
desses OA.
Das experiências de aplicação do BOA, realizadas ao longo dos últimos dois anos, com os
casos BOA-GPI e BOA-RAM, discutidos neste artigo, identificamos vários aspectos que
podem convergir para o sucesso das comunidades online suportadas por este tipo de
plataforma.
Por um lado, mantêm-se os aspectos de carácter socio-cultural relacionados com as
motivações que podem levar um indivíduo a partilhar com a comunidade os seus OA ou outro
tipo de contribuições; este assunto tem sido abordado e investigado pela comunidade científica
[21-23].
Um outro aspecto a considerar, diz respeito à noção de "massa crítica" que uma
comunidade deste género tem de apresentar para ter sucesso efectivo. Neste âmbito, os
indicadores que se conseguem obter da utilização do BOA (e.g., número de OA, número de
utilizadores, número de compras e de visualizações de OA) permitem monitorizar
adequadamente diferentes parâmetros da actividade dessas comunidades, o que nos permitirá
investigar quantitativamente as razões para a sua evolução.
Por outro lado, um aspecto mais técnico a ser considerado em trabalho futuro relaciona-se
com a análise e melhoria dos aspectos de usabilidade e de interfaces sociais no sistema BOA.
Nomeadamente, pretende-se vir a integrar padrões sociais como Profile, Personal Dashboard,
Favorites, Sign-in Continuity, Displaying, Send/Share Widget e Embedding, e Invitations [31],
que se encontram actualmente em vários sistemas populares como o Facebook, YouTube,
SlideShare ou Flickr.
Outro aspecto a merecer investigação futura é a determinação do valor dos OA, para
permitir que o utilizador quando submete um OA tenha um feedback automático, dado pelo
sistema, sobre o valor inicial do OA que seja adequado. Essa investigação implicará a
107
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
existência de um modelo de referência de valoração de OA, e de mecanismos de análise e
introspecção automática de ficheiros, para os formatos mais comuns.
Por fim, consideramos que a experiência realizada no âmbito da plataforma BOA-RAM
exige a sua abertura à comunidade, eliminando as restrições iniciais, i.e. permitindo que
quaisquer utilizadores possam registar-se e tirar partido da plataforma independentemente da
região ou mesmo país, e alargando a outros perfis, não apenas professores e educadores, mas
também considerando estudantes, pais, ou quaisquer outros interessados.
4.7 Agradecimentos
Os autores agradecem a colaboração de todas as entidades e pessoas que têm participado nesta
iniciativa. Este trabalho tem sido realizado no âmbito do SOLITE - Rede de cooperação IberoAmericana para a área das tecnologias da área do ensino-aprendizagem (SOftware LIbre en
TEleformación) [29]. O caso BOA-RAM foi realizado no âmbito de Protocolo de Cooperação
entre o INESC-ID e a Direcção Regional de Educação da Região Autónoma da Madeira,
Portugal.
4.8 Referências
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109
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
110
NUEVAS TECNOLOGÍAS APLICADAS A LA EDUCACIÓN
Capítulo 5 Nuevas
Tecnologías Aplicadas a la
Educación
Joaquín Cubillo Arribas, Sergio Martín Gutiérrez, Gabriel Díaz Orueta, Manuel A. Castro Gil
Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Control
Universidad Nacional de Educación a Distancia
Resumen: La tecnología está revolucionando la forma en que se relaciona e
interactúa con el medio ambiente. El conocimiento de las tecnologías del futuro nos
permitirá adaptarnos con tiempo a los cambios, anticipar su aplicación y así poder
trabajar con ellas de una forma adecuada y eficiente, no debemos olvidar que las
futuras generaciones nacerán con las nuevas tecnologías. Este capítulo presenta una
serie de herramientas tecnológicas, que por una razón u otra están causando un
cambio en nuestra forma de percibir el mundo y plantea el potencial de estos
nuevos recursos en el ámbito educativo. Disponer de más información y más
posibilidades de acceso a la misma, no tiene implicaciones directas sobre el
aprendizaje y la adquisición del conocimiento y, sin embargo, causa un cambio en
los roles de la enseñanza actual.
5.1 Introducción
El periodo en el que vivimos viene marcado por una revolución tecnológica en todos los
sentidos, desde finales de los años 80, hasta la actualidad, se han ido registrando cambios en
nuestra forma de vida, tan profundos que en aquella época nadie los podría vaticinar,
observábamos extrañados a aquellas personas que hablaban “solas” por la calle o nos
asombrábamos de poder encontrar la información necesaria sin más que bucear en internet. El
desarrollo de los equipos electrónicos, el abaratamiento en su diseño y fabricación así como el
avance en las telecomunicaciones, han permitido que la tecnología esté disponible no sólo para
las grandes empresas o profesionales, sino para “todo” el mundo en general.
Debido a esto, lo que hasta hace unos años se conocía como nuevas tecnologías (uso del
correo electrónico, presentaciones multimedia o navegar a través de la red), hoy no lo son ya
que están tan integradas en nuestra vida cotidiana que se podría decir que forman parte del
111
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
pasado. Lo que hoy se conoce como nuevas tecnologías va mucho más allá y eso es lo que se
pretende mostrar en el presente capítulo.
5.2 Nuevas Tecnologías Aplicadas a la Educación y Cambios en
las Teorías Educativas
Si la tecnología disponible, milagrosamente, impulsa a los estudiantes a tener
responsabilidades en su aprendizaje, entonces, ¡hurra! [...] Los estudiantes siempre han tenido
el control de sus recursos de aprendizaje: libros de texto, bibliotecas... la información está
disponible para ser aprendida. No podemos obligar a los estudiantes a pensar. No podemos
meter en sus cabezas el material. Deben tener la necesidad de conocer. Esa responsabilidad
ha sido, y seguirá siendo, suya. Nuestro trabajo es hacer lo posible para impulsarles a pensar,
ayudarles a desarrollar su capacidad de aprender. Los nuevos medios basados en nuevos
recursos tecnológicos pueden ser instrumentos muy potentes, pero deben ser usados
adecuadamente para conseguir resultados (Lamberson, July 2010).
Lamberson
Siguiendo el pensamiento de Lamberson el cometido de las nuevas tecnologías consiste en
facilitar y favorecer el aprendizaje, en motivar a través de nuevas alternativas la adquisición de
conocimiento el ansia por descubrir, encontrar, comprender y asimilar los conceptos e ideas
que permitan formarnos de una forma adecuada en la sociedad actual.
El conocimiento de tecnologías futuras nos permitirá ir adaptándonos con tiempo al
cambio, anticiparnos a su implantación y de este modo poder trabajar con ellas, no debemos
olvidar que las generaciones del futuro nacerán con las nuevas tecnologías.
Por lo tanto cabe preguntarse qué posibilidades ofrecen todos estos nuevos recursos al
mundo educativo. El hecho de tener más información y más posibilidades de acceso a la misma
no tiene unas implicaciones directas en el aprendizaje y adquisición del conocimiento. Es
necesario realizar un estudio de cómo aplicarlo para crear sistemas de apoyo al aprendizaje.
En la siguiente figura mostramos las tecnologías que trataremos, éstas han sido escogidas
por la repercusión que están teniendo en la actualidad o porque serán el punto de partida para
nuevas tecnologías que serán ampliamente utilizadas en el futuro.
Figura 5.1: Agrupación de Nuevas Tecnologías
En la imagen siguiente se presenta un esquema temporal de las tecnologías mencionadas
anteriormente, en dicho esquema se pretende representar el momento en el que comenzará a
tomar relevancia dicha tecnología y el tiempo que posiblemente tarde en implantarse.
Para elaborar dicho diagrama, se ha tenido en cuenta la evolución que actualmente está
teniendo, los costes de desarrollo e implantación que conllevan, así como su grado de
112
NUEVAS TECNOLOGÍAS APLICADAS A LA EDUCACIÓN
inmersión en la sociedad actual, por ejemplo, la realidad aumentada es una tecnología que
existe hoy en día, pero aún no ha alcanzado su plenitud, se prevé que en un plazo de tres años
comience a formar parte de nuestras vidas de forma más intensa y así poder tomar la relevancia
que promete.
Para elaborar dicho gráfico también se utilizó la herramienta de análisis Google Analytics
que permite observar cómo la tecnología más reciente puede o no suscitar interés entre los
usuarios y poder deducir si ha tenido relevancia en los últimos diez años, o si ya es conocida
por los usuarios y por lo tanto ya ha comenzado la inmersión en ella, si es ahora cuando
comienza a tener interés y por lo tanto aún queda tiempo para que comience a calar en nuestro
día a días…etc.
Figura 5.2: Evolución Temporal de las NTIC
Hacer previsiones del futuro siempre es arriesgado, y para ello hemos de mirar primero al
pasado, tecnologías que prometían ser una revolución o proyectos de tecnología punta como
Google Wave, terminan por cerrarse o desaparecer debido a que no cumplían las funciones
prometidas o a pesar de cumplirlas no se encontró la utilidad para ello, en otras ocasiones,
tecnologías que ya existían y se desarrollaban tiempo atrás actualmente toman un mayor
empuje debido a circunstancias sociales o económicas, tal es el caso de por ejemplo RFID.
El hecho de disponer de nuevas tecnologías no implica una mejor educación, y por supuesto
tampoco un mejor aprendizaje si no las aplicamos de forma correcta.
Como se puede observar el futuro nos trae nuevas herramientas que favorecerán en gran
medida la captación, el tratamiento y la difusión de la información en todos los sectores y por
lo tanto también en el educativo, las nuevas formas de aprendizaje por difícil que pueda parecer
comenzarán a parecerse cada vez más a los modos más antiguos de transmitir el conocimiento,
se volverá al modelo de Maestro-Aprendiz salvo que ahora los maestros podrán ser tutores o
personal experto de cualquier rincón del mundo, los cuales “impartirán” sus clases en mundos
virtuales o simulaciones específicamente creadas para la ocasión.
Llegados a este punto no cabe la menor duda de que se deberán plantear nuevas teorías de
aprendizaje puesto que en el futuro se han de redefinir los roles de profesor y alumno
(EDUTEKA, May 2010), la información deberá acoplarse al proceso de aprendizaje mediante
113
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
las herramientas disponibles sin olvidar que la figura del profesor cambiará, pero seguirá
siendo fundamental.
El profesorado aumentará su interés y motivación ya que gracias a las nuevas tecnologías
“el mundo se ha hecho pequeño” y la posibilidad de colaborar y trabajar con otros
profesionales se hace patente mediante la compartición de recursos y experiencias lo que
permitirá incentivar al colectivo para seguir mejorando e investigando en el campo del
aprendizaje.
La enseñanza será personalizada lo que no implica individualizada, grupos de
alumnos/usuarios que compartirán un interés común por una rama del conocimiento.
El profesor pasará de ser el proveedor de conocimiento a servir de tutor, asesor,
mediador, instructor, consultor, motivador...etc. de aprendizaje.
El alumno con sus propios intereses de aprendizaje dejará de obtener la información de
forma pasiva para convertirse en buscador de conocimiento, creará su propio paradigma
de aprendizaje al ritmo que se marque, en el lugar y momentos que él considere
oportunos.
La enseñanza ya no se verá como algo propio de estudiantes sino que pasará a formar
parte más activa de la vida profesional, puesto que si las tecnologías evolucionan y no
deseamos quedarnos “obsoletos” no debemos perder el interés por seguir avanzando y
aprendiendo.
Los nuevos sistemas de aprendizaje se podrán desarrollar si previamente estudiamos las
tecnologías futuras y su posible evolución.
5.3 Tecnologías. Descripción y Aplicaciones
Atendiendo al esquema mostrado en la Figura 1, en los siguientes puntos se procederá a
realizar una breve descripción de las tecnologías mencionadas, su funcionamiento y posibles
aplicaciones.
5.3.1 Computación Móvil
Inmersos en el siglo XXI, la mayoría de nosotros dispone de un teléfono móvil, pero dicho
terminal no tiene que ver nada con sus antecesores, con aquella pantalla alfanumérica que sólo
disponía de un par de líneas para mostrar un mensaje de texto, hoy son pequeñas computadoras
escondidas en el bolsillo.
Una definición técnica de la computación móvil podría ser la siguiente (Azara, 1997): Serie
de artefactos y equipos portátiles, hardware, que hacen uso de la computación para lograr su
funcionamiento, así, se tiene a las computadoras portátiles, los teléfonos celulares, los
cuadernos de notas computarizados, las calculadoras de bolsillo, etc. Esto con la finalidad de
realizar el tratamiento automático de la información por medio de microprocesadores con
capacidad de movilidad y con acceso digital a fuentes de información, vía Internet ó a través de
una red privada, en cualquier momento y lugar (Forman & Zahorjan, Apr 1994).
Los avances en el diseño microelectrónico, la miniaturización de los componentes, los
microprocesadores multinúcleo, las nuevas infraestructuras de telecomunicaciones con redes
inalámbricas, wifi-n, Wimax…etc. han permitido que la computación móvil se convierta en
una realidad a día de hoy. En la actualidad la mayoría de nosotros dispone en su bolsillo de un
procesador con una capacidad de cálculo que sería la envidia de los ordenadores de hace unos
114
NUEVAS TECNOLOGÍAS APLICADAS A LA EDUCACIÓN
años, y si esto es así y disponemos de dicho hardware que transportamos con nosotros, ¿hemos
alcanzado la computación ubicua?.
Esta nueva tecnología permite la utilización de aplicaciones y servicios muy variados como
el entretenimiento, el comercio electrónico, la educación…etc., en el caso que nos ocupa nos
centraremos en el entorno educativo.
5.3.1.1 Aplicaciones y Mejoras en la Educación
A medida que avanza la tecnología, también evoluciona la enseñanza, hasta hace no mucho
palabras como EAO (Enseñanza apoyada por el ordenador), multimedia educativo, teleeducación, enseñanza basada en web (web-based teaching), aprendizaje electrónico (elearning), etc., nos resultaban extrañas, y ahora empieza a sonar de nuevo un nuevo término
denominado mobile-learning ó m-learning (Martín, Gil, Sancristobal, Castro, & Peire, 20-22
May 2008) (Martín et al., Jan 2009).
El m-learning consiste en una metodología de enseñanza y aprendizaje que se vale del uso
de pequeños dispositivos móviles, tales como teléfonos móviles, pda, agendas electrónicas,
tablets PC, pocket pc, ipods y todo dispositivo de mano que tenga alguna forma de
conectividad inalámbrica (Wikipedia, July 2010f).
El aprendizaje móvil puede tener lugar en cualquier lugar y en cualquier instante, tanto en
los entornos tradicionales de aulas y talleres como en bibliotecas, lugares de trabajo, en casa o
la oficina, además el hecho de disponer de estos equipos y de una conectividad móvil permite
incorporar otras nuevas tecnologías que se verán más adelante como podrían ser la realidad
aumentada o los entornos virtuales de aprendizaje.
Existen proyectos como MoLeNET que pretende fomentar el m-learning, compartiendo el
coste de los proyectos de así como dando soporte para su evaluación y puesta a punto, durante
los años 2008-2009-2010 han desarrollado cerca de 104 proyectos involucrando a más de
40000 “estudiantes” (MoLeNET, July 2010).
Figura 5.3: Tecnologías y Aplicaciones de la Computación Móvil
115
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Existe una gran variedad de dispositivos en el mercado que nos ofrecen las aplicaciones
mencionadas anteriormente, tales como:
Computadoras Portátiles (laptops).
Teléfonos celulares inteligentes (Smart Phone).
Tablas digitales (laptops touchscreen)
Asistentes Personales (PDAs ó Palm).
MP3, MP4, IPOD.
Terminal de datos Portátiles (PDT).
GPS.
Calculadoras de bolsillo, etc.
Ebook.
Ante tal variedad de dispositivos y aplicaciones vamos a centrarnos en aquellas que
consideramos que sí son o serán una revolución y que pueden mejorar de forma considerable la
forma de interactuar e intercambiar información con el medio.
5.3.1.2 Tecnologías de Computación Móvil
5.3.1.2.1
Geolocalización
En primer lugar, ¿qué es la geolocalización?, se define como geoetiquetado (o geotagging en
inglés) al proceso de agregar información geográfica en los metadatos (literalmente “sobre
datos”, son datos que describen otros datos) (Wikipedia, July 2010e) de archivos de imágenes,
vídeos, sonido, sitios web, etc. que sirva para su georreferenciación. Por lo general estos datos
suelen ser coordenadas que definen la longitud y latitud donde el archivo multimedia ha sido
creado, aunque también puede incluir la altitud, nombre del lugar, calle y número de policía,
código postal, etc. para posteriormente hallar sus coordenadas geográficas (Wikipedia, July
2010d).
La geolocalización permite al usuario obtener una gran cantidad de información sobre un
lugar determinado, desde museos cercanos a estaciones de metro o autobuses, sin más que
introducir las coordenadas del lugar deseado, o si por el contrario ya está ubicado en él podrá
obtener información de los distintos puntos de interés que se encuentren próximos a él.
Para poder emplear esta tecnología se debe en primer lugar introducir las coordenadas de
posicionamiento de todos aquellos elementos que se desean etiquetar, este es un trabajo arduo
y duro, pero gracias a la difusión de la tecnología con GPS muchos usuarios de la red
comienzan a compartir, etiquetar y referenciar aquellos lugares que han visitado o descubierto.
Llegados a este punto, nos surge la siguiente cuestión, ¿cómo podemos añadir esta
información de coordenadas, de latitud y longitud a imágenes, videos, páginas web?, pues bien,
existe una variedad de procedimientos para agregar palabras clave con la localización
geográfica del dato, presentamos alguno de estos métodos.
El método más rápido consiste en el empleo de cámaras digitales con dispositivos GPS
incorporado, éstas permiten agregar automáticamente las coordenadas geográficas al
estándar de metadatos Exif (Exchangeable image file format) de las fotografías, dicho
formato puede incluir la siguiente información (Wikipedia, July 2010c):
- Información de fecha y hora. Las cámaras digitales registran la fecha y la hora actual
y la almacenan en los metadatos.
116
NUEVAS TECNOLOGÍAS APLICADAS A LA EDUCACIÓN
- Configuración de la cámara. Esta incluye información estática como el modelo de
cámara y el fabricante, e información que varia con cada imagen como la
orientación, apertura, velocidad del obturador, distancia focal, medidor de exposición
y la velocidad de la película.
- Información sobre localización, la cual podría provenir de un GPS conectado a la
cámara.
Existen programas informáticos para determinados smartphone (GeoCam) con cámara
integrada que posibilitan geoetiquetar las fotografías capturadas con el teléfono móvil
incorporando datos sobre las coordenadas geográfica del lugar (si éste está conectado a
un GPS bluetooth) o identificando la celda de la red celular de telefonía móvil.
- Es posible realizar este mismo proceso mediante una cámara y receptor GPS
independientes sin conexión entre ellos a través de programas informáticos
específicos (Perfils, gpsPhoto, GPSPhotoLinker, WWMX Location Stamper,
OziPhotoTool, Robogeo, GPS-Photo Link, PhotoMapper entre otros. También hay
proyectos de software libre para realizar esta labor, como es el caso de Prune) que
comparan la hora y fecha almacenadas en la información de la cabecera Exif o IPTC
de cada imagen por la cámara digital con el archivo de trazas o waypoints capturado
por el GPS. Este procedimiento está mucho más extendido dado que no se requiere
de cámaras con GPS integrado.
- Otra técnica de geoetiquetado, más laboriosa, consiste en posicionar a mano cada
fotografía mediante la ayuda de sitios web y redes sociales como Panoramio,
FlickrFly, Tagzania, Zooomr, etc.
Como toda tecnología emergente, tiene sus pros y sus contras, siendo la principal
desventaja el problema de la privacidad, disponer de equipos que son capaces de indicar
nuestra posición en cualquier instante hace posible el rastreo de personas, su seguimiento y por
lo tanto se puede llegar a violar su privacidad.
Siguiendo esta línea pesimista de dicha tecnología, el hecho de emplear equipos capaces de
almacenar tal cantidad de información nos hace vulnerables ante una pérdida o robo de nuestro
dispositivo, en él se encuentra parte de la vida o trabajo del usuario, fotos personales,
documentos privados, recuerdos que al fin y al cabo nos pertenecen.
El valor del equipo perdido no es nada comparado con la perdida de la información que en
ocasiones es irrecuperable, por lo tanto se convierte en una necesidad la salvaguarda de dicha
información.
La facilidad que ofrece esta tecnología para obtener datos de posicionamiento favorece la
creación de mapas etiquetados, ya sea para la ubicación de esculturas de arte en Roma
explicando la expansión del imperio en la clase de Historia o bien para encontrar las últimas
especies vegetales descubiertas en una tarea de investigación en el laboratorio de la
Universidad, las aplicaciones en de m-learning (Martín et al., Jan 2009) irán surgiendo a
medida que la tecnología sea implantada y empleada.
La educación una vez más se verá favorecida puesto que con el geoetiquetado se dispone de
videos o fotografías que indican exactamente la posición de lo que se pretende mostrar. La
información es poder, y todas las herramientas que permiten la captura y difusión de la
información colaboran en el reparto de dicho poder, es por lo tanto una herramienta que ayuda
sobremanera en la investigación y la enseñanza.
5.3.1.2.2
Computación en la Nube (Cloud Computing)
Uno de los términos que actualmente está tomando gran relevancia y comienza a sonar en los
medios es el de Cloud Computing o computación en la nube.
117
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Veamos por qué este término comienza a tomar fuerza; pongamos el siguiente caso, una
persona hoy en día trabaja en su despacho en un ordenador, y desea llevarse el trabajo a casa
para poder finalizar lo que estaba haciendo, para poder seguir desarrollando esa actividad,
deberá disponer en el ordenador de su casa del mismo software que en su trabajo, por lo tanto
deberá hacer una nueva instalación en su equipo, además de llevar los datos e informes que
necesitara, el "Cloud Computing" nace de la idea de que la información, los datos y el software
para manipular éstos, deben residir en servidores en Internet, es decir, las aplicaciones y
archivos de datos que actualmente se utilizan en el ordenador de la oficina o de la empresa, se
encontrarían ubicados en Internet (la nube) (Marker, July 2010).
De esta forma el usuario comienza a desligarse de una situación física, buscando y
encontrando la ubicuidad, tanto para el hardware como para el software, pasando a ser éstos
preocupación de las empresas que nos facilitarán el servicio, ahora todo estará incluido en
cualquier dispositivo con conexión a Internet y un navegador web, con el consabido ahorro
tanto en tiempo como económico que conlleva la “liberación” de hardware y software.
John Gage, el cofundador de la compañía NetDay, pronunció las palabras claves que
definen esta filosofía de trabajo: "The Network is the Computer" (Stefanie, July 2010).
Para profundizar un poco más indicaremos que existen distintos tipos de nubes atendiendo a
las necesidades de los posibles usuarios.
Nubes Públicas. Como su nombre indica son nubes que están a disposición de cualquier
usuario con cualquier perfil, la empresa que ofrece el servicio pondrá a su disposición el
hardware y el software necesario.
Nubes Privadas. Las compañías utilizando sus infraestructuras crean las nubes privadas
con el mismo concepto que las públicas salvo que en este caso la utilización de los
servicios está limitada a dicha compañía. Son una buena opción para realizar backup de
datos así como la protección de los mismos.
Nubes Híbridas combinan los modelos de nubes públicas y privadas.
No todo son ventajas en este sentido, algunos de los posibles inconvenientes que presenta
esta tecnología son:
La seguridad de los datos almacenados en el sistema.
Control de los usuarios que accederán a estos datos almacenados.
Elección de una empresa prestadora capaz de ofrecer un servicio sin suspensiones y
confiable
Recupero seguro de los datos y sus copias de seguridad en el caso de cese en el servicio.
Existen expertos que aseguran que este fenómeno es transitorio, sólo una etapa, mientras
que otros lo ven como una evolución, teniendo en cuenta que en la actualidad ATT, Amazon,
Microsoft, IBM, y muchas otras grandes compañías comenzaron a brindar a la "Nube" la
importancia que esta merece, nos hace pensar que si estas empresas apuestan por ello, será
porque es la tendencia natural hacia la que se está dirigiendo el mercado.
En cuanto a los beneficios que tendría el uso de la nube en educación, si partimos del hecho
de que en la mayoría de las ingenierías, el software que se utiliza tanto en simulaciones, como
en demostraciones o desarrollos es un software específico, ahora el alumnado y el profesorado
tendrán disponible dicho software en Internet, existen proyectos de Mobile Learning que
pretenden utilizar esta tecnología para crear espacios virtuales de enseñanza abiertos y
accesibles a cualquier usuario (Martín et al., Jan 2009 ), de forma que se puede avanzar,
118
NUEVAS TECNOLOGÍAS APLICADAS A LA EDUCACIÓN
investigar y trabajar en cualquier sitio, en cualquier instante, sin necesidad de un hardware y/o
software especial, en este sentido iríamos caminando hacia la ubicuidad en un mundo tan
rápido y dinámico como en el que vivimos.
Tal es la inmersión que está tomando hoy en día, que la Universidad Abierta (Open
University) ha optado por emplear las aplicaciones en la nube de Google Apps, estas
aplicaciones y servicios están siendo adoptados por otros centros de enseñanza como Centros
Integrados de Formación Profesional, Universidades..etc.
5.3.1.2.3
Ebooks
Las nuevas tecnologías pretenden facilitar en gran medida las tareas diarias de cada persona,
desde estar localizados en cualquier lugar y en cualquier momento a disponer de la información
sobre cualquier tema sin más que contar con una conexión a Internet, la cual hoy está presente
en la gran mayoría de los terminales de teléfono móvil.
Figura 5.4: Ebook Papire. Libro electrónico
En este sentido y ya que disponemos de estos medios podemos plantearnos qué ocurriría si
deseamos leer un libro, poder estudiar el texto de un examen, repasar los apuntes y ejercicios
facilitados por el docente…etc., como se puede observar, aún hoy en día somos dependientes
del papel, en este sentido existen otras herramientas tales como los lectores ebook.
Un e-book, eBook, ecolibro, o libro-e es una versión electrónica o digital de un libro, por lo
tanto un lector ebook es aquel dispositivo que permite la lectura de documentos descargados
previamente (Wikipedia, July 2010b) (Infografía, Jan 2009).
Esta tecnología está tomando una gran auge, prueba de ello es que actualmente
Amazon.com (principal “librería” a nivel mundial), ha dado a conocer sus cifras de ventas, y ha
sorprendido que en los últimos 3 meses del 2010, la venta de libros digitales ha sido muy
superior a los libros impresos, por cada 100 impresos se han vendido 148 digitales, del mismo
modo, en España surge “Libranda”, una asociación de editoriales como Planeta, Santillana y
Random House entre otros que facilitarán la descarga de sus títulos (Mantilla, May 2010).
Existen otros proyectos (CITA, July 2010) como “Territorio eBook”, que incorpora los libros
electrónicos a los servicios bibliotecarios de forma que también se estudiará de este modo las
tendencias de lectura y uso de la biblioteca por el entorno educativo.
Por lo tanto y como se ha mencionado anteriormente el uso de estos dispositivos supone un
gran avance, permite la lectura, modificación o edición de documentos en unas pantallas de
elevada resolución, supone un ahorro en el material impreso ya que la tinta electrónica podría
ahorrar más de 300 toneladas diarias de papel que se consumen por ejemplo en los periódicos
cuya vida está limitada a 24 horas (Infografía, Jan 2009).
Imaginemos por un instante un libro cuya pasta no tiene título sino que al abrirlo en el aula
de matemáticas se convierta en un libro con los apuntes de matemáticas, y al cambiar de
asignatura dicho libro recoja el nuevo material para dicha clase, además del ahorro en el
material escolar, puesto que las ediciones electrónicas son más económicas, el ahorro en
119
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
tiempo puesto que los libros se podrán descargar de cualquier parte del mundo, no es necesario
encargar el libro de texto puesto que estará disponible en cualquier momento, no será necesario
acumular las revisiones de las distintas ediciones, la actualización de contenidos será inmediata
por lo se pondrá fin a las versiones obsoletas, las ventajas en este sentido son innumerables.
Aplicando esta tecnología junto con otras que ya existen (y que mencionaremos) sería
posible realizar un sistema que transmitiese la información del tema actual que está
impartiendo el profesor o conferenciante a todos y cada uno de los asistentes a un curso, dicha
información se volcaría en sus lectores ebook con lo que ya no sería necesario cargar con
manuales, apuntes, libros, carpetas…etc. sino únicamente con un dispositivo que albergará la
información que ha sido transmitida.
Esto no implica la desaparición del libro tal y como lo conocemos sino que supone una
alternativa que facilita la llegada de información y su distribución de una forma más rápida,
eficiente, menos costosa y en principio más ecológica.
5.3.2 Interfaces
Si miramos hacia atrás, la forma en la que hasta hace no mucho podíamos interactuar con las
máquinas se reducía como mucho al empleo de un teclado conectado al ordenador,
posteriormente y con la aparición de los sistemas operativos basados en ventanas surgió el
ratón, las tabletas electrónicas, los punteros…etc.
Sin embargo parece que estas formas de relación entre el hombre y la máquina se están
quedando obsoletas y debido a ello se estudian nuevas formas de poder transmitir nuestras
órdenes de una forma más rápida y eficiente, es en esto en lo que se basarán las dos tecnologías
que presentamos a continuación.
Figura 5.5: Interfaces Futuras que cambiarán la forma de Interacción hombre-máquina
5.3.2.1 Aplicaciones y Mejoras en Educación
Hasta ahora la forma de interrelacionarnos con el ordenador se limitaba a un “teclado y ratón”,
el hecho de trabajar con gestos o mediante el control con el cerebro permitirá una forma de
expresión y comunicación natural y eficiente, permitiendo mejorar dicha comunicación
haciendo la experiencia mucho más amena, cercana y sencilla.
Al aumentar la interacción se conseguirán mejores resultados en aquellas disciplinas donde
es necesario adquirir cierta destreza en el manejo de herramientas, ya sea a los estudiantes de
medicina para simular entornos como el que se encuentra en un quirófano o estudiantes de
ingenierías (Castro-Gil, Colmenar, & Martín, 14 -16 April 2010) que pasarán a emplear y
manejar las herramientas como si se tratase de un laboratorio o un taller mecánico, la
simulación o virtualización será mucho más real consiguiendo los efectos deseados.
Para sectores específicos de la población con incapacidades (incluyendo los ancianos)
(EDUTEKA, May 2010) la tecnología puede servir como extensor y acrecentador de
capacidades perdidas, ya sean estas perceptuales, físicas o cognitivas, de manera que esas
120
NUEVAS TECNOLOGÍAS APLICADAS A LA EDUCACIÓN
personas puedan recibir la información que se ofrece sobre un tema como lo haría el resto de la
población, por lo tanto la enseñanza no estará en manos de un sector reducido sino que se
ampliará de forma considerable.
5.3.2.2 Tecnologías de Interfaces
5.3.2.2.1
Control Gestual
Lo que hace ya unos años nos dejaba fascinados tras ver la forma en la que en alguna película
el protagonista controlaba las computadoras con el movimiento de sus manos, ha pasado a ser
una realidad. El mercado se ha percatado de la importancia que tiene la interacción hombremáquina y por lo tanto está evolucionando, la gran expectación que causó el iPhone en el cual
el teclado desaparecía dejando paso a una pantalla táctil, otras empresas de la envergadura de
Microsoft también apostaron hace unos años por las pantallas Multi-Touch en sistemas como
Microsoft Surface, y en la actualidad la visión que tiene dicha compañía sobre lo que será el
control gestual pasa por la integración de toda la tecnología en nuestro entorno, de forma que
los dispositivos intercambien la información entre ellos mismos sin más que hacer un gesto con
el dedo (Microsoft, July 2010a).
El fundamento de esta tecnología viene por el reconocimiento de los gestos que realiza el
usuario y que deben ser interpretados por el ordenador, por lo tanto en los inicios, y para
delimitar las distintas zonas de la mano, se diseñó un guante con distintos tipos de colores uno
para cada zona de la mano que se desea identificar, y a través de una cámara se reconocen los
gestos y se interpretan las órdenes, como es de suponer la cámara que detectará los
movimientos deberá ser “entrenada” para poder separar la mano, del fondo donde se encuentre,
el objetivo final consistiría en la creación de un lenguaje propio similar al lenguaje de signos, y
que cumpliera con las expectativas de control y comunicación del usuario.
Otro ejemplo de tecnología futura podría ser el sistema desarrollado por Microsoft y
denominado Mobile Surface (Microsoft, July 2010b) el cual presenta la imagen sobre cualquier
superficie mediante un proyector y dos cámaras servirán para capturar el movimiento de las
manos, una de las principales diferencias con otras tecnologías es que en este caso no hace falta
tocar la superficie para interactuar con ella, puesto que el contacto se efectúa cuando la mano
está situada entre la cámara y el proyector.
Figura 5.6: Sistema de interacción de computación móvil de Microsoft. Mobile Surface3
¿Cuál podría ser la evolución de esta tecnología?, pues bien, actualmente existen proyectos
en los que se pretende interactuar con el ordenador a través del movimiento ocular, o
proyectos que pretenden emplear el resto de los sentidos para actuar de una forma u otra con el
entorno (Sung, July 2010a ), proyectos como Skinput, el cual usa nuestro cuerpo como
3
Microsoft Research
121
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
superficie de control, y mediante el clic sobre determinadas partes de nuestro cuerpo, podemos
marcar el número de teléfono o jugar al “Tetris” en nuestra mano (Harrison, Tan, & Morris,
10-15 April 2010).
Como se ha podido observar en lo que hemos comentado hasta ahora, las interfaces de
usuario son un gran abanico a explotar por las empresas, y aquellas que den con la forma
adecuada, sencilla e intuitiva será aquella que se hará con el mercado
El avance en la tecnología óptica permitirá abandonar las pantallas y comenzar a trabajar
con hologramas que presentarán la información en 3D envolviendo nuestros sentidos, esto ha
sido empleado en la presentación de Toyota que mediante el empleo de sistemas holográficos
como Ringo: Holographic User Interface, nos ayudaría a eliminar las barreras que imponen el
disponer de un espacio para las pantallas, los teclados, el ratón y demás periféricos, ahora
cualquier espacio, la mesa, una pared o simplemente un folio en blanco servirían para leer la
prensa diaria, el resultado de un informe o simplemente volcar las fotos de una cámara digital,
si además se dispone de otras tecnologías emergentes como los denominados “Futuristic Glass”
que tiene como objetivo integrar los servicios de red como internet en digamos un simple
cristal nos permitiría por ejemplo, visualizar una guía de la ciudad, traducir textos, buscar
algunos datos en la enciclopedia, etc.,
Posibles aplicaciones en la educación, digamos que las interfaces de usuario están y estarán
integradas de tal forma en nuestra vida diaria que si la educación no las emplea, ésta quedará
obsoleta.
5.3.2.2.2
Interfaz Cerebro-Máquina (BMI)
En el apartado anterior hemos mencionado la revolución que causará la nueva forma de
interacción hombre-máquina mediante el control gestual, es decir, mediante el movimiento de
nuestras manos o cuerpo para indicar qué operaciones deseamos que hagan nuestros
dispositivos.
En este caso vamos a ir un paso más allá, imaginemos por un instante que nos encontramos
delante de un ordenador, y deseamos ejecutar una aplicación, o ejecutar el reproductor de
música, imaginemos que hubiese un dispositivo capaz de leer en nuestro cerebro qué es lo que
deseamos hacer y lo realizara, esto es lo que se conoce como interfaz cerebro-máquina.
Esta nueva tecnología está siendo investigada para solventar sobre todo situaciones en las
que el individuo tiene una movilidad reducida pero un funcionamiento normal de las
actividades cerebrales, sin entrar en grandes detalles explicaremos brevemente su
funcionamiento:
El cerebro humano genera una serie de ondas electromagnéticas que reflejan su actividad,
un sistema capaz de capturar e interpretar las ondas cerebrales del pensamiento humano (este
sistema se basa en la electroencefalografía también conocida como EGG), las convierte en
instrucciones que son identificadas por una computadora, mediante un bioamplificador de gran
potencia (dispositivo que aumenta la amplitud o potencia de una señal proveniente del cuerpo)
y un algoritmo se extraen esas ondas y se catalogan automáticamente para mostrar el estado
mental de la persona en tiempo real (Sombra Digital, July 2010).
Cada uno de los estados mentales es clasificado con un “tag” específico por el ordenador, a
la que se asigna el control de una orden, por ejemplo “subir” o “bajar”, "derecha" ó
"izquierda", "agarrar" ó "soltar"…etc., esa orden se ejecuta a través de transmisores y
receptores wireless, pudiendo manejar diversos servomecanismos como robots, ordenadores,
prótesis computerizadas, o equipos de comunicación incluyendo la activación de teléfonos
mediante el pensamiento de los números a marcar…etc.
Ya existen en el mercado diversos dispositivos que permiten la lectura de estas ondas
electromagnéticas, por un precio no excesivamente elevado, tal es el caso por ejemplo de
122
NUEVAS TECNOLOGÍAS APLICADAS A LA EDUCACIÓN
Emotiv Epoc, diadema con 16 electrodos que además añade el software necesario para
desarrollar aplicaciones para Windows.
Figura 5.7: Emotiv-Epoc. Interfaz Cerebro-Máquina4
Como se puede observar, es una tecnología que aún está desarrollándose, pero son muchos
los motivos que apuntan a pensar que su evolución será favorable, ya que esta tecnología se
desarrolla en pos de mejorar la calidad de vida de personas discapacitadas, pero en cuanto
comience a emerger sus aplicaciones en otros campos como los video juegos, la tecnología
automovilística y espacial, etc., quedarán patentes, cualquier movimiento que realicemos ya
sea con los brazos, manos, cabeza o piernas viene marcado por una orden previamente enviada
por el cerebro, una interfaz capaz de leer los pensamientos y ejecutarlos será infinitamente más
rápida y eficiente.
5.3.3 Nuevos Entornos
Hasta este momento nos hemos centrado en los dispositivos y en la forma de interactuar con
ellos, pero ahora iremos un paso más allá que consiste en unir ambos conceptos para crear uno
nuevo, un nuevo ambiente de trabajo en el cual la información forma parte del entorno que nos
rodea, para poder manipularla y modificarla según las necesidades del usuario, es en este punto
donde surgen los nuevos entornos como la realidad aumentada o los MUVE (Entornos
Virtuales Multi Usuario).
5.3.3.1 Aplicaciones y Mejoras en Educación
Como se verá en los siguientes puntos los nuevos entornos darán un paso hacia la integración
del conocimiento en los materiales didácticos, la realidad aumentada y los mundos virtuales,
servirán para mostrar la información disponible en la red sobre temas tan diversos como por
ejemplo:
Simular y visualizar estructuras y procesos que son el resultado de modelos físicos,
químicos, biológicos o de ingeniería e interactuar con ellos en tiempo real.
Contribuir al aprendizaje de la historia y/o de las tendencias futuras ya que la tecnología
permite reconstruir, recrear la vida y de esta forma facilita la visualización, podremos
virtualmente movernos hacia atrás y hacia adelante en el tiempo. Algunos ejemplos de
los anterior pueden ser: caminar por la Roma antigua, el antiguo Egipto, el antiguo
Harlem y otros parajes similares, y también caminar por la futura Nueva York o por un
ambiente o lugar devastado o polucionado, etc. (EDUTEKA, May 2010).
4
Emotiv. Empresa que ha desarrollado el hardware. http://www.emotiv.com
123
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
5.3.3.2 Tecnologías de Nuevos Entornos
5.3.3.2.1
Realidad Aumentada
La realidad aumentada consiste en un conjunto de dispositivos que añaden información virtual
a la información física ya existente (Wikipedia, July 2010a). Esta es la principal diferencia con
la realidad virtual, puesto que no sustituye la realidad física, sino que sobreimprime los datos
informáticos al mundo real.
Como se puede observar en la siguiente figura se superpone la información virtual a la
imagen real de forma que la realidad es “aumentada” obteniendo una visión superior del
entorno que nos rodea.
Figura 5.8: Ejemplo de realidad aumentada para una plataforma móvil basada en Android5
Actualmente la realidad aumentada ha tomado gran relevancia debido al conocimiento que
se ha dado de ella a los usuarios, pero ha día de hoy, digamos que está aún limitada ya que la
mayoría de los teléfonos móviles no cuentan con la suficiente potencia para efectuar todas las
operaciones de reconocimiento, procesamiento, muestreo y visualización de la información, sin
embargo el futuro va más allá, se pretende que la realidad pueda ser aumentada en cualquier
momento y en cualquier lugar.
Esta tecnología en su versión más simple emplea una webcam, un software específico y una
plantilla o marca sobre la que surgirá la imagen virtual, si deseamos obtener un sistema más
potente, el empleo de sensores de proximidad, brújulas digitales, acelerómetros, etc., llevará la
realidad aumentada a otro nivel, en el que se detecte la ubicación del usuario, el entorno que le
rodea, el clima en el que se encuentra…etc.
Sin embargo lo que hace que esta tecnología sea revolucionaria, es el hecho de que se prevé
que no sólo esté presente en los dispositivos como ordenadores o teléfonos móviles, sino que
otras empresas por ejemplo del sector del automóvil están desarrollando parabrisas que
muestran la información de la carretera sobre el cristal, indicando el estado del vehículo o la
velocidad máxima de la vía por la que se circula, mecánicos que con gafas especiales obtienen
la información de los pasos que hay que realizar para detectar una posible avería, museos en
los que las estatuas cobran vida y los cuadros representan las escenas en cuanto el usuario está
delante de ellos y observa la obra a través de un “cristal”, estudiantes de medicina que pueden
trabajar con modelos en 3D de seres humanos, y no con las imágenes de los libros de texto, etc.
(Sung, July 2010b ).
5
Fotografía. http://picasaweb.google.com/lh/photo/r01ybkkhYEXDUrEzV3uYYA
124
NUEVAS TECNOLOGÍAS APLICADAS A LA EDUCACIÓN
Expertos predicen que en el futuro se podría llegar a usar unas lentes especiales que
servirán de capa intermedia entre el mundo real y la información virtual.
Como se ha mencionado anteriormente, la mayoría de aplicaciones de realidad aumentada
para proyectos educativos se usan en museos, exhibiciones, parques de atracciones temáticos...
puesto que su coste todavía no es suficientemente bajo para que puedan ser empleadas en el
ámbito doméstico. Estos lugares aprovechan las conexiones wireless para mostrar información
sobre objetos o lugares, así como imágenes virtuales, por ejemplo ruinas reconstruidas o
paisajes tal y como eran en el pasado.
No podemos olvidar que si la información existe, y la tecnología existe, es sólo cuestión de
tiempo llegar a la fusión entre el mundo real y virtual.
5.3.3.2.2
MUVE. Entornos Virtuales MultiUsuario
Algunos aún recordamos una serie de animación que recreaba un antiguo juego denominado
“Dragones y Mazmorras”, en el cual, unas personas reales son transportadas a un mundo
imaginario en el que comenzarán a desarrollar sus destrezas en pos de un objetivo común, este
es el inicio del software que servirá para la creación de entornos virtuales.
Los mundos virtuales son entornos tridimensionales que tienen una capacidad inmersiva y
disponen de una elevada capacidad de escalabilidad. Para entrar en estos mundos se requiere
de un avatar (personaje que nos representará en el mundo virtual) que genera una identidad en
dicha espacialidad. Estos entornos permiten que el usuario pueda moverse por ese espacio
rompiendo en muchos casos las leyes de la física humana al permitir volar, saltar distancias
imposibles…etc.
Los mundos virtuales de mayor éxito son los espacios multiusuario, aquellos espacios que
permiten que muchas personas/avatares puedan estar en el mismo espacio virtual e interactuar
entre ellos de manera síncrona, de ahí que sean llamados “entornos virtuales multiusuario”, y
es en este campo donde se plantea una revolución, ya que en el caso de la educación, los
MUVE (Multi-User Virtual Environments) unidos a la capacidad de un LMS (Learning
Management System) darían lugar a entornos virtuales de aprendizaje multiusuario. En la
siguiente tabla se puede apreciar una comparativa entre las herramientas clásicas de
aprendizaje y cómo variarán atendiendo a las nuevas herramientas.
Tabla 5-1. Comparativa herramientas de aprendizaje Pasado vs Futuro
Herramientas de Aprendizaje “Clásico”
Libros de texto y hojas de cálculo.
Texto Lineal.
Modelos y materiales.
Observaciones directas.
Películas educativas de difusión.
El experto da conferencias.
Herramientas de Aprendizaje “Futuras”
Creación de materiales por el estudiante en formato electrónico.
Hipertexto y multimedia.
Criaturas virtuales, avatares y simulaciones.
Herramientas para la observación a distancia.
Los mundos virtuales interactúan con la realidad.
Muchos "expertos" interactúan en el aula.
Actualmente un ejemplo de esta tecnología está presente en Second Life (abreviado como
SL), que consiste en un metaverso, (los metaversos son entornos donde los humanos
interactúan social y económicamente como iconos a través de un soporte lógico en un
ciberespacio que se actúa como una metáfora del mundo real, pero sin las limitaciones físicas)
(Wikipedia, May 2009).
Las personas para hacer uso de éste software, deben crear una cuenta en
www.secondlife.com y descargar el software denominado Second Life Viewer, al registrarse y
acceder pasarán a ser llamados “residentes" o de manera abreviada AV que significa avatars.
La programación de este mundo virtual es abierta y libre. El código de SL permite a los
usuarios poder modificar absolutamente cualquier aspecto del mundo virtual, desde el color de
125
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
los ojos del personaje a su aspecto físico, sus movimientos, sonidos y permite además,
construir cualquier cosa en 3D.
¿Qué ocurriría si en este mundo virtual que nos permite llevar una segunda vida,
planteásemos la posibilidad de crear también una plataforma educativa?.
Este es el inicio de Sloodle, que surge de la unión de Moodle + Second Life.
Figura 5.9: Entorno Virtual Multi Usuario Sloodle6
Como se puede observar Sloodle, posibilita la confección de campus virtuales a medida,
con espacios para desarrollar clases, ejercicios, foros, exámenes etc. y SL posibilita el “estar”
presente virtualmente por medio de un avatar, participando de una clase o conferencia en
tiempo real.
En España, ya se han dado eventos multitudinarios en este mundo virtual como por
ejemplo, el acto de inauguración de la sede virtual del Observatorio Ocupacional:
“Inauguración de la Universidad Miguel Hernández de la ciudad de Sevilla en España…en
Second Life”, dicha sede está situada en una réplica virtual del emblemático edificio del
"Rectorado y Consejo Social" del Campus de Elche.
El edificio, situado en la isla uvvy27 de la empresa Metafuturing, cuenta con un espacio
para la impartición de clases, tutorías, sala de conferencias, sala de exposiciones, cafetería y
una réplica altamente fiel del observatorio ocupacional, también la Universidad de Harvard
tiene su lugar en SL (Canavessi, Dec 2010).
Como se ha mencionado hasta ahora, la tendencia actual es hacia un mundo digital, la
información está disponible en la red y disponemos actualmente de los medios necesarios para
poder acceder a ella en todo momento y lugar, cabe entonces pensar que si esto es así, la
existencia de entornos virtuales favorecería en gran medida la reunión de personas que por
distintos motivos ya sea de tiempo, espacio o disponibilidad es imposible reunir en el mundo
real, del mismo modo, y llegados a este punto, este mundo virtual de reunión puede ser la
forma de distribuir conocimiento e información a través de campus virtuales o universidades
virtuales, no se debe confundir estos entornos con aquellos que ya conocemos en los que
simplemente aparece nuestro nombre sobre la pantalla como si fuera un chat y en los que la
comunicación queda limitada prácticamente a emails enviados, a listas de noticias o foros, en
este caso nuestro avatar caminará por los pasillos de la universidad, se sentará en los asientos
6
7
Sitio Web oficial http://www.sloodle.org
Dirección web de la isla uvvy2. http://slurl.com/secondlife/uvvy2/187/138/22/
126
NUEVAS TECNOLOGÍAS APLICADAS A LA EDUCACIÓN
de la primera fila del aula de conferencias, levantará la mano para preguntar cualquier duda,
charlará sin necesidad de teclear, por lo tanto se favorece la relación con otros miembros de la
comunidad, desaparece la sensación de aislamiento y soledad que en gran medida es una de las
principales causas de abandono de las enseñanzas a distancia.
5.3.4 Objetos Inteligentes
Aplicaciones futuristas en las que un usuario entra en su casa y las luces se encienden según
sus preferencias, en la que los marcos digitales cambian para ofrecer las imágenes según el
gusto de la persona que ha entrado, en las que se regula la temperatura de la casa y se configura
la música o los programas de ocio, son una realidad, la tecnología está ahí para poder hacerlo
posible, son aplicaciones capaces de detectar, comprender e interactuar con el entorno, y
forman parte del concepto denominado “Internet of Things”, en las que los objetos están
dotados de cierta “inteligencia” y permiten la comunicación con el medio.
Figura 5.10: Objetos Inteligentes. Tecnologías que dotan de información a los objetos
Los objetos inteligentes son el vínculo entre el mundo virtual y el mundo real. Un objeto
inteligente “sabe” cosas sobre sí mismo –dónde y cómo fue fabricado, para qué sirve, quién es
su propietario y cómo lo utiliza, qué otros objetos se le parecen– y sobre su entorno. Los
objetos inteligentes pueden dar información sobre su ubicación exacta y su estado actual (lleno
o vacío, nuevo o agotado, utilizado recientemente o no). Cualquiera que sea la tecnología que
otorga la capacidad de incorporar información a un objeto dará como resultado una conexión
entre un objeto físico y un rico almacén de información contextual (Johnson, Levine, & Smith,
2009).
5.3.4.1 Aplicaciones y Mejoras en Educación
En la interfaz conocida como “el internet de las cosas" ó “informática omnipresente” los
dispositivos inalámbricos portátiles posibilitan el uso de recursos virtuales de acuerdo con
nuestras necesidades en el mundo real. Las primeras etapas en estas interfaces de "realidad
aumentada" se caracterizan por la investigación sobre el papel que juegan los "objetos y
contextos inteligentes" en el aprender y el hacer (IDtrack, Nov 2008).
El aprendizaje irá en el bolsillo con cada uno de nosotros, se podrá dotar de información a
cada uno de los objetos presentes en cualquier entorno ya sea un museo, una clase de botánica
o de química orgánica, mediante el empleo de los códigos QR o las etiquetas RFID
obtendremos una visión precisa de lo que encierra cualquier elemento de nuestro entorno.
Por lo tanto dicha tecnología será capaz de evitar la búsqueda de información puesto que
ésta se revelará ante no sólo el estudiante sino cualquier persona en el momento en que se
precise. Pongamos el ejemplo de una clase de botánica, sin más que acercarnos con cualquier
dispositivo capaz de leer las etiquetas, la información sobre la ubicación de la planta, las fases
de crecimiento o cualquier otro dato almacenado aparecerá en la pantalla de nuestro
127
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
dispositivo, “digitalizaremos” nuestro entorno para poder efectuar una adquisición, tratamiento
y difusión de la información.
5.3.4.2 Tecnologías de Objetos Inteligentes
5.3.4.2.1
RFID (Identificación por Radio Frecuencia)
Hemos comentado que existen distintas tecnologías que dotan de información a los objetos,
una de estas tecnologías es la denominada Radio Frequency IDentification, la identificación
por radiofrecuencia (RFID) describe un sistema que transmite sin hilos la identidad (en la
forma de un número y dato serie) de un objeto o una persona, usando las ondas de radio.
En la actualidad, la tecnología más extendida para la identificación de objetos es la de los
códigos de barras, sin embargo, éstos presentan algunas desventajas, como son la escasa
cantidad de datos que pueden almacenar y la imposibilidad de ser modificados
(reprogramados). La mejora obvia que se ideó, y que constituye el origen de la tecnología
RFID, consiste en usar chips de silicio capaces de transferir los datos que almacenan al lector
sin contacto físico (de forma equivalente a los lectores de infrarrojos utilizados para leer los
códigos de barras).
Estos sistemas sin hilos permiten la lectura sin contacto y son muy efectivos en fabricación
y en otros entornos hostiles donde las tecnologías de identificación tradicionales como las
etiquetas de códigos de barras no trabajan de forma correcta.
La tecnología de radiofrecuencia se basa en la transmisión de datos por campos
electromagnéticos y una identificación sin contacto, estando formada por tres elementos
básicos (IDtrack, Nov 2008):
Una etiqueta electrónica o Tag que lleva una microantena incorporada.
Un lector de Tags.
Una base de datos.
Un Tag es una etiqueta que lleva un microchip incorporado y que puede adherirse a
cualquier producto. El microchip almacena un número de identificación (una especie de
matrícula única de dicho producto) como por ejemplo el Electronic Product Code de Auto-ID
Center, que en general se puede definir con un código único (CU) (Hervás & Garrido, 2005)
(ELEKTOR, Jan 2009).
Antena
Tags
Software
Interrogado
r
Figura 5.11: Esquema de Funcionamiento de RFID
El sistema funciona de la siguiente manera, el lector envía una serie de ondas de
radiofrecuencia al tag, que son captadas por la microantena, las ondas activan el microchip, el
cual a través de la microantena y mediante ondas de radiofrecuencia transmiten al lector la
128
NUEVAS TECNOLOGÍAS APLICADAS A LA EDUCACIÓN
información del producto, finalmente el lector recibe dicha información y la utiliza para el
servicio que haya sido pensado, por ejemplo puede enviarlo a una base de datos en la que
previamente se han registrado las características del producto que lleva el tag, si pensamos en
aplicaciones en la educación bastaría con pensar en la identificación del alumno que se
presenta a un examen, o que está solicitando una matrícula o expediente, la identificación del
usuario frente al ordenador…etc.
Algunas de las características que hacen que esta tecnología esté tomando la importancia
necesaria como para llegar a implantarse de forma tan sólida en la actualidad son:
Lectura y escritura sin contacto.
Lectura y escritura sin visión directa.
Inmunidad virtual a las zonas oscuras de pintura, polvo, grasa, etc.
Identificación permanente o capacidades de lectura/escritura.
Rango de lectura de varios cm a varias decenas de cm (dependiendo del sistema).
Integridad de datos extremadamente elevada y acceso seguro.
A pesar de considerar que esta tecnología es actual su existencia se remonta a 1948 durante
la II Guerra Mundial, sin embargo la disminución en los costos de los materiales así como en
su fabricación ha permitido su difusión y comercialización en la actualidad, esto a su vez
conlleva un mayor desarrollo de la tecnología en futuras aplicaciones, actualmente la
tecnología RFID (Wikipedia, Nov 2007) está siendo utilizada en todo tipo de entornos, desde
logística y farmacéutica hasta envíos postales, construcción e implantes humanos, además, está
siendo implantada como sistema de identificación en pasaportes y tarjetas de identificación.
Como en toda tecnología que comienza a despuntar aún se debe depurar sobre todo en
aspectos de seguridad, para evitar lo que los expertos conocen como la creación de perfiles de
usuarios y/o rastreo de objetos y componentes, ya que estas etiquetas, prácticamente invisibles
e identificables, pueden ser leídas a distancia sin conocimiento del usuario, para solventar estos
inconvenientes ya existen proyectos como el proyecto RFID Guardian, iniciado por Andrew S.
Tanenbaum (Tanenbaum, Nov 2008), se trata de crear un dispositivo, portátil y para uso
personal, capaz de actuar como lector y decodificador de etiquetas RFID próximas, así como
emulador de las propias etiquetas.
En España, el Instituto Nacional de Tecnologías de la Comunicación (INTECO), y la
Agencia Española de Protección de Datos (AEPD), han publicado una Guía sobre “seguridad y
privacidad de la tecnología RFID” (INTECO, July 2010), ante la proliferación de estos
sistemas en elementos de la vida cotidiana de los ciudadanos.
La guía mencionada anteriormente, analiza el funcionamiento de la tecnología RFID, los
tipos de dispositivos existentes en la actualidad y sus usos y aplicaciones principales.
Asimismo, recoge de forma destacada los riesgos existentes en materia de seguridad,
privacidad y protección de los datos en el empleo, e implantación de los dispositivos de
identificación por radio frecuencia, en diversos ámbitos, y las garantías exigibles para
prevenirlos.
5.3.4.2.2
QR (Quick Response Barcode)
La definición puramente técnica que encontramos sobre los códigos QR indica que son códigos
bidimensionales con una matriz de propósito general diseñada para un escaneo rápido de
información, éstos fueron creados en 1994 por Denso Wave empresa de origen Japonés, QR es
eficiente para codificar caracteres Kanji (Kanji es el nombre de los caracteres chinos utilizados
129
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
en la escritura de la lengua japonesa), es una simbología muy popular en Japón (Wikipedia,
July 2010), y recientemente se ha trabajado para incorporar los caracteres especiales como las
tildes en el castellano.
El código QR es de forma cuadrada y puede ser fácilmente identificado por su patrón de
cuados oscuros y claros en tres de las esquinas del símbolo, su nombre es debido a la frase
“Quick Response (respuesta rápida)” ya que se diseñó para ser decodificado a alta velocidad,
otros datos que podíamos destacar es que es capaz de codificar todos los caracteres ASCII
además de información binaria, es omnidireccional y se lee con la ayuda de un lector de
imagen, por ejemplo en Japón ya hay cerca de 40 millones de personas que lo utilizan, con la
ayuda de un chip implantado en el teléfono móvil y que utiliza la cámara de fotos como lector,
este tipo de código a diferencia del convencional puede almacenar hasta 7.089 caracteres.
Pueden darse multitud de posibles aplicaciones para estos códigos especiales, imaginemos
por ejemplo la generación de etiquetas para cada uno de los alumnos de un módulo o
asignatura, de forma que puedan leer desde su móvil, pda u ordenador la información relativa a
por ejemplo la configuración Wifi de la clase en la que se encuentran, los datos sobre un evento
que se va a producir, información sobre la localización GPS de dicho evento…etc.
Existen distintas páginas que ofrecen de forma gratuita no sólo la generación del QR sino
que además nos facilitan el código fuente para poder trabajar con él.
Lo único que necesitamos es tener un teléfono con cámara fotográfica y poder descargar
una sencilla aplicación desde Internet (en la mayoría de los casos gratuita) para instalarla en
nuestro terminal, un ejemplo de estas aplicaciones es Kaywa Reader que nos permitirá sin más
que mirar a través de la cámara de nuestro teléfono y enfocando al QR deseado obtener la
información “encerrada” en el mismo.
Captura del QR a través
de la cámara del
teléfono o dispositivo
Software procesa el QR
Obtenemos
la
Información
Figura 5.12: Lectura de un QR mediante un móvil con Kaywa Reader
En el caso de leer el QR mediante el ordenador, se disponen de distintas webs como por
ejemplo http://zxing.org/w/decode.jspx en la que basta con introducir la URL del QR que
deseamos verificar y enviar la consulta, así una vez que hagamos una fotografía a una etiqueta
QR CODE, automáticamente podamos visualizar o escuchar la información que esta etiqueta
contiene.
Con un simple gesto y sin necesidad de conocimientos técnicos, se estará accediendo a la
difusión de los contenidos de una cadena de radio o de televisión, contenidos de periódicos o
páginas web, en fin a cualquier tipo de información.
Compañías de todos los ámbitos están comenzando a utilizar esta tecnología, un ejemplo
que va más allá de la mera lectura de información es el que encontramos en “Vueling”
(Sánchez, Dec 2009), en dicha compañía podremos comprar el vuelo online, una vez comprado
se recibe un MMS (mensaje multimedia) con un QR el cual contendrá la información tanto del
vuelo como del pasajero, de tal modo que ahora nuestro billete, el que nos permite facturar o
traspasar el control de acceso y seguridad, consiste en una imagen bidimensional almacenada
130
NUEVAS TECNOLOGÍAS APLICADAS A LA EDUCACIÓN
en nuestro terminal, esto favorece la eliminación del papel así como una identificación de los
pasajeros más rápida y eficiente.
En cuanto a las posibles aplicaciones en la educación, éstas aún no han sido explotadas y
queda mucho camino para poder emplear los QR en dicho ámbito, sin embargo el auge que
está cosechando en el campo de la publicidad de contenidos e información nos permite
presagiar que su uso se convertirá en algo cotidiano igual que los sms actuales.
Los QR-Codes serán el enlace del mundo real con la web cada vez más omnipresente y
accesible que nunca, por lo tanto y basándonos en esto podríamos decir que si internet es una
ventana al mundo, en el internet móvil los QRs serán las llaves de esa ventana.
5.3.5 WWW. (World Wide Web)
No comenzaremos explicando que es la Web, porque las nuevas generaciones ya han nacido
con ella, han nacido con las búsquedas en “Google”, con las direcciones de correo electrónico,
con Tuenti, Facebook, Twitter…etc., ya quedaron atrás las búsquedas en las bibliotecas
localizando la información necesaria para realizar un trabajo, quedó atrás el estudiar sobre
papel la vida de compositores clásicos como Beethoven o Schubert sin escuchar su obra, así
como tantas otras facilidades que tiene el mundo gracias a la utopía hecha realidad en la que la
información (o al menos, gran parte de ella) está disponible para todos, en todo momento y en
todo lugar.
Figura 5.13: Web Semántica, Redes Sociales y Contenido Abierto
En este sentido tampoco hablaremos de los nuevos servicios que ofrece la Web, tales como
las sindicación (RSS), Audioblogging y Podcasting, Multimedia Sharing, Folksonomy,
Etiquetado y “Social Bookmarking”, Wikis, Blogs…etc., ya que lo que pretendemos es mostrar
nuevas tecnologías que están siendo o serán una revolución.
5.3.5.1 Aplicaciones y Mejoras en Educación
De las tecnologías que se verán a continuación, la web semántica es la que hasta el momento
ha tenido un menor impacto puesto que las aplicaciones especificas para la educación se
limitan a determinados buscadores y por ello aún está por despegar, sin embargo el futuro nos
indica que es necesario encontrar nuevas formas de búsqueda de información, ya que ésta no
cesa de crecer y distribuirse y con los mecanismos actuales, la búsqueda se está convirtiendo en
una tarea que conlleva excesivo tiempo y trabajo.
La importancia del contenido abierto así como el de las redes sociales quedará patente en
los puntos siguientes pero como introducción diremos que el número de estudiantes en las
131
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
universidades abiertas ha aumentado considerablemente, la enseñanza a través y mediante las
nuevas tecnologías abren un nuevo abanico de posibilidades que permiten que la enseñanza
llegue a un mayor sector de población y un mayor sector de población tenga interés en
aprender más y mejor.
Las redes sociales contribuyen a la difusión del conocimiento, éste ya no está limitado a
unos pocos y los grupos de trabajo e investigación adquieren un mayor nivel social, redes
especificas pueden crearse para tratar temas en particular entre profesores y alumnos, el
seguimiento de las actividades de enseñanza y aprendizaje puede realizarse de una forma más
dinámica y en tiempo real gracias al empleo de las redes sociales, no hay más que pulsar sobre
el botón de “seguir” en Twitter o “Me gusta” en Facebook para recibir “sin buscar”, cualquier
cambio o acontecimiento acaecido en la red.
5.3.5.2 Tecnologías WWW
5.3.5.2.1
Web Semántica
Como ya se ha comentado, la información “está en la red”, eso es lo que podemos escuchar
hoy en día, y en gran parte es cierto, pero sin embargo, uno de los grandes problemas a los que
nos enfrentamos también reside ahí.
Imaginemos la siguiente situación, un almacén grande, tan grande que es capaz de
almacenar millones y millones de cajas, en dicho almacén hay material de todo tipo, cajas de
hace muchos años y otras que acaban de llegar, material redundante y obsoleto y otro
innovador, pues bien, ¿cómo encontramos la caja que buscamos?; en ocasiones tendremos
suerte y de los millones de cajas disponibles encontramos ciertas cajas que contienen justo lo
deseado, pero en otras ocasiones, encontraremos cajas de hace mucho tiempo que sí que
contienen parte de lo que buscábamos pero está obsoleto, en otras ocasiones la cantidad de
cajas encontradas es tan amplia que no sabemos en cual centrarnos, y finalmente, en el peor de
los casos no encontraremos nada interesante a pesar de saber que está en el almacén.
Atendiendo al ejemplo anterior, podemos encontrar los motivos por los cuales la Web
Semántica es una tecnología que debe avanzar y consolidarse, ya que pretende paliar los
problemas presentes en la actual, tales como:
La información bajo la Web carece de Orden.
La mayoría de las páginas Web no tienen claros sus objetivos y como resultado de esto
el 90% de las páginas Web quedarán fuera de servicio.
Debido a la libertad de expresión de los usuarios, realizar un filtrado eficaz es
sumamente complicado, así como verificar la legalidad del contenido.
La privacidad y el derecho de autor es difícil de proteger debido a la falta de seguridad
de la Tecnología.
Digamos que lo que se pretende es conseguir una Web Estructurada, con las siguientes
características, personalizada, semántica y atenta (Iskold, Oct 2007).
La Web Semántica es una Web extendida, “dotada de mayor significado” en la que
cualquier usuario en Internet podrá encontrar respuestas a sus preguntas de forma más rápida y
sencilla gracias a una información mejor definida. Al dotar a la Web de más significado y, por
lo tanto, de más semántica, se pueden obtener soluciones a problemas habituales en la
búsqueda de información.
Actualmente existen dos planteamientos (Johnson et al., 2009) teóricos para desarrollar la
capacidad semántica de la web.
132
NUEVAS TECNOLOGÍAS APLICADAS A LA EDUCACIÓN
El planteamiento de abajo arriba (bottom-up), es problemático por el hecho de que
supone que se van a añadir metadatos a cada pieza de contenido en la web, para incluir
información sobre su contexto; se trata de etiquetar según el concepto, por así decirlo.
El planteamiento de arriba abajo (top-down) parece tener más probabilidades de éxito,
ya que se centra en desarrollar la capacidad de búsqueda del lenguaje natural que puede
llevar a cabo este tipo de determinaciones sin ningún tipo especial de metadatos.
Para complicar aún más la situación, en la actualidad surge una corriente paralela de
quienes buscan un enfoque más pragmático que pueda tener utilidad a más corto plazo, así,
frente a la web semántica tradicional, conocida en círculos especializados como RDFa,
aparecen los microformatos (Pérez Crespo, 2007).
El modelo RDFa tiene a sus espaldas varias cargas, tiene una definición compleja, no
asequible para todo el mundo, por el notable componente matemático de su estructura, lo que
puede hacer necesario la creación de sistemas automáticos para su implantación. Utiliza una
versión del lenguaje de escritura de páginas web que a día de hoy no utiliza casi nadie, aunque
se espera que en el futuro se evolucione hacia él. A cambio, proporciona un marco más general
que el que proporcionan los microformatos.
Los microformatos surgen del trabajo de la comunidad de desarrolladores de Technorati,
uno de los sitios Web 2.0 de referencia, su objetivo es estandarizar un conjunto de formatos en
los que almacenar conocimiento básico, como la información de contacto de una persona
(microformato hCard), una cita (microformato hCalendar), una opinión (microformato
hReview), una relación en una red social (microformato XFN) y así hasta un total de 9
especificaciones concluidas y 11 en proceso de definición. La principal limitación es que cada
tipo de significado requiere de la definición de un microformato específico, a cambio ya es
posible utilizarlos y afortunadamente las dos corrientes podrían adaptarse en el caso de que
ambas tendencias evolucionaran por separado con igual fuerza.
Ya hemos comentado que se está trabajando en esta tecnología y prueba de ello son las
aplicaciones que usan dicha Web como motor, algunas de ellas son, Swotti (buscador que
rastrea opiniones), Swoogle (indexa documentos elaborados en los conceptos y normas de la
semántica (por ejemplo, el formato RDF), Careerjet (relacionado con el mundo del
empleo)…etc., como se puede apreciar las aplicaciones de esta tecnología son amplias en
cualquier campo.
5.3.5.2.2
Open Source (Contenido Abierto)
Tras ver el apartado anterior y describir la Web como ese mundo utópico en el que la
información está disponible para todos, en cualquier lugar y cualquier instante, nos resulta
evidente pensar, que todo esto ha sido posible gracias a que aquella persona que ha creado un
material de la índole que sea lo deja sin más a disposición del planeta.
Hace pocos años, algunas personas empezaron a intercambiar software, que llamaron
software libre (free software) o bien software abierto (open source software). En 1998 nació la
idea de crear un equivalente de software abierto en la informática pero en el campo de la
enseñanza, lo llamaron open content (contenido abierto); David Wiley, profesor del
Departamento de Tecnología de la Educación de la Universidad Estatal de Utah, fue uno de sus
artífices (Wiley, 2007).
¿Por qué será relevante en un futuro?, centrándonos en la educación, cabe pensar, que si
ponemos toda la información gratuitamente en Internet, todo el mundo tendrá las mismas
posibilidades de aprender, al mismo tiempo, todo tipo de materias.
133
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
El hecho de que el estudiante potencial pueda ver qué actividades se realizan en los
distintos cursos, universidades, institutos...etc., hará que se sienta más dispuesto a participar,
incrementará la motivación por los temas tratados puesto que uno de los riesgos presentes
siempre en la educación consiste en pensar si el curso, seminario o estudios que se pretenden
realizar serán del gusto del estudiante, y ante esa duda muchos deciden ni siquiera intentarlo.
Para disponer de toda esta información en internet existen distintas opciones: por ejemplo,
se puede vender la información en lugar de ser gratuita, se puede modificar su contenido o
impedirlo mediante licencias, etc., al final lo único a tener en cuenta es conseguir la licencia
que interese. En el MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts), por ejemplo, los contenidos
se pueden compartir pero no vender. Hay expertos que consideran que todo el material debería
ser de contenido abierto, pero tampoco tendría por que ser de este modo, ya que por ejemplo,
un policía si al llegar a casa hiciera horas extras para elaborar un determinado material, quizás
sí que querría que alguien le pagara, pero hay muchos casos en los que no es así.
Hasta ahora hemos hablado del contenido abierto pensando únicamente en aquél material
impreso, ya sean libros o artículos que están en la red, pero esta es sólo una pequeña parte de lo
que es el contenido abierto, puesto que además de lo expuesto, abarca hardware y software, tal
es por ejemplo el caso de OpenBTS Project8, dicho proyecto nos propone una gran alternativa
a la telefonía móvil actual, al menos por ahora en España estamos sujetos a tres grandes
compañías que abarcan la gran parte del mercado de las telecomunicaciones móviles, esto
supone que los precios de las llamadas, SMS, MMS, y demás están sujetas a los beneficios que
quieran obtener.
La alternativa que nos ofrece OpenBTS consiste básicamente en “montar nuestra propia red
de comunicaciones” mediante el empleo de cierto hardware disponible para todos y cierto
software libre (Asterisk), con lo que podríamos crear una red de telefonía GSM trabajando en
las bandas utilizadas hoy en día (850/900/1800/1900 MHz), no es el objetivo de este punto dar
detalles técnicos de su funcionamiento, pero sí destacar que no se trata de algo teórico sino que
ya se ha probado con éxito en terrenos inhóspitos donde ninguna compañía suministraba
cobertura. Ejemplos como este de contenido abierto están presentes y cada vez con más
frecuencia en todos los ámbitos como en la investigación, la universidad, la educación…etc.
Por lo tanto queda patente la importancia que tiene el contenido abierto, en cualquier
ámbito, no sólo por facilitar materiales de forma libre y gratuita sino porque se convierte en
gran competidor de los sistemas de pago obligando a estos últimos o bien a disminuir sus
ganancias mediante una bajada en los precios de sus servicios y/o materiales o bien a aumentar
la calidad y cantidad de sus contenidos para poder diferenciarse y distanciarse de los
contenidos abiertos, en cualquier caso de este modo todos nos veremos beneficiados sea cual
sea la alternativa escogida.
5.3.5.2.3
Redes Sociales
Tal es el auge de esta tecnología que podríamos decir que hoy en día uno no es nadie sino
pertenece a alguna red social, ya sea Twitter, Facebook, MySpace, LinkedIn o cualquiera que
esté presente en Internet.
Uno de los motivos que ha permitido que esta tecnología haya ido incrementando el
número de adeptos es el ritmo de vida actual, donde mantener las relaciones establecidas en el
trabajo, en los estudios o las relaciones familiares se convierte en todo un malabarismo, sin
embargo mediante el uso de las redes sociales no solo podemos ponernos en contacto con
dichas personas de forma más eficiente que con el correo electrónico, sino que además
podemos estar al corriente de lo que está sucediendo en sus vidas, sus gustos y opiniones.
8
Página web del proyecto: http://openbts.sourceforge.net
134
NUEVAS TECNOLOGÍAS APLICADAS A LA EDUCACIÓN
En cuanto al mundo laboral ofrece posibilidades para establecer nuevas relaciones con
profesionales del sector, empresas consultoras ponen en contacto a sus empleados en las
delegaciones de distintos países y de esta forma todo el mundo está conectado.
Recientemente, en la cuarta jornada del encuentro tecnológico celebrada en la Ciudad de las
Artes y las Ciencias de Valencia, uno de los creadores de Twittexperts, Álex Puig (ABC, Jan
2010) sugirió cinco posibles aplicaciones del futuro de las redes sociales.
Redes sociales que creen su propia moneda virtual, lo que influiría en la economía a
nivel mundial.
Mejora en la burocracia gracias a la posibilidad de votar propuestas de ley a través de la
Red. "La gente podría opinar si les gusta una ley o no con el botón de “me gusta'", ya
que a día de hoy la legislación es "mucho más lenta que la sociedad".
"Permiten el ágora universal". Los estudiantes pueden escoger con quién y por qué
medios aprender a través de Internet.
Realidad aumentada personal. Un futuro en el que los usuarios pueden visualizar las
amistades comunes o los gustos de una persona, como una capa de información extra,
superpuesta a ésta misma
Modificación del modelo de pareja tradicional. "Se podría conocer a una persona y saber
cuántas probabilidades existen de formar pareja. Conocer gente sería mucho más fácil".
Como cabía esperar es una tecnología que ofrece un amplio abanico de posibilidades y que
debido a esto está ampliamente utilizada, no cesan de surgir nuevas aplicaciones que favorecen
su uso, nuevos dispositivos móviles que tienen como principal característica el acceso
inmediato a las redes sociales o empresas que ya ofrecen su seguimiento y evolución en
Twitter.
Existen alternativas a las redes sociales más populares (Facebook, Tuenti, Twitter…etc.),
como son “Ning” o “Elgg” (Wikipedia, July 2010g), plataformas online para usuarios que
permiten crear sitios web sociales y redes sociales alrededor de intereses específicos, y si
pensamos en sus aplicaciones bastaría con mencionar la educación, profesores o alumnos de
cualquier asignatura o curso que crean una red social para compartir información, enlaces de
interés, opiniones, un sinfín de información.
Una de las ventajas de las redes sociales es que presenta una estructura organizativa la cual
se puede adaptar al modelo de enseñanza, donde los distintos nodos de la red estarían formados
por los alumnos, los profesores, el equipo directivo y las relaciones entre ellos estarían
marcadas por las uniones entre dichos nodos, por lo tanto y según este modelo se favorece la
participación, el estudio y trabajo así como las relaciones personales y profesionales.
Quizá la proliferación de las redes sociales haga difícil decidir por cual de todas decantarse,
es por este motivo por el que surgirá software similar a los gestores de correo electrónico, en
los que con un solo vistazo a la pantalla podemos obtener el seguimiento que hacemos (o nos
hacen) desde las distintas redes, como en todo se debe tener un control, la tecnología está para
favorecer al menos en este sentido las relaciones con aquellas personas que deseamos seguir,
mantener el contacto, etc., sin embargo no debemos olvidar que esto no puede sustituir al trato
personal escondiéndonos detrás de un ordenador.
El concepto de redes sociales está evolucionando hacia la primacía del sujeto o individuo
más que a los contenidos. Está evolucionando hacia un nuevo concepto denominado Sistema
Operativo Social también denominado WebOs o WebTops y que será el nexo de unión entre
las distintas redes sociales y los servicios que ofrecen.
135
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
5.4 Conclusiones y Tendencias de Futuro
SmartPhones, PDAs, pantallas táctiles, redes sociales…etc., todas son nuevas tecnologías que
están emergiendo para en principio mejorar nuestra calidad de vida. En un breve espacio de
tiempo hemos pasado del mundo analógico al digital, a la digitalización de la información, en
un mundo donde el flujo, control y tratamiento de la información son claves para la
subsistencia, el estudio de las tecnologías venideras es fundamental, no sólo por tener
conciencia de lo que se aproxima sino que mediante su conocimiento, poder enfocar nuestras
acciones, poder evolucionar y aprender de forma correcta en la sociedad de la información
donde nos encontramos.
La etapa a la cual nos dirigimos con todos estos adelantos será aquella en la que al igual
que ahora los recursos para el aprendizaje están en manos de los estudiantes y del profesorado,
sin embargo se podrá escoger con quién estudiar (sin embargo los expertos no tendrán tiempo
para todos), en qué idioma hacerlo puesto que se dispondrá de profesionales en cualquier lugar
del mundo, el rol del profesor por lo tanto y como ya mencionamos cambiará, pasará a ser un
tutor o asesor que ayudará a guiar al estudiante en su búsqueda de conocimiento, ya no será el
proveedor de información y el estudiante no será el mero espectador, sino protagonista
principal que evolucionará a su ritmo en las áreas deseadas.
La tecnología facilitará la búsqueda y tratamiento de la información (aplicaciones con
conciencia semántica), apoyará la interacción entre hombre y entorno mediante los objetos
inteligentes y las nuevas interfaces, se alcanzará la ubicuidad mediante la computación en la
nube y la computación móvil, podremos asistir a clases “presenciales” en la Universidad de
Harvard en un mundo virtual, la tendencia es a una educación personalizada, favoreciendo la
educación a distancia y eliminando los contras que ésta presentaba como la sensación de
aislamiento y soledad, fuente importante de abandono en los cursos o estudios.
Según Randy Pausch (Pausch, May 2010) dos grandes hitos que verdaderamente
revolucionaron la enseñanza fueron “el uso de la pizarra”, que permitió la enseñanza común a
un grupo de estudiantes y el otro “la reproducción masiva de libros de texto”, lo que permitió
estandarizar el currículo de las enseñanzas, a estos hitos nos permitimos sumar uno más que a
nuestro parecer ha revolucionado no sólo la enseñanza sino el mundo en general y ha sido la
WEB, internet al alcance de todos ha abierto las puertas del conocimiento a todo aquel que
quiera cruzarlas.
Es difícil prever a dónde nos dirigen estas tecnologías o qué futuro nos espera porque lo
que hoy parece prometedor puede estancarse y tecnologías hoy al alcance de sólo algunas
compañías pueden emerger debido a la bajada en los costes de desarrollo y producción, sin
embargo sí podemos vaticinar una enseñanza donde:
Los libros de texto serán sustituidos por libros electrónicos más económicos e
interconectados de forma inalámbrica con la red.
La realización de varias tareas de forma simultánea será mucho más habitual (Pausch,
May 2010), actualmente nos estamos convirtiendo en agentes “multitarea” ya que
mientras esperamos a que cargue un video, terminamos un trabajo o redactamos un
email, la tecnología permitirá aumentar el rendimiento en el aprendizaje permitiendo
alternar entre actividades o recursos a los estudiantes a medida que se detecte mediante
cualquier interfaz el cansancio o desmotivación del alumno.
En un futuro aún más lejano llegará la verdadera inmersión total en mundos virtuales
con interfaces controladas con el movimiento y con retroalimentación que nos haga
136
NUEVAS TECNOLOGÍAS APLICADAS A LA EDUCACIÓN
sentir “físicamente” lo que ocurre en ese mundo, el coste de dicha tecnología y la
investigación aún por terminar hará que sea difícil de alcanzar a corto plazo.
Las aplicaciones ejecutadas en cualquier lugar, los contenidos disponibles en cualquier
instante, los objetos inteligentes, la geolocalización, traductores en tiempo real con
aplicaciones semánticas…etc., permitirán un mayor movimiento a países extranjeros puesto
que el idioma no será un impedimento, el moverse será mucho más sencillo, los lugares de
interés estarán señalizados y etiquetados, el mundo será más pequeño y más fácil de abarcar.
La implantación de las tecnologías exige un cambio, no sólo en la forma de utilizar los
nuevos dispositivos, sino un cambio de mentalidad, abrir nuestras mentes y mirar más allá, un
paso hacia las posibles aplicaciones, hacia las futuras utilidades y expectativas que pueden ser
alcanzadas.
Hace cuatro décadas del invento del ratón, que revolucionó el mundo del ordenador,
permitiendo el desarrollo de interfaces gráficas, las ventanas y los punteros, entonces fue todo
un hito, un pequeño dispositivo que cambió de forma radical la informática conocida hasta
entonces.
El iPhone y su “hermano mayor” el iPad, también han supuesto una revolución puesto que
son los que han abierto las puertas del control multitouch al gran público, el teclado y ratón
desaparece en el iPad convirtiéndolo en un ordenador versátil capaz de trabajar con él en
cualquier lugar.
No se pretende destacar a estos dispositivos por sus aplicaciones o diseño (ya que por
ejemplo el iPad en su versión inicial aparece sin la tecnología Flash lo que impide ver
correctamente muchas de las aplicaciones de internet), sino que las mencionamos debido a que
son la base de la aparición de nuevos dispositivos que buscan el mismo tipo de control, lo que
el usuario percibe es el control gestual y eso le gusta, el mercado lo sabe y se pone a trabajar en
ello, de forma que comienzan a proliferar los dispositivos con pantallas táctiles y lo que es más
importante el usuario comienza a utilizarlos de forma que asume la tecnología y la hace propia.
Hoy en día, el control gestual, las pantallas multitouch, las redes sociales, la web semántica,
el cloud computing…etc., son la base de quizá nuevas tecnologías que en un futuro no lejano
vuelvan a revolucionar lo que hoy consideramos todo un acontecimiento, por ese motivo no
debemos estancarnos en lo existente, ni siquiera pensar en lo que está llegando en este
momento, sino abarcar y ampliar nuestras miras y basándonos en el futuro cercano, caminar a
ese futuro lejano que no sabemos si veremos, pero seguro llegará.
En cualquier caso no debemos olvidar que el ser humano es un animal social, necesita
relacionarse físicamente con otros humanos, la tecnología será una buena herramienta siempre
y cuando no se use como una burbuja en la que esconderse y así evitar la realidad, en la que
verdaderamente lo que importa son las personas.
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139
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
140
SISTEMAS DE TELE-EDUCACIÓN ADAPTATIVOS
Capítulo 6
Sistemas de Tele-educación
Adaptativos
Sergio Cabrero Barros, Xabiel García Pañeda, David Melendi Palacio, Roberto García,
Jonathan Perrinet, Victor García
Departamento de Informática
Universidad de Oviedo
Resumen: Los sistemas de tele-educación adaptativos nacen para adaptar el
proceso de aprendizaje a las características del estudiante. Estos pueden centrarse
en la adaptación de los contenidos y/o de la navegación tomando como base un
modelo de usuario. En este artículo se realiza un recorido por las diferentes técnicas
de adaptación, así como, por los diferentes formas de modelar al estudiante, estilos
de aprendizaje y estándares de especificación de sistemas adaptativos.
6.1 Introducción
Aprender donde sea o cuando sea es posible desde hace decenios, pero el problema hasta
finales de los años 80 era que los sistemas de tele-educación eran estáticos, es decir, que todos
los alumnos disponían de la misma información independientemente de su nivel y de sus
experiencias. A los principio de los años 90 comenzaron a aparecer sistemas como pAdapter
(Böcker et al., 1990) o Manual Excel (De La Passardiere et al., 1992) que guiaban a los
usuarios en función de sus particularidades realizando una adaptación de los enlaces. La idea
principal era proponer a cada usuario una información personalizada a su nivel y sus objetivos.
En 1996, Peter Brusilovsky (Brusilovsky, 1996) define los sistemas adaptativos como:
“Por sistema hypermedia adaptativo entendemos todos los sistemas hipertexto e
hypermedia que reflejan varias características del usuario en el modelo del usuario y aplican
este modelo para adaptar al usuario varios aspectos visibles del sistema”,
Esas adaptaciones permitían igualmente cumplir otro objetivo: evitar el fenómeno “perdido
en el hiperespacio”. Contrariamente a un libro, con un sistema hipertexto como los sitios Web,
141
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
el hecho de saltar de enlace en enlace puede dejar al usuario sin referencias, es decir, que
después de un cierto tiempo no sabe donde ir. En el caso de los sistemas de tele-educación, un
usuario podría no saber que es la siguiente unidad en un curso, lo que perturbaría el proceso de
aprendizaje.
Como vemos, los sistemas adaptativos deben guiar a un estudiante en su aprendizaje y
proporcionarle una información adecuada a sus particularidades, pero para eso, hay que hacerse
dos preguntas:
¿Qué adaptar? Se puede adaptar muchos elementos en un sistema hypermedia. En los
SAH (Sistema Adaptativo de Hipertexto) existen dos tipos principales de adaptación: la
adaptación de la navegación y la de la presentación. Éstos se dividen en dos
subconjuntos de técnicas y son comentados por Brusilovsky en (Brusilovsky, 1996;
Brusilovsky, 2001) y (Brusilovsky, 2004). Está claro que la adaptación no se produce
por azar sino que es necesario tener en cuenta distintos criterios/parámetros, lo que nos
lleva a planteamos una segunda cuestión: el cómo adaptar.
¿Cómo adaptar? El mayor problema de los SAH se sitúa en este punto. Es más, al ser
el aprendizaje un proceso muy complejo, si queremos tener un sistema adaptativo
eficiente, es necesario tener en cuenta una multitud de parámetros relacionados con el
usuario.
En este informe, se estudia el funcionamiento de los sistemas adaptativos usados para teleeducación, describiendo en la sección 3.2 los métodos y técnicas que existen en este campo. En
la sección 3.3, se presentará que características del usuario se pueden utilizar para la
adaptación. En 3.4, se comentan los estándares existentes en este campo. Finalmente en la
sección 3.5, se realizará un comparativo de varios sistemas.
6.2 Métodos y técnicas de adaptación
Según Brusilovsky, se puede distinguir entre métodos de alto nivel y técnicas de bajo nivel
para llevar a cabo los procesos de adaptación. Se entiende que un método es el nivel conceptual
de la adaptación y una técnica el nivel técnico de la adaptación (es decir la implementación del
método). Se pueden utilizar varias técnicas para implementar un mismo método y la misma
técnica puede ser utilizada para implementar varios métodos. En 1996, Brusilovsky realizó una
taxonomía (Figura 3.1) de estos métodos y técnicas (Brusilovsky, 1996) que fue actualizada en
2001 (Brusilovsky, 2001).
6.2.1 Adaptación de la navegación
El objetivo de la adaptación de la navegación es de ayudar al usuario dentro del hiperespacio
simplificando la navegación y evitando el problema de “perdido en el hiperespacio” (“lost in
hyperspace”). Para ello, Brusilovsky propone cinco métodos:
Orientación global: proporcionar el mejor camino global (el camino más corto) hasta la
información deseada (el objetivo del usuario).
Orientación local: proporcionar el mejor paso siguiente al usuario desde el nodo actual.
Por ejemplo a través de un botón “siguiente” o “anterior”.
Soporte de orientación global: proporcionar una descripción de todo el hiperespacio de
la aplicación.
142
SISTEMAS DE TELE-EDUCACIÓN ADAPTATIVOS
Soporte de orientación local: proporcionar una descripción de un hiperespacio local de
la aplicación.
Vista personalizada: proporcionar un conjunto de enlaces representando una parte del
hiperespacio.
Figura 3.1: Taxonomía de métodos y técnicas de Brusilovsky.
Estos métodos pueden ser implementados a través de distintas técnicas:
Orientación directa: esta técnica indica al estudiante cual es el mejor enlace siguiente,
por lo que una forma de implementarlo podría ser utilizando un enlace/botón
“Siguiente”. El inconveniente de esta técnica es que impone una dirección y no propone
ninguna alternativa.
Clasificación de enlaces: esta técnica ordena los enlaces según el modelo del usuario y
otros criterios (clasificación del más significativo al menos, por ejemplo). Una de las
críticas que se hizo a esta técnica es que modifica el orden de los enlaces cada vez que el
modelo del usuario se actualiza y puede confundir al estudiante.
Ocultación de enlaces: esta técnica fue dividida en tres sub-técnicas por De Bra y Calvi
(De Bra & Calvi, 1998):
Ocultación: el objetivo es reducir el número de enlaces propuestos al alumno. Con esta
técnica, se oculta al estudiante todos los enlaces que no son “accesibles” a su nivel de
conocimiento. Por ejemplo, en un texto que tiene enlaces contenidos en palabras claves,
cada palabra sigue visible, pero no se ve que son enlaces.
Desactivación: con el mismo objetivo que la ocultación, esta técnica desactiva los
enlaces que no son apropiados para el usuario, pero al contrario que en la ocultación, los
enlaces siguen visibles. Es decir, que se ve que las palabras son enlaces pero no están
activados. De Bra y Calvi opinan que la desactivación es preferible a la ocultación.
143
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Supresión: esta técnica suprime los enlaces que no son “accesibles”. Puede usarse
dentro de un índice pero no en un texto porque quitaría las palabras claves del texto.
Anotación de enlaces: es una de las técnicas mas usadas y permite añadir informaciones
a un enlace según su estado. Esta información puede ser de forma textual, icnográfica o
estilística y permite distinguir varios estados donde las técnicas de ocultación solo
permiten dos: visible o no. Pueden usarse distintos parámetros como el tamaño, el color
o el estilo de fuente, iconos, etc.
Generación de enlaces: esta técnica permite la generación manual o automática de
enlaces dentro de un contenido. Actuando como marcadores, añaden nuevos enlaces
pertinentes para el alumno.
Mapa: esta técnica permite al aprendiz visualizar donde está situado dentro del
hiperespacio (un curso por ejemplo). Esta técnica supone que el contenido puede ser
definido con un grafo de conceptos (palabras claves) y que el alumno se sitúa con
respecto a los otros conceptos. Las técnicas precedentes (anotación, disimulación…)
pueden ser utilizadas conjuntamente con el mapa.
6.2.2 Adaptación de contenidos
Su objetivo es adaptar el contenido de un hiperespacio (como un curso) en función de las
características del usuario o de su ambiente. Al igual que la navegación, la adaptación de
contenidos se divide en métodos:
Explicaciones adicionales, prerrequeridas y comparativas: se trata del método más
popular y tiene el objetivo de dar al alumno más o menos información según su perfil.
Las explicaciones adicionales permiten añadir información cuando el nivel u objetivo
del usuario lo requiere (por ejemplo, cuando un concepto tiene que ser explicado a un
principiante, se añade una explicación, pero el experto solo tendrá el texto sin dicha
explicación). Las explicaciones prerrequeridas se basan en los conceptos que es
necesario conocer para aprender un nuevo concepto. Por ejemplo, cuando se explica un
concepto, se explicara también cada concepto requerido desconocido por el alumno. Las
explicaciones comparativas proporcionan una comparación entre el concepto
visualizado por el alumno y otros conceptos parecidos precisando los puntos comunes y
las diferencias.
Variantes de Explicaciones: el objetivo de este método es presentar varias
explicaciones del mismo concepto. Por ejemplo, según el perfil de un usuario se
presentará un texto, por otro una imagen o ambos.
Clasificación: el objetivo de este método es presentar la información en un orden
distinto según las características el usuario. Por ejemplo, unos prefieren ver ejemplos
antes de una definición y otros después.
Estos tres métodos se pueden realizar a través de tres tipos de técnicas:
Adaptación de texto enmarcado: esta técnica se divide en varias sub-técnicas y supone
que el contenido puede ser dividido en fragmentos:
Inserción/supresión de fragmentos: esta técnica permite mostrar (o no) varios
fragmentos de texto según las características del usuario (si se necesita más o menos
detalles o un ejemplo). Ejemplo:
144
SISTEMAS DE TELE-EDUCACIÓN ADAPTATIVOS
- Texto sin detalles: Las técnicas de adaptación de enlaces permiten adaptar la
navegación al usuario.
- Texto detallados: Las técnicas de adaptación de enlaces (Ej.: disimulación,
anotación, supresión, etc) permiten adaptar la navegación al usuario.
Fragmentos alternativos: esta técnica propone al usuario varias alternativas a un texto.
Por ejemplo, varios ejemplos o explicaciones.
Clasificación de fragmentos: esta técnica clasifica los fragmentos de texto de acuerdo
con las características del usuario, por ejemplo, poner los ejemplos antes de las
explicaciones.
Texto extensible: esta técnica permite mostrar un texto en función del estudiante,
aunque el usuario tiene la posibilidad de ver todo el texto si lo desea. Ejemplo:
- Texto sin detalles: Las técnicas de adaptación (Ej.: disimulación, anotación,
supresión, etc) de enlaces permiten adaptar la navegación al usuario.
- Texto detallado: Las técnicas de adaptación de enlaces permiten adaptar la
navegación al usuario.
- “Dimming Fragments”: similar a la extensión de texto modifica el estilo del texto
considerado como no adecuado al usuario.
Adaptación del texto en lenguaje natural (natural language adaptation): la idea sería
de presentar un resumen automático en lugar del texto completo. También podría usarse
esta técnica para interactuar con el sistema en lenguaje natural.
La adaptación de modalidad y las presentaciones multimedia adaptativas son dos otros tipos
de adaptación poco detallados por Brusilovsky, pero que tienen mucha importancia en la
actualidad. Es mas, con la proliferación de los periféricos móviles (de tipo móvil multimedia,
PDA, etc), las aplicaciones deben permitir una navegación adaptada al los distintos entornos
posibles. Por eso, hay que tener en cuenta el pequeño tamaño de la mayoría de estos
dispositivos y realizar una adaptación al nivel de los tipos de medios utilizados. Por ejemplo, se
podría usar más sonidos e imágenes que textos.
Las presentaciones multimedia adaptativas tienen un tipo de adaptación distinto de las
aplicaciones hipertextual. La idea aquí, es únicamente de cambiar el tipo de contenido
propuesto al usuario según su perfil. Por ejemplo, donde uno tiene una explicación textual, otro
tendrá una imagen. Esta forma de adaptación se integra perfectamente con las técnicas
descritas precedentemente. Por ejemplo, con la técnica fragmentos alternativos, se podría
proponer distintas imágenes (una poco detallada y otra muy detallada) según el nivel del
usuario. Del mismo modo, en el caso del texto extensible, se podría añadir una imagen en el
caso que el usuario expende el texto.
6.3 El modelo del usuario
Para aplicar estas técnicas de adaptación, se necesita usar particularidades de los usuarios como
su nivel de conocimiento, su estilo de aprendizaje, sus objetivos, su experiencia, sus
preferencias e intereses o su historia (Martins et al., 2008). Entre ellas, el nivel de
conocimiento y el estilo de aprendizaje son algunas de las más investigadas.
6.3.1 Nivel de conocimiento
El muchas de las aplicaciones adaptativas como ELM-ART (Weber & Brusilovsky, 2001),
AHA! (De Bra & Calvi, 1998) o INSPIRE (Papanikolaou et al., 2001), lo que se usa para
145
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
representar el conocimiento del usuario es un modelo multicapa. La idea es asociar un valor a
cada concepto de un curso. Este valor puede ser dicotómico (conocido/no conocido o visto/no
visto), puede ser cualitativo (alto/medio/bajo o novato/intermedio/experto) o cuantitativo
(probabilidad que el alumno conozca el concepto). Modelos como los de ELM-ART tienen
cuatro niveles por concepto:
Nivel de vista: describe cuando un alumno vio el concepto.
Nivel de aprendizaje: describe que ejercicios y/o ejemplos (en relación con este
concepto) el usuario hizo y si aprobó o no.
Nivel de inferencia: describe si el concepto puede ser inferido como conocido a través
de relaciones con conceptos más avanzados. Es decir que si un usuario conoce un
concepto más avanzado que requiere este concepto, el sistema va inferir que conoce este
concepto.
Nivel de conocimiento: describe si el usuario marco explícitamente este concepto como
conocido.
Cada uno de estos niveles se actualiza independientemente de los otros.
Por descontado, para que esto funcione se necesita una estructura de conceptos. Varias
soluciones se describen en (Carro, 2001) (Figura 3.2):
Figura 3.2: Estructuras de conceptos
Estructura lineal: los conceptos se siguen en secuencia. Esta estructura tiene poco interés
en las aplicaciones de tele-educación adaptativas. Aquí, la relación considerada es de
tipo “es-anterior-de”.
Grafo de conceptos: los conceptos se asocian con una relación del tipo “estárelacionado-con”.
Grafo de requisitos: para aprender un nuevo concepto, el alumno tiene que conocer otros
conceptos. Aquí la relación entre conceptos es de tipo: “es-requisito-previo-de”.
Árbol jerárquico: esta estructura divide los conceptos en partes con una relación “esparte-de”.
146
SISTEMAS DE TELE-EDUCACIÓN ADAPTATIVOS
Red semántica: esta estructura permite definir relaciones más complejas que en el grafo
de requisitos. Aquí, se usa relaciones como “es-ejemplo-de”, “es-parte-de”, etc. Todas
las estructuras anteriores son subconjuntos de la red semántica.
Estructura combinada: aunque Carro presenta las estructuras combinadas como una
estructura distinta, se puede considerar que esta estructura es poco útil porque ya está
incluida en las redes semánticas. Es más, cada relación que se puede crear entre dos
conceptos puede ser añadida a una red semántica.
6.3.2 Estilos de aprendizaje
Cada persona tiene su propia forma de aprender: mientras que unos prefieren escuchar a un
profesor hablar, otros prefieren leer; mientras que unos prefieren ver un esquema, otros
prefieren una explicación detallada. Como podemos ver, las formas de aprender son muy
variadas y es en este caso cuando se habla de estilo de aprendizaje. Según Frank Coffield
(Coffield et al., 2004), existen 71 estilos de aprendizaje distintos, 13 de los cuales son
principales, que están organizados en familias de estilos (Figura 3.3):
Figura 3.3: Estilos de aprendizaje según Coffield
Puesto que el informe de Coffield es muy detallado, en este trabajo vamos a resumir los
modelos que se encontraron más frecuentemente en estudios de sistemas adaptativos como por
ejemplo (Stash et al., 2004).
6.3.2.1 Inventario de los estilos de aprendizaje de Kolb
Dentro de las familias de estilos de aprendizaje, la de las preferencias de aprendizaje flexible
estable es una de las más utilizadas (Kolb, 1984; Kolb et al., 2005). La idea de esta familia es
que los estilos de aprendizaje no son considerados como rasgos fijos de carácter ya que van
cambiando en el tiempo en función de la situación, aunque guardan una cierta estabilidad a
largo plazo.
Considerado como uno de los modelos más influyentes, fue desarrollado a partir de los años 70
por David Kolb. Según él, “el aprendizaje es el proceso en el que el conocimiento se va
creando a través la transformación de experiencias. El conocimiento es la combinación de
147
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
adquirir y tansformar la experiencia” (“learning is the process whereby knowledge is created
through the transformation of experience. Knowledge results from the combination of grasping
experience and transforming it.”).
Kolb esquematiza el ciclo de aprendizaje como un ciclo de 4 modos (Figura 3.4):
Sentir (“concrete experience”, CE).
Pensar/Reflexionar (“abstract conceptualization”, AC).
Hacer/Actuar (“active experimentation”, AE).
Observar (“reflective observation”, RO).
Figura 3.4: Modos de aprendizaje
Deduce de estos 4 modos otros tantos estilos de aprendizaje resultado de la combinación de
estos:
“Converging style” (abstracto y activo): basado en la concepción abstracta y la
experimentación activa. Los que poseen este estilo de aprendizaje están cómodos con la
resolución de problemas, la toma de decisiones y la puesta en práctica de las ideas.
Suelen estar dotados para los tests de inteligencia, controlan sus emociones y prefieren
trabajar con problemas técnicos más que interpersonales.
“Assimilating style” (abstracto y reflexivo): los que poseen esta categoría prefieren las
concepciones abstractas y la deducción por observación. Les gustan pensar por
inducción y crear modelos teóricos, piensan que es más importante que las ideas sean
más lógicas que practicas. Están más interesados por las ideas y los conceptos abstractos
que por las personas.
“Diverging style” (concreto y reflexivo/deductivo): este estilo se apoya en una mezcla de
experiencias concretas y deducciones vinculadas a estas. Imaginativos, los alumnos
implicados examinan las situaciones desde varios puntos de vista y adaptan por
observación más que por acción. Se interesan por la gente y prestan atención a las
emociones.
“Accommodating style” (concreto y activo): los alumnos incluidos en esta categoría
prefieren las experiencias y experimentaciones concretas. Les gustan practicar, probar y
148
SISTEMAS DE TELE-EDUCACIÓN ADAPTATIVOS
hacer nuevas experimentaciones. Son buenos para adaptarse dentro de entornos
cambiantes y resolver problemas de manera intuitiva (“prueba/error”). Están cómodos
con la gente aunque impacientes e incluso en algunas ocasiones insistentes.
Para deducir el estilo de un estudiante, Kolb propone un cuestionario de 12 preguntas
que tienen 4 respuestas cada una. El resultado es calculado para cada uno de los aspectos
(CE, AC, AE, RO).
6.3.2.2 Estilos de aprendizaje de Honey y Mumford
Los estilos de aprendizaje de Honey y Mumford (Honey & Mumford, 1992) se basan en el
modelo de Kolb que define un ciclo de aprendizaje distinto y propone otros 4 estilos: activo,
reflexivo, teórico y pragmático (Figura 3.5).
Figura 3.5: Estilos de aprendizaje de Honey y Mumford
Los activos: abiertos, entusiastas y flexibles. Les gustan las nuevas experiencias y el
trabajo en grupo, pero toman riesgos inútiles (actuar primero y pensar luego). Se aburren
con la implementación/consolidación/seguimiento.
Los reflexivos: prudentes, minucioso y metódicos, suelen acumular informaciones y
analizarla, pero tardan en concluir o tomar una decisión.
Teóricos: racionales y objetivos. Les gustan las situaciones complejas pero no el
desorden y la ambigüedad. Se limitan razonamientos.
Pragmáticos: les gustan probar e ir directamente a lo esencial. Toman decisiones rápidas
y se concentran en las posibilidades prácticas. Rechazan todo lo que no tiene
aplicaciones prácticas y no se interesan por la teoría.
La asignación de un estilo de aprendizaje de Honey y Mumford se realiza a través de un
cuestionario de 80 preguntas (20 preguntas por cada estilo). La gran diferencia con respecto a
las preguntas de Kolb es que estas no preguntan directamente al alumno como aprende
(muchas veces, la gente no tiene conciencia directa) sino sobre sus comportamientos y usos.
Una versión en castellano del cuestionario de Honey y Mumford llamada CHAEA fue echa
en 1992 por C. Alonso (Alonso et al., 1994) teniendo en cuenta las diferencias socio-culturales
en España.
6.3.2.3 Estilos de aprendizaje de Felder y Silverman
Presentado en 1988 (Felder & Silverman, 1988), este modelo fue actualizado en 1993 (Felder,
1993). Se compone de 4 dimensiones y la idea es situar al estudiante con respecto a estas
dimensiones. Se puede resumir en 5 preguntas:
149
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
¿Que tipo de información prefiere percibir un estudiante? Sensorial (observación,
escucha, físico) o intuitivo (memoria, idea, etc.).
¿A través de qué modalidad se percibe mejor la información? Visual (imagen, diagrama,
grafico) o verbal (palabra, escrito, formula).
¿Con qué organización está cómodo el estudiante? Inducción (los hechos y
observaciones están dados, los principios subyacentes inferidos) o deducción (los
principios están dados, consecuencias y aplicaciones deducidas).
¿Cómo prefiere tratar la información el estudiante? Activamente (a través de su
compromiso físico o de una conversación) o reflexivamente (introspección).
¿Cómo progresa con su aprendizaje el estudiante? Secuencialmente (en una progresión
lógica de pasos lógicos) o globalmente (pasos grandes, de manera holística).
Estas dimensiones son cuantitativas; es decir, no es una u otra, sino una cantidad de cada
uno. Por consecuencia, una preferencia en una dimensión (sensorial/intuitiva por ejemplo)
puede ser fuerte, moderada o inexistente. Una preferencia puede también evolucionar según la
persona, el tiempo y el entorno.
Tabla 3-1. Comparativa entre las características de los EMLs estudiados
Sensorial
Intuitivo
Prefiere las informaciones que provienen de los
sentidos.
Practico.
Prefiere los hechos y las observaciones.
Prefiere resolver los problemas a través de
procedimientos bien establecidos y no le gusta
problemas inesperados.
Precavido pero lento.
Prefiere las informaciones que se plantean a
través de la memoria, la reflexión y la
imaginación.
Imaginativo.
Prefiere los conceptos, las formulas y las
interpretaciones.
Prefiere la variedad en el trabajo, se aburre
con demasiado detalles y repeticiones.
Rápido pero poco precavido.
Visual
Verbal
Prefiere las informaciones de tipo iconográfico
(imágenes, diagramas, gráficos, esquemas y
presentaciones).
Prefiere las informaciones de tipo verbal
(escritura, palabra y formulas matemáticas).
Inductivo
Deductivo
Prefiere empezar el aprendizaje con casos
específicos
(observaciones,
resultados,
experimentos, ejemplos) y seguir con la teoría.
Prefiere conocer la teoría primero y seguir con
ejemplos y aplicaciones.
Activo
Reflexivo
Prefiere aprender realizando algo activamente,
es decir aplicar primero.
Le gusta el trabajo en grupo.
Prefiere pensar primero y aplicar luego.
Prefiere trabajar solo o en pareja.
Comprensión secuencial
Comprensión global
Asimila la información poco a poco por trozos
conectados entre si.
Puede resolver problemas sin entender todo. La
solución es generalmente ordenada y fácil, pero no
hay comprensión global del tema.
Asimila la información por trozos y agrupa
todo después.
Trabaja de una manera “todo o nada” y puede
parecer lento hasta que entiende la idea global
(“the big picture”).
150
SISTEMAS DE TELE-EDUCACIÓN ADAPTATIVOS
El cuestionario propuesto por Felder y Silverman está compuesto de 44 preguntas y está
considerado como una buena herramienta para evaluar el estilo de aprendizaje del estudiante
(Zywno, 2003).
6.3.2.4 Controversia por los estilos de aprendizaje
Como muchos temas en el campo de la tele-educación, el uso de los estilos de aprendizaje es
un tema de discusión. Como señalan Coffield (Coffield et al., 2004) o Hayes y Allison (Hayes
& Allison, 1994), la evaluación de las ventajas de los estilos de aprendizaje es dudosa. Relatan
que muchos de los estudios tratando los estilos de aprendizaje presentan vicios y que: “el
campo está sembrado de grupos de interés porque unos de los principales desarrolladores de
instrumentos de estilos de aprendizaje son al mismo tiempo los que llevan a cabo la
investigación sobre las propiedades psicométricas de sus propias pruebas y los que venden
los modelos en el mercado”. Coffield comenta igualmente que para cada estudio que valida el
hecho de que hacer corresponder el estilo de aprendizaje con el estilo del profesor (en nuestro
caso, el tutor inteligente) mejora el aprendizaje; hay otro estudio que lo rechaza. Por tanto, esta
cuestión está aún pendiente y se necesita mayor esfuerzo investigador en el campo de los
estilos de aprendizaje para que sea posible zanjarla.
6.4 Estándares en los sistemas adaptativos
En el campo de los sistemas de tele-educación, existen dos estándares principales para la
modelización de los datos:
ADL SCORM (Advanced Distributed Learning) (Sharable Content Object Reference
Model): esta especificación permite crear objetos pedagógicos con fin de reutilización e
interoperabilidad.
IMS-LD (IMS Learning Design): como SCORM, permite especificar objetos
pedagógicos.
Estos estándares son utilizados en algunos de los sistemas expuestos a continuación, aunque su
descripción cae fuera del objetivo de este capítulo.
6.5 Ejemplos de Sistemas Adaptativos de Hipertexto
Desde los años 90, los sistemas adaptativos no han parado de multiplicarse dando lugar a una
gran variedad de plataformas. No es el objetivo de este trabajo hacer una revisión completa de
cada sistema, sino presentar los que han sido un hito importante de la investigación en este
campo:
ELM-ART (Weber & Brusilovsky, 2001) y AHA! (De Bra & Calvi, 1998; Stash et al.,
2004) fueron los dos sistemas que conocieron más estudios desde 1996.
INSPIRE (Papanikolaou et al., 2001) es un sistema que se basa en los estilos de
aprendizaje de Honey y Mumford.
TANGOW (Carro et al., 1999) utiliza también los estilos de aprendizaje pero tiene la
particularidad de ser español.
Arthur (Gilbert & Han, 1999) aporta una novedad en los sistemas basados los estilos de
aprendizaje porque detecta el estilo del alumno sin usar un cuestionario pero de manera
dinámica.
151
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Plataforma
ELM-ART (Weber
& Brusilovsky,
2001)
AHA!
(De Bra & Calvi,
1998; Stash et al.,
2004)
INSPIRE
(Papanikolaou et
al., 2001;
Papanikolaou et al.,
2003)
TANGOW
(Carro, 1999;
Carro, 2000)
Arthur
(Gilbert & Han,
1999)
Tabla 3-2. Comparación de Sistemas adaptativos basados en ipertexto
Técnicas de adaptación utilizadas
Tecnologías utilizadas
Adaptación de
Adaptación de
navegación
contenidos
Presentación: HTML + CL-http
(Common LISP Hypermedia Server)
Presentación: paginas (X)HTML.
AJAX y SMIL para la adaptación
de contenidos
Herramientas de gestión: Java
Applet.
AHA! Engine (sistema de
adaptación): Java Servlet.
Archivos: archivos XML o base
mySQL.
Presentación: HTML generado
por ASP (Active Server Pages, Microsoft).
Datos: SQL Server database
comunicados gracias ActiveX Data Objects
(ADO)
Presentación: HTML generado
por CGI
“TANGOW ENGINE”: Java
Utilización de varios tipos de
medios (texto, imágenes, vídeos,
animaciones, simulaciones y applets).
Presentación: Applet Java.
Datos: base de datos (base de
conocimientos).
Orientación directa.
Anotación de enlaces.
Clasificación de enlaces.
Ocultación/desactivación/
supresión de enlaces.
Anotación de enlaces.
Adaptación del destino de
enlaces (esta técnica no esta en la
taxonomía de Brusilovsky).
Orientación directa.
Anotación de enlaces.
Clasificación de
fragmentos.
Inserción/supresión de
fragmentos.
Fragmentos alternativos
Texto extensible.
“Dimming fragments”.
Adaptación de
contenidos multimedia.
Adaptación de la
modalidad.
Clasificación de
fragmentos.
Adaptación de
contenidos multimedia.
Clasificación de enlaces.
Ocultación de enlaces.
Presentación
multimedia adaptativa.
Inserción/supresión de
fragmentos.
Orientación directa.
Fragmentos
alternativos.
Adaptación de
contenidos multimedia.
152
Modelo del usuario
Modelo multi-capa:
Conjunto de parejas “conceptoestado”. Se asocia a cada concepto un estado:
visitado, aprendido, inferido o conocido.
Repuestas a los tests.
Modelo multi-capa.
Estilo de aprendizaje (modulo).
Información general: sexo, estilo de
aprendizaje (basado en el de Honey y Mumford)
Modelo multi-capa (inspirado por
ELM-ART): nivel de conocimiento y actitud de
estudio en función de los objetivos, de los
conceptos o de los objetos pedagógicos
utilizados.
Edad.
Lengua.
Estilo de aprendizaje preferido (teoría
primero, ejemplos después o el contrario).
Conceptos aprendidos y fallados.
Preguntas falladas.
Detección del estilo de aprendizaje.
SISTEMAS DE TELE-EDUCACIÓN ADAPTATIVOS
6.6 Conclusiones
En este capítulo, se ha analizado el campo de los sistemas de tele-educación adaptativos. Se ha
hecho una profunda revisión de los métodos y técnicas usados para la adaptación. Por un lado,
la adaptación de la navegación proporcionará a los estudiantes una secuenciación adecuada de
los contenidos y conceptos tratados. Por el otro, las técnicas de adaptación del contenido
presentan estos conceptos de la forma más adecuada a los usuarios. A lo largo de este informe,
también se han debatido los distintos tipos de usuario (estudiante), clasificados según su estilo
de aprendizaje.. Aunque se trata de estudios bastante asentados, existe controversia sobre su
verdadera utilidad. Además, realizar una clasificación adecuada de los usuarios y ofrecer
alternativas para todas las posibles combinaciones puede ser una tarea muy compleja, incluso
irrealizable.
Finalmente, se han comentado los sistemas adaptativos de hipertextos más relevantes. Cada
uno de ellos utiliza, en mayor o menor medida, alguno de los estilos de aprendizaje descritos.
Todos utilizan las técnicas de adaptación definidas en la taxonomía de Brusilovsky y alguna
adicional.
6.7 Bibliografía
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154
FRAMEWORK TÉCNICO Y APLICACIONES
Capítulo 7
Framework Técnico y
Aplicaciones
Jaime Sánchez
Departamento de Ciencias de la Computación y Centro de Investigación Avanzada en
Educación (CIAE)
Universidad de Chile
Resumen: El presente capítulo nos muestra las distintas forma de comunicación
entre dispositivos móviles y sus respectivos protocolos y estándares de transmisión
de datos existentes, los cuales según la tecnología, nos permiten generar mayor o
menor transmisión de datos dependiendo de las necesidades de quien lo necesite. En
este sentido, se contextualiza la transferencia de datos para ser utilizada con fines de
mLearning, y a continuación se explican las etapas de modelo de desarrollo de
aplicaciones móviles, la descripción de la arquitectura del sistema resultante, el
contexto y la descripción del mLearning. Luego se aborda el tema de las
aplicaciones y mejores prácticas en mLearning, se presentan experiencias del uso de
dispositivos móviles, su impacto y el uso de videojuegos serios móviles en la
educación. Y finalmente se cierra el capítulo con conclusiones y proyecciones en
torno al mLearning.
7.1 Alternativas De Tecnologías Ubicuas
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 mLearning.
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.
155
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
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) (spanish.Bluetooth.com, 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 multivelocidad, 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
(spanish.Bluetooth.com, 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 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:
Clase
Potencia máxima Potencia máxima Rango
permitida (mW) permitida (dBm)
Clase 1
100
20
~100
metros
Clase 2
2,5
4
~10 metros
Clase 3
1
0
~1 metro
Tabla 2.1: Potencias y rangos de alcance para las clases Bluetooth. Adaptado de (Krohn, Zimmer, Beigl &
Decker, 2005).
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
156
FRAMEWORK TÉCNICO Y APLICACIONES
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, 2009).
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 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, 2009) 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.
IrLAN
IAS
IrLAN
IrOBEX
IrCOMM
TinyTP
IAS
IrLMP
IrLAP
Capa Física
Figura 2.1: Bloques de arquitectura del sistema IrDA. Los de color verde corresponden a los
opcionales, mientras que los de color celeste son los esenciales. Adaptado de (www.irda.org, 2009)
157
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
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:
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.
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:
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.
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.
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:
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
158
FRAMEWORK TÉCNICO Y APLICACIONES
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.
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.
7.2 Alternativas De Tecnologías Ubicuas
7.2.1 RFID identificación por radio frecuencia
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)
7.2.2 NFC Near Field Communication
NFC Near Field Communication es parte de RFID especialmente habilitado móviles. Esta
estandarizado por el NFC Forum (2009) quien ha provisto especificaciones para servicios
soportados para terminales móviles y formatos para las etiquetas. Según ABI Research Press
Release (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.
7.2.3 EPC Electronic Product Code
EPC Electronic Product Code es parte de los estándares de RFID aplicados al sector de la
logística (Tzeng et al., 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 (2009) bajo el esquema de representación de información de objetos
PML.
7.2.4 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.
159
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
7.2.5 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 al., (2003), Barrett & Maglio (1998) y Kok-KIONG et al., (2008). Los trabajos de
Want et al., (1999) y Kindberg et al., (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 al., 2003; Kindberg et al., 2004;
Ljungstrand et al., 2000; Rekimoto et al., 1998; Rohs & Bohn, 2003; Smith et al., 2004).
Proyectos como Cooltown (Barton & Kindberg, 2001), Things That Think (MIT, 2009a) y el
proyecto Counter Intelligence (MIT, 2009b) dan representaciones a los objetos para introducir
interacciones con móviles. En el prototipo de Reloj inteligente de (Borriello et al., 2004),
lectores de RFID transmitían sus lecturas a dispositivos personales. Algunas experiencias usan
servicios de localización centralizados como en IrisNet (Campbell et al., 2005). En FragDB
(Langheinrich, 2007) se presenta una forma de almacenar información dependiendo de la
localización. El trabajo en Ailisto et al. (2006) describe opciones de hiperenlaces desde
representaciones visuales en objetos. En Riekki et al., (2006), Mäkelä et al., (2007) y Arnall
(2006) estudian algunos aspectos relacionados con la visualización y representación de
etiquetas y marcas visuales. En METRO (2009) hay algunos ejemplos de Gabinetes
inteligentes y en Frank et al., (2008) se desarrolla el concepto de Gateway (puerta de enlace)
ubicua para objetos. El trabajo desarrollado bajo la iniciativa de Nokia´s 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 al., 2008) para determinar su posición
y usarlos en el contexto de juegos y experiencias. El trabajo de Bohn (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 el trabajo de Wagner
et al. (2005), Ballagas et al. (2005) y Rohs (2005).
7.2.6 Soluciones basadas en Bluetooth
Algunas experiencias cercanas a Internet de Objetos están basadas en Bluetooth. Algunos
proyectos estudian las capacidades de pantallas públicas para publicidad (Ranganathan &
Campbell, 2002). Salminen (2006) y Siegemund (2002) identifican el perfil del usuario y
despliegan el contenido o canales de información. En BlueBoard (Russell & Gossweiler, 2001)
una gran pantalla digital es usada para soportar acceso entre usuarios e intercambio de
contenidos. Lawrence et al. (2006) presenta tres proyectos donde se estudian interacciones
incidentales en redes sociales. En BluScreen (Sharifi et al., 2006) se despliegan avisos
personalizados según los usuarios son detectados.
7.2.7 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 el trabajo de Scott et al. (2005)
y Ballagas et al. (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 por Roduner & Rohs (2006) se
160
FRAMEWORK TÉCNICO Y APLICACIONES
explora estos signos a manera de anotaciones digitales. El trabajo de Broll et al. (2007)
presenta una visión y un marco arquitectónico para soportar interacción con el móvil. En lo de
Oñeill et al. (2007) se presenta el uso de NFC y códigos 2D. El proyecto Perci (2009) explora
nuevos métodos para interacciones con objetos. En Ailisto et al. (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 el trabajo de 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 al., 2008) se
propone el uso de teléfonos para manejo de información acerca de vinos.
7.3 Descripción del Modelo de Desarrollo de Aplicaciones
Móviles
A modo de estandarizar el proceso de creación de aplicaciones móviles, se hace necesario
contar con un modelo que permita servir de guía en este proceso.
Existe el término “Contextual Life – Long Learning” (CoLL) (Hellers, 2004) el cual se
refiere al aprendizaje permanente dentro de un contexto, el cual dice:
El aprendizaje no está confinado a un lugar o espacio predeterminado, pero sucede cada vez
que hay un quiebre en la rutina, se desea reflexionar sobre la situación actual, se resuelve algún
problema, se comparte una idea, etc.
La educación formal no puede proveer a una persona todas las habilidades y conocimientos
que estos necesitan para prosperar en la vida. Por tanto la gente necesita mejorar
continuamente sus capacidades, a fin de abordar problemas y continuar el desarrollo
vocacional y profesional.
Con lo anterior, se puede dar cuenta que el aprendizaje puede ocurrir en cualquier
momento. El uso de dispositivos móviles versus equipamiento no móvil permite que en el
minuto que una instancia de aprendizaje ocurra, el usuario pueda tener acceso al apoyo de una
plataforma de mLearning.
En busca de formalizar el proceso que conlleva desarrollar una solución de mLearning se
ha generado un modelo. Este modelo es una adaptación del propuesto por Sánchez et al. (2009)
para la creación de aplicaciones móviles basadas en videojuegos que buscan facilitar la
navegación de personas ciegas, ya que gran parte de los pasos involucrados en este modelo
pueden ser reutilizados para generar un proceso que permita la creación de aplicaciones de
mLearning.
Como se indica en la Figura 2.2, el modelo planteado por Sánchez et al., (2009) cuenta de
un gran proceso compuesto por tres sub procesos importantes: (1) Definición de habilidades
cognitivas, (2) Ingeniería de software para el diseño y desarrollo de aplicaciones y (3)
Evaluación de las herramientas desarrolladas. Los subprocesos han sido mantenidos en el
modelo resultante, en donde sólo se ha cambiado el subproceso relacionado con la Definición
de Habilidades Cognitivas de Navegación (Sánchez et al., 2009) por uno asociado a
Habilidades Cognitivas, haciéndolo genérico.
Habilidades cognitivas. En esta etapa se determina la totalidad de las habilidades que
se desea que el usuario interiorice durante el aprendizaje en modalidad mLearning.
Evaluación de Impacto. Se desea estudiar la ganancia en términos de aprendizaje de la
solución mLearning planteada.
Ingeniería de Software. En el cual se aplican metodologías de esta área para llevar las
tareas y decisiones de desarrollo.
161
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Definición
de
habilidades
cognitivas
Test de
Impacto
Ingeniería
de Software
Figura 2.2: Proceso del modelo basado en (Churchill & Hedberg, 2008). Adaptado de (Churchill & Hedberg,
2008).
Tal como se plantea en el trabajo de Sánchez et al. (2009), con el objetivo de guiar a los
investigadores y desarrolladores en el proceso y tomas de decisiones relacionadas con la
Ingeniería de Software para la creación de software que apoye la creación de aplicaciones de
mLearning, se propone un modelo basado en 5 capas, las cuales son tradicionalmente utilizadas
para el desarrollo de sistemas: Apresto, Análisis, Diseño, Implementación y Evaluación. El
esquema de este modelo se puede apreciar en la Figura 2.3.
Figura 2.3: Esquema del modelo resultante basado en (Churchill & Hedberg, 2008). Adaptado de
(Churchill & Hedberg, 2008).
En el modelo resultante se han eliminado aquellas tareas que lo vinculaban estrechamente a
aplicaciones de navegación basada en videojuegos. Para ello el modelo resultante habla de
habilidades cognitivas genéricas y tareas (fase Diseño) que no necesariamente deben ser
videojuegos. Además de esto, el modelo no concentra su esfuerzo en lograr aplicaciones
centradas al uso por personas ciegas.
162
FRAMEWORK TÉCNICO Y APLICACIONES
7.3.1 Apresto
En esta fase se estudia la factibilidad del desarrollo de la aplicación, la cual presenta las
siguientes etapas:
Habilidades Cognitivas. En esta etapa se tiene como objetivo definir de manera clara
cuales serán las habilidades efectivas que podrán ser apoyadas en el contexto de
mLearning
Contexto Tecnológico. En esta etapa se debe ver la tecnología existente en el mercado
para dar soporte a las posibles soluciones de mLearning.
7.3.2 Análisis
En esta fase se realiza un estudio de los usuarios finales del sistema mLearning a
desarrollar, así como de las restricciones internas y externas del proyecto. Acá deberán
identificarse aquellas variables más significativas que pueden interferir con el diseño y
desarrollo.
Usuario final. Aquí se deben especificar las características de los usuarios a nivel
cognitivo, modelo mental y sus variables descriptivas más importantes. En este caso por
ejemplo será vital definir si el usuario final será un escolar o un Adulto, ya que ambos
tienen comportamientos cognitivos diferentes.
Restricciones. Se definen acá todas las restricciones presentes que deben ser
consideradas en el diseño y desarrollo del sistema a modo que el usuario pueda
desenvolverse correctamente.
Contexto de Aprendizaje. Acá se analiza el contexto en el cual se desarrollará el
aprendizaje, ya que debido a la movilidad que proveen los dispositivos utilizados en
mLearning, el lugar donde se encuentra el usuario al momento de realizar alguna acción
debe ser considerado.
7.3.3 Diseño
En las fases anteriores se determinó la factibilidad del proyecto y se comprendió el
problema de una manera más acabada. Ahora se realiza un planteamiento relacionado con la
lógica que se busca obtener como resultado del desarrollo.
Definiciones de HCI. Acá se definen guidelines específicos que permiten diseñar las
interfaces y la interacción centrándose en el usuario final.
Tareas. Se definen cuales serán las tareas que tendrá que realizar el usuario en el
sistema que se pretende desarrollar.
7.3.4 Implementación
Ya terminada la fase anterior, se tiene claro cuál es el problema a resolver, y más aún, una
buena forma para hacerlo. En esta fase se harán tangibles las decisiones tomadas en base a un
prototipo.
Interfaces. En esta etapa se implementan las distintas interfaces que el usuario utilizará
para interactuar con el sistema. Se deben considerar las características de los
dispositivos móviles a utilizar, debido a que estos presentan restricciones en cuanto a
tamaño de pantalla e interfaz de input, a modo de sacar el mayor provecho posible.
Funcionalidades. Esta etapa consta de la definición de estructuras de datos,
arquitectura y funcionalidades que se desean implementar. Se toma las actividades de
las tareas a realizar e implementa las funcionalidades necesarias a modo de que estas
puedan ser realizadas sin problemas.
163
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
7.3.5 Evaluación
Luego de terminado el prototipo, producto de la etapa anterior, se realizarán evaluaciones
que permitan detectar posibles errores o defectos, para luego modificar o mejorar el sistema. Se
considerarán las siguientes tareas descritas a continuación.
Evaluación de usabilidad. Para hacer una evaluación de las interfaces diseñadas, se
deben aplicar evaluaciones de usabilidad, cuantitativas y cualitativas, para asegurar que
la interacción con el sistema sea optima por parte del usuario.
Evaluación de funcionalidades. Se validan si las funcionalidades del sistema
desarrollado funcionan correctamente. Estas se testean realizando pruebas exhaustivas
en laboratorio sobre el comportamiento que tendrá el sistema en distintas situaciones. El
hecho de ser una prueba en laboratorio permite ir controlando las variables que
determinarán una prueba.
Contexto Real. Durante el diseño de las interfaces del sistema a desarrollar es
necesario considerar evaluaciones en el ambiente real. Básicamente es ver cómo el
usuario se desenvuelve en un contexto real con el sistema.
Contexto de Laboratorio. A diferencia del anterior, acá se tiene la ventaja de poder
controlar variables que determinarán un experimento en particular. Estas evaluaciones
tendrán así un carácter más focalizado.
7.4 Arquitectura del Sistema Resultante
A partir del año 2004 surge con fuerza una nueva web que se ha denominado Web 2.0,
caracterizada fundamentalmente por haber convertido Internet en un espacio participativo,
lleno de herramientas que permiten la colaboración de los usuarios de manera sencilla. Uno de
los retos del profesor es que el alumno ha pasado de ser un ente pasivo (receptor) a uno cada
vez más activo (colaborativo) quien ahora es un creador de conocimiento, por lo cual el
docente ha evolucionado del experto que dicta clases magistrales al facilitador, orientador de
trabajos, asesor que acompaña al estudiante en su camino de formación. Los portales Web
educativos, las redes sociales, los espacios de intercambio de elementos multimedia
(Slideshare, YouTube, scrib, flickr, etc.) entre otros recursos de la Web 2.0 están propagándose
y popularizándose entre los estudiantes, convirtiéndose en herramientas indispensables para el
desarrollo de sus actividades cotidianas.
Actualmente, la llamada Web 3.0, también conocida como Web Semántica, posee el
potencial de transformar la web en un “cerebro” en donde la información va a ser organizada
de una forma similar mediante un mapa cognitivo. Esto puede permitir la creación de una
aplicación conformada por contenidos interconectados entre sí, mediante formatos comunes de
integración y combinación.
La arquitectura propuesta está inspirada en los dos puntos expuestos anteriormente,
conformando una aplicación móvil, donde se permita visualizar contenido de una forma
eficiente, consiguiéndolo a través de objetos de aprendizaje especializados para móviles.
(ODA´s, Audiobooks, etc.) Adicionalmente a la visualización de contenidos se propone la
utilización de una red social semántica, que permita conducir recursos a un mismo canal
admitiendo que los alumnos colaboren en la creación de dichas redes de información. También
tomando en cuenta que no todos tendrán conexión full time (3G o WAP), ni acceso a Internet
inalámbrica, una parte fundamental de la arquitectura es la consideración de generación de
procesos de información de forma off-line.
164
FRAMEWORK TÉCNICO Y APLICACIONES
7.4.1 Contexto mLearning
Dentro de los distintos escenarios planteados, para representar la problemática en los
dispositivos móviles de aprendizaje, se consideró la posibilidad de que un alumno pueda
acceder a la información a través de un dispositivo móvil, y que a su vez pueda tener o no
conexión a Internet. Tomando en cuenta que nuestro objetivo es el desarrollo de una aplicación
para móviles, se debe hacer énfasis en las acciones que pueden realizarse delimitando de esta
manera el alcance que se pueda tener.
Figura 2.4: Contextos de mLearning. Fuente propia.
7.4.2 Descripción de la Arquitectura
A continuación se describirán cada una de las capas que conforman nuestra arquitectura, en
donde se han tomado en cuenta propuestas hechas por algunos autores (Trifonova & Ronchetti,
2004; Wains & Mahmood, 2008), en que se busca aprovechar plataformas ya desarrolladas de
eLearning para su uso en contextos de mLearning, la cual sale esquematizada en la Figura 2.5.
Figura 2.5: Arquitectura propuesta. Fuente propia.
7.4.2.1 Dispositivos de Escritorio
Estos dispositivos corresponden a todos aquellos que no poseen como característica ser
móviles, ya sea debido a su tamaño o autonomía. Un ejemplo de este tipo de dispositivos será
un computador de escritorio, el cual posee una conexión a Internet que permite acceso a una
plataforma de eLearning (eLMS).
165
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
7.4.2.2 Dispositivos Móviles
Estos dispositivos corresponden a todos aquellos que como característica principal tienen la
movilidad, debido a su tamaño, autonomía y la posibilidad de conectarse a Internet donde esta
se encuentre disponible, ya sea mediante el uso de una red Wi-Fi, 3G, etc. Estos dispositivos
son las Pocket PC y Smartphones. Los dispositivos deben tener la capacidad de correr
aplicaciones instaladas por el usuario, ya que para acceder a la plataforma de mLearning
(mLMS) se utilizará una aplicación especial que permitirá mejorar la experiencia usuario. Este
contiene los siguientes componentes y sub-componentes:
Aplicación. Para permitir la conexión del dispositivo móvil a la plataforma de
mLearning (mLMS) una aplicación especial correrá en el dispositivo móvil,
permitiendo visualizar contenidos de la plataforma pero a su vez permitiendo otras
funcionalidades, como por ejemplo el procesamiento de datos, cosa que no es posible
lograr de manera acabada en dispositivos móviles a través de un browser que acceda a
una página web que permita descargar contenidos.
o Procesamiento de Datos. El dispositivo, gracias a la aplicación y el hardware,
será capaz de procesar los datos utilizados en la experiencia de mLearning, de
manera que si el usuario se encuentra fuera de un área con conexión a Internet
para acceder a la plataforma este pueda seguir trabajando.
 Off-Line. El procesamiento será off-line si es que el usuario se
encuentra fuera de un área con acceso a Internet o si se justifica que los
datos pueden ser procesados en el dispositivo, liberando de esta carga a
la plataforma de mLearning.
 On-Line. Corresponderá al procesamiento que se realiza por parte de la
plataforma. En este caso la aplicación estará encargada de enviar los
datos y recibir la respuesta.
o Memoria. Ya que la aplicación instalada en el dispositivo móvil permitirá
realizar trabajo de manera off-line, será necesario tener un lugar donde el
usuario pueda tener datos que ha descargado de la plataforma o datos que el
mismo ha ingresado.
o Administrador de Notificaciones. La aplicación, a través del Administrador de
Notificaciones podrá informar al usuario sobre cambios en los datos
administrados por la plataforma o de noticias importantes generadas por otros
usuarios. Por ejemplo, algún usuario podría querer notificar la creación de una
actividad especial a un grupo de usuarios.
7.4.2.3 eLMS
Esta parte de la arquitectura corresponde por si sola a una plataforma de eLearning, con todas
las partes que esta debe tener para funcionar de manera correcta, como por ejemplo la
encargada de la administración de contenido, preferencia de usuario e índice temático, entre
otras. En particular, el diseño se basa en una arquitectura de 3 capas: (1) Datos, (2) Lógica de
negocio y (3) Capa de presentación.
Capa de presentación. Esta capa tiene la función de presentar el sistema al usuario, le
comunica la información y captura la información del usuario en un mínimo de proceso,
la cual puede realizar un filtrado previo para comprobar que no hay errores de formato.
Esta capa se comunica únicamente con la capa que posee la lógica de negocio.
Lógica de negocio. En esta capa residen los programas que se ejecutan, se reciben las
peticiones del usuario y se envían las respuestas tras el proceso. Esta capa se comunica
con la capa de presentación, para recibir las solicitudes y presentar los resultados, y con
166
FRAMEWORK TÉCNICO Y APLICACIONES
la capa de datos, para solicitar al gestor de base de datos para almacenar o recuperar
datos de él.
o Red Social Semántica. Esta capa representada en la arquitectura, es la
encargada de dinamizar el proceso de enseñanza y aprendizaje, integrando en
una misma aplicación diferentes servicios Web 2.0. Básicamente se brindan
canales de información, correspondientes a diferentes temáticas. En cada uno de
los canales se permite interactuar al alumno con el contenido ó alumno con
alumno, permitiendo la inclusión de diferentes tipos de recursos, (videoYouTube), (sms-Twitter), (imagen-flickr), (referencias-delicious) a través de
tags (etiquetas), con el objetivo de brindar información consolidada y
referenciada. Con el uso de esta RedSS (Red Social Semántica), pretendemos
que la información nos llegue de manera inteligente, siendo esta red capaz de
procesar la actividad de un usuario, analizando las búsquedas, frecuencias de
acceso y sus preferencias, permitiendo a las aplicaciones reutilizar la
información. Cada canal de información será alimentado por los diferentes
usuarios, potencializando de esta manera el uso de estos servicios, admitiendo
recursos (imágenes, videos, fotografías, etc.) referencias bibliográficas y
vínculos de interés, promoviendo de esta manera el aprendizaje colaborativo. De
la misma manera que la RedSS permite añadir elementos a los canales
temáticos, también permite realizar consultas inteligentes, mostrando
recomendaciones, sitios más visitados y últimos comentarios realizados por los
compañeros de clase, permitiendo al usuario final una búsqueda eficiente, ya
que mostrará los recursos relacionados a la temática específica, y
contextualizados a su realidad de estudio.
o Administrador de contenido. Los sistemas de eLearning permiten gestionar los
recursos a modo de organizarlos en cursos, o categorizarlos como ejercicios,
lecturas, etc. Esta parte de la arquitectura cumple con dicha función intentando
dar una jerarquía a la información.
o Preferencias del usuario. Esta parte de la arquitectura brinda la capacidad de
administrar la información y preferencias de los distintos usuarios, generándose
perfiles que permiten personalizar la forma con la cual ellos recibirán los
contenidos.
o Índice temático. La información de la plataforma de eLearning, y por ende la
de mLearning, se encontrará indexada mediante un índice temático, el cual
facilitará las búsquedas por parte de los usuarios.
Datos. En esta capa residen los datos y es la encargada de acceder a los mismos. Está
formada por uno o más gestores de bases de datos que realizan todo el almacenamiento
de datos, reciben solicitudes de almacenamiento o recuperación de información desde la
capa que posee la Lógica de negocio.
o ODAs. Corresponde a una colección de Objetos Digitales de Aprendizaje los
cuales pueden ser accedidos por los usuarios de la plataforma.
o Metadatos. Son datos que permiten de alguna forma catalogar los ODAs para
facilitar su búsqueda o saber el contexto en que deben ser aplicados.
7.4.2.4 mLMS
Esta parte de la arquitectura es la que permite potenciar ciertas características de un sistema de
eLearning en un contexto móvil. La mLMS sólo puede ser accedida mediante la aplicación
instalada en el dispositivo móvil.
167
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Administrador de Contenido Móvil y Presentación. Es importante en plataformas
de eLearning el cómo se realiza la distribución de contenidos. En particular esta
componente se encargará de ver cómo los datos o contenidos deben ser presentados
a la aplicación.
Sincronización. Al existir un uso off-line de la aplicación es necesario tener un
mecanismo que permita mantener coherencia entre los datos existentes en el
dispositivo y los existentes en el sistema. Durante el funcionamiento off-line, las
acciones pueden ser capturadas a modo de que cuando se tenga conexión estas
puedan ir siendo ejecutadas en la plataforma.
7.4.2.5 Colección de APIs Servicios Web 2.0
Esta parte de la arquitectura se encargará del uso de las distintas APIs que brindan los servicios
web 2.0 para poder integrarlos a la plataforma. Se usarán tantas APIs como servicios se deseen
involucrar.
7.4.2.6 Interfaces basadas en Web Services
Esta capa permite crear un canal de comunicación entre la plataforma eLMS y mLMS
utilizando Web Services para lograrlo. Un web Service es básicamente un conjunto de
protocolos y estándares que sirven para intercambiar datos entre aplicaciones, esto logra que
distintas aplicaciones de software desarrolladas en lenguajes de programación diferentes, en
este caso el eLMS y el mLMS, puedan utilizar los servicios web para intercambiar datos.
7.5 Aplicaciones y mejores prácticas en m-Learning
Existen variadas experiencias de uso de dispositivos móviles para promover el aprendizaje.
Algunas de las experiencias utilizan agendas electrónicas, mientras que otras utilizan teléfonos
móviles.
Los trabajos de Zurita & Nussbaum (2001, 2007) utilizan PDAs en el contexto escolar, de
manera de promover un aprendizaje colaborativo. Para ello los autores diseñaron una interfaz
que le presenta a los alumnos preguntas de selección múltiple que deben responder
colaborativamente. Si no hay acuerdo en el grupo o la respuesta es incorrecta, el grupo en su
conjunto debe discutir y negociar nuevas posibles respuestas. Este proceso es seguido de modo
remoto por el profesor, que tiene en su propio dispositivo un registro del avance y de los
problemas que cada uno de los grupos tiene en el proceso.
Existe un proyecto mLearning que se ha realizado en conjunto entre investigadores de
Italia, Suecia y el Reino Unido (Attewell, 2005). El objetivo de este proyecto ha sido utilizar
las tecnologías portátiles para proporcionar alfabetización y experiencias de aprendizaje para
jóvenes entre 16 y 24 años de edad. Este proyecto investigó cómo las tecnologías móviles en
manos de estos jóvenes, ahora y en un futuro próximo, les cambia sus actitudes para el
aprendizaje, para así poder contribuir a mejorar sus capacidades y oportunidades de vida.
MOBIlearn (Lonsdale et al., 2004) es un proyecto Europeo para la investigación y
desarrollo de soluciones computacionales para dispositivos móviles que sean sensibles al
contexto, tanto informal, relacionado con espacios para la solución de problemas, como formal
(el trabajo y el aprendizaje). La idea base de este proyecto es generar una arquitectura móvil
genérica basada en subsistemas que interactúan a través de protocolos de red con tal de que el
aprendizaje de contenidos y servicios sea pertinente y oportuno.
Existe una iniciativa de Nokia, la Fundación Internacional para la Juventud (Pearson) y el
Programa de Desarrollo de Naciones, el Text2Teach (2008). Este proyecto consiste en un
programa educativo para profesores y alumnos que permite que accedan a información
utilizando teléfonos móviles, información a la cual de otro modo no tendrían acceso. Como
168
FRAMEWORK TÉCNICO Y APLICACIONES
resultado, los profesores en cualquier parte del mundo tienen la capacidad para seleccionar y
recibir documentos educativos digitales, tales como vídeos, fotos, texto y archivos de audio. Lo
más relevante del proyecto es el aprovechamiento que se tiene de la tecnología que ya dispone
la comunidad educativa.
La aplicación Mobile Author (Virvou, 2004) ayuda a los profesores a crear y mantener sus
cursos en plataformas virtuales. Esta aplicación entrega a los profesores un dominio para
insertar datos en un repositorio (lecciones, pruebas de evaluación, etc.). Luego, tanto los
alumnos como el profesor tienen acceso a dicha bases de datos, y así pueden acceder al
material disponible. Toda la comunicación se lleva a cabo por medio de mensajería SMS.
Xiaoyan et al., (2007) presentan un sistema de aprendizaje móvil que puede ser adoptado
para cualquier clase. El sistema consiste en que toda la clase está online, los alumnos utilizan
sus teléfonos móviles para enviar mensajes de texto al instructor y así comunicarse. En estos
mensajes se puede incluir preguntas, sugerencias, solicitudes o cualquier otra necesidad de los
alumnos. El profesor por su parte entrega respuesta a los mensajes por medio de una pantalla,
ya sea escribiendo sobre ella o bien dando una respuesta oral. Junto con esto, por medio de
mensajes pre-creados de rápido acceso los alumnos pueden notificar al profesor que su ritmo es
muy rápido, que la letra no se entiende o bien que aumente el volumen de la voz. Una vez que
los alumnos están trabajando, el profesor puede monitorear el trabajo de cada uno de sus
alumnos, casi en tiempo real, pudiendo otorgar ayuda si lo estima conveniente.
ConcertStudeo (Dawabi et al., 2004) consiste en una plataforma que implementa la
integración de dispositivos móviles PDAs, pizarra electrónica y la interacción cara a cara, con
tal de generar espacios de aprendizaje. ConcertStudeo proporciona herramientas para la
interacción tales como brainstorming, concurso y votación aprovechando la conectividad
inalámbrica de los dispositivos. Además el sistema permite utilizar diapositivas hechas en
formato PowerPoint. Toda la información es compartida entre los dispositivos que los usuarios
pueden utilizar sin mayores dificultades. De la experiencia desarrollada, los autores concluyen
que para los participantes fue motivador trabajar con los dispositivos PDAs y la pizarra
electrónica, así como también el hecho de poder utilizar presentaciones desarrolladas con
PowerPoint y que los resultados de la interacción se puedan preservar como parte del proceso
de aprendizaje, resultados que pueden ser utilizados a futuro quedando como parte del material
disponible.
El Proyecto Eijiro (2008) consiste en un diccionario en línea de japonés-inglés/inglésjaponés al que el usuario puede acceder utilizando su teléfono móvil. Este proyecto comenzó
en diciembre del año 2002 y actualmente mantiene en promedio 100.000 consultas por día.
La red de excelencia Kaleidoscope (Kaleidoscope, 2008; Sharples, 2007) promueve el
encuentro de múltiples investigadores en el área de eLearning para debatir sobre los aspectos
más relevantes del futuro de esta área de conocimiento. Dentro de esta red existe un grupo de
trabajo dedicado a los temas de mobile Learning. Involucra cerca de 1000 investigadores en 24
países europeos más la participación de Canadá.
MyArtSpace (Sharples et al., 2007) fue un proyecto de un año de duración del
Departamento de Cultura, Medios y Deporte de Reino Unido que desarrolló y evaluó el uso de
tecnología móvil por parte de estudiantes en sus visitas a museos y galerías de arte. Abarcó
cerca de 3000 estudiantes en tres museos y afrontó el problema de la preparación de las visitas
y su conexión con las actividades y temas de clase.
El Proyecto AMULETS (Advanced Mobile and Ubiquitous Learning Environments for
Teachers and Students) (Järvelä et al., 2007) explora cómo diseñar, implementar y evaluar
escenarios educativos innovadores soportados por móviles y computación ubicua. Durante
varias experiencias niños de escuela usaron smartphones, PDAs, GPS y ordenadores en
diversas actividades de campo en las asignaturas de ciencias naturales, historia y geografía.
169
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Otro proyecto, el Digital Narrative (DN) (Sánchez & Tangney, 2006) se involucra una
aproximación para la creación colaborativa de videos capturados con dispositivos móviles.
Para ello definen un argumento entre los participantes, definen un mapa conceptual asociado y
realizan toda la producción.
El proyecto MOTEL (Mobile Technology Enhanced Learning) (Proyecto MOTEL, 2008)
desarrolló una infraestructura para soportar estudiantes e investigadores en un entono móvil en
la Universidad de Bergen en Noruega. El proyecto involucra georeferenciación por medio de
mensajes, interoperabilidad entre varios formatos de representación de puntos en el espacio y
uso de la información generada por los usuarios.
En MeduMobile (Scrader et al., 2006) dispositivos móviles fueron usados para generar
contenidos multimedia para soporte a estudiantes y profesores de medicina. El objetivo era
entrenar a los estudiantes en rutinas de la dinámica doctor-paciente.
En el proyecto Flex-Learn (Gjedde, 2008), un proyecto entre Universidad Danesa de
Educación y varios socios industriales, se estudiaron nuevas formas de dar soporte a los
conductores de camiones mediante el uso de teléfonos móviles para distribuir lecciones en
video.
En Derycke et al. (2007), se comenta el desarrollo de un sistema llamada PTA (Personal
Training Assistant) que combina dispositivos móviles y espacios inteligentes incorporando
RFID y Bluetooth para soportar aprendizaje en el trabajo, siendo el lugar de trabajo tiendas y
supermercados.
El Proyecto MOSAIC Learning (2008) conformado por un consorcio de 6 universidades
Españolas, está orientado a la investigación, implementación y demostración de cómo las
tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) han modificado el entorno
convencional de aprendizaje y han creado nuevos entornos hasta ahora imposibles de utilizar
que han demostrado ser operativos, colaborativos y productivos. Uno de sus grupos de trabajo
desarrollo pilotos para evaluar tecnologías móviles y ubicuas como alternativa para potenciar el
aprendizaje e incorporarlas en la vida del estudiante o profesor (Ramirez et al., 2008).
En el trabajo de Sánchez et al. (2008), se presenta el proyecto ABTm, cuyo objetivo fue
diseñar, desarrollar, aplicar y evaluar una metodología basada en videojuegos interactivos para
dispositivos móviles (PocketPC), orientada al desarrollo de habilidades de resolución de
problemas en ciencias naturales entre estudiantes de educación básica. La metodología
consistió en actividades preparatorias con el profesor, diseño de actividades de trabajo en el
aula, actividades en terreno con videojuegos de trivia para pocketPC y una actividad central
con un videojuego móvil de nombre Evolución, también para pocketPC. El problema central a
resolver en Evolución consiste en manipular los factores clave para la preservación y desarrollo
de distintas especies del reino animal en un medio ambiente cambiante y desconocido. El
videojuego ha sido diseñado y desarrollado para pocketPC, y contempla actividades dentro y
fuera de la escuela en donde la movilidad del dispositivo se aprovecha al máximo. En las
actividades en terreno los alumnos fueron confrontados a la tarea de investigar sobre las
especies y su evolución observándolas directamente tanto en un zoológico como en un museo.
En este proyecto los autores presentan resultados en el uso de tecnología móvil en un ambiente
abierto, en que los niños se sienten cómodos interactuando con la tecnología y participando con
su entorno, aprendiendo contenido y habilidades de alto orden.
En la misma línea, el proyecto AMB (Sánchez et al., 2009) presenta una propuesta que
incorpora videojuegos móviles para el desarrollo de capacidades de resolución de problemas y
el aprendizaje de conceptos y procesos de la evolución de las especies. Los autores plantean
que la metodología de integración de juegos móviles en ciencias permite el desarrollo de
habilidades de resolución de problemas, facilita el aprendizaje de contenidos de evolución de
las especies y mejora las condiciones de aprendizaje de la ciencia en el contexto escolar.
170
FRAMEWORK TÉCNICO Y APLICACIONES
Sánchez & Flores (2008) presentan AudioNature, una aplicación basada en audio diseñada
y desarrollada para dispositivos móviles, con un diseño centrado en el usuario con discapacidad
visual y destinada a apoyar el aprendizaje de las ciencias. El contenido de la aplicación consiste
en simular un ecosistema que se presenta alterado y el usuario debe lograr dejarlo en un cierto
equilibrio mediante la interacción con diversas variables ambientales con las que se puede
interactuar por medio del software. Se realizaron evaluaciones de usabilidad e impacto
cognitivo del uso de la herramienta. La evaluación de usabilidad permitió definir, rediseñar,
modificar y adaptar el diseño de las interfaces del software de acuerdo al modelo mental de
usuarios con discapacidad visual especialmente en el manejo de un dispositivo móvil
pocketPC. Los usuarios aceptaron la interfaz, disfrutaron la interacción con AudioNature, se
sintieron motivados y aprendieron ciencias. La evaluación cognitiva del estudio muestra que
las intervenciones lúdicas facilitan la interacción entre el usuario y el software. Los usuarios
mostraron mayor seguridad en el desarrollo y elaboración de teorías de acción que permiten
resolver el problema planteado.
AudioGene (Sánchez & Aguayo, 2008) es un juego educativo y colaborativo que integra a
usuarios videntes y no videntes, con un enfoque en la resolución de problemas con contenidos
de Biología. Este videojuego busca la integración de usuarios ciegos en ambientes
heterogéneos, es decir, conseguir una interacción en igualdad de condiciones con usuarios
videntes. Se midió el impacto que puede generar el uso de AudioGene en la integración de
alumnos ciegos y videntes. Los resultados muestran que el software ayuda a generar un
ambiente de trabajo escolar donde se olvidan las diferencias de visión y los niños interactúan
libremente entre ellos, aportando con ideas para resolver problemas y construir conocimiento
entre los participantes del equipo.
AmbientGPS (Sánchez & Sáenz, 2008) entrega una solución de hardware y software para
ayudar a usuarios ciegos en sus tareas diarias de movilidad exterior. Este software basado en
sonido funciona en una pocketPC en conjunto con un dispositivo GPS de conexión bluetooth.
Los resultados de la evaluación de usabilidad muestran que prácticamente no existe dificultad
en el uso de ambientGPS. Los usuarios con discapacidad visual fueron capaces de desplazarse
a los destinos requeridos sin problemas, incluso en ambientes desconocidos, llevándolos a
descubrir mejores caminos para alcanzar sus destinos.
En el mismo contexto mBN, mobile Blind Navigation (Sánchez & Maureira, 2007) es un
sistema de navegación para ser utilizado en una red de Metro. Sin necesidad de ningún otro
dispositivo más que una handheld de tipo PocketPC, el usuario puede obtener información de
las estaciones del Metro y ciertas ayudas que le permiten obtener un desplazamiento autónomo.
AudioTransantiago (Sánchez & Oyarzún, 2008) es una aplicación para dispositivos móviles
(PocketPC) que permite planificar y entregar información de contexto durante los viajes en
microbus urbano haciendo uso de voces sintetizadas. La evaluación del software como apoyo a
la realización de viajes a bordo de microbuses, demostró que los usuarios logran mayor
autonomía y eficacia en su traslado, mejorando su movilidad y orientación.
En el mismo ámbito, MOSS (Mobility and Orientation Skills and Strategies) (Sánchez,
2009), es un sistema de navegación para uso dentro de una escuela con un dispositivo móvil
pocketPC para niños ciegos. Se presenta un análisis in situ sobre el desplazamiento de las
personas ciegas, un estudio sobre las limitantes de las ayudas tradicionales como el bastón y los
perros guías, y se discute el software desarrollado. Se discuten además resultados que validaron
las interfaces diseñadas y que demostraron que la utilización del software en conjunto con
actividades cognitivas aumenta el conocimiento de un usuario ciego sobre el entorno
representado, desarrollando habilidades que reflejan un desplazamiento más eficiente, eficaz,
seguro e independiente.
TUGeoWiki (Brown et al., 2006) es una solución estilo wiki que puede ser utilizada en
escenarios móviles donde el usuario ingresa datos textuales e imágenes para alimentar una base
171
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
de datos que podra ser accedida por compañeros de manera colaborativa. Para ello hace uso de
tecnologías asociadas a la Web 2.0 y la geolocalización.
7.6 Impacto del uso de los dispositivos móviles en educación
Diversos autores se han interrogado respecto del posible potencial pedagógico que tienen los
dispositivos móviles (Facer et al., 2004; Williams et al., 2005). Existen dos enfoques para
investigar el uso de dispositivos tecnológicos. El primero busca dar respuesta a partir de los
usos teóricos definidos por quienes diseñan y conciben los dispositivos o por quienes diseñan
políticas y metodologías de uso. Este enfoque normativo es interesante ya que permite
dilucidar los usos posibles y deseables (Winograd & Flores, 1989). El segundo enfoque busca
respuestas desde la experiencia de los usuarios, analizando cómo ellos adoptan e incorporan las
tecnologías en sus prácticas cotidianas, pudiendo coincidir con lo diseñado o bien diferir
(Haddon, 2001). Desde nuestra perspectiva, las tecnologías no determinan las prácticas de los
usuarios pero tampoco son independientes de ellas. Las tecnologías provocan, facilitan,
generan contextos de uso pero dejan espacios para la improvisación de los usuarios, para la
negociación de sentido y uso, para el rechazo o el desinterés (Salinas & Sánchez, 2006).
En el trabajo de Keegan (2006) se discute la incorporación de la educación móvil como una
propuesta de negocios entre universidades, establecimientos educacionales y compañías de
telefonía móvil. El autor agrega que no basta con proponer una tecnología, sino que se debe
tener un kit completo de trabajo, que contemple una metodología de trabajo, considerando a
todos los actores del aprender. Estos kits deben considerar no sólo a la tecnología móvil sino a
todo el proceso de aprendizaje, por lo que el material también debiera consistir de ejercicios,
resúmenes, recordatorios de exámenes, etc.
Otros autores ponen énfasis en cómo los dispositivos móviles se integran en dinámicas
interactivas, facilitando la comunicación entre pares, el intercambio de datos, la interacción
cara a cara y la colaboración (Chan et al., 2006), incluso existe un trabajo en donde se compara
el uso de una pocketPC y un computador de escritorio para actividades de aprendizaje con
alumnos con edades de 7 y 8 años. Los resultados de esta experiencia muestran que para los
alumnos les fue más sencillo y natural interactuar entre ellos y con el software utilizando los
dispositivos PocketPC considerando, entre otras cosas, que la barrera de la pantalla del
computador de escritorio no existe en este ambiente (Nussbaum et al., 2007).
7.6.1 Videojuegos serios móviles
Los videojuegos históricamente han sido diseñados y desarrollados para computadores
personales o bien consolas de juegos, con grandes capacidades gráficas y modos de interacción
particulares de cada dispositivo. Con la aparición de los dispositivos móviles lo que se ha
logrado en gran medida es transportar estos videojuegos a los nuevos dispositivos, pero esto no
los hace videojuegos móviles, tan sólo los ha hecho portables a otra plataforma. El mayor
problema radica en que los videojuegos fueron diseñados para otro contexto de uso y formas de
interacción, aspectos claves al momento de diseñar videojuegos móviles, principalmente
cuando estos son de carácter educativo (Thomas et al., 2004).
El desarrollo de aplicaciones educacionales para su uso en teléfonos móviles se enmarca en
videojuegos de tipo trivia. Existen diversas experiencias (Petrova, 2005, 2007) que utilizan este
método y aprovechan la potencialidad de la mensajería SMS para el intercambio de preguntas y
respuestas. Lindquist et al. (2007) utilizan este método y evitan usar otros dispositivos
tecnológicos como un notebook o dispositivos handheld que no sean teléfonos móviles. Para
estos autores el uso de estas preguntas con alternativas obviamente no permite a los alumnos
expresarse y conlleva además que el evaluador debe plantear preguntas muy específicas,
172
FRAMEWORK TÉCNICO Y APLICACIONES
limitando el espectro de evaluación. Mohammad et al. (2006), discuten una interfaz adaptativa
de mLearning para realizar cuestionarios, adaptándose según los estilos de aprendizaje de los
alumnos.
Thomas et al. (2004) plantean que se debe considerar completamente el contexto al
momento de generar videojuegos serios móviles, esto es, no sólo aprovechar información como
la ubicación y posición del alumno, sino también sus formas de jugar, velocidad de los
movimientos, tiempos, cambios en el ambiente, aceleración, manipulación de los objetos, etc.,
todos los aspectos que permitan obtener un real videojuego móvil. Hoy en día con un
acelerómetro se pueden obtener datos relacionados con los modos de interacción, además de
que es posible aprovechar otras cualidades que no nos entrega un computador personal.
Un proyecto (Sánchez, 2007) diseñó, implementó y evaluó una metodología de uso de
juegos móviles para el aprendizaje de la ciencia y el desarrollo de habilidades de resolución de
problemas en alumnos de educación primaria. Esta metodología incluía dos software para
pocketPCs y una serie de actividades que los alumnos debían realizar acompañados por su
profesor dentro de la sala de clases y en contextos fuera del establecimiento escolar (un
zoológico y un museo). Entre los aspectos del proyecto más valorados por los alumnos estaba
justamente el contexto lúdico de aprendizaje y la posibilidad de desarrollar actividades de
aprendizaje fuera del contexto escolar.
Un estudio (Kuts, 2008) presenta un enfoque para un juego móvil multijugador. La premisa
del estudio es la utilización del modo multijugador en un contexto móvil. Los autores presentan
un estudio preliminar de usabilidad con usuarios finales y sus resultados son alentadores,
siendo posible emplear un modo multijugador en un contexto móvil. Esto sin duda abre un
campo nuevo en el modo de jugar videojuegos móviles, en el que se podrán generar
comunidades de juego tal y como ocurre en un contexto estático.
Ejemplos de juegos para DS hay varios, uno de ellos es Brain Training, el cual incluye
variadas pruebas de memoria, lógica, etc. que permitirán, según sus creadores, ir entrenando el
cerebro del jugador. El juego es adictivo, ya que fomenta la superación de una puntuación
gracias al seguimiento diario de todas y cada una de las pruebas realizadas. Las habilidades que
el jugador puede desarrollar van desde diversas habilidades cognitivas, como memorización
hasta seriación (Brain Training, 2010).
El videojuego Training For Your Eyes, también para DS, permite ir entrenando las
capacidades visuales del jugador, buscando mejorar su edad visual llegando a los 20 PEl
jugador logrará lo anterior a través de la práctica diaria, a la cual podrán acceder hasta un
máximo de cuatro personas simultáneamente. Cada día se deberá utilizar el juego y empezar,
por ejemplo, por la opción “Práctica recomendada para hoy”. Desde aquí se accederá a las
pruebas que la máquina determinará como mejores para cada día, haciendo de esta manera que
no haya una sesión igual a otra (Training For your eye, 2010).
Por último, Big Brain Academy es un videojuego pensado para ejercitar la mente con
ejercicios. Al comienzo el juego intentará evaluar el peso del cerebro del jugador realizando
una serie de pruebas. Cuanto más pese el cerebro, más inteligente es o mejor es el tiempo de
reacción. No hay un mecanismo de juego, puesto que es un conjunto de puzles sin que ninguno
tenga mayor prioridad sobre los otros. Hay tres modos de juego: Prueba, Práctica y
Competición. El juego cuenta con distintas etapas, dependiendo su tipo, las preguntas que el
jugador tendrá que enfrentar serán enfocadas a pensar, memorizar, analizar, calcular e
identificar. Es un juego muy recomendable para cualquier edad (Big Brain Academy, 2010).
La aplicación de videojuegos serios móviles en el contexto escolar conlleva beneficios para
los estudiantes y para profesores (Sánchez, 2007). La experiencia presentada en (Sánchez et
al., 2007a) muestra un impacto positivo en el desarrollo de habilidades para la resolución de
problemas, así como mejoras de parte de los alumnos en la motivación, colaboración y
173
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
compromiso con el trabajo realizado, y en particular, en la representación que los alumnos
tienen de la ciencia.
Los videojuegos móviles generan un compromiso de parte de los alumnos, incluso cuando
la tarea que deben resolver es compleja. En general, los alumnos son poco tolerantes a la
frustración y la realización de tareas complejas, pero gracias al uso de videojuegos se logra que
los alumnos adopten un rol activo, constructivo, y entusiasta para aprender y resolver las tareas
que se le plantean logrando un aprendizaje interactivo y motivador (Sánchez & Aguayo, 2008;
Sánchez et al., 2008).
Finalmente, un estudio (Sánchez et al., 2007b) destaca la importancia de que el desarrollo
de juegos para fines educativos mantenga los atributos de aquellos videojuegos disponibles en
el mercado y de amplio uso por parte de los alumnos. Además, el otorgar posibilidad de
movilidad espacial da más naturalidad al aprendizaje y lo acerca a los estilos cognitivos de los
actuales aprendices, al tiempo que permite conectar el saber escolar con contextos donde ese
saber se hace relevante.
7.7 Conclusiones
En el último tiempo la tecnología móvil ha penetrado con fuerza en el mercado y en la vida
cotidiana de las personas. Principalmente esta tecnología la componen los teléfonos móviles
que cada vez tienen mayor penetración, además de abarcar más estratos sociales y más rangos
de edades. Los teléfonos móviles son parte de una tecnología que no conoce fronteras de
usuario, son utilizados por adultos, jóvenes y niños para distintas tareas y propósitos. Mientras
los usuarios adultos los utilizan mayoritariamente con fines de trabajo, los jóvenes y niños los
ocupan más para mantener contacto con sus pares y familiares, utilizan con frecuencia los
mensajes de texto y se involucran con videojuegos que pueden acceder por medio de estos
aparatos. De este modo pensar en aprendizaje móvil no es descabellado, ya que los recursos
existen e incluso con mayor cobertura que otras tecnologías como pueden ser los computadores
de escritorio.
También forman parte de este espacio, los dispositivos PDAs y más recientemente los
netbook. Las PDAs han penetrado con fuerza y poco a poco se están fusionando con los
teléfonos móviles. Su acrónimo proviene de Portable Digital Agenda, y es que así nacieron
como una agenda digital, en que el usuario podía tomar sus notas, agendar compromisos y
fechas importantes. Poco a poco se le han agregado funcionalidades y mayor capacidad de
procesamiento, logrando tener la potencialidad de un computador al alcance de la mano.
Gracias a la capacidad de proceso y ejecución de programas que proporcionan las PDAs en
la actualidad y poco a poco también los teléfonos móviles, es que se pueden generar diversas
aplicaciones para uso móvil y que son de gran ayuda para el aprendizaje. Este estudio da
cuenta de diversas experiencias que muestran resultados positivos del uso de esta tecnología
con alumnos en diversos ámbitos de estudio. Si bien en algunos países quieren prohibir el uso
de teléfonos móviles por parte de sus alumnos es porque estos no son utilizados con fines de
aprendizaje, sino que se usan de forma no controlada y sólo para el ocio. Entonces si los
alumnos están utilizando la tecnología es necesario sacarle provecho educativo generando
entornos educativos para el uso de estos dispositivos y metodologías con las que los alumnos
se involucren en procesos de aprendizaje, creación y construcción de conocimiento.
Algunas experiencias combinan aplicaciones para la enseñanza y el aprendizaje junto con
herramientas de gestión académico-administrativa como mantener reporte de notas, noticias de
los cursos, información de las salas de clases, etc., y cierto software para trabajar contenidos.
Con esto es posible mantener al alumno informado de la gestión administrativa y académica.
También es bueno aprovechar las cualidades que otorga la tecnología móvil, utilizando esta
a actividades que son necesariamente móviles. Tal es el caso de la movilidad y orientación que
174
FRAMEWORK TÉCNICO Y APLICACIONES
deben desarrollar los aprendices ciegos para poder lograr desplazamientos autónomos y sin
mayores dificultades.
Para acercarse al mundo de los alumnos y lograr mayor empatía con ellos muchas
experiencias buscan proporcionar herramientas lúdicas para el aprendizaje. Existen diversas
experiencias que se basan en videojuegos, buscando hacer del estudio una actividad
motivadora, desafiante e interesante. Se está demostrando de manera creciente que los
videojuegos con objetivos claros y bien orientados son potenciales herramientas para generar
conocimiento y desarrollar habilidades de pensamiento en los usuarios. Algunas experiencias
han utilizado esta forma para generar habilidades de resolución de problemas, de pensamiento
matemático y científico e incluso habilidades de concentración. Existen experiencias en
particular que utilizan videojuegos móviles para aprovechar la movilidad otorgada por estos
dispositivos reutilizando otros espacios de aprendizaje fuera del aula.
En este contexto, es necesario generar más espacios y métodos que permitan aprovechar
más constructiva y educativamente los dispositivos móviles. Los alumnos los utilizan
cotidianamente y la educación debe aprovechar de reutilizar estos intereses, motivaciones y
energías para adaptar y rejuvenecer sus metodologías acercándolas al modo de hacer,
interactuar, pensar y aprender de alumnos descritos como nativos digitales.
Finalmente, en el mediano y largo plazo, nuevas tecnologías se sumarán a las posibilidades
de explotación de un teléfono móvil para fines de aprendizaje, estas posibilidades permitirán
develar nuevos escenarios para un aprendizaje dentro y fuera del aula, donde quiera y cuando
quiera, un aprender móvil activo y constructivo. Ya se asoman nuevos dispositivos conocidos
como netbook, con capacidad equivalente a un computador desktop o notebook, pero con
menor tamaño, peso y a un precio asequible, que hace pensar que son las herramientas del
mañana. Todas estas tecnologías móviles deberán converger a un dispositivo en que adultos,
niños y jóvenes puedan realizar sus tareas en todo momento y en todo lugar, estando siempre
conectados a sus pares, familias y al mundo.
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TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
184
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
Capítulo 8 Lenguajes de
Modelado Educativo
Manuel Caeiro Rodríguez, Martín Llamas Nistal, Luis Anido Rifón
Departamento de Enxeñería Telemática
Universidade de Vigo
Resumen: Los Lenguajes de Modelado Educativo (EMLs: Educational
Modeling Languages) han sido propuestos con el objetivo de permitir el modelado
computacional de unidades didácticas de acuerdo a distintas aproximaciones
pedagógicas. La utilidad práctica de dichos lenguajes se encuentra en su utilización
como herramientas que facilitan el diseño, la comunicación y el desarrollo de
unidades didácticas en base a los modelos que permiten crear. El estudio presentado
en este capítulo se ocupa de las propuestas realizadas en el campo de los EMLs y
realiza un análisis comparativo de las mismas, interesándose especialmente por sus
características computacionales para permitir y facilitar el desarrollo de unidades
didácticas en sistemas soportados por las TICs.
8.1 Introducción
La aparición de los EMLs en el dominio de los sistemas de educación soportados por las TICs
ha sido relativamente reciente. Estos lenguajes ofrecen una visión novedosa y original con
respeto a otras soluciones existentes en el dominio, planteando en muchos aspectos un cambio
importante en la concepción y el desarrollo de sistemas. A pesar de ello, los EMLs han
despertado el interés de una creciente comunidad de investigadores y usuarios. Fruto de este
interés se han desarrollado varias propuestas de estos lenguajes con los que se intenta satisfacer
distintos objetivos e inquietudes. En concreto para este estudio se han identificado ocho
lenguajes.
El objetivo de este estudio es en gran parte conocer las características y capacidades de los
EMLs. Con ello se pretende capturar el estado presente de las distintas iniciativas e identificar
las posibles áreas de mejora o extensión. En este sentido, el análisis hace un hincapié especial
en las necesidades pedagógicas y las posibilidades tecnológicas para los EMLs.
En la siguiente sección se realiza una presentación general de los EMLs. Después se
presenta el análisis de cada uno de los lenguajes, indicando primero los criterios utilizados y
185
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
estudiando cada lenguaje por separado. A continuación se realiza un resumen del conjunto de
estudios. Por último se incluye un apartado de conclusiones en la que se realizan algunas
reflexiones sobre las capacidades actuales y posibilidades de mejora para los EMLs.
8.2 Presentación de EMLs
En esta sección se realiza una presentación general de los EMLs a través de su origen,
definición, fundamentos y estructura básica.
8.2.1 Origen
El concepto de EML fue propuesto en 1998 por un grupo de investigadores de la OUNL. Por
aquel entonces, los sistemas educativos basados en las TICs habían alcanzado un desarrollado
considerable, sobre todo los basados en la provisión de contenidos. Sin embargo, los
desarrollos de sistemas para aproximaciones pedagógicas basadas en el constructivismo y en la
colaboración aún eran incipientes (Britain & Liber, 2004). Los investigadores de la OUNL
constataron entonces dos necesidades fundamentales:
Por una parte, la necesidad de utilizar aproximaciones pedagógicas basadas en el
constructivismo y la colaboración (Koper, 2001; Evans, 2001). La posibilidad de que los
alumnos dispongan de los contenidos (aproximación basada en la provisión de
contenido) resulta pobre desde un punto de vista pedagógico y no garantiza que se
cumplan los objetivos educativos. El aprendizaje requiere de múltiples fuentes y
actividades que pueden ser tan variadas como la resolución de problemas, la interacción
con herramientas, la comunicación entre alumnos, etc.
Por otra parte, la necesidad de soportar mediante la utilización de las TICs las distintas
aproximaciones pedagógicas. Los sistemas existentes condicionaban en gran medida el
tipo de aproximación pedagógica a desarrollar (Spector, 2001; Marra & Jonassen, 2001;
Vrasidas, 2001). A causa de esto, los diseñadores y usuarios de los recursos didácticos
tenían que adaptarse a una concepción pedagógica restrictiva en la que no podían
desarrollar sus propias ideas.
Ciertamente, la aplicación de las TICs en la educación se había centrado en el desarrollo de
sistemas que básicamente se ocupaban de permitir la navegación entre contenidos. Esta
situación se trasladó a los estándares, con propuestas tan relevantes como SCORM de ADL o
los desarrollos que se plantearon entorno al movimiento de los Objetos de Aprendizaje
(Wiley, 2002), Learning Objects (LOs). En SCORM se sigue la aproximación basada en la
provisión de contenidos. El modelado de unidades didácticas consiste en la especificación de
recursos didácticos (e.g. contenidos y cuestionarios) junto con el orden en el que los alumnos
pueden acceder a dichos recursos. Por su parte, los LOs fueron concebidos como la unidad
básica que debía permitir la reutilización e interoperabilidad de recursos didácticos (a
semejanza del objeto software utilizado en la programación orientada a objetos). Para potenciar
la creación de LOs, el IEEE LTSC realizó una definición del concepto LO (Duval, 2002;
Anido & Rodríguez, 2002). En ella se caracteriza un LO como “cualquier entidad, digital o no,
susceptible de ser utilizada en aprendizaje, educación o formación”. En dicha definición no se
indicaba nada acerca de la estructura que debían tener los LOs. Por tanto, el procesamiento
computacional que se podía desarrollar sobre los mismos se limitaba (en principio) a
operaciones de búsqueda y localización.
En este punto los investigadores de la OUNL propusieron una solución que permitiese el
soporte computacional de unidades didácticas de acuerdo a distintas aproximaciones
186
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
pedagógicas. Dicha solución consiste básicamente en la caracterización de unidades didácticas
en base a las actividades a realizar (Gifford & Enyedy, 1999). En lugar de ocuparse de los
recursos didácticos y del acceso de los alumnos a los mismos, el punto central de su propuesta
se encuentra en las actividades desarrolladas en la unidad didáctica. La actividad se utiliza
como concepto básico de estructuración en el que se agrupan todos los elementos involucrados:
participantes, recursos, control de acceso, etc. El desarrollo de una propuesta para el modelado
de unidades didácticas en estos términos dio como resultado el EML.
Los modelos de unidades didácticas caracterizados con el EML se denominan como
Unidades de Estudio, Unit-of-Study (Koper, 2001). En una Unidad de Estudio se especifican
las actividades que tienen que ser realizadas por ciertos roles (alumnos y profesores) en
entornos de trabajo determinados, compuestos por recursos y servicios que los roles podían
utilizar, para conseguir unos objetivos educativos concretos. También se especifican otras
cuestiones como el orden entre actividades, el paso de datos de una actividad a otra, la
asignación de roles a actividades, etc. De esta forma, además de describir los recursos
didácticos se tienen en cuenta otras cuestiones que permiten proporcionar sentido pedagógico.
Posteriormente, la propuesta del EML-OUNL suscitó el interés de organismos involucrados
en la estandarización del aprendizaje electrónico: el CEN/ISSS WSLT y el consorcio IMS.
Ambos organismos iniciaron programas para estudiar y desarrollar la nueva propuesta:
En el CEN/ISSS WSLT se realizó una revisión de propuestas similares a las del
OUNL-EML (Rawlings et al., 2002), identificando otro posible EML: PALO
(Rodríguez-Artacho, 2000) en el que se planteaba cuestiones similares.
En IMS adoptaron y desarrollaron con más profundidad la propuesta inicial de OUNLEML para proponer su propio EML, que hasta el momento es el que ha tenido mayor
repercusión: IMS-LD (Koper et al., 2003b).
En las siguientes secciones se explora con mayor detalle los fundamentos y características
principales de estos lenguajes.
8.2.2 Definición
La revisión sobre EMLs realizada por el CEN/ISSS WS/LT (Rawlings et al., 2002)
proporcionó una visión esclarecedora sobre las características de estos nuevos lenguajes. Los
objetivos de esta revisión eran obtener un marco de referencia para el estudio de EMLs y un
conjunto de criterios que permitiesen analizar la expresividad de los mismos. Entre sus
resultados se encuentra la definición de EML: “Un EML es un modelo de información
semántica y su representación correspondiente, para describir el contenido y el proceso de
una ‘unidad de aprendizaje’ desde una perspectiva pedagógica para soportar la reutilización e
interoperabilidad”. En un análisis pormenorizado de esta definición se pueden destacar los
siguientes puntos (Vantroys, 2003):
Modelo de información semántica y su representación correspondiente. Se trata de
un modelo de información semántica porque define un conjunto de entidades y
relaciones entre ellas. A partir de este modelo se puede plantear una representación del
mismo. En el contexto de esta tesis dicha representación se plantea en un lenguaje
computacional, que hoy en día es normalmente XML. Sin embargo, en un contexto
general, también podría plantearse un EML que no requiriese dicha representación
computacional.
Para describir el contenido y el proceso. El modelo se ocupa no sólo de la descripción
del contenido sino también del proceso que se debe desarrollar. En dicho proceso deben
considerarse las actividades previstas.
187
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Unidad de Aprendizaje. La Unidad de Aprendizaje, Unit of Learning (UoL), es
equivalente al concepto de “Unidad de Estudio” del EML-OUNL. La UoL representa el
concepto central de un EML en el que se describen los procesos, actividades, recursos y
servicios necesarios para alcanzar determinados objetivos educativos.
Desde una perspectiva pedagógica. Un EML debe permitir la caracterización de UoLs
de acuerdo a distintas aproximaciones pedagógicas.
Reutilización e interoperabilidad. Los EMLs se plantean en el contexto de
estandarización de la educación electrónica con los propósitos generales de facilitar la
reutilización y la interoperabilidad. Estos propósitos deben ser tenidos en cuenta en los
modelos que los EMLs permiten crear.
8.2.3 Fundamentos
La definición anterior implica que los EMLs debieran permitir el modelado de unidades
didácticas de acuerdo a distintas aproximaciones pedagógicas. Este propósito es muy
ambicioso y un tanto controvertido debido a que las aproximaciones pedagógicas presentan
necesidades muy diversas y en algunos casos antagónicas. Más aún, el desarrollo de nuevas
aproximaciones pedagógicas es posible y en la práctica cada docente puede desarrollar sus
propias aproximaciones. Por tanto, como se ha indicado en las conclusiones de los capítulos
anteriores, el desarrollo de los EMLs en los términos propuestos supone un gran desafío.
Para abordar este desafío los EMLs se desarrollan en base al concepto central de Actividad.
En contraposición a la predominancia de los contenidos y recursos educativos en general (e.g.
simuladores, herramientas de comunicación) de los sistemas de educación electrónica
existentes, el enfoque en las Actividades supone un cambio completo en la forma de abordar la
caracterización y el soporte de unidades didácticas. Dicho cambio implica principalmente que
la atención no sólo se centra en los recursos educativos, sino también en la forma en la que
dichos recursos deben y pueden ser utilizados. La lógica y necesidad de este cambio se puede
explicar utilizando el símil de una receta de cocina. En una receta se indican los ingredientes y
los pasos a seguir (las instrucciones) para preparar un plato determinado. Sin embargo, de
acuerdo a una concepción centrada en los contenidos las recetas, en general, sólo podrían
indicar los ingredientes que forman parte del plato (en el caso de SCORM también podría
indicarse el orden en que habría que utilizar dichos ingredientes). En cuanto a las herramientas
necesarias para elaborar el plato sólo se podrían utilizar las herramientas que estuvieran
disponibles en la cocina, de forma similar a las aplicaciones y servicios disponibles en sistemas
de educación (es decir, no pueden precisarse los utensilios de cocina que se podrían necesitar
en distintas fases o partes). Obviamente, la descripción de una receta de cocina en estos
términos es insuficiente. En la mayoría de los platos los ingredientes necesitan ser procesados
utilizando herramientas determinadas y combinándolos siguiendo operaciones más o menos
complejas (e.g. la tortilla española requiere trocear las patatas en rodajas, freír las patatas con
aceite muy caliente, romper y batir los huevos, etc.). Si la receta sólo indica qué ingredientes
utilizar la posibilidad de éxito sería muy reducida. La situación en el modelado de unidades
didácticas es similar. A nivel computacional, la capacidad de modelado de SCORM o de los
LOs permite indicar los recursos, pero no cómo se deben/pueden utilizar (en realidad si
permiten indicar un cómo, pero limitado al orden de utilización de los recursos). Por tanto, al
no poder indicar dicho cómo, no es posible representar la forma en que las funcionalidades
soportadas en las TICs deben “cocinar” las unidades didácticas. Por el contrario, el paradigma
basado en actividades si permite este tipo de caracterización haciendo posible indicar las
operaciones y procesos que se debe aplicar sobre los recursos educativos.
188
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
En este punto es importante volver a recordar que de acuerdo a su definición un EML no se
plantea necesariamente como un lenguaje computacional. Es decir, no tiene porque ser posible
su procesamiento por un sistema informático. Tanto en la concepción original de los
desarrolladores del primer EML, como en la de los autores de la revisión del CEN, los EMLs
se plantean como lenguajes de representación educativa, pero sin indicar si dicho lenguaje tiene
que ser interpretado por una persona o por un sistema computacional.
8.2.4 Meta-modelo Básico
La descripción de un EML se suele realizar en base a un meta-modelo que presenta las
entidades del lenguaje y las relaciones que pueden establecerse entre ellas. Se habla de metamodelo y no de modelo porque los modelos de los EMLs permiten la creación de modelos de
unidades didácticas. Por tanto son modelos con los que se crean otros modelos, es decir, metamodelos.
Como se indica en la sección anterior los EMLs permiten la creación de modelos de unidades
didácticas en base a la descripción de Actividades. En cada Actividad se propone que una o
varias Personas desempeñando ciertos Roles realicen uno o varios Objetivos, para lo que
dispone de un Entorno compuesto por Recursos y Servicios. Esta descripción caracteriza el
meta-modelo básico de los EMLs propuesto en la revisión del CEN/ISSS WSLT (ver Figura
8.1). Si se visualiza esta figura de izquierda a derecha y de arriba abajo, se pueden ver las
distintas entidades y relaciones:
1. una Persona (Person), que puede tener un conjunto de Propiedades (Property) que la
caracterizan organizadas en un Dossier (Dossier)
2. es Asignada (assigned) a un Rol (Role) determinado, que puede ser de Alumno
(Learner) o Docente (Staff)
3. y en ese Rol Realiza (performs) una serie de Actividades (Activity), que pueden ser de
Aprendizaje (Learning), de Apoyo (Support) o estar agrupadas en Estructuras de
Actividad (Activity Structure),
4. para satisfacer unos Objetivos (Objective) determinados y cumpliendo ciertos
Prerequisitos (Prerequisite)
5. mediante la generación de un Producto (Outcome) determinado
6. y con unos Recursos (Resource) que el rol Tiene Disponibles (has available) en un
entorno (Environment) particular.
189
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Figura 8.1: Meta-modelo básico del CEN/ISSS WSLT de un EML (Rawlings et al., 2002)
Este esquema plantea un modelo de referencia básico para los EMLs. Los distintos EMLs
presentan diferencias respecto a este esquema básico, bien tratando de especificar con más
detalle y precisión, o bien proponiendo el modelado de otras cuestiones, pero en lo
fundamental esta es su estructura básica.
En la Figura 8.2 se muestra un ejemplo en el que se identifican los conceptos propuestos en
un EML sobre una fotografía de una práctica educativa común: una clase presencial. En ella se
destacan los Roles, las Actividades, los Entornos y las Herramientas. Este tipo de descripción
también se puede realizar en otros tipos de prácticas educativas (e.g. estudio individual,
colaboraciones en grupos, prácticas de laboratorio). Sin embargo es importante tener en cuenta
que las fotografías son estáticas mientras que las unidades educativas son dinámicas, por lo que
además de los elementos “visibles” hay que tener en cuenta las entidades no visibles, como la
secuencia o el orden entre Actividades.
Figura 8.2: Escena típica de una clase en la que se señalan los conceptos considerados en
EMLs (Koper & Bennett, 2006)
190
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
8.2.5 Ejemplos
En esta sección se presentan fragmentos de un modelo de una unidad didáctica muy sencilla
realizado con el EML-OUNL (Koper & Manderveld, 2004). El ejemplo se divide en varias
partes en las que se consideran los Roles, las Actividades, los Entornos, etc. El código del
ejemplo se muestra en XML de acuerdo a EML-OUNL9, por lo cuál algunas de las etiquetas
son diferentes a las mostradas en el meta-modelo básico anterior.
8.2.5.1 Roles
Se distingue entre los dos tipos comunes de Roles: “alumno” y “docente”. El Rol “alumno” se
denomina como Student y el “docente” se denomina como Tutor. Además se establece un
tipo especial de Rol Coordinador que es una especialización del Rol “alumno”.
1 <Roles>
2
<Learner Id = “Student”>
3
<Role Id = “Coordinador”/>
4
</Learner>
5
</Staff Id = “Tutor”/>
6 </Roles>
8.2.5.2 Actividades
Se tienen dos tipos de Actividades: Actividades de Aprendizaje (a ser realizadas por roles
“alumno”) y Actividades de Soporte (que serán conducidas por roles “docente” o “alumno”).
Las Actividades dependen de la aproximación pedagógica que se quiera desarrollar. A modo de
ejemplo se pueden considerar Actividades para los alumnos como: analizar problemas, buscar
literatura, presentar los resultados, etc. Las Actividades de los docentes pueden ser de los
siguientes tipos: evaluar a los alumnos, proporcionar realimentación, monitorizar, responder
preguntas, etc.
En el siguiente fragmento del modelo de la unidad didáctica se muestra la caracterización
de una Actividad. Cabe señalar que se establece que la finalización de la Actividad será
determinada por el usuario que la realiza, para ello se establece la condición de finalización
User-choice (línea 13). También se puede observar cómo es posible describir la Actividad
con meta-datos.
1 <Activity ID = “Una actividad”>
2
<Metadata>
3
<Title>Principios básicos de EML</Title>
4
</Metadata>
5
<Activity-description>
6
<What>
7
<P>En esta tarea se tratan los principios de un
EML</P>
8
</What>
9
<How>
10
<P>Describe los principios básicos de EML</P>
11
</How>
9
El ejemplo se realiza en la versión 1.1 de EML-OUNL.
191
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
12
</Activity-description>
13
<Completed><User-choice/></Completed>
14 </Activity>
8.2.5.3 Entornos
La realización de las Actividades de Aprendizaje y de Soporte tiene lugar en contextos
específicos. Estos contextos se denominan como Entornos de Actividades. El paso siguiente
consiste en indicar que los Objetos, Herramientas y Servicios que forman parte de los Entornos
para permitir el trabajo de los alumnos y docentes. Los Objetos pueden ser recursos
incorporados o (referencias a) materiales externos como artículos, libros, etc. Las Herramientas
y Servicios se utilizan para incluir recursos como motores de búsqueda, glosarios, correo
electrónico, chat, etc.
En el siguiente fragmento de código XML se muestra la especificación de un Entorno. En
este ejemplo se considera un Entorno compuesto por otros Entornos. También se tienen
Entornos que incluyen Objetos de Conocimiento, Facilidades de Comunicación y de
Información. El elemento Environment-ref indica una referencia a un Entorno definido
en otra parte que debe ser incluido.
1 <Environment Link-name = “Entorno de Soporte”>
2
<Environment-ref Id-ref = “Entorno-de-guía”/>
3
<Environment Link-name = “Módulo Guía”>
4
<Knowledge-object Link-name = “Acerca de este módulo”/>
5
<Knowledge-object Link-name = “Metodología”/>
6
<Knowledge-object Link-name = “Planificación”/>
7
</Environment>
8
<Environment Link-name = “Comunicación”>
9
<Communication-object Link-name = “FirstClass”/>
10
</Environment>
11
<Environment-ref Id-ref = “Entorno-quién-es-quien”/>
12
<Environment-ref Id-ref = “Entorno-recursos”/>
13
<Environmnet Link-name = “Dossier">
14
<Role-information-object Link-name = “Progreso”/>
15
</Environment>
16 </Environment>
8.2.5.4 Método
La especificación de los Roles, las Actividades y los Entornos constituye la parte central del
modelado de unidades didácticas. El siguiente paso consiste en indicar cómo las Actividades se
asignan a los Roles y cómo las Actividades se relacionan entre sí estructuralmente y de acuerdo
a su orden. En el caso del EML-OUNL esta especificación se realiza en el elemento
denominado como Method.
Las relaciones estructurales entre Actividades se especifican a través de Estructuras de
Actividad (Activity-structures). Dentro de estas estructuras se pueden agrupar varias
Actividades para que sean realizadas en secuencia (Sequence) o en cualquier orden
(Selection). En el siguiente ejemplo se muestra una Estructura de Actividad en la que se
incluyen cinco Actividades (líneas 5 a 9).
1 <Method>
2
<Activity-structure ID = “AS-alumno”>
192
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
3
<Activity-sequence Link-name = “Tareas del Alumno”>
4
<Environment-ref Id-ref = “Entorno-soporte”/>
5
<Activity-ref Id-ref = “A-Introducción”/>
6
<Activity-ref ID-REF = “A-Conflicto”/>
7
<Activity-ref ID-REF = “A-Teoría”/>
8
<Activity-ref ID-REF = “A-Análisis”/>
9
<Activity-ref ID-REF = “A-Resumen”/>
10
</Activity-sequence>
11
</Activity-structure>
12 </Method>
En el siguiente fragmento se muestra cómo se realiza la asignación de Actividades a Roles.
En concreto se asignan sendas estructuras de Actividad a los Roles “alumno” y “docente”.
1 <Method>
2
<Play ID = “Play-por-defecto”>
3
<Role-ref Id-ref = “Student”/>
4
<Activity-structure-ref Id-ref = “AS-alumno”/>
5
<Role-ref Id-ref = “Teacher”/>
6
</Activity-structure-ref Id-ref = “AS-docente”/>
7
</Play>
8 </Method>
En la tercera parte de esta sección se muestra la especificación de Condiciones. Estas
Condiciones permiten indicar cuestiones de comportamiento en las Actividades. En el ejemplo
el Rol “alumno” Coordinador recibe información adicional en forma de Objetos de
Aprendizaje específicos.
1 <Method>
2
<Conditions Id = “Condiciones-Coordinador”>
3
<If>
4
<Is><Role-ref Id-ref = “Coordinador”/></Is>
5
</If>
6
<Then><Show>
7
<Content-type Type = “Sólo para Coordinador”/>
8
<Activity-structure-ref Id-ref”AS-Coordinador”/>
9
</Show></Then>
10
<Else><Hide>
11
<Content-type Type = “Sólo para Coordinador”/>
12
<Activity-structure-ref Id-ref”AS-Coordinador”/>
13
</Hide></Else>
14
</Conditions>
8.3 Estudio de EMLs
En esta sección se presenta un estudio de los EMLs propuestos hasta el momento de la
elaboración de este documento. El objetivo de este estudio es valorar el estado actual de estos
lenguajes teniendo en cuenta sus propósitos, características, capacidades y relevancia.
193
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Además de los lenguajes ya presentados (EML-OUNL, PALO e IMS-LD) desde el año
2003 se han desarrollado nuevas propuestas que pueden ser consideradas como EMLs. La
relación de lenguajes estudiados es la siguiente:
EML-OUNL: el EML original con el que se acuñó el nombre que reciben estos
lenguajes.
PALO: desarrollado en la UNED de forma simultánea con el EML-OUNL siguiendo
una aproximación similar.
IMS-LD: estándar de facto de EMLs que ha captado el interés de numerosos
investigadores y usuarios por estos lenguajes.
CPM: propuesta con la que se intenta mejorar la expresividad para aproximaciones
pedagógicas basadas en problemas.
Formalización de Guiones CSCL: propuesta de especificación formal de guiones
cooperativos para educación.
E2ML: ofrece una notación gráfica para facilitar la autoría de modelos de unidades
didácticas a partir de propuestas y modelos de diseño didáctico.
MISA: proviene de una propuesta previa a la aparición de los EMLs en la que se
proponía el desarrollo de la “Ingeniería Didáctica” para la producción de recursos
educativos.
XEDU: propuesta en la que se analiza el desarrollo de un sistema software para la
realización de unidades didácticas mediante el procesamiento de modelos representados
con un EML.
Además de los anteriores, en el estudio también se recogen otras iniciativas que no han sido
consideradas al nivel de estos EMLs. Se trata de propuestas basadas en las mismas ideas
consideradas en los EMLs, pero enfocadas en una cierta aproximación pedagógica o hacia un
dominio concreto.
Antes de iniciar el estudio en la siguiente sección se indican los elementos considerados en
el análisis.
8.3.1 Elementos de Análisis
Para facilitar el objetivo de representación de este estudio se propone el análisis de los EMLs
en cuanto a un conjunto de elementos de interés. En concreto para cada lenguaje se tiene en
cuentan su meta-modelo, sus características, su capacidad expresiva, las herramientas
desarrolladas y su relevancia.
8.3.1.1 Características
Para cada EML se consideran un conjunto de características relativas fundamentalmente a su
finalidad práctica. Estas características se han utilizado en (Botturi et al., 2006) para realizar
una clasificación de EMLs desde un punto de vista de diseño didáctico. Las características que
se van a considerar son las siguientes:
1. Formalización. Se distingue entre lenguajes formales e informales. En esta tesis la
formalidad de un lenguaje se considera en cuanto a si se podría realizar el procesamiento
computacional del mismo y, en consecuencia, permitir el desarrollo de herramientas
basadas en las TICs que procesasen los modelos desarrollados.
194
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
2. Notación. Puede ser textual y/o visual. Las notaciones visuales se dirigen
principalmente a facilitar el diseño y la comunicación de modelos entre personas,
mientras que las textuales se dirigen al procesamiento computacional.
3. Finalidad práctica de Comunicación. Esta característica trata sobre la utilización del
EML en cuanto a la comunicación que permite realizar de los modelos de unidades
didácticas. Se consideran dos puntos extremos entre los que es posible considerar
situaciones intermedias:
- Reflexiva. Se refiere a la utilización del lenguaje como herramienta que permita la
reflexión crítica (individual) sobre los modelos. Se trata de una comunicación
introspectiva.
- Comunicativa. Representa la utilización del lenguaje como herramienta de
comunicación entre varias personas (comunidad). En esta faceta el lenguaje facilita el
intercambio de los modelos entre personas.
4. Finalidad práctica de Creación. Esta característica trata sobre la utilización del lenguaje
en cuanto a la finalidad de los modelos. También se consideran dos puntos extremos
entre los que se pueden considerar situaciones intermedias:
- Generativa. Si el lenguaje es utilizado como un medio de exploración del espacio de
diseño, facilitando la creación y el refinamiento de posibles soluciones y alternativas.
- Finalista. Si el lenguaje se utiliza para formalizar y “congelar” la solución de diseño
final. Normalmente este diseño final será utilizado para alguna finalidad concreta,
como permitir el procesamiento de un sistema computacional en el que se realice la
unidad didáctica.
Los puntos 3 y 4 se pueden relacionar de forma directa con las tres vertientes de utilidad
práctica de los EMLs, a saber: diseño como comunicación reflexiva y creación generativa;
comunicación como comunicación comunicativa; y realización como creación finalista.
8.3.1.2 Expresividad
En general la expresividad se define como la capacidad de un lenguaje para representar los
conceptos de un dominio. En el caso de los EMLs la expresividad viene determinada por la
capacidad para representar los elementos involucrados en las unidades didácticas y sus posibles
relaciones, teniendo en cuenta la posibilidad de desarrollar distintas aproximaciones
pedagógicas. En esta cuestión se tienen en cuenta las necesidades de modelado que han sido
identificadas en los capítulos anteriores, si bien su análisis se realiza de manera general.
El análisis de la expresividad de EMLs se realiza considerando tres conjuntos de cuestiones
de expresión. Hay dos conjuntos principales10, denominadas de estructura y de
comportamiento, y otra adicional denominada de descripción:
Las Cuestiones de Descripción tratan sobre la información que describe las
características y el fin de los modelos de unidades didácticas (e.g. metadatos, prerequisitos). Esta información se dirige para informar a los posibles usuarios de los
modelos (e.g.: alumnos y docentes).
10
Esta separación entre cuestiones de estructura y comportamiento es común en lenguajes de
modelado. Por ejemplo: UML (OMG, 2004), estándar de facto para la representación de
modelos de sistemas software, distingue entre diagramas de estructura y diagramas de
comportamiento. Se identifica además un tercer tipo de diagramas denominados de interacción,
pero que se pueden englobar dentro de los diagramas de comportamiento.
195
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Las Cuestiones de Estructura se refieren a la organización y relaciones entre los
elementos involucrados en las unidades didácticas. Por ejemplo: la actividad como
elemento de composición con roles y entornos, la agregación de actividades en subactividades, la estructura de un grupo de usuarios, un entorno compuesto de LOs y de
servicios, etc.
Las Cuestiones de Comportamiento se aplican a la forma en que se comportan,
interaccionan y cambian los elementos involucrados en las unidades didácticas. Se
suelen considerar cuestiones como: orden de realización de actividades, flujo de datos
entre actividades, la interacción de los participantes con el entorno, la interacción entre
participantes, la monitorización, etc.
8.3.1.3 Relevancia
En el análisis también se considera la relevancia que ha tenido el EML. Se tiene en cuenta su
difusión en las comunidades investigadora y de usuarios finales, la creación de herramientas
basadas en las TICs y la utilización que se ha hecho del mismo en el modelado de unidades
didácticas.
En cuanto a las herramientas se distingue entre las herramientas de diseño, para la autoría
de modelos de unidades didácticas, y las de realización, que permitan la interpretación
computacional de los modelos y el desarrollo de las unidades didácticas. También se podrían
considerar repositorios específicos para el almacenamiento de modelos, pero hasta el momento
se desconocen desarrollos relevantes en este sentido.
Sobre la utilización práctica de los EMLs se considera principalmente su aplicación en la
creación de modelos de unidades didácticas. Este representa el primer paso para posteriormente
permitir una mayor aplicación de las TICs.
8.3.2 EML-OUNL
El EML propuesto por la OUNL empezó a desarrollarse en 1998 (Koper, 2001). Se han
publicado dos versiones de este EML, la primera EML 1.0 (Koper et al., 2000) data de
diciembre de 2000, mientras que la segunda, EML 1.1 (Koper et al., 2002) es de enero de
2002. Esta segunda versión sirvió de punto de partida para realizar la propuesta de IMS-LD
que se aprobó a principios de 2003. Desde entonces los investigadores de la OUNL han
centrado sus esfuerzos en el desarrollo y la utilización práctica de IMS-LD11. En los siguientes
apartados se estudia principalmente la versión 1.0 del lenguaje.
8.3.2.1 Meta-modelo
El EML-OUNL ofrece un meta-modelo basado en la descripción de Actividades que tienen que
ser realizadas por Roles Alumno (learner) y Docente (staff) en Entornos determinados (ver
Figura 8-3).
11
Sitio Web oficial de la
http://www.learningnetworks.org
OUNL
196
dedicado
al
desarrollo
de
IMS-LD:
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
Figura 8-3: Modelo de unidad-de-estudio del EML de la OUNL (Koper, 2001)
El elemento central es el concepto de Unidad-de-Estudio (unit-of-study) que se considera
como la unidad mínima que puede satisfacer uno o varios objetivos educativos. Esto significa
que una Unidad-de-Estudio no puede ser descompuesta en partes sin perder su efectividad en la
consecución de los objetivos educativos. La Unidad-de-Estudio es el equivalente del modelo de
unidad didáctica que utilizamos en esta tesis. De forma similar esta unidad se propone para
permitir el modelado de unidades didácticas a distinto nivel de agregación y en las que se
desarrollen distintas aproximaciones pedagógicas: desde una lección magistral, a una práctica
de laboratorio, a un curso basado en un proyecto colaborativo, a todo un plan de estudios de
una titulación universitaria, etc.
Las Actividades pueden ser de distintos tipos, los dos más importantes son: (i) Actividad
de Aprendizaje (learning activity) realizada por un alumno o conjunto de alumnos; y (ii)
Actividad de Soporte (support activity), realizada por un profesor para seguir y ayudar a los
alumnos en la realización de Actividades de Aprendizaje. Las Actividades se pueden organizar
en estructuras de forma jerárquica. En la versión 1.1 es posible asignar varias Actividades a
varios participantes para que puedan ser realizadas simultáneamente en forma de actividad
cooperativa.
Los Entornos pueden contener los siguientes tipos de objetos: Objetos de Conocimiento
(knowledge object); Objetos de Comunicación (annoucement object, communication object);
Cuestionarios (test object); Objetos Herramienta (tool object); Objetos de Búsqueda (search
object); y Objetos de Monitorización (monitor object). En la primera versión se disponía de
elementos específicos para la descripción de contenidos (secciones, párrafos, propiedades del
texto, etc.) y la presentación y evaluación de cuestionarios. En la versión 1.1 se decidió
eliminar estos elementos y hacer referencia a documentos externos en los que se utilicen
lenguajes específicos (e.g. SCORM).
8.3.2.2 Características
El EML-OUNL se desarrolló con la finalidad principal de permitir la realización de cursos de
la OUNL a través del Web. Debido a ello el lenguaje cuenta con las siguientes características:
1. Formal. Se trata de un lenguaje formal en el sentido de que es posible su procesamiento
computacional.
2. Notación textual en XML. Se describe mediante un DTD12.
3. La finalidad de comunicación no está clara, ya que su notación textual no facilita ni la
reflexión individual ni la comunicación con otras personas.
12
DTD: Document Type Definition. Descripción de la estructura y la sintaxis de un documento en XML o SGML.
197
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
4. Finalidad creativa finalista, dado que su objetivo principal es permitir la realización de
unidades didácticas a partir del procesamiento computacional de los modelos.
8.3.2.3 Expresividad
El análisis del EML-OUNL de acuerdo al marco expresivo considerado proporciona los
siguientes resultados:
Cuestiones de Descripción. Se pueden especificar Metadatos, Objetivos Educativos y
Prerrequisitos a través de elementos propios del lenguaje.
Cuestiones de Estructura. Se presentan los componentes típicos en un EML:
- Roles que pueden ser de dos tipos Alumnos y Docentes.
- Actividades, en los que se tiene en cuenta una doble funcionalidad estructural: (i)
como elemento agrupación de Roles, Entornos y la propia declaración de Actividad;
y (ii) como elemento de agregación jerárquica de otras Actividades.
- Entornos que se pueden componer distintos tipos de Objetos (de comunicación, de
conocimiento, herramientas, etc.)
Cuestiones de Comportamiento. También presenta los componentes típicos de un
EML:
- La asignación de Roles a Actividades.
- La indicación del orden en que deben realizarse las Actividades, aunque se limitan a
un conjunto reducido de posibilidades.
- La visibilidad de ciertos elementos (Actividades u Objetos del Entorno) para los
Roles.
8.3.2.4 Relevancia
La relevancia principal de este lenguaje se debe en su condición primigenia y promotora de los
EMLs. Los principios e ideas desarrollados en él han dado pie a toda una nueva área de
investigación y desarrollo en el dominio de los sistemas de educación electrónica. Además, el
estándar de facto IMS-LD puede considerarse como evolución de este EML.
En cualquier caso la información sobre este EML original no es muy abundante. La fuente
principal de información en inglés sobre el mismo es (Koper, 2001). Esta falta de
documentación se puede deber a que su cometido principal era ser utilizado directamente en la
OUNL.
Por último cabe destacar que la OUNL lo utilizó desde los últimos años del siglo pasado
hasta el paso a IMS-LD. Para ello disponían de una herramienta denominada EduBox (Koper
& Tattersall, 2005, pp. 303-310) que permitía el desarrollo de unidades didácticas. La autoría
de los modelos se realizaba con plantillas en herramientas generales de edición XML.
8.3.3 PALO
PALO13 (Rodríguez-Artacho, 2000) fue propuesto en la UNED para permitir la descripción de
cursos. En PALO el concepto de Actividad no juega un papel tan central como en el EMLOUNL. En cierta forma esta propuesta es un primer paso para evolucionar desde las
especificaciones para organización de contenidos educativos (tipo SCROM) a los EMLs. Una
13
Página Web oficial de PALO en: http://sensei.ieec.uned.es/palo/
198
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
característica particular de esta propuesta es que no se considera el soporte de actividades en
grupo.
8.3.3.1 Meta-modelo
El modelo de una unidad didáctica se compone de los siguientes niveles:
Nivel 1: Contenido pedagógico. Descripción conceptual de los Contenidos. Para
realizar esta descripción se definen objetos (e.g. conceptos, problemas, soluciones) y
relaciones semánticas entre ellos.
Nivel 2: Actividades. La descripción de Tareas en la que se incluye no sólo la actividad
a desarrollar, sino también los recursos y herramientas disponibles para realizarla. Se
ocupa principalmente de la descripción de ejercicios y trabajos para los alumnos.
Nivel 3: Estructura. La descomposición jerárquica de las Tareas y los Contenidos
organizados en una unidad didáctica. La jerarquía se compone de: módulo, parte, subparte y cuestionario. También permite la descripción de esta jerarquía mediante
elementos similares a los metadatos.
Nivel 4: Programación. Descripción de las restricciones temporales así como
dependencias (prerrequisitos) entre los elementos de la Estructura.
Nivel 5: Gestión. Definición de la localización de los datos, recursos y herramientas
referidos anteriormente, así como de sus meta-datos. También se encuentran elementos
que describen modelos utilizados durante una sesión educativa (i.e. modelos para
monitorizar la información del sistema).
8.3.3.2 Características
PALO no tiene una orientación clara hacia el diseño o hacia la realización de las unidades
didácticas. Sus características principales se ocupan de ambos factores:
1. Formal. Se trata de un lenguaje formal en el sentido de que es posible su procesamiento
computacional.
2. Notación textual en XML. Se describe mediante un DTD. Cabe señalar que inicialmente
se propuso su representación en SGML14.
3. Finalidad de comunicación tanto reflexiva como comunicativa. La división en varios
niveles facilita por igual ambos tipos de comunicación.
4. Finalidad creativa generativa y finalista. Los modelos obtenidos en PALO se consideran
para permitir su realización pero la división en niveles también facilita el diseño de los
mismos.
8.3.3.3 Expresividad
La expresividad de PALO como EML es bastante básica:
Cuestiones de Descripción. Sólo se incluye un pequeño conjunto de elementos para
describir los módulos.
Cuestiones de Estructura. Se proporciona una buena descripción de los contenidos,
que se organizan según un modelo de conocimiento permitiendo el establecimiento de
14
SGML: Standard Generalized Markup Language. Es un sistema para la organización y
etiquetado de documentos normalizado por la ISO en 1986.
199
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
relaciones semánticas entre dichos contenidos. Sin embargo, el resto de cuestiones de
estructuración consideradas es bastante básico. Sólo se pueden utilizar tres niveles
predefinidos de agregación: módulo, parte, sub-parte. La descripción de tareas como
Actividades es muy simple: ejercicios y trabajos para los alumnos. Tampoco se reconoce
el modelado de varios Roles ni de Actividades de colaboración.
Cuestiones de Comportamiento. Las capacidades del lenguaje en estas cuestiones
también son bastante limitadas. Se establecen dependencias entre las Actividades para
poder indicar orden entre las mismas. La asignación de Roles a Actividades no se
reconoce dado que no es posible indicar varios Roles.
8.3.3.4 Relevancia
Esta propuesta fue desarrollada en la tesis doctoral de Miguel Rodríguez Artacho (RodríguezArtacho, 2000) y las publicaciones existentes se ciñen al contexto de esta tesis. La relevancia
de la propuesta se debe a la similitud de los elementos que plantea y a su desarrollo más o
menos paralelo con el EML-OUNL. Se desconoce si está siendo utilizada con fines prácticos y
la existencia de herramientas basadas en las TICs.
8.3.4 IMS Learning Design
La especificación IMS-LD (Koper et al., 2003b; Koper & Tattersall, 2005) fue desarrollada
por IMS tomando como punto de partida la versión 1.1 del EML-OUNL. En su definición
también influyeron significativamente las iniciativas de estandarización que había desarrollado
IMS con anterioridad
La especificación IMS-LD se presenta, siguiendo la práctica común de IMS, en los
siguientes documentos (Koper et al., 2003a; Koper et al., 2003b; Koper et al., 2003c) que
incluyen:
Un modelo conceptual que define los conceptos básicos y las relaciones del lenguaje.
Un modelo de información que describe los elementos y atributos a través de los que
especificar los modelos de unidades didácticas.
Una serie de esquemas XML en los que se muestra la implementación del modelo de
información.
Una guía de implementación y buenas prácticas con recomendaciones y ejemplos de
modelos.
IMS-LD define el concepto de Unidad-de-Aprendizaje (unit-of-learning) en
correspondencia con el de Unidad-de-Estudio del EML-OUNL. Una Unidad-de-Aprendizaje
puede representar cualquier unidad didáctica a distintos niveles de agregación, desde un curso,
a un módulo o a una lección que tenga uno o varios objetivos educativos. En este concepto se
asume el empaquetado de los modelos de unidades didácticas junto con todos los recursos
involucrados de acuerdo a la especificación IMS Content Packaging (Smythe & Jackl, 2004).
Los modelos de unidades didácticas se denominan Diseños de Aprendizaje (learning design).
8.3.4.1 Descripción del Meta-modelo
El meta-modelo de IMS-LD se representa en la Figura 8-4. El concepto central de IMS-LD es
que independientemente de la aproximación pedagógica, una Persona (Person) toma un Rol
(Role), bien Alumno (Student) o bien Docente (Staff), y en este Rol trabaja hacia la
consecución de ciertos Resultados (Outcomes) mediante la realización de Actividades de
Aprendizaje (learning activities) y/o Actividades de Soporte (support activities) en un
200
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
Entorno (environment). El Entorno se compone de Objetos de Aprendizaje (learning objects) y
Servicios (service) que pueden utilizarse durante la realización de las Actividades. Los Roles
especificados son alumno (learner) y docente (staff). Cada uno de estos Roles puede ser
especializado a su vez en otros Sub-roles.
B
C
Figura 8-4. Modelo conceptual completo de IMS-LD (adaptado de Koper et al., 2003b)
Las Actividades se pueden componer en Estructuras-de-Actividad (activity-structures).
Una Estructura-de-Actividad agrega un conjunto de Actividades relacionadas y puede ser
asignada a un Rol en una Parte-de-Rol. Una Estructura puede modelar una Secuencia
(Sequence) o una Selección (Selection) de Actividades. En una Secuencia un Rol tiene que
completar las Actividades de la Estructura en el orden proporcionado. En una Selección un Rol
puede seleccionar un número determinado de Actividades del conjunto proporcionado en la
Estructura-de-Actividad. Las Estructuras-de-Actividad también pueden agregar otras
Estructuras-de-Actividad y Unidades-de-Aprendizaje externas, permitiendo de esta forma la
definición de estructuras complejas.
Los Entornos representan los espacios de trabajo que se proporcionan para la realización
de las Actividades. Se pueden componer de dos tipos de elementos:
Objetos de Aprendizaje localizados, normalmente incluidos como ficheros en el
paquete de la Unidad-de-Aprendizaje.
Servicios. Un Servicio indica una facilidad de servicio concreta que estará disponible
durante la ejecución. Durante el diseño los Servicios no se indican con un URL, ya que
de esa forma todas las instancias de la Unidad-de-Aprendizaje utilizarían la misma
facilidad. En IMS-LD se definen cuatro servicios: Envío-de-Correo-Electrónico (sendmail), Indexador/Buscador (index/search), Monitor (monitor) y Conferencia
(conference).
La determinación de los Roles que tienen que realizar cada Actividad y del orden en que
tienen que realizarse dichas Actividades se describe en el elemento Método (method). El
Método debe estar diseñado para permitir alcanzar determinados Objetivos Educativos
(learning objectives) y presuponiendo ciertos Prerrequisitos (prerequisites). Un Método
201
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
engloba una o varias Obras (plays) que se desarrollarán de forma concurrente. Una Obra se
compone de una secuencia de Actos (act), que a su vez se componen de una serie de Partesde-Rol (role-part) en los que una Actividad es asignada a un Rol. La Actividad describe lo que
se espera que haga el Rol y el Entorno que se proporciona para poder hacerlo. Para pasar de un
Acto a otro y de una Actividad a otra se pueden establecer distintos tipos de condiciones
relativas al tiempo, a la decisión de los participantes, etc. De esta forma el orden entre
Actividades y la asignación de Roles a Actividades está modelada como si de una obra de
teatro se tratase, ver Figura 8-5. Una obra de teatro tiene actos, que se ejecutan en secuencia, y
cada acto tiene uno o más actores que representan un papel, lo que se puede ver como una
asociación de un papel (Rol) con una actividad (forma de representar el papel).
Figura 8-5: Estructura de componentes del Método de IMS-LD (van Rosmalen et al., 2005)
Las Propiedades (properties) representan variables que pueden contener datos de
diferentes tipos (enteros, booleanos, cadena de caracteres, fecha, etc.). Estas Propiedades
pueden estar asociadas a un Rol, a una Persona o a la Unidad-de-Aprendizaje y también pueden
considerarse de forma global en el sistema de realización asociada a la Unidad de Aprendizaje.
Los Elementos Globales (global elements) permiten situar estas Propiedades en documentos
(e.g. LOs) para que puedan ser visualizados o modificados por los Alumnos y Docentes.
El Método puede incluir Condiciones (conditions), que se formulan a modo de reglas de
tipo If-Then-Else en función de datos mantenidos en las Propiedades. Dependiendo de su
cumplimiento se puede determinar la selección de opciones alternativas, determinar la
visibilidad de Actividades, realizar copias de valor entre Propiedades, etc.
Las Notificaciones (notifications) permiten especificar la activación de una Actividad para
un Rol o el envío de un mensaje de correo electrónico a un Rol en función de un evento que se
produce durante la realización de la unidad didáctica. En IMS-LD no se considera la definición
de eventos de forma explícita. Se producen eventos por defecto cuando el valor de una
Propiedad cambia y en base al cambio de estado de realización de las Actividades15.
Integración de Otras Especificaciones IMS
La organización IMS se planteó el desarrollo de este nuevo lenguaje a partir de la propuesta
EML-OUNL con el propósito de permitir el modelado de unidades didácticas de acuerdo a
15
Durante la ejecución del modelo de la unidad didáctica las Actividades tienen asociado un
estado de ejecución en función de si se ha iniciado, si se ha cumplido el tiempo establecido
para su finalización, etc.
202
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
distintas aproximaciones pedagógicas, sobre todo las basadas en la colaboración. Ahora bien,
como organización dedicada a la estandarización de las TICs para la educación, IMS ya
disponía de un conjunto de especificaciones bastante conocidas y aceptadas (ver sección
3.3.2.6), tales como:
IMS-CP sobre el empaquetado de recursos didácticos.
IMS-SS sobre el orden de acceso a recursos (también a actividades).
IMS Meta-data sobre la descripción de recursos didácticos.
IMS-QTI sobre la caracterización de cuestionarios tipo test.
IMS-LIP sobre la caracterización de datos sobre alumnos.
IMS-RDCEO sobre la caracterización de definiciones de competencia.
IMS Enterprise sobre la gestión de grupos de usuarios.
También reconocía a SCORM para la agrupación de recursos.
Algunas de estas especificaciones consideran cuestiones que el EML-OUNL se habían
resuelto con otros elementos. En consecuencia, existía un cierto solapamiento entre la
propuesta de la OUNL y las especificaciones de IMS. Para solucionar este solapamiento, en
IMS-LD se eliminaron algunas partes del EML original y en su lugar se adoptaron las
especificaciones de IMS. Por ejemplo, en lo correspondiente con los cuestionarios.
8.3.4.1.1
Niveles de Compatibilidad
Otra de las preocupaciones en el desarrollo de IMS-LD se situó en la extensión y complejidad
del nuevo lenguaje. Como organización dedicada al desarrollo de estándares IMS está
interesada en que sus especificaciones sean puestas en práctica. En este punto, la propuesta de
la OUNL era considerada como demasiado extensa y compleja. Por ello se decidió dividir el
nuevo lenguaje IMS-LD en tres niveles de compatibilidad. Se consideró un conjunto básico de
elementos lo más sencillo posible que permitiese el modelado de unidades didácticas simples
(nivel A) y dos niveles adicionales de extensión que permitiesen el modelado de características
y comportamientos más complejos (niveles B y C). A continuación se describen las
características principales de cada uno de ellos:
Nivel A. Contiene los elementos básicos para permitir el modelado de unidades
didácticas sencillas. Incluye todos los elementos excepto los indicados en los dos niveles
siguientes.
Nivel B. Se constituye básicamente con las Propiedades y Condiciones. Estos elementos
permiten indicar comportamientos de adaptación y personalización.
Nivel C. Añade Notificaciones al nivel B. Este elemento permite introducir cambios de
acuerdo a eventos cuya aparición no se puede precisar.
8.3.4.2 Características
IMS-LD se planteó en todo momento como un estándar para facilitar la re-utilización e
interoperabilidad en sistemas educativos basados en las TICs. En este sentido, uno de sus
cometidos principales es permitir el intercambio y la utilización de modelos en distintos
sistemas. Las características del lenguaje son:
1. Formal. Es un lenguaje formal en tanto que es posible su procesamiento computacional.
203
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
2. Notación textual en XML. Se describe mediante un esquema XML. Para facilitar el
diseño de los modelos propone una cierta metodología en la que se utilizan diagramas de
actividad UML, pero dichos diagramas no forman parte del lenguaje.
3. La finalidad de comunicación no está clara, ya que su notación textual no facilita ni la
reflexión individual ni la comunicación con otras personas.
4. Finalidad creativa finalista. El propósito es permitir la creación de modelos finales que
se puedan ejecutar.
8.3.4.3 Expresividad
Los elementos que componen IMS-LD son muy similares a los de la versión 1.1 del EMLOUNL, aunque en general ofrece una mayor expresividad:
Cuestiones de Descripción. Se pueden especificar Metadatos, Objetivos de Aprendizaje
y Prerrequisitos sobre aquellos elementos que se pueden considerar como recursos
educativos: Actividades, Entornos, Objetos de Aprendizaje, Aplicaciones, etc.
Cuestiones de Estructura. Se recogen las mismas cuestiones que en el EML-OUNL.
Adicionalmente cabe destacar que
- Los Roles pueden especializarse en otros Roles. También es posible el modelado de
grupos homogéneos (cuyos componentes permiten a un mismo tipo de Rol). Sin
embargo el modelado de grupos heterogéneos no se puede realizar de forma directa.
- El establecimiento de asociaciones de Roles, Entornos y Objetivos se reconoce de
forma directa en el concepto de Parte-de-Rol. La definición de Actividad en IMS-LD
incluye el Objetivo y el Entorno.
- Las Actividades también se utilizan como elemento de agrupación jerárquica. En este
punto se reconocen tres niveles de agregación: Estructura-de-Actividad, Obra y Acto.
En cualquier caso una Parte-de-Rol puede hacer referencia a otra Unidad-deAprendizaje, con lo que es posible extender las posibilidades de agregación más allá
de estos tres niveles.
- En la especificación del Entorno se diferencia entre LOs y Servicios. Los Servicios
no pueden ser determinados durante el diseño igual que se hace con los LOs (e.g. no
puede especificarse una URL para un servicio de videoconferencia). Si se realizase
dicha determinación todas las veces que se realizase la unidad didáctica mediante la
ejecución del modelo, incluso en instituciones diferentes, se estaría utilizando el
mismo servicio de videoconferencia. Obviamente, esta situación no siempre es
deseable.
Cuestiones de Comportamiento.
- Para especificar el orden entre las Actividades y la asignación de Roles a Actividades
se sigue una metáfora teatral con tres niveles de sub-elementos. Estos niveles son:
Obras (Plays), Actos (Acts) y Partes-de-Rol (Role-parts). Las Obras se componen de
Actos y los Actos de Partes-de-Rol. Cada Parte-de-Rol asigna un participante a una
actividad. Esta forma de secuenciado es bastante simple y conocida para los usuarios
finales (Olivier, 2004). Por su parte, las Condiciones y las Notificaciones también se
pueden utilizar para determinar el orden entre actividades, permitiendo la
especificación de escenarios más complejos. La metáfora teatral intenta proporcionar
una solución familiar para los usuarios finales que al mismo tiempo facilite la
determinación del orden de realización de actividades. Sin embargo, el resultado es
bastante complejo y en ciertos aspectos restrictivo (Caeiro et al., 2003; Paquette,
204
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
-
-
2003). Por ejemplo: a partir del nivel de Parte-de-Rol (nivel 2) las posibles subActividades sólo pueden asignarse al mismo Rol.
Se puede especificar el paso de datos entre Actividades. Dicho paso se puede
sincronizar con el paso de una Actividad a otra o de acuerdo a la satisfacción de
Condiciones.
Se puede especificar el envío de mensajes a usuarios mediante la utilización de
Notificaciones.
El Servicio de Conferencia permite establecer roles específicos para los participantes
involucrados (e.g. moderador), aunque sólo en este servicio.
Por último al igual que OUNL-EML dispone de mecanismos que permiten
especificar la visibilidad de ciertos elementos (e.g. Actividades y LOs).
8.3.4.4 Relevancia
IMS es la propuesta de EML más importante realizada hasta el momento, tanto por su
capacidad como por la repercusión que ha tenido. Actualmente es el estándar de facto en
cuanto a EMLs.
8.3.4.4.1
Difusión
La difusión de la especificación es muy alta. Su publicación a principios de 2003 contribuyó al
desarrollo de numerosas iniciativas posteriores, tanto de investigación como de utilización
práctica. A esta difusión contribuyó positivamente el proyecto UNFOLD 16 durante los años
2004 y 2005. Este proyecto, dirigido por los desarrolladores del EML-OUNL, hizo posible la
presentación de la propuesta en numerosos países europeos.
El peso fundamental de la difusión ha recaído principalmente en la OUNL, pero en los
últimos años han surgido iniciativas en otros países. En el Reino Unido el JISC 17 (Join
Information Systems Committee) se ha interesado por IMS-LD y también ha participado
activamente en su difusión y utilización. En Canadá se ha creado el proyecto IDLD18
(Implementation and Deployjment of the Learning Design Specification) dedicado a la
diseminación de los conceptos básicos del modelado educativo y de la especificación IMS-LD.
8.3.4.4.2
Herramientas
Uno de los intereses fundamentales de OUNL fue el desarrollo de aplicaciones software que
permitiesen el procesamiento de IMS-LD. La finalidad práctica del lenguaje necesita de la
existencia de dichas aplicaciones. Por ello, la OUNL se implicó activamente en el desarrollo de
algunas aplicaciones y promovió el trabajo de otros grupos y empresas. Como resultado se
dispone de un grupo considerable de herramientas que trabajan con IMS-LD.
Griffiths et al. (2005) propone una clasificación de herramientas para IMS-LD en torno a
dos dimensiones: (i) de acuerdo al tipo de usuario al que están destinadas (experto técnico,
diseñador de instrucción, profesor); y (ii) a su grado de especialización pedagógica. En esta
sección las herramientas se clasifican en dos grupos según su funcionalidad:
16
Sitio Web oficial de UNFOLD en http://www.unfold-project.net:8085/UNFOLD
17
Sitio Web oficial de JISC en http://www.jisc.ac.uk/
18
Sitio Web oficial de IDLD en http://www.idld.org
205
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Herramientas de autoría para permitir la creación de modelos de unidades didácticas.
Algunas de estas herramientas son bastante fieles al meta-modelo y proporcionan una
interfaz basada en formularios junto con un árbol en el que se representan todos los
elementos que forman parte de los modelos de unidades didácticas agregados
jerárquicamente. Este árbol permite navegar por la estructura del modelo. Sin embargo,
este tipo de solución no es muy adecuada para los usuarios finales (los profesores que no
conocen ni pueden permitirse “el lujo” de conocer el meta-modelo IMS-LD). Por ello,
otras iniciativas han propuesto la autoría de modelos IMS-LD utilizando interfaces
gráficas con abstracciones más cercanas y apropiadas para dichos usuarios. A
continuación se relacionan las herramientas de autoría que se han encontrado:
- RELOAD19 (Reusable E-learning Object Authoring & Delivery) es un proyecto
financiado por el JISC del Reino Unido. RELOAD ha desarrollado herramientas de
edición que soportan las especificaciones IMS Content Packaging, ADL SCORM e
IMS Learning Resource Metadata. Partiendo de estas aplicaciones también
desarrollaron su editor para IMS-LD (Milligan et al., 2005). Se trata de un editor que
reproduce el meta-modelo IMS-LD, en el que se utilizan formularios y la abstracción
del árbol para mostrar los elementos.
- CopperAuthor20 es un editor basado en árbol y en formularios. Incluye vistas
diferentes para la representación de los modelos de la unidad didáctica: árbol y
formularios, XML, manifiesto. Se integra con el motor de ejecución CopperCore.
- ASK-LDT21 es un editor gráfico en el que se muestran actividades y conexiones
entre actividades, como en un diagrama de flujo (Sampson et al., 2005). Tiene
características de arrastrar y soltar los elementos gráficos. También se puede editar
directamente en XML.
- Collage22 ha sido desarrollado la Universidad de Valladolid y permite la autoría de
modelos de unidades didácticas en base a la utilización de patrones de aprendizaje
colaborativo (Hernández-Leo et al., 2006). De esta forma se facilita la labor de los
usuarios finales que cuentan con abstracciones más cercanas a su práctica docente.
- eLive LD23 es una herramienta desarrollada por una empresa alemana basada en la
utilización de plantillas y formularios, pero siguiendo una estructuración diferente a
la de IMS-LD, más cercana a los usuarios finales. Sin embargo, aún no está
disponible por lo que no puede ser descrita con más detalle.
19
Sitio Web oficial de RELOAD LD Editor en http://www.reload.ac.uk/ldeditor
20
Sitio Web oficial de CopperAuthor en http://www.copperauthor.org
21
Sitio Web oficial de AskLD en http://eaccess.iti.gr/services/index.php?sec=tools
22
Sitio Web oficial de Collage en http://gsic.tel.uva.es/collage
23
Sitio Web oficial de eLive LD en http://www.elive-ld.com/content/index_ger.html
206
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
- ALFANET24 (Active Learning for Adaptive Internet) es un proyecto de la Unión
Europea en el que han desarrollado un editor IMS-LD y lo utilizan para representar
unidades didácticas. Se trata de un editor basado en formularios.
- CoSMoS (Collaboration Script Modeling System) fue desarrollado para permitir la
formalización de procesos educativos colaborativos. Posteriormente se adaptó para
proporcionar una versión compatible con IMS-LD (Miao, 2005).
Herramientas de realización. Para permitir la interpretación de los modelos y la
realización de las unidades didácticas. El desarrollo de un sistema de realización con
IMS-LD es complejo porque la aplicación tiene que manejar la planificación de
actividades y mantener los estados de los distintos participantes y actividades a través
del tiempo. Las herramientas desarrolladas de este tipo son:
- Edubox es la herramienta que los desarrolladores de EML-OUNL crearon para
permitir el procesamiento del EML original y después adaptaron a IMS-LD (Koper
& Tattersall, 2005, pp. 303-310).
- Coppercore25 es un motor que permite el procesamiento de modelos de unidades
didácticas en IMS-LD, pero no es una aplicación educativa final (Martens & Vogten,
2005). Los promotores de la OUNL la crearon para facilitar que los desarrolladores
de aplicaciones educativas incorporen IMS-LD utilizando las funcionalidades de
procesamiento de este motor. En concreto Coppercore proporciona 3 APIs que se
ocupan de la publicación, administración y entrega de IMS-LD. Se trata de una
implementación de referencia de código abierto. Sobre ella se han desarrollado
sistemas de ejecución como el player de RELOAD LD o Gridcole (Bote-Lorenzo,
2005).
- SLeD26 (Service Based Learning Design). En este proyecto se pretende probar y
demostrar la integración de servicios con un sistema de ejecución de IMS-LD.
También realizaron la integración con un sistema de realización de cuestionarios
IMS-QTI.
- .LRN incluye un motor de ejecución IMS-LD27. No se dispone de información sobre
el mismo.
- Moodle28 ha anunciado que implementará IMS-LD en 2007.
Por último indicar que en el proyecto canadiense IDLD han presentado un proceso para la
descripción de modelos de unidades didácticas en IMS-LD y un repositorio para permitir el
almacenamiento de las mismas (Lundgren-Cayrol et al., 2006).
24
Sitio Web oficial de ALFANET en http://alfanet.ia.uned.es/alfanet/
25
Sitio Web oficial de CopperCore http://coppercore.sourceforge.net
26
Sitio Web oficial de SLeD en http://sled.open.ac.uk
27
Sitio Web oficial de E-LANE en http://e-lane.org
28
Sitio Web oficial de Moodle en http://moodle.org
207
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
8.3.4.4.3
Utilización Práctica
Desde la OUNL también se ha realizado un gran esfuerzo en promover y potenciar la
utilización de IMS-LD para crear modelos y realizar unidades didácticas. La publicación
misma de la especificación IMS-LD describe prácticas de diseño de unidades didácticas para
facilitar la creación final de modelos IMS-LD (Koper et al., 2003a). En particular se describen
las fases de un proceso de desarrollo de diseño de modelos como: análisis, concepción,
desarrollo, implementación y pruebas. Para cada una de las fases la guía propone diferentes
etapas:
Primero se describe la unidad didáctica de forma textual (en lenguaje natural).
A continuación se realiza un diagrama de actividades UML representando la unidad
didáctica.
El diagrama de actividades UML es la base para la obtención del documento XML.
Por otra parte en el proyecto UNFOLD se hizo un gran esfuerzo para conseguir dicho
propósito. Como resultado del mismo se desarrollaron numerosos modelos de unidades
didácticas29. En cualquier caso, aunque la cantidad de desarrollos entorno a IMS-LD es
significativa, su adopción real en la práctica aún está en su infancia (Burgos & Griffiths, 2005).
8.3.5 CPM
CPM (Cooperative Problem based learning Metamodel) ha sido desarrollado en la Université
de Pau en Francia dirigiéndose a aproximaciones educativas basadas en problemas
cooperativos (Nodenot et al., 2004; Nodenot & Laforcade, 2006; Laforcade, 2004).
8.3.5.1 Meta-modelo
CPM se ha presentado como un perfil UML30. El perfil CPM se descompone en varios
paquetes que representan vistas complementarias del modelo de una unidad didáctica. Dicho
modelo se denomina como Componente Educativo (Educational Component). El meta-modelo
se compone de dos paquetes fundamentales: Fundación (Foundation) y Extensiones
(Extensions). El paquete de Extensiones se descompone en cuatro paquetes (ver Figura 8-6):
Elementos Básicos (BasicElements), Pedagógico (Pedagogical), Estructural (Structural) y
Social (Social).
8.3.5.1.1
Paquete de Elementos Básicos
Este paquete contiene los elementos básicos del meta-modelo que son utilizados en los otros
paquetes.
8.3.5.1.2
Paquete Pedagógico
Incluye elementos específicos para la aproximación pedagógica basada en problemas.
29
Estos modelos pueden encontrarse en el sitio Web http://dspace.ou.nl/handle/1820/260
30
Un perfil UML es una variante de UML que utiliza sus mecanismos de extensión (e.g.
estereotipos) para un propósito o un dominio particular.
208
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
8.3.5.1.3
Paquete Estructural
El paquete Estructural (Structural) permite la organización de los elementos que componen una
unidad didáctica en base a la agregación y definición de Actividades. Este paquete está basado
en la Teoría de la Actividad (Engeström, 1998) para permitir la descomposición de una
situación educativa global en elementos (de actividad) más simples que puedan ser asignados a
alumnos o docentes. El elemento más básico es la Actividad y define cuatro niveles de
agregación jerárquica.
8.3.5.1.4
Paquete Social
El paquete Social permite el modelado de la interacción en colaboración y co-operativa entre
varios usuarios. También se considera el intercambio de recursos entre usuarios. En este
paquete se incluye la caracterización de los Roles y la asignación de los Roles a las
Actividades. También se tiene en cuenta la posibilidad de modelar relaciones entre los Roles
tanto desde el punto de vista estructural como de comportamiento. En particular considera las
siguientes posibilidades:
El modelado de Interacciones entre Roles en cuanto al intercambio de Recursos y la
realización de Actividades. Este modelado se plantea mediante la definición de
Protocolos de Interacción (interaction protocols), involucrando varios Roles: uno que
inicia la Interacción y otro u otros que pueden involucrarse. Estos protocolos se
representan a modo de diagramas de estado-transición.
El modelado de la participación de los Roles en Actividades Colaborativas (es decir:
comunicación, co-opereación o coordinación) permitiéndose indicar: (i) los Roles que
pueden ser involucrados en comunicaciones síncronas o asíncronas; (ii) si un Rol puede
enviar/recibir mensajes de otros roles; y (iii) si puede adjuntar documentos a estos
mensajes.
El modelado del uso compartido de Recursos. Cada par Rol/Recurso está descrito por
parámetros específicos que permiten definir el acceso a cada recurso: con bloqueo,
observable, etc.
Figura 8-6: Estructura del meta-modelo CPM (Nodenot, 2004)
8.3.5.2 Características
A continuación se describe el CPM de acuerdo a las características de análisis propuestas:
1. Formal. El nivel de detalle con el que se plantea la descripción de los elementos del
lenguaje permite su procesamiento computacional.
209
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
2. Notación textual en XML. Se describe mediante un DTD. También se utilizan alguna
notación gráfica tomada de diagramas UML, pero se desconoce si es posible representar
gráficamente los elementos propuestos en su meta-modelo.
3. La finalidad de comunicación no está clara ya que salvo la utilización de los diagramas
UML no resulta adecuado para permitir la comunicación entre personas. Con los
diagramas UML puede considerarse una finalidad de comunicación reflexiva.
4. Finalidad creativa finalista dado que el objetivo es tener un modelo que pueda ser
procesado de forma computacional.
8.3.5.3 Expresividad
El análisis de CPM de acuerdo al marco considerado proporciona los siguientes resultados:
Cuestiones de Descripción. No se han encontrado elementos que permitan la
caracterización de estas cuestiones.
Cuestiones de Estructura. Las propuestas en cuanto a estructura son muy similares a
las de IMS-LD. La agrupación jerárquica de Actividades no se describe como en IMSLD de acuerdo a una metáfora teatral, pero se corresponde casi perfectamente en cuanto
a niveles de agregación. Mención aparte merecen los elementos propuestos en el paquete
Pedagógico que permiten la caracterización de escenarios de educación basada en
problemas, Problem-Based Learning (PBL). Sin embargo, no se ha podido encontrar la
relación entre estos elementos y el resto.
Cuestiones de Comportamiento. Las cuestiones más destacadas de esta propuesta se
refieren a la posibilidad de describir la forma en que varios participantes pueden actuar
en actividades colaborativas o co-operativas. Mediante la utilización de protocolos
especificados de acuerdo a diagramas de estado-transición se plantea la posibilidad de
modelar dichos comportamientos. Sin embargo, la solución no parece que esté
totalmente elaborada para permitir la realización de los modelos en sistemas basados en
las TICs.
8.3.5.4 Relevancia
La relevancia principal de esta propuesta se encuentra en el interés por el modelado de la
interacción en situaciones de colaboración entre participantes. Esta propuesta fue desarrollada
en la tesis doctoral de Pierre Laforcade (Laforcade, 2004) y las publicaciones existentes se
ciñen al contexto de esta tesis. Han desarrollado una herramienta para la creación de diagramas
UML denominada “Objecteering UML” que permite el modelado de unidades didácticas con
diagramas UML. Sin embargo se desconoce si esta herramienta dispone de una representación
gráfica completa de los elementos propuestos.
8.3.6 Formalización de Guiones CSCL
Los Guiones CSCL han sido propuestos para la descripción de unidades didácticas basadas en
la colaboración (Dillenbourg, 2002). Recientemente algunos autores han desarrollado una
formalización de estas descripciones (Miao et al., 2005). Estas propuestas provienen de los
guiones de colaboración, en los que se contienen descripciones textuales para la organización
de unidades didácticas basadas en la colaboración (O’Donnel & Dansereau, 1992). Dichos
guiones se componían de un conjunto de instrucciones en el que se indican como alumnos y
profesores debían formar grupos, como debían interaccionar, abordar la solución de problemas,
etc.
210
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
8.3.6.1 Meta-modelo
Para el modelado de una Actividad (activity) se plantea la especificación de los Roles (role),
los Entornos (environment), los Artefactos (artefact) de Entrada y de salida, las Acciones
(actions) pre-/post-/durante la actividad, Propiedades (property) específicas del usuario y de la
actividad, Transiciones (transitions) entre Actividades, etc.
Algunas de las cuestiones más peculiares de esta propuesta son (ver Figura 8-7):
Se introduce un elemento grupo que permite el modelado de grupos. Un grupo se
modela mediante la utilización de atributos tales como el nombre, tamaño máximo,
tamaño mínimo, super-grupos, sub-grupos, política de formación, etc.
Se tratan los artefactos de forma explícita. En este lenguaje un artefacto se trata como un
fichero que puede ser de un tipo MIME determinado. Un artefacto será visible en el
entorno de creación o consumo de las actividades durante la realización.
Acciones y expresiones. Una acción es un mecanismo genérico para modelar
características dinámicas de un proceso educativo con colaboración entre los
participantes. Algunas acciones se definen en el lenguaje y pueden ser ejecutadas de
forma directa por el sistema de ejecución. Además, se añade un mecanismo que permite
la declaración de acciones adicionales en las herramientas. Para permitir la definición de
procedimientos complejos incorpora una estructura de control en bucle. Una expresión
se define como una operación que permite interrogar el contenido de variables o
elementos durante la ejecución (e.g. is-member-of-role).
Se incluyen transiciones entre actividades. Se adoptan estos elementos de la propuesta
de la WfMC (ver sección 4.5.2.1) para facilitar la especificación de situaciones
complejas de transición entre actividades.
Figura 8-7: Elementos de modelado y sus interrelaciones centrales de la propuesta de
formalización de CSCL (Miao et al., 2005)
211
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
8.3.6.2 Características
A continuación se describen las características de esta propuesta de formalización de guiones
CSCL:
1. Formal. El nivel de detalle que se alcanza en la descripción de los elementos del
lenguaje permitiría su procesamiento computacional.
2. Notación. Se desconoce.
3. La finalidad de comunicación comunicativa no está clara.
4. Finalidad creativa finalista puesto que lo que se persigue es permitir el procesamiento
computacional de los modelos.
8.3.6.3 Expresividad
El análisis de CPM de acuerdo al marco considerado proporciona los siguientes resultados:
Cuestiones de Descripción. Se desconoce si utiliza elementos sobre estas cuestiones.
Cuestiones de Estructura. Se destacan las siguientes cuestiones:
- Se permite la caracterización de Grupos heterogéneos formados por varios Roles y
Sub-grupos.
- El elemento CSCL Script actúa como forma básica de agrupación de: Roles,
Entornos, Actividades, Transiciones y Artefactos. Sin embargo no se considera la
posibilidad de agregación jerárquica en cuanto a un CSCL Script compuesto por
otros.
- En los Entornos se agrupan Contenidos y Herramientas.
Cuestiones de Comportamiento. Se amplían las posibilidades de actuación sobre las
consideradas en IMS LD. En esta propuesta se reconoce la existencia de acciones sobre
Guiones, Actividades, Artefactos, Roles, Grupos, Personas, Transiciones, Entornos y sus
relaciones. Además se incluye la posibilidad de invocar operaciones en Herramientas
externas. El potencial de modelado con estos elementos es amplio. Sin embargo, en la
información disponible sobre la propuesta no se indica como aplicarlos. Señalar que
para indicar el paso de una Actividad a otra se prefiere la utilización de Transiciones y
no una metáfora teatral como la de IMS-LD.
8.3.6.4 Difusión, Herramientas y Utilización Práctica
La relevancia de esta propuesta es reducida ya que de momento sólo se tiene información de la
misma a través de algunos artículos (Miao et al., 2005; Harrer et al., 2006). En cualquier caso
presenta ideas interesantes y se basa en una tradición pedagógica bien establecida. También es
interesante indicar que está relacionada con el CSCL SIG Kaleidoscope31, un grupo europeo
formado por investigadores de distintas disciplinas con intereses en aproximaciones educativas
basadas en la colaboración.
8.3.7 E2ML
E2ML (Educational Environment Modeling Language) es un lenguaje semi-formal y visual de
modelado de unidades didácticas desarrollado en la Università Della Svizzera Italiana en
31
Sitio Web oficial del CSCL SIG (Computer Support for Collaborative Learning Special
Interest Group) Kaleidoscope http://cscl-sig.intermedia.uib.no/
212
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
Lugano, Suiza (Botturi, 2003a; Botturi, 2003b). Este trabajo surge desde el dominio del diseño
didáctico (ver capítulo 2). En este sentido cabe destacar que se desarrolló con el propósito de
proporcionar una herramienta que permitiese representar el producto de la aplicación de
metodologías de diseño didáctico para facilitar el desarrollo de las mismas y la comunicación
entre los usuarios.
Para ayudar en el diseño de unidades didácticas proponen la utilización de patrones como
definición de soluciones reutilizables que pueden ayudar e inspirar a los diseñadores. Proponen
una estructura para la descripción de los patrones en la que se incluyen representaciones en
E2ML (Belfer & Botturi, 2004).
8.3.7.1 Meta-modelo
E2ML propone el modelado de unidades didácticas en base a cuatro tipo de documentos:
Objetivos, Diagramas de Acción, Lista de Recursos y Diagramas de Conjunto.
8.3.7.1.1
Documento de Objetivos
De acuerdo al autor de esta propuesta todas las metodologías de diseño didáctico insisten en la
importancia del establecimiento de Objetivos Educativos (learning goals). En E2ML se
propone un modelo complejo para realizar la representación de dichos objetivos en base a la
utilización de dos tipos de documentos:
Una Declaración de Objetivos (Goal Statement). Se trata de una tabla en la que se
recogen objetivos de alto nivel y su descomposición en sub-objetivos principales. Los
objetivos se describen con los elementos siguientes: etiqueta de identificación,
declaración, destinatario al que va dirigido, interesado, estrategia pedagógica,
evaluación, importancia.
Una Representación de Objetivos (Goal Mapping) en un diagrama gráfico. En
particular se propone la representación de objetivos en una matriz como la mostrada en
la Figura 8-8. Esta matriz permite representar los objetivos y sus relaciones de acuerdo a
un modelo que denominan como QUAIL. Se trata de una matriz tri-dimensional para
representar los objetivos educativos de acuerdo a tres características:
- El tipo de resultado educativo. Los tipos considerados son: conocimiento declarativo,
conceptos, procedimientos, actitudes, estrategias educativas, habilidades
interpersonales y un tipo complejo que representa una agrupación de distintos tipos.
Cada tipo se representa con un elemento gráfico distinto (e.g. cuadrado, círculo,
triángulo).
- El nivel de conocimiento. Se distinguen cuatro niveles principales: experiencia,
comprensión (concept, insight, inquiry), comisión (commitment, reflection) y acción.
Cada nivel se presenta en una banda horizontal.
- El ámbito de aplicación. Este ámbito describe la extensión en la que el nuevo
conocimiento se espera que influya en el alumno. Se distinguen tres ámbitos:
recordar, usar y encontrar. Cada ámbito se representa en una banda vertical.
En la Figura 8-8 se representan gráficamente los objetivos de un ejemplo. También se
utilizan flechas entre objetivos con los que se representan pre-requisitos entre dichos objetivos.
213
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Figura 8-8: Ejemplo de objetivos representados en el modelo QUAIL de E2ML indicando prerequisitos (Botturi, 2003a)
8.3.7.1.2
Diagramas de Acción
Los Diagramas de Acción (Action Diagrams) son la parte central de E2ML. Su propósito es
proporcionar una representación estructurada de escenarios educativos en base a la
caracterización de actividades. Las actividades, denominadas como Acciones (actions) son
realizadas por Actores (actors) desempeñando Roles (roles) específicos utilizando
Localizaciones (locations) y Herramientas (tools) y dirigidas a determinados Objetivos (Goals)
y Sub-objetivos definidos en la Declaración de Objetivos.
En la Figura 8-9 se muestra el esquema para la descripción de Acciones. En la parte
superior del diagrama se representa información relativa a la identificación de la Acción: su
etiqueta de identificación, nombre tipo y roles involucrados (uno o varios). En el área centralizquierda se permite la descripción del estado inicial, es decir, de las condiciones necesarias y
suficientes para la adecuada realización de la Acción. El área central-derecha describe el estado
final (deseado) de la realización de la Acción. Por último, la parte inferior del diagrama
permite la descripción de los elementos involucrados en dicha realización, incluyendo las
localizaciones y las herramientas. Los cuadros que cuelgan de la parte derecha son referencias
a Objetivos Educativos a través de etiquetas de identificación utilizadas en la caracterización
del documento anterior.
214
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
Figura 8-9: Representación gráfica para la caracterización de Acciones en E2ML (Botturi,
2003a)
8.3.7.1.3
Listas de Recursos
Se utilizan para indicar los recursos que se utilizan en la unidad didáctica. Propone la
utilización de las siguientes listas:
Lista de Actores y Roles. Esta lista describe los diferentes roles que desempeñarán las
personas involucradas en la unidad didáctica, indicando el nombre del rol y quien lo
realizará. Esta lista puede extenderse con información relativa a las características de la
persona.
Lista de Localizaciones en la que se recojan los nombres de las localizaciones en las que
se realizarán las actividades.
Lista de Herramientas con descripciones de las herramientas utilizadas en el entorno
educativo. Las herramientas no son indicadas de forma fija, sino que se describen sus
características funcionales y no funcionales para permitir utilizar durante la realización
distintos sistemas.
8.3.7.1.4
Diagramas de Conjunto
Los Diagramas de Conjunto (Overview Diagrams) se utilizan para proporcionar una visión de
las Acciones en el conjunto del modelo de la unidad didáctica. En E2ML se proponen dos
visiones diferentes:
El Diagrama de Dependencias representa las relaciones entre todas las Acciones.
Permite la representación de tres tipos de relaciones: (i) Prerrequisito educativo (la
primera Acción permite la consecución de objetivos educativos que son pre-requisito
para la segunda Acción), (ii) Producto (la primera Acción produce como material de
salida un artefacto que se necesita como material de entrada para la segunda Acción);
(iii) Agregación (una Acción es parte de otra Acción). Otra clase de agrupación es la que
proporcionan los trails (o grupos lógicos de acciones, como todas las lecciones). La
Figura 8-10 muestra las representaciones gráficas propuestas para representar estos
elementos.
El Diagrama de Flujo de Actividad es una visualización del calendario educativo y
proporciona una visión general del flujo de Acciones en el tiempo. Las Acciones son
situadas en secuencia o en ramas en paralelo. Para ello las Acciones están conectadas
mediante líneas que representan el orden en que deben ser realizadas. Se pueden utilizar
los siguientes tipos de bifurcaciones: Condiciones (IF); Opciones (SELECT);
Selecciones (AT LEAST X [MAX Y]); en Paralelo (ALL); o en cualquier orden.
Además, cada Acción puede tener asignado un momento temporal determinado de inicio
215
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
y finalización, o un periodo temporal permitido para su realización. Se utilizan dobles
flechas para representar marcos temporales de realización. En la Figura 8-10 se
muestran los elementos gráficos propuestos para permitir la representación de estos
diagramas.
8.3.7.2 Características
Se trata de un lenguaje especialmente dirigido a los diseñadores y a facilitar el diseño y la
comunicación entre las personas interesadas en dichos diseños. El objetivo final es
proporcionar una herramienta que facilite la creación y la comunicación de los elementos
involucrados en las unidades didácticas. Por ello sus características como EML son:
1. Informal. No se trata de un lenguaje formal pues no es posible su procesamiento
computacional.
2. Notación gráfica. Se utiliza una notación gráfica con elementos originales.
3. Finalidad de comunicación tanto reflexiva como comunicativa. Los distintos elementos
del lenguaje pueden ser de utilidad tanto durante la creación de los modelos como para
facilitar su comunicación.
4. Finalidad creativa generativa. El objetivo está totalmente en facilitar la creación de los
modelos.
Figura 8-10: Representaciones gráficas para el Diagrama de Dependencias y el Diagrama de
Flujo de Actividad de E2ML (Botturi, 2003a)
8.3.7.3 Expresividad
En cuanto a nuestro análisis señalar que:
Cuestiones de Descripción. Se ocupa de la caracterización de Objetivos Educativos y
Metadatos. Se destaca la representación gráfica de los Objetivos ya que se permite una
caracterización muy exhaustiva de los mismos, destacándose la posibilidad de establecer
relaciones entre ellos. En cualquier caso es importante reconocer que esta visualización
de los Objetivos se hace desde un punto de vista práctico de diseño, para permitir que
todos los miembros de un equipo puedan indicar y conocer a donde se dirigen.
Cuestiones de Estructura.
- Participantes. Se definen los Roles que participan en las Actividades.
216
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
- En la definición de las Actividades se hace una buena caracterización de los
Objetivos. En las Actividades se describen las Entradas y Salidas, y se pueden
indicar los Procedimientos para realizar una Actividad.
- Entorno. Cabe destacar que además de las Herramientas y Objetos habituales se
pueden definir Localizaciones.
Cuestiones de Comportamiento. En cuanto al comportamiento es posible describir
dependencias entre Actividades, el flujo de Actividades y la transferencia de Objetos de
una Actividad a otra. La distinción entre diagramas de dependencias y de flujo de
actividad es una propuesta original que no se encuentra en otros lenguajes. También se
puede establecer una planificación en un calendario e indicar el carácter obligatorio u
opcional de actividades.
8.3.7.4 Relevancia
La relevancia principal de esta propuesta se encuentra en la notación gráfica propuesta y en la
caracterización exhaustiva de objetivos. El hecho de que su origen y propósito se encuentre en
el diseño didáctico y no en el procesamiento computacional proporciona una visión
complementaria de las características de los EMLs como lenguajes de modelado.
Por lo demás indicar que fue desarrollada en la tesis doctoral de Luca Botturi (Botturi,
2003a) y las publicaciones existentes se ciñen al contexto de esta tesis32.
8.3.8 MISA y MOT
MISA (Méthode d’Ingénierie d’un Système d’Apprentissage) es una metodología de diseño de
unidades didácticas en la que se propone un meta-modelo propio (Paquette et al., 1999). Por su
parte, MOT (Modélisation par Objets Typés) proporciona una representación gráfica de los
elementos de dicho meta-modelo (Paquette, 2003). El objetivo final de esta metodología es
diseñar sistemas educativos basados en las TICs. Este método es el resultado principal de una
nueva concepción pedagógica fundamentada en las ciencias cognitivas que denominaron como
“Ingeniería Instruccional” (Instructional Engineering) desarrollada en la Télé-Université de
Canadá.
8.3.8.1 Meta-modelo
El meta-modelo de MISA propone cuatro modelos para permitir la descripción de unidades
didácticas:
Un Modelo de Conocimiento (Knowledge Model) que representa los Contenidos. En
este modelo se asocian competencias a modo de prerrequisitos y de objetivos con
Contenidos.
Un Modelo Didáctico que es en esencia una red de Unidades Didácticas y Eventos a la
que se asocian competencias de Conocimiento y de Objetivo. En este modelo se indican
Actividades de aprendizaje y de soporte ligadas con los Recursos necesarios para su
realización: Instrumentos (elementos media que mantienen contenidos), Herramientas,
Enlaces de Comunicación, Servicios y Localizaciones. Se trata por tanto de la típica
relación entre Actividades y Entornos conteniendo Recursos que se plantea en los
distintos EMLs.
32
Estas publicaciones pueden encontrarse
http://www.istituti.usilu.net/botturil/web/e2ml/
217
en
el
siguiente
sitio
Web:
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Uno o varios Modelos de Materiales Educativos de forma opcional. Cada uno de estos
modelos agrupa Recursos de Contenido en una unidad de elementos media denominada
como Material de Elementos Media (correspondiente con el concepto de LO).
Uno o varios Modelos de Entrega en los que se organizan los Materiales de Elementos
Media (descritos en los Modelos de Materiales Educativos) y los otros tipos de Recursos
descritos en el Modelo Didáctico tales que Instrumentos, Herramientas, Enlaces de
Comunicación (tales como el correo electrónico o presencial), Servicios y
Localizaciones (que representan donde tiene lugar el acto educativo). En cada Modelo
de Entrega se establece la forma en que los actores utilizan o producen Recursos:
- Los Instrumentos son los únicos Recursos que mantienen Contenido y están
asociados con una parte del Modelo de Conocimiento. Se distinguen de los
Materiales Educativos en que pueden ser necesarios o producidos en las Actividades
(y pueden ser modificados por los usuarios).
- Por su parte los Materiales Educativos (a modo de LOs), que son descritos en otro
modelo y también están asociados a una parte del Modelo de Conocimiento, no
pueden ser modificados por los usuarios. Un ejemplo de Material Educativo es un
cuestionario o un examen. Dicho Material se compone de elementos media y se
pueden asociar con una parte del Modelo de Conocimiento (a través de las
Competencias correspondientes).
8.3.8.1.1
El Modelo Didáctico
En MISA un Modelo Didáctico se describe con los elementos de la Figura 8-11. La Red de
Eventos Educativos (learning events network) es el elemento central de cualquier modelo de
unidad didáctica. Dicha Red se compone de Eventos Educativos (learning events), Recursos
(resources), Enlaces (links) y Reglas (rules).
218
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
1
L e a r n in g E v e n ts N e tw o r k
*
11
1 ..*
1
E v o lu tio n r u le s
C L in k s
1 ..*
*
1 ..*
0 ..*
E v a lu a tio n r u le s
*
L e a r n in g
P
R u le s
Event
C o lla b o r a tio n r u le s
*
*
O th e r L in k s
*
I/P
*
A d a p ta tio n r u le s
R
*
1 ..*
R e fe re n c e s
L e a r n in g
L U S u b -M o d e l
U n it
0 ..*
1
L e a r n in g S c e n a r io
1 ..*
1
1
T r a in e r S c e n a r io
1
Is A S u b M o d e l
C o n te n t E x p e r t S e n a r io
In s tr u c tio n a l S c e n a r io
1
M a n a g e r S c e n a r io
P r e r e q u is ite
*
*
*
c o m p e te n c ie s
1
A s s is ta n c e S c e n a r io
*
U ses
K n o w le d g e M o d e l
**
1
U s e s re s o u rc e 
*
*
*
P e rfo rm s
*
*
*
T a rg e t
*
H asS ubM odel
c o m p e te n c ie s
*
A C TO R
A C T IV IT Y
R ESO U R C E
1 ..*
P ro d u c e s
*
*
M a te r ia l S u b -M o d e l
R e fe re n c e s
*
*
Is G ro u p e d In
M a te r ia l
S e r v ic e
Tool
In s tr u m e n t
*
C o m m u n ic a tio n L in k
*
L o c a tio n
E v a lu a tio n M a te r ia l
Figura 8-11: Elementos para la representación de Modelos Didácticos en MISA (Paquette,
2003)
Los Eventos Educativos pueden contener a otros Eventos Educativos agregados
jerárquicamente. La jerarquía de Eventos Educativos se construye con Enlaces C que indican
“Composición”. Una Unidad Educativa (learning unit) es un tipo especial de Evento
Educativo que no se descompone en otros Eventos Educativos. Una Unidad Educativa tiene
objetivos y prerrequisitos, proporcionados por competencias definidas en el Modelo de
Conocimiento.
Una Unidad Educativa hace referencia exactamente a un Escenario Didáctico
(InstructionalScenario) en el que se agrupan Actores, Recursos, Actividades y Enlaces. Los
Actores se relacionan con Actividades (utilizando Enlaces R) para utilizar o producir Recursos
(utilizando Enlaces I/P). También se puede indicar precedencia entre Actividades (utilizando
Enlaces P) pero no composiciones entre ellas (con Enlaces C). De la misma forma que en los
Eventos Educativos se pueden asociar Reglas de adaptación, colaboración, evaluación y
ejecución con Actividades (utilizando Enlaces R).
El Escenario Didáctico se divide en varios sub-conjuntos: Escenario de Aprendizaje
(Learning Scenario) que agrupa las Actividades realizadas por un alumno y sus Recursos
asociados y el Escenario de Asistencia (Assistance Scenario) que agrupa las actividades
realizadas por el resto de los actores (asistentes) y sus Recursos asociados. Este Escenario se
219
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
divide a su vez en varios sub-conjuntos: Escenario del Entrenador, Escenario del Experto en
Contenidos, Escenario de Gestión, etc.
8.3.8.1.2
El Lenguaje MOT
La especificación de los distintos modelos MISA se puede realizar en el lenguaje gráfico MOT.
Este lenguaje emplea figuras geométricas que identifican el tipo de objeto y arcos etiquetados
que representan las relaciones entre los objetos.
En MOT se utilizan óvalos para representar Actividades que son realizadas por Actores.
Estas Actividades se asignan a alumnos indicando una relación R con una etiqueta L y con los
asistentes por medio de una relación R con una etiqueta F. Los Recursos se representan con
Rectángulos utilizando etiquetas para señalar los diferentes tipos: I para Instrumentos, T para
Herramientas, S para Servicios, C para Comunicación o L para Localización. Los Recursos no
marcados son productos generados durante una Actividad. Las Reglas se representan con
Hexágonos y también se etiquetan para señalar su tipo: X para Ejecución, E para Evaluación, C
para Colaboración y A para Adaptación.
En la Figura 8-12 se representa con los gráficos de MOT un Escenario Educativo de MISA.
En la parte del Escenario de Aprendizaje (en blanco) los alumnos son asociados con 6
Actividades, empezando con el análisis de un sistema electrónico para diagnosticar fallos. Una
Regla de Colaboración (C) establece que los alumnos tienen que trabajar en equipos de 2. Las
Reglas de Ejecución (X) definen la interacción en la realización de Actividades. A través de
estos ciclos, utilizando LOs como entradas, cada equipo produce resultados intermedios y una
lista final de componentes por defecto. En el Escenario de Asistencia (en gris) un asistente
distribuye sistemas a equipos, proporciona recomendaciones utilizando un foro y transferencia
de documentos y producir servicios de evaluación para alumnos, entrenadores y gestores de
entrenamiento.
8.3.8.1.3
MOT+LD
Recientemente desde este trabajo se ha propuesto utilizar la representación gráfica de MOT
para reflejar el meta-modelo de IMS-LD permitiendo su edición gráfica. En este sentido han
desarrollado una herramienta MOT+LD (Paquette, 2006).
220
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
F
Assessment
results
R
S
R
R
I/P
S
Coach
Distribute
Fee dback
I/P
Evaluate
learners
systems to
re sults
teams
I/P
I/P
I/P
I/P
I/P
C
I
Syste m to
List of
I/P
Document
I/P
components
transfe r
modules and
analyse
Liste of de fault
X
components
I/P
I/P
If no more
modules,
I/P
I/P
1- Analyse
R
I/P
L
C
6 - Add
end
Forum
default to list
I/P
and report
R
schema of
2- Choose
the system
a module
R
If no more
X
R
T
L
components,
I/P
Tool kit
go 2
Selected
R
R
module
C
L
Te ams
of 2
I/P
R
R
R
I/P
5- Compare
3- Ide ntify
4- Select a
component
P
list of
component
to a norm
components
I/P
I/P
M odule
components
R
R
X
X
If norm
If norm not
satisfie d, go 4
satisfie d, go 6
Figura 8-12. Ejemplo de un Escenario Educativo en MOT (Paquette et al., 1999)
8.3.8.2 Características
Se trata de un lenguaje especialmente dirigido a los diseñadores y a facilitar el diseño de
unidades didácticas, pero también de una propuesta que puede llegar a ser procesada de forma
computacional. Sin embargo, la documentación existente no permite asegurar este extremo
puesto que muchos de los elementos de la propuesta no son especificados con el suficiente
grado de detalle (e.g. Enlaces y Reglas). A continuación se describe el lenguaje propuesto en
MISA de acuerdo a las características identificadas:
1. Informal. No se trata de un lenguaje formal en el sentido de que no es posible su
procesamiento computacional debido a la falta de detalle en algunos elementos. En
cualquier caso la consecución de dicho nivel de detalle puede resultar ser viable.
2. Notación gráfica. Se utiliza una notación original en la que se proponen distintas figuras
geométricas y flechas de relación. Sin embargo no está clara la representación y el
detalle de Enlaces y Reglas.
3. Finalidad de comunicación tanto reflexiva como comunicativa, pues la representación
gráfica de los elementos permite tanto reflexionar sobre los modelos como transmitir el
contenido de los mismos a otras personas.
4. Finalidad creativa generativa. La capacidad gráfica del lenguaje favorece sobre todo el
diseño de los modelos de unidades didácticas.
8.3.8.3 Expresividad
El potencial expresivo de este lenguaje es muy alto. El análisis de esta propuesta permite
indicar que:
221
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Cuestiones de Descripción. No dispone específicamente de metadados, objetivos ni
prerrequisitos. En su lugar se definen competencias que se relacionan en el Modelo de
Conocimiento, permitiendo de esta forma la representación de objetivos y prerrequisitos.
Además este Modelo de Conocimiento se puede relacionar con Contenidos y otros
Recursos utilizados durante la Unidad Educativa. También es interesante la idea
propuesta sobre la determinación automática de Eventos Educativos en función de las
competencias que se deseen alcanzar en base a las relaciones definidas de forma
anticipada. Se dice que esto se hace de forma similar a la metodología de ingeniería del
software KADS (Breuker & van de Velde, 1994).
Cuestiones de Estructura.
- Participantes. Se distingue entre dos roles principales: Alumno y Asistente. El
asistente se puede especializar a su vez en tres roles: Gestor, Experto en Contenidos e
Instructor.
- Actividades. Los elementos que se pueden caracterizar como Actividades al modo de
IMS-LD son los Eventos Educativos y los Escenarios Didácticos. Los Eventos
Educativos permiten la caracterización de cualquier unidad didáctica en base a un
número indefinido (a diferencia de IMS-LD) de niveles de jerarquía de agregación de
otras Actividades, utilizando para ello Enlaces C (Composición). Por su parte los
Escenarios Didácticos son las Actividades básicas que no se componen de otras
Actividades, en las que pueden participar uno o varios Actores realizando varias
actividades (que en este caso representan objetivos) en Entornos. Además, se permite
indicar cuales son los Recursos asociados con las Actividades utilizando Enlaces I/P
(Entrada/Producto).
- Entorno. Los Entornos no se definen de forma explícita. Se compone de Materiales
Educativos, Instrumentos (Contenidos), Herramientas, Servicios, Enlaces de
Comunicación y Localizaciones. Los Recursos de Contenido se relacionan con partes
del Modelo de Conocimiento y con las herramientas que pueden utilizarlos.
Cuestiones de Comportamiento. El comportamiento se organiza entorno a Eventos
Educativos, Enlaces y Reglas. Las Actividades de MISA (Eventos Educativos y
Escenarios Didácticos) se pueden agrupar entre sí mediante:
- Los Enlaces P para especificar la precedencia entre Actividades. Las posibilidades
concretas de estos Enlaces P no se han encontrado.
- Los Enlaces R permiten relacionar las Actividades con Reglas. Estas Reglas
establecen condiciones relativas a la Ejecución, la Evaluación, la Colaboración y la
Adaptación de dichos elementos. Las posibilidades concretas de estas Reglas no se
han encontrado.
8.3.8.4 Relevancia
La relevancia de esta propuesta desde el punto de vista de los EMLs es considerable. Los
primeros trabajos de esta iniciativa se remontan a principios de la década de los 90 en las que
se investigaba sobre el diseño didáctico. En esa línea se desarrolló el meta-modelo presentado
en esta sección. Las ideas principales del mismo son muy similares a las de IMS-LD. Sin
embargo, al mismo tiempo plantea una forma de representación alternativa que resulta muy
222
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
interesante. La difusión de esta propuestas también es considerable, pudiéndose encontrar
numerosas publicaciones en revistas, libros y congresos33.
También existen varias herramientas tanto para la autoría como para la realización de
modelos de unidades didácticas en MISA y MOT. MOT también es el nombre de un software
que permite construir modelos utilizando las representaciones gráficas de acuerdo a sus
propuestas. Por su parte disponen de Explor@ como sistema de realización de unidades
didácticas. Se trata de un entorno software para la entrega de cursos a través de Internet.
Antes de finalizar señalar que estos desarrolladores consideran que su metodología se
complementa perfectamente con IMS-LD: mientras que MISA ayuda al diseño de los modelos
y representaciones gráficas IMS-LD ayuda a proporcionar una representación computacional
estandarizada. En esta línea disponen de un sistema MOT+ adaptado para permitir la autoría de
modelos conformes con IMS-LD nivel A (de la Teja et al., 2005).
8.3.9 Xedu
En Xedu (Buendía, 2003; Buendía & Díaz, 2003) se realiza una propuesta de EML en la que se
conjuga el modelado computacional de unidades didácticas con el diseño del sistema software
para la realización de dichas unidades.
8.3.9.1 Meta-modelo
La propuesta para la representación de modelos de unidades didácticas se compone de un
Modelo de Información y de un Modelo de Comportamiento. Sin embargo, el Modelo de
Comportamiento trata sobre el sistema computacional que se encarga de la realización de las
unidades didácticas. Por tanto no es de interés para este análisis. En el Modelo de Información
propone la utilización de tres elementos: Perfil de Usuario, Escenario Educativo y Estructura
Didáctica.
8.3.9.1.1
Perfil de usuario
El Perfil de Usuario (User Profile) permite representar información sobre cada uno de los
usuarios que intervienen en la unidad didáctica, tanto alumnos como docentes. Los atributos
que se pueden mantener sobre un usuario son su identificador y el grupo al que pertenece. Los
tipos de los usuarios pueden ser: Tutor, Pedagogo, Alumno, Profesor o Autor. Para un alumno
es posible mantener datos que caractericen su perfil de usuario: preferencias, objetivos y
competencias. Además, sobre todos los usuarios se pueden utilizar los siguientes elementos de
información:
Gestión Educativa (Learning Management) representa información relacionada con la
interacción del usuario. En cada Escenario Educativo puede mantenerse distinta
información de Gestión Educativa para cada rol.
Gestión de Recursos (Resource Management) representa información sobre la
utilización de recursos. Hay dos tipos de recursos: las entidades de Estructuras
Didácticas que son gestionadas por usuarios Profesor; y los repositorios de Proveedores
de Contenidos Educativos (ECPs) gestionados por usuarios Autor.
33
Los autores de este trabajo mantienen varios sitios Web con información y documentación
sobre MISA y MOT: http://edutechwiki.unige.ch/en/MISA y http://www.ingegraph.com/misamot.htm.
223
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Figura 8-13: Escenario Educativo de Xedu (Buendía, 2003)
8.3.9.1.2
Escenario Educativo
El Escenario Educativo (Learning Scenario) permite la descripción de procesos educativos
considerando la caracterización de objetivos, actividades, condiciones en las que se desarrollan
y los resultados educativos esperados. Un Escenario Educativo se compone de tres elementos
principales (ver Figura 8-13):
Estructura de Objetivos (GoalStructure). Permite la descripción de los objetivos
teniendo en cuenta su agregación jerárquica. Los objetivos también pueden clasificarse
en dependientes e independientes del dominio y pueden ser divididos en otras categorías
como: memoria, razonamiento, etc.
Conjunto de Actividades (ActivitySet). En la descripción de cada Actividad se tienen
que describir cuatro componentes: Objetivo (mediante la referencia a uno o varios de los
objetivos de la Estructura de Objetivos), Prerrequisitos (condiciones), Tarea y
Resultados (valores posibles obtenidos de la Actividad).
Gestión (Management). Permite la descripción de formas de control en el Escenario
Educativo. Se pueden utilizar dos tipos de entidades: Condiciones que describen
aspectos generales del escenario (e.g. modos de interacción, modos de control); y
Resultados que representan los productos obtenidos de las Actividades (e.g. niveles
Realización y de Acción).
También se pueden establecer relaciones semánticas entre las entidades de Gestión y
Actividad, tales como Asignación (Assigns) que configura los parámetros de control para cada
Tarea y conecta niveles de Realización a Resultados de Actividad.
8.3.9.1.3
Estructura Didáctica
La Estructura Didáctica (Didactic Structure) se define como el conjunto de recursos y
contenidos educativos organizados de forma didáctica. Se compone de un Conjunto de
Estructuras de Conocimiento (knowledgeStructureSet) y de un Conjunto de Tareas Didácticas
(InstructionalTaskSet). Las Estructuras de Conocimiento se utilizan para organizar contenidos
224
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
en unidades denominadas Objetos de Conocimiento (Knowledge Objects). Las Tareas
Didácticas se ocupan del acceso a los Objetos de Conocimiento.
8.3.9.2 Características
Xedu es una propuesta de un EML cuyo objetivo es explorar el desarrollo del sistema software
que permita la realización de los modelos. En este sentido no se preocupa tanto del lenguaje
como de su procesamiento computacional:
1. Formal. Dado que su propósito final es permitir la ejecución de los modelos.
2. Notación textual en XML de acuerdo a un esquema. No se propone ninguna notación
gráfica.
3. La finalidad de comunicación no está clara ya que su notación textual no facilita ni la
reflexión individual ni la comunicación con otras personas.
4. Finalidad creativa finalista.
8.3.9.3 Expresividad
En cuanto al análisis realizado de acuerdo al esquema de los EMLs se tiene que:
Cuestiones de Descripción. Se trata la caracterización de objetivos.
Cuestiones de Estructura. Las propuestas realizadas no presentan novedades
relevantes:
- Participantes. Identifica los siguientes actores: tutor, pedagogo, alumno, profesor y
autor. Se mantienen propiedades de los alumnos relativas a preferencias, objetivos y
competencias, así como datos específicos para cada Rol en cada Actividad.
- Actividades. Se identifican los siguientes tipos: “exploring”, “tutoring”, “running” y
“modelling”. Se pueden agregar actividades. Se tiene una entidad para establecer las
condiciones en las que se realiza la actividad: management.
- Entorno. La descripción de los recursos de aprendizaje en contenidos y LOs incluye
además de su estructuración la forma en que se puede acceder a los mismos.
Cuestiones de Comportamiento. Se permite establecer las condiciones en que se
realizará la actividad: (i) interacción, definiendo el modo de interacción (e.g. interfaz
gráfica o de texto), roles de comunicación (e.g. individual/ en colaboración) o modo de
presentación; (ii) control, relacionado con el secuenciado y planificación de actividades;
(iii) resultados que se obtendrán con la actividad.
8.3.9.4 Relevancia
Esta propuesta fue desarrollada en la tesis doctoral de Felix Buendía García (Buendía, 2003),
en relación con la que se han publicado varios artículos en congresos y revistas. Los autores
desconocen la posible repercusión que haya podido tener esta propuesta y si se continuó su
desarrollo con posterioridad a la realización de esta tesis.
8.3.10
Iniciativas Similares
En esta sección se describen algunas propuestas que se desarrollan en base a los mismos
principios y fundamentos que los EMLs. Sin embargo, dichas propuestas no son consideradas
como EMLs propiamente dichos, debido a que o bien no se han desarrollado como lenguajes,
(sino que se presentan como aplicaciones informáticas) o bien no satisfacen la definición
considerada de EML.
225
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
8.3.10.1
LAMS
LAMS34 (Learning Activity Management System) es una herramienta de autoría y realización
de modelos de unidades didácticas desarrollada por la MacQuarie University de Sidney
(Australia) y WebMCQ Ltd. Esta herramienta se fundamenta en una interfaz de usuario muy
intuitiva que facilita el trabajo de los usuarios finales. Su modo de utilización es muy sencillo
proporcionando funcionalidades de arrastrar y soltar elementos gráficos.
Todos los elementos de LAMS se representan de forma gráfica. Se proporcionan varios
tipos de actividades educativas específicas como discusiones síncronas (e.g. Chat), escenarios
basados en roles, formación de grupos, etc. Los tipos de actividades son fijos, pero con ellos se
cubre un conjunto amplio de necesidades. Las relaciones entre los elementos de los modelos
también se representan de forma completamente gráfica mediante conexiones. La última
versión tiene una cierta compatibilidad con IMS-LD nivel A aunque para ello necesita la
introducción de extensiones (LAMS, 2006).
8.3.10.2
COW
Cooperative Open Workflows (COW) fue desarrollado en la universidad francesa de Lille
como tesis doctoral de T. Vantroys (Vantroys, 2003). Su objetivo era relacionar los EMLs
centrados en el concepto de actividad con los sistemas de workflow, para permitir la ejecución
de escenarios pedagógicos (Vantroys & Peter, 2001). Como parte de este trabajo han propuesto
un lenguaje que puede considerarse como nuevo EML. Han desarrollado un nuevo metamodelo por dos motivos: (i) su campo de actuación no se limita al aprendizaje sino que busca
servir para otros dominios relacionados con el CSCW; y (ii) se inició antes del desarrollo de los
EMLs.
En la Figura 8-14 puede verse la representación gráfica del meta-modelo propuesto. Los
dos conceptos fundamentales son el de proceso y actividad. El concepto de proceso se utiliza
fundamentalmente dentro de los sistemas de workflow, mientras que el concepto de actividad
se considera un elemento fundamental en los EMLs.
Figura 8-14. Meta-modelo de COW (Vantroys, 2003)
Las características más importantes de esta propuesta son:
Las entidades Proceso (Process) y Actividad (Activity) están separadas para permitir una
mayor flexibilidad.
34
Página Web oficial de LAMS en http://www.lamsinternational.com/
226
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
Las Actividades no son agregaciones dentro de un Proceso. Se describen de forma
independiente y pueden utilizarse dentro de un proceso a través de una entidad que la
referencia: ActivityLink.
Un Proceso se compone de dos entidades: Transition y ActivityLink. ActivityLink
representa una Actividad dentro de un proceso. La entidad Transition se descompone en
dos entidades: Data Flow y Control Flow. Control Flow determina las relaciones de
coordinación entre las diferentes ActivityLink, mientras que DataFlow representa el flujo
de datos entre diferentes ActivityLink.
Una Actividad puede consistir en un proceso. De esta forma se permite la noción de subproceso.
Se pueden caracterizar actividades de enrutamiento. Este tipo de actividades no plantean
la consecución de objetivos, sino que se trata de puntos de sincronización o
enrutamiento entre diferentes flujos entrantes y salientes.
8.3.10.3
Active Document
El sistema Active Document (AD) (Verdejo et al., 2003b) permite la descripción y realización
de actividades educativas en colaboración en un entorno distribuido (ver Figura 8-15). Su
desarrollo se ha enfocado principalmente a entornos educativos para ciencias experimentales
(e.g. química). Plantea la realización de prácticas de laboratorio que se dividen en actividades y
esas actividades en tareas, utilizando para ello conceptos específicos de experimentación
(curso, prácticas de laboratorio, experimentos, actividades, tareas de rol).
Figura 8-15. Arquitectura del sistema Active Document (Verdejo et al., 2003a)
Para describir las actividades en colaboración se incluye la descripción de los siguientes
elementos:
Las actividades a realizar (en el documento Description AD). Las actividades pueden
agruparse para proporcionar secuenciado de acuerdo a prerrequisitos. La definición de
una actividad incluye: (i) el objetivo de la actividad; (ii) las tareas y sub-tareas para cada
227
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
uno de los roles; y (iii) las herramientas y recursos disponibles para cada rol relativo a la
tarea a realizar.
Los participantes y la asignación de participantes a roles (en el documento Community
AD). De esta forma se soporta la asignación dinámica de roles.
Los recursos (en el documento Resource AD). Pueden ser simples documentos,
aplicaciones distribuidas, etc.
La forma en la que se almacenan los resultados de la tarea realizada (en el documento
Outcome AD). Esta información se mantiene como parte de la información de los
participantes.
8.3.10.4
Perfil UML para Procesos Educativos
En esta iniciativa se define un perfil UML para el modelado de actividades y entornos
educativos (Motschnig-Pitrik & Derntl, 2005). Se trata de una propuesta semi-formal cuyo
interés fundamental se encuentra en su notación gráfica. Su desarrollo se produce teniendo en
cuenta un contexto de enseñanza combinada, en el que se necesitan realizar tanto actividades
cara a cara como a distancia utilizando las TICs. El lenguaje propuesto distingue entre tres
tipos diferentes de artefactos:
Artefactos primarios. Se proponen dos: el Course Activity Model (CAM) que
comprende un conjunto de diagramas de actividad mostrando las actividades de un curso
representando su orden cronológico e intención; y el Course Structure Model (CSM)
para representar la estructura de diagramas de actividad en el contexto completo del
curso.
Artefactos Secundarios. Se proponen como complemento a los artefactos primarios.
Los artefactos propuestos son: Roles, para indicar los participantes necesarios así como
las funciones a desempeñar; Goals, para representar los objetivos que deben ser
alcanzados en cada actividad (además se permite crear mapas de objetivos con
relaciones entre ellos); y Documents, que se proporcionan para permitir la realización de
las actividades.
Artefactos Auxiliares. Se propone un artefacto Course Package Model (CPM) para
permitir el empaquetamiento de todos los artefactos de una unidad didáctica.
8.3.10.5
LDL
LDL (Learning Design Language) ha sido propuesto para permitir el diseño de modelos de
unidades didácticas (Martel et al., 2006). Tiene una finalidad principalmente generativa y
comunicativa orientada a facilitar el diseño. En principio no se propuso como un lenguaje de
ejecución, aunque se señala el inicio de algunos trabajos para darle algún soporte
computacional.
Desde su punto de vista, una actividad pedagógica no es un proceso que pueda ser
descompuesto jerárquicamente en una sucesión de tareas a realizar. Por el contrario, una
actividad pedagógica es considerada como un conjunto de intercambios que se producen entre
los participantes. Los docentes pueden organizar y estructurar estos intercambios en un
contexto determinado. La caracterización de dichos contextos se plantea en base a contenidos,
objetivos pedagógicos y un conjunto de reglas que definen los parámetros de la actividad (e.g.
“si tienes dificultades con el ejercicio puedes contactar con el profesor en el teléfono …”). Para
ello, LDL incluye estructuras que permiten organizar las interacciones de los participantes y
posicionarlas respecto las interacciones de otros participantes. Las interacciones representan
los intercambios entre participantes. También incluye reglas para permitir la expresión de
228
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
“reglas de juego”. Dichas reglas indican condiciones a evaluar y elementos observables que
hay que tener en cuenta para dichas condiciones. Se trata de una propuesta sobre la
comunicación y co-operación entre participantes pero que no tiene en cuenta la coordinación
de actividades.
8.4 Resumen
En la sección anterior se han presentado los resultados del estudio y análisis de los EMLs
actuales. Los elementos centrales de un EML pueden identificarse en cada una de las
propuestas, pero también existen diferencias más o menos significativas entre ellas en cuanto a
la nomenclatura, la finalidad y la capacidad expresiva. Los dos primeros lenguajes representan
propuestas pioneras en las que se empezaron a definir las características básicas de los EMLs.
Mientras, los demás lenguajes desarrollan distintos puntos de interés o se ocupan de cuestiones
que consideran más o menos relevantes. En todos los casos se tratan cuestiones que vale la
pena considerar para el desarrollo de nuevos lenguajes.
En general, la variedad de nomenclaturas, finalidad, expresividad y características en
general también es considerable. Esta variabilidad puede ser un problema de cara a facilitar la
comprensión de cada una de las propuestas y la comparación entre ellas. En el estudio se ha
realizado un esfuerzo importante intentando unificar y relacionar los mismos conceptos. En las
siguientes secciones se recogen y resumen algunas de las características de los EMLs
estudiados en tablas comparativas.
8.4.1 Comparativa de Nomenclatura
En la Tabla 8 1 se muestran las nomenclaturas utilizadas en cada uno de los EMLs estudiados
para referirse a sus elementos principales. En los distintos lenguajes se utilizan muchos
términos que reciben la misma denominación, pero también existen numerosas alternativas que
responden a las diferentes finalidades y propósitos de cada lenguaje.
229
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
Tabla 8-1. Comparativa entre la nomenclatura en los EMLs estudiados
EMLOUNL
PALO
UNIT OF
STUDY
MÓDULO
GUIONES
CSCL
IMS-LD
CPM
UNIT OF
EDUCATIONAL
LEARNING
COMPONENT
LEARNING
MISA
XEDU
INSTRUCTIONA
L MODEL
LEARNING
SCENARIO
OBJECTIVE
COMPETENCY
GOAL ITEM
PRE
REQUISITE
KNOWLEDGE
MODEL
PRE
REQUISITE
CSCL
SCRIPT
OBJECTIVE
OBJECTIVES
E2ML
PRE
REQUISITES
META-DATA
ACTIVITY
LEARNING EVENT
TAREA
ACTIVITY
ACTIVITY
ACTIVITY
ACTION
INSTRUCTIONAL
ACTIVIY
SCENARIO
ROL
ENVIRONMENT
OBJECTS
ALUMNO
PROFESOR
MÓDULO
CONTENIDO
OBJECTS
ACTIVITY
ACTIVITY
STRUCTURE
STRUCTURE
ROL
ROL
ROL
ENVIRONMENT
RESOURCE
ENVIRONMENT
LEARNING
OBJECT
ROL-PART
ACT PLAY
CONDITION
NETWORK OF
LEARNING
UN
ROL
ACTOR
ROL
LEARNING
RESOURCES
KNOWLEDGE
STRUCTURE
SET
CONTENT
SERVICE
PARTE
SUBPARTE
ACTOR
TOOL
LEARNING
PHASE
REGULATION
METHOD
PROPERTY
TOOL
LOCATION
SERVICE
TOOL
COMM. LINK
LOCATION
LEARNING
EVENT
CONDITION
RULE
PROPERTY
INSTRUMENT
TRANSITION
LINK
NOTIFICAT.
230
CONTROL
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
8.4.2 Comparativa de Características
En la Tabla 3-1 se presenta la comparativa entre las características de los EMLs estudiados.
Puede observarse una correlación casi perfecta entre las características de formalidad y
notación y la finalidad práctica de cada lenguaje. En particular, los lenguajes formales y con
notación textual (casi exclusivamente XML) tienen una finalidad práctica de creación finalista,
mientras que los lenguajes informales y con notación gráfica asumen una finalidad de
comunicación, tanto reflexiva como comunicativa.
Tabla 8-2. Comparativa entre las características de los EMLs estudiados
EMLOUNL
PALO
IMS-LD
CPM
G.
CSCL
E2ML
MISA
XEDU
FORMALIZACIÓN
FORMAL
FORMAL
FORMAL
FORMAL
FORMAL
INFORMAL
INFORMAL
FORMAL
NOTACIÓN
TEXTUAL
TEXTUAL
TEXTUAL
TEXTUAL
TEXTUAL
GRÁFICA
GRÁFICA
TEXTUAL
FINALIDAD DE
COMUNICACIÓN
NO
TIENE
FINALI
STA
AMBAS
NO
TIENE
NO
TIENE
NO
TIENE
AMBAS
AMBAS
NO TIENE
AMBAS
FINALISTA
FINALISTA
FINALISTA
GENERATIVA
GENERATIVA
FINALISTA
FINALIDAD DE
CREACIÓN
8.4.3 Resumen sobre la Expresividad en los EMLs
El estudio proporciona una visión general de la capacidad expresiva de cada uno de los EMLs.
En esta sección se resumen dichas visiones proporcionando una imagen completa de la
capacidad expresiva de los EMLs actuales en su conjunto. El resumen se realiza de acuerdo a
los mismos criterios:
Cuestiones de Descripción. Incluye elementos que tratan de informar sobre las
características del diseño educativo en cuanto a su propósito educativo, al tipo y
características de los alumnos a los que va dirigido, conocimientos que trata, etc. Estas
características se utilizan para facilitar la búsqueda, clasificación, organización y
selección de diseños. Se incluyen elementos como: Metadatos, Objetivos Educativos,
Pre-requisitos y Competencias. En algunas propuestas estos elementos se relacionan en
diagramas (e.g. mapas de objetivos, mapas de competencias).
Cuestiones de Estructura. Cada propuesta de EML considera una estructura de los
modelos de unidades didácticas distinta. En cualquier caso comparten una serie de
elementos comunes. Se destacan las siguientes consideraciones:
- Participantes. Se caracterizan los Roles, alumnos y profesores, que intervienen en el
acto educativo, así como la información que se guarda sobre los Participantes que
desempeñan dichos Roles. La información sobre los participantes se mantiene sobre
conjuntos bien definidos de propiedades y suele organizarse de forma separada para
cada participante. La caracterización de grupos es más variable, habiendo propuestas
que proponen elementos específicos para describir grupos heterogéneos y otras que
no. Algo similar ocurre con la posibilidad de describir roles especializados.
- Actividades. La definición de las actividades suele ser el elemento central de los
meta-modelos. La actividad identifica un Objetivo concreto que debe satisfacerse así
como las condiciones en las que debe realizarse. En algunos casos también se indican
parámetros de entrada y salida. En otros, es posible describir tareas cooperativas o en
colaboración, en las que los participantes son asignados a distintas sub-tareas en el
marco de una tarea más grande.
231
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
- Las actividades también se suelen utilizar para realizar la agrupación jerárquica de
los elementos en los modelos. En cambio, otras propuestas utilizan elementos
distintos para realizar dicha agrupación.
- Entornos. Los entornos representan el espacio de trabajo en el que se realizan las
tareas. Se componen de objetos de diferentes tipos como contenidos, servicios de
comunicación, aplicaciones educativas, herramientas de monitorización, etc. En
cuanto a la descripción de contenidos algunas propuestas presentan modelos
conceptuales que permiten organizar y relacionar los contenidos de acuerdo a
modelos de conocimiento. En E2ML y en MISA también se considera la posibilidad
de utilizar entornos físicos.
Cuestiones de Comportamiento. Tratan sobre la forma en que los distintos elementos
pueden ser utilizados e interaccionar. Los EMLs suelen ocuparse de los siguientes
puntos:
- Asignación de Roles a Actividades. Esta asignación determina que participante es
responsable de cada actividad.
- Orden entre Actividades. Es el orden en que deben realizarse las Actividades. Los
modos típicos son en secuencia (estableciendo un orden fijo) o selección
(permitiendo que los participantes elijan la tarea a realizar). En algunos casos puede
forzarse la realización de una determinada Actividad en base a ciertas Condiciones,
rompiendo el orden establecido.
- Flujo de datos. En algunos casos se considera la transferencia de datos de unas
Actividades a otras.
- La interacción de los participantes con su Entorno. En unos pocos casos se utilizan
permisos para conseguir este tipo de comportamientos. En otros se recurre a la
descripción de los servicios (aplicaciones y facilidades de comunicación) del
entorno.
- Interacción de participantes entre sí a través de la comunicación y la co-operación.
Las propuestas realizadas en este sentido incluyen diagramas de estado-transición,
pero no son muy claras.
- En algunos casos se considera la posibilidad de monitorización de participantes. En
IMS-LD se propone una herramienta específica.
En la Tabla 8-3 se indica con una valoración general el soporte de los lenguajes estudiados.
La valoración trata de mostrar lo mucho (M), poco (P) o regular (R) que cada uno de los
lenguajes considera las distintas cuestiones. Es una valoración general, pero que intenta ofrecer
una visión de la expresividad relativa de cada lenguaje. Como conclusión más significativa de
este análisis puede indicarse que las mayores carencias o deficiencias de los EMLs actuales se
encuentran en cuestiones de estructura y de comportamiento relacionadas con la colaboración.
En particular en la agrupación de participantes, la interacción con el entorno, la interacción con
otros participantes y la monitorización.
232
LENGUAJES DE MODELADO EDUCATIVO
Tabla 8-3. Comparativa entre la expresividad de los EMLs estudiados
E2 MI SA
EMLIMSGUION
PALO
CPM
ESCSCL
OUNL
LD
ML
CUESTIONES DE
DESCRIPCIÓN
METADATOS
OBJETIVOS
PREREQUISITOS
COMPETENCIAS
PARTICIPANTES
CUESTIONES DE
ESTRUCTURA
CUESTIONES DE
COMPORTAMIENTO
ACTIVIDADES
AGRUPACIÓN
ENTORNOS
ASIGNACIÓN
ORDEN
FLUJO DE
DATOS
INTER.
ENTORNO
INTER.
PARTICIP.
MONITORIZ
ACIÓN
XEDU
R
P
M
P
P
M
M
P
R
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P
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P
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R
M
M
M
M
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M
M
R
M
M
P
R
M
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R
R
R
P
P
R
R
P
M
R
R
P
P
R
R
R
P
R
P
P
P
P
R
R
P
R
P
P
P
R
P
P
P
P
P
8.4.4 Sobre la Relevancia
En cuanto a la relevancia es necesario destacar una vez más la importancia fundamental de
IMS-LD. Gracias a esta iniciativa ha surgido un gran interés por los EMLs en el que cada vez
están involucrados más organismos y grupos de trabajo. Prueba de ello son las numerosas
publicaciones y herramientas que se han desarrollado. También se puede destacar las
iniciativas E2ML y MISA que, provenientes del ámbito del diseño didáctico se han presentado
como propuestas importantes de EML en las que se disponen de cuestiones no consideradas en
IMS-LD.
8.5 Conclusiones
En este capítulo se ha presentado el estudio del estado del arte de los EMLs. El estudio permite
distinguir entre dos tipos principales de lenguajes. Por una parte, se encuentran los lenguajes
“formales” (o computacionales) cuya finalidad principal es permitir el procesamiento
computacional de los modelos. Por otra parte, se encuentran los lenguajes “didácticos” (y
gráficos) que tienen como propósito principal facilitar la elaboración de los modelos desde un
punto de vista de diseño didáctico. Estos dos grupos son bastante representativos de la
procedencia de sus autores: en general los primeros del área tecnológica y los segundos de la
pedagogía y el diseño didáctico. En cualquier caso parece claro que ambas líneas no son más
que dos caras de la misma moneda: claramente diferentes pero intrínsecamente ligadas. Por
tanto sería deseable el desarrollo de soluciones que permitiesen una mejor integración entre
ambas.
Otra conclusión importante de este estudio es que, con independencia de la distinción entre
estos dos tipos de lenguajes, se reconoce IMS-LD como especificación de referencia en cuanto
a los EMLs actuales. Este lenguaje es sin duda el más relevante actualmente y en gran parte el
233
TECNOLOGÍAS ACTUALES EN TELEFORMACIÓN
responsable de la creación de una comunidad investigadora entorno a los EMLs y en concreto a
IMS-LD. Además, IMS-LD ofrece un soporte representativo de las capacidades disponibles
actualmente por parte de los EMLs.
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