Versión Abierta Español Portugués -...

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

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

SEP. 2013 VOL. 1 NÚMERO/NUMERO 3 (ISSN 2255-5706)

Versión Abierta Español – Portugués de la

Revista Iberoamericana de

Tecnologías del/da

Aprendizaje/Aprendizagem

Desarrollo Colaborativo de un Sistema Inmótico para Uso Docente Compatible con Arduino……...

…………………….....……………………………………………………..….... M. Carmen Currás-Francos,

Javier Diz-Bugarín, Juan R.García-Vila y Angel Orte-Caballero

Simulação da Performance de Estudantes e sua Aplicação na Verificação e Validação de Novas

Abordagens para Educação a Distância: uma Análise Experimental …………………………………

……………............................................. F. A. Dorça, L. V. Lima, M. A. Fernandes e C. R. Lopes

Una Plataforma Basada en LdShake para la Enseñanza del Periodismo Integrado ...…………………

…......................................................................................... Jonathan Chacón-Pérez, Irene Da Rocha,

Davinia Hernández-Leo, Josep Blat y Salvador Alsius

Academic Analytics: Mapeando o Genoma da Universidade……………………………………..…

………………………………..…………........................... Sérgio André Ferreira e António Andrade

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

CONSEJO/CONSELHO EDITORIAL

Presidente (Editor Jefe):

Martín Llamas Nistal,

Universidad de Vigo, España

Vicepresidente (Coeditor):

Manuel Castro Gil, UNED, España

Editor Asociado para lengua

Portuguesa:

Carlos Vaz do Carvalho,

INESP, Portugal

Miembros: Melany M. Ciampi, COPEC, Brasil

Javier Quezada Andrade,

ITESM, México

Edmundo Tovar, UPM, España

Manuel Caeiro Rodríguez,


Juan M. Santos Gago,


José Carlos Quadrado. Instituto

Superior de Engenharia de Lisboa

(ISEL), Portugal

Secretaría: Gabriel Díaz Orueta, UNED, España

COMITÉ CIENTÍFICO

Alfredo Fernández

Valmayor, Universidad

Complutense de Madrid,

España

Antonio J. López Martín,

Universidad Estatal de

Nuevo Méjico, USA

Antonio J. Méndez,

Universidad de Coimbra,

Portugal

António Vieira de

Castro, ISEP, Oporto,

Portugal

Arturo Molina, ITESM,

México

Baltasar Fernández,

Universidad

Complutense de Madrid,

España

Carlos Delgado,

Universidad Carlos III

de Madrid, España

Carlos M. Tobar Toledo,

PUC-Campinas, Brasil

Claudio da Rocha Brito,

COPEC, Brasil

Daniel Burgos,

ATOS Origin, España

Fernando Pescador,

UPM, España

Francisco Arcega,

Universidad de

Zaragoza, España

Francisco Azcondo,

Universidad de

Cantabria, España

Francisco Jurado,

Universidad de Jaen,

España

Gustavo Rossi,

Universidad Nacional

de la Plata, Argentina

Héctor Morelos, ITESM,

México

Hugo E. Hernández

Figueroa, Universidad

de Campinas, Brasil

Ignacio Aedo,


de Madrid, España

Inmaculada Plaza,

Universidad de

Zaragoza, España

Jaime Muñoz Arteaga,

Universidad Autónoma

de Aguascalientes,

México

Jaime Sánchez,

Universidad de Chile,

Chile

Javier Pulido, ITESM,

México

J. Ángel Velázquez

Iturbide, Universidad

Rey Juan Carlos,

Madrid, España

José Bravo, Universidad

de Castilla La Mancha,

España

José Carpio, UNED,

España

José Palazzo M. De

Oliveira, UFGRS, Brasil

José Salvado, Instituto

Politécnico de Castelo

Branco, Portugal

José Valdeni de Lima,

UFGRS, Brasil

Juan Quemada, UPM,

España

Juan Carlos Burguillo

Rial, Universidad de

Vigo, España

J. Fernando Naveda

Villanueva,

Universidad de

Minnesota, USA

Luca Botturi,

Universidad de Lugano,

Suiza

Luis Anido, Universidad

de Vigo, España

Luis Jaime Neri Vitela,

ITESM, México

Manuel Fernández

Iglesias, Universidad de

Vigo, España

Manuel Lama Penín,

Universidad de Santiago

de Compostela, España

Manuel Ortega,

Universidad de Castilla

La Mancha, España

M. Felisa Verdejo,

UNED, España

Maria José Patrício

Marcelino, Universidad

de Coimbra, Portugal

Mateo Aboy, Instituto

de Tecnología de

Oregón, USA

Miguel Angel Sicilia

Urbán, Universidad de

Alcalá, España

Miguel Rodríguez

Artacho, UNED, España

Óscar Martínez

Bonastre, Universidad

Miguel Hernández de

Elche, España

Paloma Díaz,


de Madrid, España

Paulo Días,

Universidade do Minho,

Portugal

Rocael Hernández,

Universidad Galileo,

Guatema

Rosa M. Vicari, UFGRS,

Brasil

Regina Motz,

Universidad de La

República, Uruguay

Samuel Cruz-Lara,

Université Nancy 2,

Francia

Víctor H. Casanova,

Universidad de Brasilia,

Brasil

Vitor Duarte Teodoro,

Universidade Nova de

Lisboa, Portugal

Vladimir Zakharov,

Universidade Estatal

Técnica MADI, Moscú,

Rusia

Xabiel García pañeda,

Universidad de Oviedo,

España

Yannis Dimitriadis,

Universidad de

Valladolid, España

Title—Cooperative Development of a Building Automation

System for practical teaching compatible with Arduino.

Abstract—This paper presents a cooperative project

developed by a network of schools and a company of different

regions of Spain. The project consisted of the development of a

home and building automation system for practical teaching in

vocational training. The system is based on the Arduino

platform to allow the easy development of new applications

and hardware modules. The paper also presents the first

experiences of practical use at schools. The project has been

granted by the Spanish Ministry of Education.

Index Terms—Home Automation, Arduino, Vocational

Training.

I. INTRODUCCIÓN

AS Enseñanzas de Formación Profesional reguladas por

la Ley Orgánica de Educación (LOE) han introducido

importantes variaciones en los currículos de los ciclos

formativos de la Familia Profesional de la Electricidad y la

Electrónica con respecto a los antiguos ciclos LOGSE. En

ambas especialidades aparecen módulos relacionados con la

Domótica que necesitan de una formación específica del

profesorado en estas materias.

Para impulsar el desarrollo de soluciones propias a esta

problemática, en abril de 2011 el Ministerio de Educación

de España realizó una convocatoria de ayudas destinadas a

la realización de proyectos de innovación aplicada y

transferencia del conocimiento en la formación profesional

del sistema educativo (Resolución 7510, BOE 27 abril [1]).

Esta convocatoria proporcionó la oportunidad de

desarrollar colaborativamente formación, investigación,

innovación y transferencia tecnológica. La participación en

una red de centros y empresas sirve para aproximar el

sistema educativo al productivo, y a la vez poner en contacto

docentes con similares inquietudes e intereses.

Tras una serie de contactos previos realizados a través de

internet, finalmente se configura un grupo de trabajo

formado por institutos y una empresa de cuatro

comunidades autónomas (Fig. 1) coordinados por la

profesora Carmen Currás del IES Escolas Proval de Nigrán

M. Carmen Currás Francos, Departamento de Electrónica del

Instituto Escolas Proval, Av. Portugal 171 – E36350 Nigrán, España, (email

[email protected]).

Javier Diz Bugarín, Departamento de Electrónica del Instituto Escolas Proval, Av. Portugal 171 – E36350 Nigrán, España, (email

[email protected]).

Juan Ramón García Vila, ICTEL Ingenieros S. L., Av. Madrid 129 interior, E36214 Vigo, España, (email [email protected]).

Angel Orte Caballero, Departamento de Electrónica del IES Vallecas

I de Madrid, Av. Albufera 78 - E28038 Madrid, España, (email [email protected]).

(Galicia). El proyecto solicitado recibe el nombre de

“Desarrollo de Sistema Inmótico con Plataforma Arduino”,

o abreviadamente Proyecto SIPA. Este proyecto fue

aprobado por Resolución de 21 de octubre de 2011 (BOE 26

de octubre [2]), recibiendo una asignación económica de

295.453,44 euros con un plazo de realización de 12 meses.

En el proyecto participan un total de 9 centros educativos

y la empresa ICtel Ingenieros S.L. (Vigo, Pontevedra) que

actúa como socio tecnológico. La relación de centros

participantes la integran el IES Escolas Proval (Nigrán,

Pontevedra), IES Vallecas I (Madrid), Escuelas

Profesionales Padre Piquer (Madrid), IES El Burgo de las

Rozas (Madrid), IES Universidad Laboral (Albacete), IES

Herminio Almendros (Almansa, Albacete), IES Tirant Lo

Blanc (Gandía, Valencia), Centro de FP Juan XXIII

(Alcorcón, Madrid) y Colegio Montecastelo (Vigo,

Pontevedra).

II. DESCRIPCIÓN DEL PROYECTO

Existen en el mercado diferentes sistemas inmóticos que

se caracterizan por utilizar topologías centralizadas o

descentralizadas [3]. Entre los primeros se encuentran

sistemas basados en centralitas domóticas donde prima la

simplicidad unido a un número limitado de entradas y

salidas, frente a las topologías basadas en buses donde los

elementos domóticos se encuentran distribuídos a lo largo

del edificio. Existen numerosas opciones en el mercado con

diferentes protocolos. KNX y LonWorks [4,5] son dos

ejemplos de sistemas que usan topologías descentralizadas.

Como alternativa innovadora, este proyecto busca

aprovechar la alta potencialidad de la plataforma Arduino

L

Desarrollo Colaborativo de un Sistema Inmótico

para Uso Docente Compatible con Arduino

M. Carmen Currás-Francos, Javier Diz-Bugarín, Juan R.García-Vila y Angel Orte-Caballero

Fig. 1. Distribución geográfica de los centros participantes en el proyecto

VAEP-RITA Vol. 1, Núm. 3, Sep. 2013 143

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

[6] en la enseñanza para desarrollar un sistema domótico

orientado a la formación de alumnos en microcontroladores,

programación en C/C++, diseño electrónico, diseño de

sistemas empotrados, comunicación industrial,

programación orientada a objetos en C# .NET, JAVA y

Python, y en instalaciones domóticas.

El proyecto, que agrupa Centros de cuatro Comunidades

Autónomas y empresas que están en la vanguardia

tecnológica de la electrónica, ha ayudado a compartir sus

conocimientos en el diseño de sistemas electrónicos

novedosos y ha potenciado las estrategias de I+D+i en los

centros de FP, en los que existe un potencial humano con

gran experiencia práctica. Además, el proyecto potenciará la

formación de los alumnos al trabajar en el desarrollo de

unos proyectos reales de aplicación comercial.

Los productos electrónicos e informáticos que se han

desarrollado y el proceso de su diseño son de una aplicación

inmediata en el ámbito educativo y dadas las características

de la plataforma de desarrollo, disponibles para toda la

comunidad educativa.

Los sistemas creados, la metodología e información están

disponibles para toda la comunidad educativa en las

plataformas de difusión indicadas en el proyecto integrando

así las nuevas Tecnologías de la Información y la

Comunicación (TIC).

El proyecto ha desarrollado un sistema que podría

competir en el mercado y superar a otros sistemas [7] que

están en un campo con un gran potencial futuro como es el

sector de la automatización de los hogares y de las

instalaciones en edificios inteligentes.

La viabilidad del proyecto se ha garantizado al participar

en él varios centros que imparten uno o varios ciclos de

electrónica o de regulación automática, y que disponen de

un enorme potencial tanto en recursos humanos como

técnicos.

III. OBJETIVOS DEL PROYECTO

El objetivo general de este proyecto es el desarrollo de un

sistema domótico profesional, totalmente instalable, con

elementos electrónicos para sujección en carril DIN

normalizado o instalables en cajas de registro, salidas a relé

10A o 16 A para circuitos de alumbrado y fuerza, sistemas

de comunicación, etc. Es decir, cubrir el hueco existente

actualmente, desarrollando un producto profesional y a la

vez compatible y programable bajo la plataforma Arduino

(Fig. 2).

Como objetivos más específicos se detallan los

siguientes:

1) Desarrollo colaborativo de un sistema inmótico

basado en plataforma Arduino. Se incluyen

funcionalidades como: control de accesos, control

de aire acondicionado, control de alumbrado,

control energético, alarmas técnicas, integración

con tecnologías móviles, etc.

2) Creación de un portal web que sirva como soporte

para la realización del proyecto y orientado al

aprovechamiento futuro de los contenidos

desarrollados. El portal contendrá contenidos

como: wiki, tutoriales, repositorios de software,

esquemas, presentaciones y vídeos.

IV. PLAN DE TRABAJO GENERAL

Debido a la naturaleza del proyecto y a la separación

física de los participantes, se hace manifiesta la necesidad de

separar el proyecto global en partes suficientemente

diferenciadas de tal forma que se puedan llevar a cabo de

forma independiente. Así, el contenido técnico del proyecto

se divide en una serie de subproyectos que serán llevados a

cabo por cada uno de los centros. Aunque cada subproyecto

puede desarrollarse, depurarse y ponerse en servicio de

forma independiente, en el contexto global todos ellos deben

poder funcionar juntos como un único sistema inmótico que

controle todos los aspectos e instalaciones de un edificio.

De forma global, en el proyecto se distinguen las

siguientes tareas:

1) Coordinación general de los centros, organización

del proyecto, difusión de resultados.

2) Desarrollo de los subproyectos que representan el

contenido técnico del mismo. Estos subproyectos

serán unidos para formar un único sistema

integrado.

3) Desarrollo y mantenimiento del portal web del

proyecto.

4) Realización de un libro de texto recopilatorio con

un enfoque didáctico del desarrollo completo.

Se ha potenciado el uso de Internet para las

comunicaciones entre los centros participantes como es

lógico al tratarse de un proyecto de innovación tecnológica,

sobre todo para el intercambio de información técnica y/o

formación específica para acometer las tareas en los plazos

estipulados, pero también se han realizado reuniones

presenciales de revisión para corregir previsiones y

establecer nuevos hitos.

Las fases del proyecto han sido:

1) Reunión inicial para el establecimiento y redacción

de requerimientos y especificaciones técnicas,

reparto de funciones y estimación de las

necesidades de formación técnica para acometer las

funciones asignadas.

2) Puesta en marcha de la plataforma web del

proyecto.

3) Desarrollo en paralelo de los diferentes

subproyectos en cada centro, implicando al

profesorado y alumnado del mismo.

4) Publicación de desarrollos parciales y resultado

definitivo en la plataforma web.

Fig. 2. Aspecto de uno de los módulos hardware sobre los que se ha

desarrollado el proyecto (pasarela WK-0500).

144 VAEP-RITA Vol. 1, Núm. 3, Sep. 2013


5) A lo largo de todo el proceso de desarrollo, se ha

utilizado un servicio de consultoría sobre aspectos

técnicos específicos de programación,

comunicaciones, electrónica, etc.

6) Reuniones bimensuales para analizar el avance del

proyecto y fomentar su difusión. Con este fin cada

reunión se ha realizado en un centro educativo

distinto, procurando cubrir el mayor ámbito

geográfico posible.

V. METODOLOGÍA Y PLAN DE EVALUACIÓN

Los Institutos que participan en este proyecto tienen

características, estructuras y ofertas educativas muy

similares; todos imparten ciclos en la familia de Electricidad

y Electrónica. Por estas razones tienen un enfoque similar en

la enseñanza de la electrónica y pueden aplicar la misma

metodología.

Inicialmente el proyecto va dirigido a los Ciclos

Formativos de Grado Superior “Desarrollo de Productos

Electrónicos” y “Sistemas de Telecomunicación e

Informáticos”, y para el Ciclo de Grado Medio

“Instalaciones de Telecomunicaciones”, en los que se

imparten módulos relacionados con este proyecto como son:

“Desarrollo de Proyectos de Productos Electrónicos”,

“Desarrollo y construcción de Prototipos Electrónicos”,

“Técnicas de Programación”, “Sistemas Operativos y

Lenguajes de Programación” e “Instalaciones Domóticas”.

Para el desarrollo de cada subproyecto se han seguido

estos pasos:

1. Recopilar y analizar documentación, información y

normativa.

2. Recoger de manera detallada las especificaciones

de cada subproyecto.

3. Plantear soluciones. Tecnologías que se van a

utilizar.

4. Seleccionar componentes y disponibilidad de los

mismos.

5. Desarrollar esquemas de la solución adoptada.

6. Simular los circuitos diseñados.

7. Elaborar los programas para sistemas

programables.

8. Construir y montar prototipo: fases y secuencias,

medios utilizados y procedimientos de aplicación

(mecanizados, cableados y conexionados).

9. Supervisar el montaje. Realizar pruebas y puesta

punto del sistema. Manejar la instrumentación de

medida y prueba.

10. Determinar las pruebas de calidad y fiabilidad para

el diseño realizado.

11. Elaborar la documentación técnica: memoria

descriptiva y justificativa, lista de materiales,

esquemas, planos, instrucciones de montaje y

puesta a punto, pruebas funcionales, de calidad y

de fiabilidad, programas y presupuesto.

12. Publicar resultados en la plataforma web.

13. Redactar la memoria de progreso del proyecto y

tomar decisiones.

Para el seguimiento y evaluación del desarrollo del

proyecto, se han realizado las reuniones bimensuales

previstas.

En estas reuniones se han analizado las desviaciones

producidas respecto a la planificación inicial y propuesto las

medidas de corrección necesarias.

Al margen de las reuniones de seguimiento, la

coordinadora ha llevado un control del trabajo realizado en

cada centro, así como ha ayudado a solucionar las

dificultades que han ido surgiendo.

VI. USO DE LAS TIC EN EL PROYECTO Y PLATAFORMA WEB

Para ese proyecto se ha desarrollado una página web

basada en la plataforma de formación Moodle [8] con el

objetivo de organizar la información en un formato de curso

online. Los distintos subproyectos realizados se encuentran

disponibles en el repositorio creado a tal efecto en GitHub

[9], al cuál se puede acceder a través de la plataforma de

formación. Además se ha previsto el uso de diferentes

formas de difusión, como redes sociales, creación de perfiles

del proyecto en Facebook, Twitter y Linked-In. También

está previsto el desarrollo de aplicaciones informáticas de

control del sistema inmótico para teléfonos móviles con

sistema operativo Android e iOS de Apple. Además en las

páginas web de varios centros y la empresa participantes en

el proyecto se ha incorporado secciones específicas para éste

[10-19].

VII. DISTRIBUCIÓN DE TAREAS ENTRE LOS CENTROS

La asignación de tareas se ha realizado de forma flexible,

para que pueda modificarse durante el desarrollo atendiendo

a necesidades, preferencias o mayor adecuación a las

características de cada centro.

La distribución de los proyectos se ha realizado de tal

forma que los Centros tengan que intercambiar información

y descubrimientos, para poder avanzar en sus respectivos

subproyectos.

Aunque cada centro se ha encargado del subproyecto

asignado, se ha tenido en cuenta que cada desarrollo es una

parte de un sistema global. Para ello, ha sido también

imprescindible que a medida que el proyecto se

desarrollaba, cada centro ha ido probando los desarrollos de

los demás y validando su propia integración dentro del

conjunto.

También, además del desarrollo en sí, los centros han de

realizar el enfoque didáctico de su subproyecto de forma que

la documentación generada sea fácilmente integrable tanto

en el portal web soporte del proyecto como en el libro de

texto recopilatorio.

El proyecto cuenta con la participación de la empresa

ICtel Ingenieros, S.L. Esta empresa dispone de acreditada

experiencia desde hace más de 10 años en desarrollo de

proyectos de inmótica y domótica, tanto en el sector

terciario como en vivienda residencial. Además, cuenta con

amplia experiencia en desarrollo electrónico y de software.

Esta empresa, ha asignado al proyecto a un técnico

superior durante un año, encargándose de las siguientes

funciones:

Formación al profesorado de los centros en las

tecnologías de base para el desarrollo del sistema

inmótico: plataforma Arduino, protocolos de

CURRÁS-FRANCOS et al.: DESARROLLO COLABORATIVO DE UN SISTEMA INMÓTICO PARA USO ... 145


comunicación, herramientas de programación y

depuración, funcionalidades requeridas del sistema,

etc.

Soporte técnico a los centros durante un año en

todos los aspectos tecnológicos del proyecto.

Unificación de las estructuras de programas, código

fuente, esquemas, etc.

Validación y pruebas de los diferentes

subproyectos. Acompañamiento en todos los

desarrollos.

Creación y mantenimiento durante un año del

portal web que da soporte y difusión al proyecto

Participación activa en las reuniones bimensuales

establecidas

Por otra parte, cada centro se ha responsabilizado del

desarrollo del subproyecto asignado de forma autónoma.

VIII. SUBPROYECTOS

La distribución de de los distintos subproyectos entre los

centros participantes se ha realizado de la forma siguiente,

agrupándolos según su temática:

1. Subproyectos de eficiencia energética:

Diseño de sistema de control de la iluminación

y diseño de sistema de gestión energética: IES

Herminio Almendros (Almansa).

Gestión de control de aire acondicionado:

Centro de Formación Padre Piquer (Madrid)

2. Subproyectos de confort:

Diseño de sistema de control de persianas y

toldos: IES El Burgo de las Rozas (Madrid)

Diseño de sistema de monedero electrónico:

IES Escolas Proval (Nigrán)

3. Subproyectos de seguridad:

Diseño de sistema de gestión de alarmas: IES

Vallecas I (Madrid)

Diseño de sistema de control de accesos RFID:

Universidad Laboral (Albacete)

Diseño de sistema de control de asistencias y

control de rondas de vigilancia: IES Tirant Lo

Blanc (Gandía)

4. Subproyectos de comunicaciones:

Diseño web empotrable: Colegio Montecastelo

(Vigo)

Aplicaciones iOS y Android: Centro de F.P.

Juan XXIII (Madrid)

A continuación se explican las características de cada uno de

los subproyectos y un ejemplo de desarrollo.

A. Sistema RFID Autónomo de Control de Accesos

Este subproyecto consiste en la realización de un sistema

de control de accesos RFID 125 KHz y/o 13,56 MHz

autónomo, con las siguientes características:

1. Compatible con cualquier abrepuertas eléctrico de

mercado. Salida a relé 10 A. Alimentación 24

VDC.

2. Capacidad para 200 usuarios por puerta.

3. Posibilidad de administrar el sistema sin necesidad

de PC o accesorio de configuración/programación.

4. Integración estética. Instalable en cualquier caja

para mecanismos estándar del mercado.

5. Altas y bajas de tarjetas se realizan por medio de

tarjetas maestras para administración de permisos.

B. Sistema RFID de Control de Accesos con

Comunicación en Bus


de control de accesos RFID 125 KHz y/o 13,56 MHz con las

mismas características que el sistema autónomo, pero

incorpora además capacidad de comunicación mediante

Modbus RTU, un sistema de comunicación estándar y

abierto que puede integrar hasta 128 equipos en bus sin

repetidor. Este sistema puede conectarse con el sistema

inmótico general.

C. Sistema de Control de Asistencia y Rondas de

Vigilancia


de control de asistencia y control de rondas de vigilancia

basado en tecnología sin contacto 125 KHz con las

siguientes características:

1. Alimentación 24 VDC.

2. Sistema conectado mediante Modbus RTU/TCP,

hasta 128 equipos en bus sin repetidor, integrable

con el sistema inmótico general.

3. Software de administración que permita el alta,

baja o modificación de usuarios, horarios, rondas

de vigilancia y frecuencias, y emisión de informes

en diversos formatos (PDF, MS Excel y

OpenOffice).

D. Sistema de Control de Persianas y Toldos


de control de persianas y toldos con las siguientes

características:

1. Alimentación 230 VAC.

2. Sistema conectado mediante Modbus RTU, hasta

128 equipos en bus sin repetidor, integrable con el

sistema inmótico general.

3. Control individual o por grupos de persianas desde

cualquier pulsador.

E. Sistema de Control de Aire Acondicionado


de control de aire acondicionado con las siguientes

características:


2. Sistema conectado mediante Modbus RTU,

integrable con el sistema inmótico general.

3. Visualizador LCD integrado para control y

actuación.

4. Manejo de válvulas de 3 vías para instalaciones a 2

o 4 tubos.

5. Sonda de temperatura remota o integrada.



F. Sistema de Control de Iluminación


de control de iluminación con las siguientes características:





3. Permite controlar y regular lámparas de

incandescencia y fluorescencia, halógenos con

regulador electrónico, lámparas controlables con

tensión analógica 0-10V o salidas directas a relé

para lámparas no reguladas.

G. Sistema de Gestión Energética


de gestión energética de edificios con las siguientes

características:

1. Alimentación 24 VDC o 230 VAC.




3. Permite la medición en tiempo real de los

parámetros eléctricos de consumo más relevantes

(tensión, intensidad, factor de potencia, etc.).

4. Desarrollo de software que permita la realización

de gráficas de los parámetros registrados,

establecimiento de valores umbrales, exportación

de tablas y gráficas y gestión de alarmas de

consumo por sms o correo electrónico.

H. Sistema de Gestión de Alarmas y Mantenimiento


de gestión de alarmas y gestión del mantenimiento con las

siguientes características:

1. Entradas digitales libres de potencial y/o analógicas

0-10 V , 4-20 mA, PT-100 y termopar.




3. Gestión de alarmas técnicas (fuga de agua, fuga de

gas, incendio, intrusión, etc.) y alarmas definibles

por el usuario.

4. Desarrollo de software que permita: realización de

informes y gráficas en diferentes formatos (PDF,

MS Excel, OpenOffice), definición de alarmas y

ajustes, mensajería para informar de las alarmas

entrantes, gestión de usuarios y mantenimiento

preventivo.

I. Sistema de Monedero Electrónico para Edificio

Terciario


de monedero electrónico para su uso en el interior de un

edificio terciario con las siguientes funcionalidades y

características:

1. Monedero electrónico basado en tarjetas RFID.

2. El usuario puede cargar o consultar su saldo en una

aplicación informática.

3. El saldo de la tarjeta puede utilizarse para

diferentes servicios (compras, servicios

informáticos). Al realizar el pago el sistema debe

comprobar su saldo disponible y restar el importe

de la transacción.

J. Aplicaciones para Manejo Remoto

Este subproyecto consiste en la realización de un conjunto

de aplicaciones iOS , Android y script en Python para

manejo remoto. El objetivo es utilizar como control remoto

del sistema inmótico dispositivos iOS (Iphone / Ipad),

teléfonos con sistema Android, XBMC (Xbox).También

está prevista la publicación de las aplicaciones en AppStore

y Android Market como medio de difusión del proyecto.

K. Servidor Web Empotrado

Este subproyecto consiste en la realización de un servidor

web empotrado conectable al sistema domótico general para

monitorización y actuación sobre los elementos conectados

al sistema domótico.

Como ejemplo de desarrollo consideramos el subproyecto

“Monedero electrónico”. Este sistema permite la utilización

de una tarjeta RFID de 125 KHz como sistema de pago en el

interior de un edificio. El hardware necesario es un maestro

del sistema (módulo Winkhel 0500) al cual se pueden

conectar esclavos Modbus lectores de tarjetas RFID

(módulos Winkhel 0200). Las tarjetas RFID que sirven

como medio de pago se habilitan desde un ordenador con

conexión TCP-IP en el maestro del sistema. El saldo de la

tarjeta queda grabado en la memoria EEPROM del maestro.

Cada vez que la tarjeta se pasa por un módulo lector de

tarjetas RFID se descuenta su correspondiente saldo en el

maestro. Este subproyecto se ha realizado por el equipo de

trabajo del IES Escolas Proval durante el curso 2011-2012.

Inicialmente se plantearon las especificiaciones del sistema,

una vez recibidos los elementos hardware se pasó a una fase

de pruebas y desarrollo de pequeños programas para

adquirir experiencia práctica con los módulos y por último

se realizaron los programas definitivos y la integración con

el sistema general.

IX. ACTIVIDADES REALIZADAS

La evolución del proyecto en el año transcurrido desde su

inicio ha sufrido ciertas dificultades, como el retraso en la

aprobación del presupuesto lo que impidió en un primer

momento contar con el material necesario. Durante este

período de espera se inició la fase de formación y

distribución de tareas, para lo cual se convocaron diferentes

sesiones formativas. Por parte de la empresa colaboradora se

comenzó a trabajar de forma paralela en la planificación de

los elementos hardware que se iban a emplear en cada

subproyecto, así como la elaboración de la documentación y

la formación específica para los centros participantes.



Fig. 3. Placa de circuito impreso del módulo WK0100.

A. Desarrollo de Hardware

Los módulos hardware Winkhel [20] desarrollados por la

empresa ICTEL Ingenieros S.L. son de uso tanto comercial

como docente, lo que facilita la aproximación al mundo

laboral del alumnado que los utilice en las prácticas. A

continuación se detallan los módulos ya existentes utilizados

en los subproyectos:

1) Módulo WK0100: Miniautómata de propósito

general con las siguientes características: salidas a relé

de 16A, 10A, salidas a 24V/5V TTL aisladas, entradas

digitales, puertos RS-485, USB e I2C, montaje en carril

DIN normalizado. En la Fig. 3 se muestra la placa de

circuito impreso de este módulo.

2) Módulo WK0200: Lector de tarjetas RFID

compatible con cualquier tarjeta RFID 125 KHz del

mercado, distancia de lectura hasta 5 cm, con 1 salida

digital a relé para control de accesos y dos opciones de

comunicación: I2C ó RS485.

3) Módulo WK0300: Módulo de control de motor de

persiana. Dispone de conexión en bus para permitir el

manejo de varias persianas simultáneamente, permite la

creación de grupos, alimentación entre 85 y 264VAC,

instalación en la caja de persiana o en una caja de

registro normalizada. Compatible con cualquier gama

de mecanismos de cualquier fabricante.

4) Módulo WK0400: Módulo de 4 salidas digitales a

relé de 16A y 6 entradas digitales libres de potencial.

Interfaz de comunicaciones RS485 e I2C. Puede

conectarse directamente al módulo RFID WK0200 para

control de accesos o control domótico. Dispone de un

potenciómetro y 4 microrruptores.

5) Módulo WK0500: Pasarela de comunicaciones

con salida ethernet, puerto USB, puerto serie TTL, I2C,

RS232 y RS485. Sirve para hacer de pasarela o como

maestro de un sistema basado en bus RS485 y con

comunicación con PC. Posibilidad de funcionar como

servidor web, por ejemplo para un sistema domótico.

Se alimenta a 24 VDC y se monta en caja para carril

DIN.

6) Módulo WK0600: Módulo termostato diseñado

para pequeños sistemas de climatización, tanto de frío

como de calor, en instalaciones residenciales o

comerciales. Comunicación RS485, 7 entradas

analógicas, 2 salidas analógicas y 5 salidas digitales. El

termostato realiza la regulación PID en modo

automático pero es posible manejar las salidas de forma

manual.

B. Jornadas Formativas y Reuniones

Las jornadas de formación y reuniones de seguimiento se

realizaron en centros de diferentes comunidades para

fomentar el intercambio de experiencias:

1) Jornadas de Las Rozas: Esta reunión se realizó en

el IES Las Rozas (Madrid) los días 24, 25 y 26 de

noviembre de 2011. En ella se abordó la formación

inicial sobre la plataforma Arduino. También se puso

en marcha la plataforma de teleformación del proyecto

[8]. Además de esta plataforma, el IES Vallecas I

también inició su propia página de difusión sobre el

proyecto [21].

2) Sesión Formativa en ICTel (Vigo): Esta reunión

se realizó el 20 de enero de 2012 en la sede de ICTel

Ingenieros en Vigo, sirviendo de complemento a la

jornada de Madrid para los miembros del proyecto

residentes en Vigo.

3) Jornadas en Montecastelo (Vigo): Esta reunión

se celebró en Vigo los días 8 y 9 de febrero de 2012. La

finalidad de esta reunión fue profundizar en la

formación sobre las herramientas hardware y software

del proyecto. En ella se abordaron en detalle las

bibliotecas de software Arduino para comunicaciones

mediante Modbus RTU y Modbus TCP, Wire y

Ethernet. También se introdujo el repositorio de

software GitHub [22] como herramienta de trabajo

colaborativo para la siguiente fase del proyecto. Por

último, se definió la arquitectura general del sistema y

las estructuras de datos y comunicación entre los

diferentes subproyectos.

4) Jornadas de Gandía (Valencia): Esta reunión se

celebró los días 16, 17 y 18 de mayo en el IES Tirant lo

Blanc de Gandía (Valencia) [23]. En ella se explicaron

en detalle las características de los nuevos módulos

hardware Winkhel [20], ejemplos de aplicación,

presentación de resultados obtenidos y planificación de

tareas pendientes.

5) Reunión Final en Vigo: La reunión final del

proyecto se celebró los días 27 y 28 de septiembre de

2012 en la sede de ICTel Ingenieros en Vigo. En ella se

presentaron los subproyectos realizados y la

integración del proyecto inmótico global.

En la Fig. 4 aparecen los representantes de los diferentes

centros participantes en el proyecto.

C. Ejemplos de Aplicación Docente

Durante la fase final de realización de este proyecto (curso

2011-2012) ya se han realizado algunas experiencias de

implementación en aula del sistema, con el montaje y

utilización de varios paneles de prácticas para el módulo

Instalaciones Domóticas del ciclo de grado medio

Instalaciones de Telecomunicaciones, que se han montado

en el Instituto Escolas Proval. En la Fig. 5 se muestra el

aspecto de uno de estos paneles.

Durante el curso académico 2012-2013 se ha realizado una

experiencia de evaluación e implantación más amplia con

los alumnos del módulo Instalaciones Domóticas en los

regímenes general y de adultos. Se ha realizado un extenso

programa de prácticas a lo largo de todo el curso académico



y se ha realizado la instalación del sistema inmótico en el

aula como ejemplo de uso real, para control de iluminación,

persianas y accesos. Como ejemplo en la Fig. 6 se muestra

el cuadro general de la instalación realizada.

En otros centros participantes también se han realizado

experiencias similares.

Estas experiencias han permitido demostrar la utilidad y

versatilidad del sistema para uso docente, lo que unido a sus

características de modularidad y bajo coste garantizan unas

buenas perspectivas de utilidad futura, especialmente

teniendo en cuenta la difícil situación económica general y

del sistema educativo en particular.

X. CONCLUSIONES

Los objetivos iniciales de este proyecto se han conseguido

en alto grado. Se ha desarrollado el hardware necesario que

servirá en el futuro tanto para tareas de formación como

para desarrollar productos comerciales innovadores. Se han

realizado bastantes de los módulos de prácticas previstos, se

ha creado una plataforma de teleformación específica para el

proyecto, así como los repositorios de software para trabajo

colaborativo. A lo largo de los cursos 2011-12 y 2012-13 se

han realizado numerosas experiencias de utilización en aula

que han permitido validar la utilidad del sistema tanto para

uso docente como de gestión automatizada del propio centro

educativo con diferentes utilidades como control de accesos,

iluminación y eficiencia energética.

AGRADECIMIENTOS

Los autores y centros participantes desean expresar su

agradecimiento al Ministerio de Educación y al Fondo

Social Europeo (FSE) por la subvención aportada a través

del proyecto de innovación aplicada y transferencia del

conocimiento “Desarrollo de sistema inmótico con

plataforma Arduino” [2].

REFERENCIAS

[1] BOE (27 de Abril de 2011). Res. 7510/2011 [Online]. Available:

http://boe.es/boe/dias/2011/04/27/pdfs/BOE-A-2011-7510.pdf.

Último acceso: 5 de Noviembre de 2012. [2] BOE (26 de Octubre de 2011). Res. 16800/2011 [Online]. Available:

http://boe.es/boe/dias/2011/10/26/pdfs/BOE-A-2011-16800.pdf. Último acceso: 5 de Noviembre de 2012.

[3] CEDOM (Asociación Española de Domótica), Cuaderno de

divulgación. Domótica (2ª ed), AENOR 2008. [4] Asociación KNX [Online]. Available: http://www.knx.org. Último

acceso: 10 de marzo de 2013.

[5] Sistema Lonworks [Online]. Available: http://www.echelon.com/technology/lonworks/. Último acceso: 10 de

marzo de 2013.

[6] Página web de la plataforma Arduino [Online]. Available: http://www.arduino.cc. Último acceso: 5 de Noviembre de 2012.

[7] Romero-Morales, C., Vázquez-Serrano, F.J., De Castro-Lozano, C.

Domótica e Inmótica. Viviendas y edificios inteligentes. Editorial Rama, 2010.

[8] Plataforma de teleformación Moodle (30 de Septiembre de 2012)

[Online]. Available: http://www.formacionconarduino.com/. Último acceso: 5 de Noviembre de 2012.

[9] Repositorio del proyecto [Online]. Available:

https://github.com/formacionconarduino. Último acceso: 10 de Marzo de 2013.

[10] Página web del IES Escolas Proval [Online]. Available:

http://www.edu.xunta.es/centros/iesescolasproval. Último acceso: 10 de Marzo de 2013.

[11] Página web del Colegio Montecastelo [Online]. Available:

http://www.fomento.edu/index.php?col=34. Último acceso: 10 de

Marzo de 2013.

[12] Página web del IES Vallecas I [Online]. Available:

http://www.iesvallecasuno.com/. Último acceso: 10 de Marzo de 2013.

[13] Página web del IES El Burgo de las Rozas [Online]. Available:

http://www.ieselburgodelasrozas.es/. Último acceso: 10 de Marzo de 2013.

[14] Página web del Centro de Formación Padre Piquer [Online].

Available: http://www.padrepiquer.es/. Último acceso: 10 de Marzo de 2013.

[15] Página web del Centro de F.P. Juan XXIII [Online]. Available:

http://www.juanxxiii.net/. Último acceso: 10 de Marzo de 2013. [16] Página web del IES Tirant Lo Blanc [Online]. Available:

http://tirant.edu.gva.es/. Último acceso: 10 de Marzo de 2013.

[17] Página web del IES Universidad Laboral [Online]. Available: http://universidadlaboralab.es/web2/. Último acceso: 10 de Marzo de

2013.

Fig. 4. Foto de familia del equipo de trabajo tras la reunión final del

proyecto celebrada en Vigo.

Fig. 5. Panel de prácticas de control de persianas con módulos WK0300 y

de control de iluminación y tomas de corriente con módulos WK0400, instalados en cajas de superficie.

Fig. 6. Cuadro de control y detalle de mecanismos del sistema domótico

real implantado en los talleres del IES Escolas Proval durante el curso

2012-13



[18] Página web del IES Herminio Almendros [Online]. Available:

http://edu.jccm.es/ies/halmendros/. Último acceso: 10 de Marzo de 2013.

[19] Página web de Ictel Ingenieros S.L. [Online]. Available:

http://www.ictel.es/. Último acceso: 10 de Marzo de 2013. [20] Página web autómatas Winkhel [Online]. Available:

http://www.winkhel.com/index.php/es/inicio.html. Último acceso: 5

de Noviembre de 2012. [21] Página sobre el proyecto IES Vallecas I [Online]. Available:

https://sites.google.com/a/iesvallecasuno.es/pvkinn. Último acceso: 5

de Noviembre de 2012. [22] Repositorio Github [Online]. Available: http://github.com/. Último

acceso: 5 de Noviembre de 2012.

[23] Referencia en la prensa digital [Online]. Available: http://www.lasprovincias.es/v/20120518/safor/instituto-tirant-blanc-

gandia-20120518.html. Último acceso: 5 de Noviembre de 2012.

[24] Ejemplo de proyecto inmótico [Online]. Available: http://upcommons.upc.edu/pfc/bitstream/2099.1/13375/1/OPTIMIZA

CION DEL SISTEMA INMOTICO EN EL HOTEL RENAISSANCE

DE BARCELONA.pdf. Último acceso: 10 de Marzo de 2013.

M. Carmen Currás-Francos. Ingeniera de

Telecomunicación por la Universidad de Vigo en 1993.

Doctora Ingeniera de Telecomunicación, con mención

de Doctorado Europeo, por la Universidad de Vigo en 2000. Premio Extraordinario de Doctorado por la

Universidad de Vigo. Ha participado en diversos proyectos de investigación nacionales e internacionales

y tiene numeroras publicaciones nacionales e

internacionales relacionadas con el modelado y caracterización de dispositivos de alta frecuencia. Profesora Asociada del

Departamento de Tecnología Electrónica de la Universidad de Vigo desde

2000 hasta 2010. En la actualidad, profesora de Equipos Electrónicos en el Departamento de Electrónica del Instituto Escolas Proval.

Javier Diz-Bugarín. Ingeniero de Telecomunicación

por la Universidad de Vigo. Colaborador en proyectos de innovación relacionados con láser, metrología óptica

y robótica en las Universidades de Vigo, Santiago y A

Coruña. Ha trabajado como ingeniero de I+D en electrónica naval. Titulado en energía solar, que es uno

de sus principales campos de interés profesional. Autor

de publicaciones y comunicaciones en congresos nacionales e internacionales sobre energías renovables,

desarrollo con microcontroladores y didáctica de las ciencias. En la

actualidad es profesor de Sistemas Electrónicos en el Instituto Escolas Proval de Nigrán (Pontevedra).

Juan Ramón García-Vila. Ingeniero de

Telecomunicación por la Universidad de Vigo.

Director Gerente de la empresa ICtel Ingenieros S.L. Su actividad se centra en el diseño y desarrollo de

sistemas electrónicos de control y automatización. Ha

liderado proyectos en la industria relacionados con la automatización y las comunicaciones industriales, en

el sector terciario relacionados con la gestión y

automatización hotelera y en el residencial

relacionados con la domótica para viviendas.

Ángel Orte-Caballero. Ingeniero Técnico en

Electrónica Industrial por la EUITE de Eibar en 1976, donde fue profesor durante 12 años dirigiendo los PFC.

En la actualidad, catedrático de Sistemas Electrónicos y

jefe de la Familia Profesional de Electricidad y Electrónica en el IES Vallecas I (Madrid)



Title—Simulating students performances and its application

in the verification and validation of new approaches in distance

education: an experimental analysis.

Abstract—The automatic detection of learning styles in

adaptive and intelligent educational systems is a growing

research area. In this context, computer simulation techniques

are essential, since the implementation, deployment and test of

new features in these systems requires substantial amounts of

financial, human resources (tutors and students) and time. In

this paper we present a novel approach for the evaluation of

these systems, which relies on simulating the performance of real

students based on their learning styles and on how the system

attends to them. The result of the present research work has led

to considerable enhancements to a component for automatic

detection of learning styles, which has been tested, corrected and

improved in a short time and without any cost.

Keywords—simulated students, automatic detection of

learning styles, e-learning, adaptive educational systems.

I. INTRODUÇÃO1

TUALMENTE, os sistemas de gestão de

aprendizagem, ou Learning Management Systems

(LMS), fornecem grande apoio aos professores, visando

auxiliá-los na autoria e realização de cursos a distância.

Porém estes sistemas normalmente não consideram as

diferenças individuais dos estudantes na composição e na

estrutura de cursos. Eles fornecem somente um suporte

limitado aos estudantes, não consideram as características

particulares dos estudantes e o mesmo conteúdo e estratégia

pedagógica são comumente usadas para todos os estudantes

[1].

Em contrapartida, um grande número de estudos atestam

que o processo de aprendizagem é facilitado se as estratégias

de ensino estiverem de acordo com os estilos de

aprendizagem dos estudantes, tornando o processo de

aprendizagem mais efetivo, e melhorando

consideravelmente as performances dos estudantes, como

apontam [2].

Fabiano Azevedo Dorça, Faculdade de Computação, Universidade

Federal de Uberlândia, Av. João Naves de Ávila, 2121, Uberlândia, Brasil,

(email [email protected]).

Luciano Vieira Lima, Faculdade de Engenharia Elétrica, Universidade Federal de Uberlândia, Av. João Naves de Ávila, 2121, Uberlândia, Brasil,


Marcia Aparecida Fernandes, Faculdade de Computação, Universidade Federal de Uberlândia, Av. João Naves de Ávila, 2121, Uberlândia, Brasil,


Carlos Roberto Lopes, Faculdade de Computação, Universidade Federal de Uberlândia, Av. João Naves de Ávila, 2121, Uberlândia, Brasil, (email

[email protected]).

Desta forma, pesquisas tem sido desenvolvidas com

intuito de melhorar o processo de detecção de estilos de

aprendizagem em sistemas adaptativos e inteligentes para

educação. Então, abordagens automáticas para detecção de

estilos de aprendizagem tem sido propostas, com intuito de

se eliminar o uso de questionários psicométricos de auto-

avaliação de estilos de aprendizagem e seus problemas,

conforme apontam [3]. Consequentemente, é imperativo que

abordagens mais eficientes com este fim sejam criadas,

testadas e validadas antes de serem efetivamente utilizadas

em um sistema de e-learning com o objetivo de se garantir a

eficiência do processo de ensino.

Neste contexto, técnicas de simulação computacional são

essenciais e podem contribuir muito na experimentação

destes sistemas, já que testar este tipo de sistema requer

quantia considerável de recursos humanos (tutores e alunos),

financeiros (infra-estrutura e produção de material) e tempo

(um curso a distância tende a durar meses). Além disto, o

teste e validação destes sistemas torna-se cada vez mais

crítico, se considerarmos que a demanda por este tipo de

sistemas cresce rapidamente, e o número de estudantes que

dependem deles tem aumentado consideravelmente [1].

Considerando este cenário, este trabalho apresenta um

modelo cognitivo para simulação da performance de

estudantes, utilizado no teste e validação de um sistema

computacional para detecção automática e dinâmica de

estilos de aprendizagem. O modelo concebido é

probabilístico, e leva em consideração resultados de estudos

sobre como estilos de aprendizagem afetam a performance

dos estudantes [2].

O objetivo principal foi observar como os estilos de

aprendizagem do estudante são descobertos à medida que

um curso evolui. Com isto, foi possível testar, avaliar e

validar heurísticas propostas para detecção automática de

estilos de aprendizagem. Tais heurísticas, implementadas

através de regras, são apresentadas no capítulo III.

O uso de simulação neste processo foi fundamental, pois

possibilitou a correção de problemas e melhorias no sistema.

Permitiu avaliações rápidas do sistema, feitas desde o início

e sua concepção, resultando em ajustes e correções de

problemas ao longo do seu desenvolvimento, enquanto um

único teste com estudantes reais levaria meses. Desta forma,

a simulação computacional é uma técnica largamente

utilizada para testar sistemas educacionais, e pode trazer

vantagens, conforme apontam [4].

A próxima seção apresenta alguns trabalhos relacionados.

A seção III apresenta detalhes de implementação da

modelagem automática de estilos de aprendizagem e do

processo de simulação de estudantes, utilizado para testes. A

F. A. Dorça, L. V. Lima, M. A. Fernandes e C. R. Lopes

Simulação da Performance de Estudantes e sua

Aplicação na Verificação e Validação de Novas

Abordagens para Educação a Distância: uma Análise

Experimental

A

VAEP-RITA Vol. 1, Núm. 3, Sep, 2013 151


seção IV mostra a utilização do simulador no teste do

sistema de detecção automática de estilos de aprendizagem.

A seção V apresenta conclusões e trabalhos futuros.

II. TRABALHOS RELACIONADOS

Alguns trabalhos, como [4, 5, 6, 7, 8, 9] propõe diferentes

abordagens para simulação de estudantes na avaliação de

sistemas educacionais. Porém, nenhum destes trabalhos

levam em consideração os estilos de aprendizagem do

estudante no processo de simulação.

Abdullah e Cooley [4] propõe a simulação de três tipos de

estudantes: um que possui todas as habilidades relevantes do

domínio, um que detém um subconjunto das habilidades

relevantes e um que possui algum conhecimento errado

sobre o domínio. Então, verifica-se se o sistema se comporta

adequadamente com cada tipo de estudante.

Vanlehn et al [5] discute a utilização de técnicas de

aprendizagem de máquina na construção de simuladores de

estudantes e apresenta diferentes aplicações para esta

abordagem: o teste de sistemas educacionais, o treinamento

de professores em tutoria e a aprendizagem colaborativa

através da interação de estudantes reais com estudantes

simulados.

Vizcaino e Boulay [6] apresentam um estudante simulado

utilizado para encorajar a participação de estudantes

humanos colaborativamente no processo de ensino-

aprendizagem, checando seu conhecimento e ajudando-os a

resolver exercícios, além de analisar as mensagens postadas

em chats e interagir diretamente com eles neste ambiente.

Virvou et al [7] apresentam uma abordagem para

avaliação de sistemas de e-learning através da simulação de

estudantes baseada em técnicas de modelagem de estudantes

reais através de dados cognitivos (nível de conhecimento,

capacidade de memorização e retenção de conhecimento) e

temperamentais (forma como o estudante se comporta e

responde ao sistema).

Bravo e Ortigosa [8] utilizam a simulação de estudantes

para criar arquivos de log resultantes da interação fictícia do

estudante com o sistema. Estes logs são, então, utilizados

para testes em sistemas de mineração de dados que

verificam a eficiência de um sistema no fornecimento de

adaptatividade.

Por fim, Mertz [9] apresenta um modelo cognitivo

utilizado na simulação de estudantes para apoiar na

avaliação de lições desenvolvidas por tutores humanos. Ou

seja, tutores podem testar as lições desenvolvidas antes de

disponibilizá-las em um curso.

III. MODELO COGNITIVO PARA SIMULAÇÃO DA

PERFORMANCE DE ESTUDANTES

Esta seção descreve inicialmente, de forma breve, um

sistema para detecção automática de estilos de

aprendizagem, e, em seguida, detalha o modelo cognitivo

para simulação da performance de estudantes que foi

utilizado para testá-lo, e que é objeto de estudo deste

trabalho. O sistema para detecção automática de estilos de

aprendizagem, é baseado no Felder and Silverman Learning

Styles Model (FSLSM) [2].

O FSLSM descreve estilos de aprendizagem em detalhes

[1], baseado em uma escala de 4 dimensões [2]: ativo-

reflexivo, sensitivo-intuitivo, visual-verbal, sequencial-

global. Uma característica marcante do FSLSM, e

fundamental para este trabalho, é que enquanto a maioria

dos modelos classifica estudantes em tipos fixos, este é

baseado na idéia de que cada estudante possui um grau de

preferência por determinados estilos de aprendizagem,

medida em valores dentro do intervalo [0,11], conforme

propõem [2].

Ao se utilizar escalas ao invés de tipos fixos, os pesos das

preferências podem ser descritos, possibilitando distinguir-

se entre preferências fortes, moderadas e leves (ou

balanceadas) em todas as dimensões do modelo, conforme

atesta [2]. Desta forma, um suposto estudante pode ser

considerado fortemente intuitivo, moderadamente visual,

fortemente reflexivo e levemente sequencial. Isto permite

maior flexibilidade no processo de fornecimento de

adaptatividade por um LMS. Por isto, o FSLSM é um dos

mais frequentemente utilizados na construção de sistemas de

e-learning [1].

Na abordagem proposta neste trabalho, a preferência por

cada estilo de aprendizagem é armazenada no modelo do

estudante como um valor real no intervalo [0,1]. Este valor

representa a probabilidade do estudante preferir um ou outro

estilos de aprendizagem dentro de cada dimensão do

FSLSM, chamado aqui de estilos de aprendizagem

probabilísticos. Ou seja, com isto, passamos a representar as

preferências do estudante como distribuições de

probabilidades que são armazenadas diretamente no modelo

do estudante.

Desta forma, tem-se um modelo do estudante

probabilístico em que estilos de aprendizagem são tratados

pelo sistema como probabilidades, e não como certezas, e o

FSLSM permite isto. A Tabela I apresenta um exemplo

deste modelo.

Desta forma, considerando o aspecto probabilístico do

modelo, o exemplo fornecido pela Tabela I representa um

estudante com 35% de probabilidade de preferência pelo

estilo ativo e 65% de probabilidade de preferência pelo

estilo reflexivo; 17% de probabilidade de preferência pelo

estilo sensitivo e 83% de probabilidade de preferência pelo

estilo intuitivo; 89% de probabilidade de preferência pelo

estilo visual e 11% de probabilidade de preferência pelo

estilo verbal; 84% de probabilidade de preferência pelo

estilo sequencial e 16% de probabilidade de preferência pelo

estilo global. Então, pode-se considerar que este estudante

provavelmente é Reflexivo, Intuitivo, Visual e Sequencial.

Caso seja utilizado um instrumento para a identificação

de estilos de aprendizagem compatível com o FSLSM, como

o Index of Learning Styles Questionnaire [10], o modelo

pode ser inicializado através dos dados obtidos pelo

questionário, fazendo-se a conversão considerando-se a

proporcionalidade das respostas pontuadas para cada estilo

de aprendizagem.

Esta conversão é dada por (1), que divide a quantidade de

respostas favoráveis a um estilo pelo total de respostas

dentro da dimensão, que é 11 em todas as dimensões

TABELA I:

MODELO ESTUDANTE



(totalizando 44 questões). Considerando-se os resultados

obtidos através do questionário para cada dimensão do

FSLSM, diferenças entre 1 e 3 correspondem a uma

preferência leve (ou balanceada) por um estilo; entre 5 e 7

indica preferência moderada por um deles; e entre 9 e 11

indica forte preferência por um estilo.

Por exemplo, caso um estudante tenha respondido 3

questões favoráveis ao estilo Ativo e 8 questões favoráveis

ao estilo Reflexivo, na dimensão Processamento, tem-se:

em que PrA representa a probabilidade de preferência pelo

estilo ativo e PrR representa a probabilidade de preferência

pelo estilo reflexivo.

Este modelo traz algumas vantagens importantes, como

por exemplo, levar em consideração que é impossível saber

o quão consistente é o resultado obtido em um questionário

de auto-avaliação de estilos de aprendizagem, e um sistema

que use um modelo determinístico fica incapacitado em

detectar inconsistências no modelo do estudante, já que não

leva em consideração outras combinações de estilos de

aprendizagem que não aquela previamente obtida pelo

questionário.

Com base neste modelo de probabilidades, a cada seção

de aprendizagem do curso, o sistema seleciona

estocasticamente uma combinação de estilos de

aprendizagem cujos elementos são combinados de acordo

com as probabilidades de preferência do estudante.

Considerando as 4 dimensões do FSLSM tem-se 16

possíveis combinações de estilos de aprendizagem.

Neste contexto, uma grande vantagem desta abordagem é

considerar estocasticamente, durante o processo de

aprendizagem, todas as combinações de estilos de

aprendizagem de acordo com as probabilidades de

preferências do estudante armazenadas no modelo do

estudante, que podem estar inconsistentes ou variar ao longo

do tempo em decorrência de algum aspecto, conforme

discutido anteriormente.

Considerando o modelo do estudante apresentado na

Tabela I, tem-se a distribuição de probabilidades

apresentadas na Tabela II.

Para decidir como os estilos de aprendizagem

probabilísticos do estudante são atualizados, leva-se em

consideração qual combinação de estilos de aprendizagem

foi aplicada durante uma seção de aprendizagem. Ao longo

do processo de modelagem automática de estilos de

aprendizagem, o modelo do estudante é atualizado da

seguinte maneira: ao se detectar dificuldades de

aprendizagem ou desempenho insatisfatório em uma seção

de aprendizagem, os estilos de aprendizagem presentes na

combinação de estilos de aprendizagem selecionada são

decrementados no modelo do estudante, considerando-se

uma possível inconsistência.

Em contrapartida, aqueles estilos de aprendizagem

ausentes na combinação de estilos de aprendizagem são

incrementados no modelo do estudante, reforçando-se sua

preferência pelo estudante e, portanto, suas chances de estar

presente em uma combinação de estilos de aprendizagem

em uma próxima seção de aprendizagem, considerando-se

que, possivelmente, o não atendimento a estas preferências

geraram dificuldades de aprendizagem.

O desempenho do estudante é considerado insatisfatório

quando não atinge um limiar (m), que pode ser particular a

cada LMS, ou até mesmo a um curso específico dentro de

um sistema. Para decidir como o modelo do estudante deve

ser alterado, foi implementado um conjunto de regras de

produção, do tipo se...então, que levam em consideração os

estilos de aprendizagem probabilísticos e a combinação de

estilos de aprendizagem considerada durante a seção de

aprendizagem.

O reforço é sempre aplicado a todos os estilos de

aprendizagem probabilísticos no modelo do estudante, já

que o sistema não sabe onde estão as inconsistências no

modelo do estudante que levaram ao problema de

aprendizagem. Considerando-se que cada dimensão do

FSLSM possui dois estilos de aprendizagem, representados

por A e B nas regras R1 e R2, tem-se:

em que:

ME[di]A representa o valor armazenado no

modelo do estudante na dimensão i para o

estilo de aprendizagem A, para i = 1 . . . 4.

ME[di]B representa o valor armazenado no

modelo do estudante na dimensão i para o estilo

de aprendizagem B, para i = 1 . . . 4.

TABELA II:

DISTRIBUIÇÃO DE PROBABILIDADES DAS COMBINAÇÕES DE ESTILOS DE

APRENDIZAGEM

DORÇA et al.: SIMULAÇÃO DA PERFORMANCE DE ESTUDANTES E SUA APLICAÇÃO NA VERIFICAÇÃO... 153


CEA[di] representa o elemento que constitui a

combinação de estilos de aprendizagem

considerando a dimensão i, com i = 1 . . . 4.

R é o reforço a ser aplicado nos na modificação

dos estilos de aprendizagem probabilísticos do

estudante.

é a taxa de aprendizagem.

Informações sobre como é realizado o cálculo do reforço

e sobre a taxa de aprendizagem podem ser obtidos em [11].

Com intuito de se testar esta abordagem, isolando toda a

complexidade relacionada a avaliação de performance do

estudante, desenvolveu-se um modelo cognitivo para

simulação da performance do estudante em um processo de

ensino-aprendizagem simulado. O objetivo principal foi

observar como os estilos de aprendizagem do estudante são

modificados em decorrência do resultado de sua

performance à medida que o curso evolui, e então testar,

avaliar e validar a política para detecção de estilos de

aprendizagem apresentada.

Este modelo considera importantes aspectos relacionados

ao impacto de estilos de aprendizagem no processo de

aprendizagem, levantados por [2], baseado em extensa

experimentação em uma população de estudantes de cursos

superiores de engenharia.

O principal aspecto deste modelo é que quando os estilos

de aprendizagem reais de um estudante são atendidos pela

combinação estilos de aprendizagem selecionada, o processo

de aprendizagem tende a se tornar mais fácil, e a

probabilidade de sucesso é maior. Desta forma, este modelo

considera um aumento na dificuldade quando os estilos de

aprendizagem reais do estudante não são atendidos pelo

sistema. Então, o modelo infere o grau de dificuldade a ser

enfrentado pelo estudante durante uma seção de

aprendizagem elevando a probabilidade de falha.

Considera-se ainda que o processo de aprendizagem é

não-determinístico, e pode ser influenciado por muitos

fatores além dos estilos de aprendizagem, de forma que um

processo de ensino inadequado pode contribuir para a

ocorrência de falha, mas não pode determina-la. Alguns

destes fatores são apontados por [12].

Outro aspecto importante do modelo é que preferências

fortes produzem efeitos negativos mais notórios no processo

de aprendizagem quando não são satisfeitas, conforme

atestam [2]. Neste contexto, o modelo calcula a quantidade

de divergências (d) entre os estilos de aprendizagem reais do

estudante e a combinação de estilo de aprendizagem

selecionada pelo sistema, e a utiliza no cálculo de um fator

de dificuldade (D) dado por (2).

tal que:

d é a quantidade de divergências entre a

combinação de estilos de aprendizagem

selecionada e os estilos de aprendizagem reais

do estudante, estando no intervalo [0,4].

é avaliado como um número aleatório entre

[0,1] sempre que uma preferência forte do

estudante não for satisfeita pelo sistema. Caso

contrário, seu valor é 0.

é avaliado como um número aleatório entre [0,

1 − ] sempre que uma preferência moderada

do estudante não for satisfeita pelo sistema.

Caso contrário, seu valor é 0.

Preferências leves ou balanceadas não elevam o fator de

dificuldade. Desta forma, e permitem ao modelo

considerar a força das preferências e sua influência no

processo de aprendizagem [2].

O fator de dificuldade D é utilizado no cálculo da

performance (PFM) do estudante, conforme apresenta (3),

estando seu valor no intervalo [0,100].

tal que:

M é o valor máximo da performance, neste caso

M = 100.

D é o fator de dificuldade dado por (2), cujo

valor está no intervalo [0,5].

K é uma constante, e possibilita que o valor de

PFM seja 0 se D e assumirem seus valores

máximos. Desta forma, K = 20.

é um multiplicador, dado por um número

aleatório no intervalo [0,1], e representa um

fator de dificuldade não determinístico,

considerando-se que não apenas estilos de

aprendizagem, mas outros fatores exercem

influência na performance do estudante,

conforme mencionado anteriormente.

Desta forma, este modelo permite inferir a performance

de estudantes em um ambiente simulado, e

consequentemente a evolução do nível cognitivo, de forma

probabilística, em um processo de ensino-aprendizagem,

criando o ambiente propício para experimentação de novos

sistemas de e-learning, no que tange à modelagem de estilos

de aprendizagem do estudante e ao fornecimento de

experiências de ensino personalizadas, considerando

adaptatividade baseada em estilos de aprendizagem.

É particularmente interessante conseguir conhecer o

comportamento e funcionamento destes novos sistemas

antes de testá-los com estudantes reais, já que testes com

estudantes reais são mais complexos, custosos e demorados.

Desta forma, a aplicação de simulação computacional em

novos modelos podem agilizar bastante o processo de

desenvolvimento e testes.

Também, foi construída uma interface gráfica para testes,

permitindo a utilização do modelo de simulação e a análise

dos resultados gerados pela abordagem proposta através da

integração dos componentes apresentados neste capítulo. A

interface permite o ajuste de parâmetros relativos à

execução do modelo, tais como a taxa de aprendizagem ,

a performance mínima esperada m, o limite para o valor de

reforço Rmax, e a quantidade de conceitos a serem aprendidos

pelo estudante (objetivos de aprendizagem). Além disto, a

interface permite definir os estilos de aprendizagem reais do

estudante e a força da preferência por cada um.



Como resultado da utilização deste modelo, tem-se

gráficos que apresentam a variação dos valores dos estilos

de aprendizagem probabilísticos durante o processo de

aprendizagem, os valores de performances obtidas pelo

estudante e a ocorrência de problemas de aprendizagem.

Estes resultados são apresentados e analisados na próxima

seção. Desta forma, conseguiu-se analisar o comportamento

do sistema para detecção automática de estilos de

aprendizagem, demonstrando-se que os estilos de

aprendizagem probabilísticos convergem eficientemente em

direção aos estilos de aprendizagem reais ao interagir com

estudantes simulados com diferentes características.

IV. EXPERIMENTAÇÃO

Este capítulo apresenta um experimento, em que

considerou-se o valor da performance mínima esperada m =

60,0% (padrão adotado na maioria dos processos de ensino).

Foi considerado um conjunto de 30 conceitos a serem

aprendidos pelo estudante simulado, onde em cada conceito

o estudante deve percorrer 6 níveis. Desta forma, o nível

cognitivo do estudante evolui por seis níveis, dispostos em

uma hierarquia, do menos complexo para o mais complexo.

Portanto, o processo de aprendizagem simulado nesses

experimentos deve ter, pelo menos, 180 sessões de

aprendizagem (ou iterações) a fim de alcançar todas as

metas de aprendizagem (30 conceitos × 6 níveis cognitivos

em cada conceito = 180). A execução de um experimento é

finalizada quando o estudante atinge todos os objetivos de

aprendizagem especificados.

A fim de validar a abordagem proposta, foram observadas

duas variáveis nos experimentos:

consistência: os estilos de aprendizagem

probabilísticos efetivamente convergem para os

estilos de aprendizagem reais do estudante

durante o processo de aprendizagem?

eficiência: os estilos de aprendizagem

probabilísticos convergem em direção aos estilos

de aprendizagem reais do estudante em tempo

razoável, isto é, estilos de aprendizagem

probabilísticos tornam-se consistentes no início

do processo de aprendizagem?

Neste momento, é mister observar que sem a utilização de

simulação seria difícil a validação da abordagem proposta.

Isto porque ao se testar a abordagem proposta em processos

de aprendizagem reais, com estudantes reais, seria

impossível conhecer com exatidão seus estilos de

aprendizagem reais, em decorrência dos motivos apontados

anteriormente sobre a utilização de auto-concepções do

estudante e sobre a utilização de processos e técnicas

determinísticas na inferência de seus estilos de

aprendizagem.

Desta forma, seria impossível medir o nível de

consistência do modelo do estudante obtido durante o

processo de aprendizagem, impossibilitando-nos medir duas

variáveis muito importantes na validação da abordagem

proposta: a eficiência em relação ao tempo despendido na

detecção de estilos de aprendizagem, assim como na

correção de inconsistências existentes no modelo do

estudante.

Este é o motivo principal pelo qual este trabalho foca na

análise da viabilidade da abordagem proposta sob uma ótica

simulada antes de nos propor a utilizá-la em situações reais,

que é um trabalho futuro. Estas variáveis são analisadas e

discutidas através de experimentos que comprovam a

eficiência e eficácia da abordagem proposta e sua

importância no apoio à construção de sistemas de ensino.

Para cada experimento define-se os estilos de

aprendizagem reais e a força de cada preferência (forte,

moderada, fraca ou balanceada). Para cada experimento,

apresenta-se graficamente o processo de atualização das

probabilidades durante o processo de aprendizagem. Em

cada gráfico, o eixo x mostra o número de iterações do

processo de aprendizagem, e o eixo y mostra os valores que

os estilos de aprendizagem probabilísticos assumem ao

longo do processo de aprendizagem em cada dimensão.

O objetivo principal foi observar como o modelo do

estudante é gradualmente atualizado ao longo de cada seção

(ou iteração) do processo de aprendizagem.

Desta forma, foi possível visualizar claramente o

processo de detecção e correção automática de estilos de

aprendizagem em cada uma das dimensões do FSLSM.

Além disto, para cada experimento é apresentado um

gráfico que mostra o valor da performance obtida pelo

estudante a cada 5 seções de aprendizagem, o que permite

observar a variação em relação à obtenção de PFM ≥ m e

PFM < m entre os diferentes experimentos. E, também,

apresenta-se graficamente a variação da média da

performance e da quantidade de problemas de aprendizagem

ocorridos, em intervalos de 20 iterações.

Isto permite verificar como a performance média aumenta

e a quantidade de problemas de aprendizagem diminui à

medida que o modelo do estudante é corrigido e se torna

consistente em relação aos estilos de aprendizagem reais do

estudante.

Este experimento considerou um estudante com estilos de

aprendizagem probabilísticos, apresentados na Tabela III.

Os estilos de aprendizagem reais do estudante

considerado são:

{Reflexivo(forte), Intuitivo (forte), Verbal (moderado),

Global (leve) }. Considerando um estudante com este perfil,

os valores apresentados na Tabela III são inconsistentes em

suas 4 dimensões.

A Figura 1 apresenta graficamente o processo de

atualização das probabilidades durante a primeira execução

deste experimento. É importante notar que os estilos de

aprendizagem probabilísticos se tornaram consistentes com

os reais em todas as suas dimensões, satisfazendo os

aspectos de consistência e eficiência.

A Tabela IV apresenta o número de iterações, a quantidade

de problemas de aprendizagem ocorridos, e os valores das

probabilidades resultantes ao final do processo de

TABELA III:

ESTILOS DE APRENDIZAGEM PROBABILÍSTICOS



aprendizagem simulado em 10 execuções consecutivas deste

experimento.

A Figura 2 apresenta valores das performances obtidas

pelo estudante durante a simulação, em intervalos de 5

seções de aprendizagem, considerando a primeira execução

deste experimento.

Figura 1: Atualização dos estilos de aprendizagem probabilísticos durante o

processo de aprendizagem

A performance do estudante foi aumentada, e os

problemas de aprendizagem reduzidos, a medida que

inconsistências foram sendo eliminadas do modelo do

estudante.

A Figura 3 apresenta a performance média alcançada pelo

estudante e a média de problemas de aprendizagem a cada

20 iterações do processo. Pode-se perceber que mesmo

quando os estilos de aprendizagem probabilísticos são

consistentes com os reais (ou seja, d = 0 na equação (2)),

problemas de aprendizagem podem ocorrer, já que outros

fatores exercem influência na performance do estudante.

Acredita-se que os resultados obtidos a partir deste e de

outros experimentos executados validam a abordagem

proposta para modelagem de estilos de aprendizagem, que

pode ser implementada em LMS existentes, como o Moodle,

para que possa ser utilizada com estudantes reais. O

processo de simulação foi muito importante para este

trabalho, já que possibilitou testes, ajustes e melhorias desde

o início do desenvolvimento.

Desta forma, sem a utilização de simulação, seria

impossível chegar a este resultado em tempo razoável,

devido à grande quantidade de tempo necessário para se

executar testes com estudantes reais. A próxima seção

apresenta conclusões e trabalhos futuros.

V. CONCLUSÕES E TRABALHOS FUTUROS

A simulação de estudantes tem sido cada vez mais

adotada no teste de sistemas adaptativos e inteligentes para

educação, permitindo que se observe antecipadamente como

o sistema se comporta, e os resultados gerados. Portanto,

permite entender o sistema e prever o seu comportamento,

permitindo-nos corrigir e otimizar decisões de projeto e

validar os modelos matemáticos implementados.

TABELA IV:

RESULTADOS OBTIDOS EM 10 EXECUÇÕES CONSECUTIVAS DO

EXPERIMENTO

Figura 2: Performances do estudante ao longo do processo de

aprendizagem



Figura 3: Médias de performance e problemas de aprendizagem

Assim, um processo de simulação pode fornecer uma

visão clara sobre o funcionamento de um sistema, para que

se possa compreendê-lo e testá-lo antes de implantá-lo, o

que pode exigir alto investimento e recursos. Neste

contexto, simular performances dos alunos para se testar

novas abordagens no domínio de sistemas educacionais é

crucial, uma vez que a implementação desses sistemas

requerem quantidades consideráveis de recursos financeiros,

humanos e de tempo [1]. Assim, é importante avaliar o

desempenho de uma nova abordagem de forma experimental

antes de se implantá-la efetivamente em um sistema de

ensino, devido à complexidade deste tipo de tarefa e dos

esforços necessários.

Desta forma, este trabalho apresenta um processo

probabilístico para simulação de desempenho de estudantes

considerando seus estilos de aprendizagem. A inferência de

desempenho dos alunos deve considerar a influência

exercida por suas preferências no processo de

aprendizagem, assim como ocorre em um processo

tradicional de ensino, como aponta [2].

Conforme apresentado, técnicas de simulação

computacional foram aplicadas com sucesso na

experimentação de uma nova abordagem para modelagem

automática de estilos de aprendizagem, cujos fundamentos

principais foram apresentados neste trabalho, considerando

seus diferentes aspectos e características. A experimentação

desta abordagem a partir de simulação computacional do

processo de aprendizagem e performance do estudante nos

permitiu observar claramente o comportamento do modelo

em diferentes contextos e situações.

Como resultado, este modelo foi validado e está sendo

implantado no Moodle para que seja utilizada com

estudantes reais em um breve trabalho futuro.

REFERENCIAS

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Systems by Considering Learning Styles,” in Proceedings of the 2009

IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence

and Intelligent Agent Technology-Volume 03, pp. 235–238, IEEE

Computer Society, 2009. [2] R. Felder and L. Silverman, “Learning and teaching styles in

engineering education,” Journal of Engineering education, vol. 78, no.

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cognitive style, and learning style,” Educational Psychology, vol. 24,

no. 5, pp. 681–698, 2004. [4] S. Abdullah and R. Cooley, “Using simulated students to evaluate an

adaptive testing system,” in Computers in Education, 2002.

Proceedings. International Conference on, pp. 614–618, IEEE, 2002. [5] K. Vanlehn, S. Ohlsson, and R. Nason, “Applications of simulated

students: An exploration,” Journal of artificial intelligence in

education, vol. 5, pp. 135–135, 1994. [6] A. Vizcaino and B. du Boulay, “Using a simulated student to repair

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International Conference on Computers in Education, ACM, IEEE

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[10] N. Van Zwanenberg, L. Wilkinson, and A. Anderson, “Felder and

silverman’s index of learning styles and honey and mumford’s learning styles questionnaire: how do they compare and do they

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3, pp. 365–380, 2000. [11] F. A. Dorça, L. V. Lima, M. A. Fernandes, and C. R. Lopes,

“Comparing strategies for modeling students learning styles through

reinforcement learning in adaptive and intelligent educational systems: An experimental analysis,” Expert Systems with

Applications. http: //dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2012.10.014, 2012.

[12] A. Al-Dujaily and H. Ryu, “A relationship between e-learning performance and personality,” in Advanced Learning Technologies,

2006. Sixth International Conference on, pp. 84–86, IEEE, 2006.

Fabiano Azevedo Dorça possui graduação em Ciência da

Computação pela Universidade Federal de Uberlândia (2000), mestrado em Ciência da Computação pela

Universidade Federal de Uberlândia (2004) e Doutorado

pela Universidade Federal de Uberlândia (2012). Atualmente é professor adjunto da Faculdade de Computação (FACOM) da

Universidade Federal de Uberlândia. Tem experiência na área de Ciência da

Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: sistemas tutores inteligentes, educação a distância,

modelagem do estudante, estilos de aprendizagem, avaliação de

aprendizagem, objetos de aprendizagem, sistemas de hipermídia adaptativa e simulação.

Luciano Vieira Lima possui graduação em Engenharia

Elétrica pela Universidade Federal de Uberlândia (1983),

mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Uberlândia (1988) e doutorado em Engenharia

Elétrica pela Universidade de São Paulo (USP-

POLI) (1998). Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal de Uberlândia.

Realiza pesquisas e desenvolve produtos em automação de processos em

Engenharia Elétrica e Engenharia de Computação, produtos automotivos, Engenharia de Som (Computer Music), Educação a Distância e Engenharia

Biomédica.



Márcia Aparecida Fernandes possui graduação em

Licenciatura Plena Em Matemática pela Universidade Federal de Uberlândia (1985) , mestrado em Engenharia

de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do

Rio de Janeiro (1989) e doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro

(1996) . Atualmente é Professor adjunto da Universidade Federal de

Uberlândia. Tem experiência na área de Ciência da Computação , com ênfase em Metodologia e Técnicas da Computação. Atuando

principalmente nos seguintes temas: Algoritmos Genéticos, Redes de Petri,

Síntese de Procedimentos Operacionais, Planejamento, Sistemas Híbridos.

Carlos Roberto Lopes possui graduação em Engenharia

Elétrica pela Universidade Federal de Uberlândia (1984) , mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade

Federal de Uberlândia (1987) e doutorado em Engenharia

Elétrica pela Universidade de São Paulo (1998).

Atualmente é Professor Adjunto da Universidade Federal de Uberlândia.

Tem experiência na área de Ciência da Computação , com ênfase em Metodologia e Técnicas da Computação. Atuando principalmente nos

seguintes temas: Inteligência Artificial, planejamento, Robótica.



Title—A collaborative platform adapted for teaching

integrated journalism.

Abstract—The teaching of journalism should consider

the new professional contexts, where media convergence

requires the editors to work following a collaboratively

and integrated approach. The “Integrated Journalism

Workshop” aims at responding to these needs by

creating a simulated professional environment of an

integrated editorial where students work in coordinated

groups. This paper presents an extension of the LdShake

platform to support the methodological needs of the

Workshop. The evaluation of the initial implementation

of the platform provides a set of preliminary results that

show that the platform is useful for the targeted

purposes, improving the approach previously used in the

course.

Index Terms—Collaboration, Integration, Journalism,

Platform, Teaching methodology, Technology,

University.

I. INTRODUCCIÓN

L acceso masivo a Internet ha generado un rediseño en

las empresas periodísticas, desde sus estructuras a sus

rutinas de trabajo [1]. La docencia del periodismo debe

considerar estos cambios e incorporar planteamientos

metodológicos adaptados al contexto actual de los medios

de comunicación. Sin embargo, son escasas las

investigaciones centradas en la irrupción de la convergencia

de medios en los planes de estudio o el temario de las

asignaturas en los estudios de Periodismo. El aparente

desinterés contrasta con la posición de importancia que

ocupa la convergencia de medios en el ámbito académico.

Tanto Castañeda [2], como Auman [3] reclaman que hace

falta más investigación sobre cómo enseñar convergencia.

Esto supone colocar en el punto de mira de los nuevos

perfiles profesionales y preparar a los alumnos para el uso

de las nuevas herramientas, ya que serán ellos los que

deberán responder a las necesidades sociales que generan las

tecnologías innovadoras. Quinn y Filak ([4], p.16) reafirman

esta idea que “los programas universitarios necesitan ofrecer

competencias de convergencia”.

Jonathan Chacón-Perez, Davinia Hernández-Leo y Josep Blat

pertenecen al Departamento de Tecnologías de la Información y de las Comunicaciones de la Universitat Pompeu Fabra, Barcelona. C/Roc

Boronat, 138 - 08018 Barcelona. (autor de contacto tel: +34 93 542 1428;

email: {jonathan.chacon, davinia.hernandez, josep.blat}@upf.edu). Irene Da Rocha Fort y Salvador Alsius pertenecen al Departamento de

Comunicación de la Universitat Pompeu Fabra, Barcelona. C/Roc Boronat,

138 - 08018 Barcelona. (email: {irene.darocha, salvador.alsius}@upf.edu).

Aprovechando los cambios de planes de estudio con motivo

del Espacio Europeo de Educación Superior [5], en el caso

del Grado en Periodismo de la Universitat Pompeu Fabra se

ha apostado por la incorporación de una nueva asignatura

denominada “Taller Integrado de Periodismo”. Se trata de

una asignatura de 24 créditos ECTS (créditos del sistema

europeo, cada crédito equivale a 25 horas de trabajo del

alumno), que durante el curso 2011-12 se llevó a cabo por

primera vez a lo largo de tres trimestres académicos, con un

equipo docente formado por quince profesores

especializados en prensa escrita, en radio, en televisión o en

prensa on-line, un coordinador docente y cuatro profesores

asistentes. Son cuatro las características clave que lo

caracterizan: la convergencia de medios, los vínculos

universidad-empresa, la internacionalización y la simulación

profesional como eje de su metodología docente.

El primer elemento sitúa el “Taller Integrado de

Periodismo” en una línea de actuación que intenta avanzar a

la par que el mundo profesional. El concepto de

convergencia periodística no dispone de una definición

única y estable, ya que es poliédrico y dinámico. Desde la

literatura académica se ha intentado definir considerándolo

como multidimensional, amplio y sistémico [6]-[7]. En

cambio desde el mundo profesional se ha centrado en

aspectos concretos de la producción y las redacciones,

obteniendo definiciones reduccionistas [8]-[9]. Para la

asignatura se concibe la convergencia periodística como un

proceso multidimensional y continuo, que va desde la

cooperación de dos medios hasta la integración de prensa,

Internet, radio y televisión. Se trata de un sistema abierto

con un fuerte componente de trabajo en equipo que se

genera a partir de un eje tecnológico y se bifurca en

diferentes dimensiones: empresarial, comunicativa,

profesional y organizacional. Se establece un flujo

bidireccional de información entre estas ramas, que ayuda a

que se vayan encontrando y hagan crecer la convergencia.

La característica del vínculo entre universidad y empresa

se ha cristalizado mediante la marca periodística común,

“Cetrencada”, que da unidad a cuatro productos

diferenciados que han nacido a partir del Taller: una

publicación mensual para prensa escrita, un magazín

televisivo de media hora, programas radiofónicos pensados

para un sistema de «podcast», y reportajes para prensa

digital. La marca original ha dotado toda la producción de

personalidad propia, con unas líneas cromáticas y de diseño

pautadas. Además ha permitido que medios como el diario

“El Punt-Avui”, la cadena “Barcelona Televisió” (BTV) o el

diario digital “Vilaweb” hayan confiado en el trabajo

realizado en el Taller, actuando como plataformas de

difusión del producto periodístico. También se ha

desarrollado una web de Cetrencada para la difusión

centralizada de todos los productos y una ventana para los

trabajos integrados (cetrencada.upf.edu). Esto ha significado

Una Plataforma Basada en LdShake para la

Enseñanza del Periodismo Integrado

Jonathan Chacón-Pérez, Irene Da Rocha, Davinia Hernández-Leo, Josep Blat y Salvador Alsius

E



un paso adelante para los estudiantes que, simulando la

realidad profesional [10], deben producir los contenidos

bajo los estándares profesionales de calidad del medio,

trabajando con los máximos criterios de rigor,

profesionalidad y respeto por los principios fundamentales

de la deontología informativa [11], entre ellos la verdad en

la representación de la realidad [12] y la precisión en las

aportaciones de información [13].

Para implementar el planteamiento del Taller ha sido

importante contar con un espacio físico que permita el flujo

de los periodistas-alumnos entre los diferentes medios: un

aula denominada “redacción integrada” dotada con

instalaciones profesionales y diseñadas específicamente para

esta asignatura. La fusión de redacciones es un efecto

colateral de la polivalencia y vinculado a la convergencia

empresarial [14]. Pavlik [15] las denomina redacciones

combinadas, Deuze [16] redacción multimedia, Klinenberg

[17] nuevas redacciones. Una redacción integrada se

considera "aquella capaz de nutrir de contenidos a dos o más

medios mediante una única unidad de producción" ([1],

p.51). El aula-redacción dispone de ordenadores para

ochenta alumnos, equipados con el software específico

necesario para la edición de contenidos particulares de cada

área, un plató de televisión y sala de controles, dos

locutorios de radio y una sala para consejos de redacción.

Sin embargo, durante el primer año de implementación de

la asignatura se identificó que la metodología planteada

requiere también de una plataforma software colaborativa

que permita la coordinación de los equipos de estudiantes

que trabajan en los distintos medios considerados en el

Taller y la supervisión por múltiples profesores. Para suplir

esta necesidad, de manera emergente se adoptó el uso de

grupos de Facebook, pero esta solución era incompleta,

permitiendo cierta comunicación pero no la co-redacción o

la supervisión por profesores, y no resultaba alineada con las

necesidades específicas de la estructuración del trabajo

colaborativo en el Taller. La plataforma debe incorporar

elementos de las distintas fases de integración mediática. Ya

bien sea de contenido, para determinar cuál es la mejor

forma de explicar una historia o cuál es el medio más

adecuado para cada perspectiva de la noticia. También debe

facilitar una producción integrada, que permita disponer de

una agenda coordinada, la organización de material

audiovisual y un sistema centralizado de control que

gestione la direccionalidad de cada fragmento de

información para cada uno de los medios. Finalmente

también se trabaja la difusión integrada, la promoción

cruzada o la coordinación de tiempos de publicación para

que la audiencia pueda seguir el camino de la historia.

En este artículo se presenta un primer esfuerzo en la

adopción de una plataforma colaborativa existente y su

personalización para dar respuesta a las necesidades

metodológicas de la asignatura. El sistema adoptado se

denomina LdShake (cuyo nombre viene de las siglas en

inglés «Learning design solutions Sharing and (K)Co-

edition»). LdShake es una plataforma orientada a redes

sociales para el ámbito de la educación, originalmente

planteada para apoyar comunidades de profesores

interesados en compartir y co-crear diseños de aprendizaje,

desde recursos y descripciones de actividades a unidades

didácticas [18]. Ya que, los sistemas de gestión del

aprendizaje existentes, como Moodle, Blackboard o .LRN,

incorporan algunas herramientas que apoyan metodologías

de aprendizaje colaborativo[19][20]. Sin embargo, esta

colaboración no está orientada a una perspectiva de red

social de estudiantes, ni permiten la co-edición entre varios

estudiantes de trabajos siguiendo plantillas predefinidas por

el profesor ni herramientas propias de la redacción

integrada. La plataforma está siendo utilizada actualmente

por profesores de bachillerato de diversos centros educativos

distribuidos en diversas localidades catalanas para la

creación y actualización continua de actividades

contextualizadas en temáticas actuales [21], pero ha sido

aplicada también con futuros educadores, alumnos de

máster, para el diseño conjunto de actividades de

aprendizaje [22] y profesores de universidad en la redacción

de enunciados multidisciplinares para el aprendizaje basado

en problemas [18]. Para dar respuesta a las necesidades de

cada contexto de uso, se han incorporado en LdShake

diversos editores, plantillas para el diseño de problemas,

estructuras específicas para la organización de los materiales

compartidos, etc. El caso del “Taller Integrado de

Periodismo” presenta nuevas necesidades y retos de soporte

a la colaboración en este contexto específico.

Tras explicar la metodología planteada para la enseñanza

del Periodismo Integrado, este artículo presenta la

plataforma colaborativa LdShake y cómo se ha adaptado y

extendido para facilitar la aplicación de dicha metodología.

Finalmente, el artículo describe las primeras valoraciones

respecto a la utilidad y usabilidad de la plataforma.

II. METODOLOGÍA EN EL TALLER INTEGRADO DE

PERIODISMO

El Taller Integrado de Periodismo simula una redacción

integrada, donde el alumno deberá trabajar codo con codo

con el profesor y con sus compañeros. Se trata de un trabajo

basado en proyectos [23], con una aproximación

constructivista. El aprendizaje basado en proyectos es uno

de los métodos que mejor se aplican a la hora de enseñar la

integración mediática, ya que ayuda a limar los sesgos

existentes en la percepción de los alumnos de cada medio.

En él se trabajan tanto competencias transversales como la

capacidad de trabajo en equipo, habilidades de negociación

para llegar al consenso, el razonamiento autónomo, rigor en

la realización del trabajo, la organización y la correcta

temporización; como competencias propias de la asignatura

como el conocimiento de las formas básicas de

implementación de noticias en medios de comunicación de

todo tipo o la habilidad de aplicar las tecnologías y los

sistemas utilizados para procesar, elaborar y transmitir

información. Estas competencias propias de un periodista

integrado, aquel que es capaz de trabajar en cualquier

medio, las adquieren los alumnos a base de experimentar y

trabajar con un alto grado de exigencia por el compromiso

de publicación adquirido con medios externos como “El

Punt-Avui”, “Vilaweb” o “Barcelona Televisió”. Esto

permite que los alumnos vean cómo se desarrollan los

diferentes medios a la vez que surgen las dinámicas y

problemas propios de una gran redacción. Manel Borrell

[24], profesor del Taller en el área de radio, describe la

formación como “una especie de precursor de este escenario

[de la integración de redacciones profesionales], una etapa

de formación donde esto se pueda visualizar y también

experimentar compartiendo el espacio y el trabajo pero

manteniendo el aprendizaje y práctica propias de cada

medio. La existencia de un espacio común que rompe con la

estructura clásica de aulas separadas ha convertido en una



solución determinante en este sentido. El deseo de buscar

terrenos de acción mancomunada es otro factor.”

Empiezan la asignatura ochenta estudiantes de tercer

curso de Grado, menores de veintitrés años, con formación

multidisciplinar en periodismo y con formación de base en

los primeros cursos de una de las siguientes carreras:

humanidades, economía, derecho o ciencias políticas. Al

comenzar el curso de reparte a los estudiantes en cuatro

grupos de veinte. Por otra parte, el curso académico ha sido

dividido en cuatro tramos, de siete semanas y media. En el

primer tramo cada uno de los sub-grupos de estudiantes es

asignado a un ámbito concreto de trabajo (prensa escrita,

radio, televisión o Internet), con un profesor especializado y

con un profesor asistente. Al terminar el primer tramo se

produce una rotación, de modo que al final del curso cada

uno de los grupos habrá pasado por los cuatro medios. Estos

tramos de siete semanas y media se han convertido así en

una nueva unidad de división temporal que ha roto el

modelo de trimestre, lo habitual en la universidad Pompeu

Fabra. En paralelo a esta distribución, a cada tramo, dos

alumnos de un mismo medio forman parte de un equipo de

trabajo integrado que prepara un reportaje transmedia o

integrado, considerado como aquél en que los diferentes

elementos narrativos se pueden encontrar repartidos por los

diferentes canales de distribución, y cada uno de ellos asume

la construcción de una parte de la historia. Después de ser

emitidos por separado en sus respectivos medios (en el

periódico, en la radio, en el magazín de tv…) son hilados en

formato multimedia para quedar recogidos en la web de

Cetrencada. La profesora del tramo de prensa, Olga Lamas [24],

describe así la rutina de trabajo de los alumnos en esa área:

“Seguimos el flujo de producción de las redacciones

actuales. Es decir, aplicamos el mismo proceso de trabajo

que se lleva a cabo en una redacción profesional: selección

de temas, obtención de la información (textos e imágenes),

planteamiento y estructura editorial de los temas teniendo en

cuenta el público al que nos dirigimos y el medio para el que

trabajamos, diseño y maquetación de los temas, edición,

corrección y cierre”. Cuando los alumnos pasan al siguiente

tramo, radio, la dinámica de trabajo cambia. Juanjo Ramos

[24] da importancia a la confianza que pueda adquirir el

alumno “para que desarrolle el sentido crítico y para que

domine las técnicas de la radio competitiva: “Se empieza

por trabajos cortos, estrictos y dirigidos, y a medida que

avanza el curso los trabajos son más complicados, libres y

ligados a lo que hacen los demás compañeros. Finalmente

un trabajo extenso grabado y un proyecto de radio sobre

papel determinan lo que ha aprendido y el horizonte que lo

mueve.”. En el siguiente cambio se pasa a televisión donde

Roger Cassany [24], profesor especialista rompe con la

metodología clásica: “El hecho de lanzarse de inmediato a

practicar, enfrentarse con la realidad, coger las cámaras y

hacerlo todo con cierta rapidez, hace que evidentemente

tengan dudas, que luego no terminen de ser exitosos los

primeros vídeos, pero en cambio es la forma que ellos

mismos generen mecanismos mentales para entender cómo

lo deberían haber hecho y la próxima vez tenerlo más

introducido que la primera. [...] Primero explicamos cómo

funciona la cámara de manera muy sintética, se prueba y

entonces vemos donde se quedan encallados o no tienen

toda la información para hacerlo bien, e incidimos.” En

cambio el foco central del área de internet está en dominar

los diferentes instrumentos con criterio. “Hacemos la parte

en la que hay que dominar más herramientas. Intentamos

que todos pasen por todas, que hagan vídeo, que utilicen

recursos multimedia, tipo infográficos interactivos, etc.

Todos deben dominar un poco todas las herramientas, las

deben poner al servicio de la historia, has de tener criterio de

qué es lo mejor para el audiovisual y qué para el texto”. Así

lo justifica Cristina Ribas [24], su profesora especializada. La evolución del trabajo periodístico por áreas o medios

se consolida y entrelaza a partir de reuniones frecuentes

similares a las que realizaría un consejo de redacción

profesional en el que se discuten los temas prioritarios para

el producto informativo y su tratamiento. La ejecución de

las funciones propias de cada rol las lleva a cabo el alumno

bajo la supervisión del docente, que evaluará con el

estudiante y le guiará a través del consenso, la discusión y el

consejo hacia la buena práctica profesional.

En cada tramo un sub-grupo de ocho alumnos formado

por dos de cada medio trabajarán integrados completamente.

Eso se refiere a que trataran un mismo tema enfocándolo de

varias perspectivas, según sea la más adecuada para un

medio u otro. Crearan una historia que para ser consumida

en su totalidad, deberá serlo leyendo el reportaje publicado

en “El Punt-Avui”, escuchando el Cetrencada en

“UPF.Radio”, viendo el magazín de BTV o clicando a los

«hiperlinks» de “Vilaweb.cat”. La necesidad de crear un

recorrido coherente y con sentido requiere de un alto grado

de cooperación entre estos ocho alumnos para que sean

capaces de construir un reportaje multimedia y

multiplataforma. La coordinación viene facilitada por el

espacio sin paredes de la redacción integrada en horas de

clase. Además se sustenta en paralelo de forma virtual

gracias a la plataforma LdShake, que simula un gestor

organizacional y de contenidos de una redacción. En él se

pondrán en común los temas a tratar y se discutirá su

enfoque, se compaginará la agenda de cada medio, se

facilitará el intercambio de fuentes, imágenes y datos y se

acabará construyendo colectivamente el texto estructural de

la página web cetrencada.upf.edu que aglutinará en un único

punto todas las partes del reportaje multimedia. LdShake

solventa la necesidad de interactividad entre los diferentes

alumnos que deben trabajar integrados, aunque siguiendo las

pautas docentes de cada medio individual.

III. LDSHAKE Y SU ADAPTACIÓN PARA EL TALLER

INTEGRADO DE PERIODISMO

LdShake es una plataforma Web originalmente concebida

para la co-edición asíncrona y la compartición de materiales

educativos dentro de una red social de profesores [18]. Los

materiales desarrollados en la plataforma mediante las

diferentes herramientas de autoría se denominan «Learning

design Solutions» (LdS). Actualmente LdShake permite la

creación colaborativa de estos materiales utilizando tres

herramientas de autoría diferentes: un editor de texto

enriquecido y dos herramientas específicas para el diseño de

materiales y actividades educativas. El editor de texto

enriquecido se ha modificado por petición de los profesores

para poder incluir subdocumentos de soporte en un mismo

documento. De esta manera, se han integrado pestañas en el

editor permitiendo que los creadores del material puedan

añadir tantas pestañas como subdocumentos quieran adherir

al documento que están editando (ver Figura 1 (a)). Una de

las herramientas específicas, eXeLearning, fue integrada por

(c

CHACÓN-PÉREZ et al.: UNA PLATAFORMA BASADA EN LDSHAKE PARA LA ENSEÑANZA DEL ... 161


necesidades particulares de la comunidad de profesores que

utilizaba la plataforma [21]. La formulación de la

arquitectura de LdShake como una plataforma que permite

la integración de herramientas junto con diversas

posibilidades de personalización, la hace más flexible para

adaptarse a las necesidades de diversos contextos.

LdShake proporciona un punto de encuentro para que

diferentes profesores de un mismo ámbito o de diferentes

ámbitos pero con un mismo objetivo, posiblemente

distribuidos geográficamente, puedan colaborar creando de

esta manera una red social única de profesores. Cada vez

que un nuevo profesor se registra en la comunidad quedará

enlazado automáticamente con el resto de profesores que ya

estén registrados. A la hora de compartir un nuevo diseño, el

creador del diseño decide los derechos que los demás

tendrán sobre este. Inicialmente se puede decidir que el

diseño sea público (todo el mundo puede verlo) o privado

(sólo una serie de personas lo puede leer). Pero todo el que

tenga derechos de lectura podrá hacer comentarios sobre el

diseño. Además, también se puede personalizar si el diseño

lo puede editar alguien más o si por el contrario nadie más

puede editar el diseño. Inicialmente cada vez que alguien

creaba un diseño tenía que incluir una a una a todas las

personas que podrían verlo y editarlo. Sin embargo, para

facilitar la compartición entre profesores se ha

implementado la posibilidad de crear grupos de profesores.

De esta forma se pueden crear grupos de trabajo y compartir

los diseños con grupos de personas de forma más cómoda y

rápida. Cuando un profesor crea un nuevo grupo tiene que

incluir a los diferentes profesores en él. Al hacer esto queda

convertido automáticamente en el administrador del grupo,

y los profesores que hayan sido incluidos en este grupo

verán este nuevo grupo en su lista de grupos a los que

pertenecen. Asimismo, LdShake proporciona un repositorio

donde se guardan y etiquetan todos los diseños creados.

Gracias a las etiquetas que se añaden al diseño se facilita la

búsqueda y catalogación de los diferentes recursos. Junto

con el repositorio, se trabajó en un historial de revisiones

para permitir que en cualquier momento se pueda volver a

una versión anterior del documento.

Las características descritas de LdShake permiten cubrir

las principales necesidades tecnológicas para el Taller. El

primer cambio fundamental de este nuevo contexto de uso

de LdShake es que sus participantes son también alumnos.

En una primera fase de implantación de LdShake en la

asignatura, participan en cada tramo del curso un subgrupo

de 8 alumnos (2 de cada medio) del total de 80 que trabajan

integrados completamente dentro de la plataforma. Para

realizar la tarea con éxito necesitan coordinarse y trabajar

conjuntamente en un mismo tema. De esta forma LdShake

pone a su disposición un entorno donde los diferentes

estudiantes puedan colaborar y coordinarse entre ellos.

Además, LdShake facilita las herramientas de autoría

necesarias para la creación, co-edición y compartición de

documentos que sirva de punto de partida para el trabajo en

el tema común, pero desde las diferentes perspectivas. En

estos documentos, además de texto e imagen, también se

permite la incrustación de videos y audios permitiendo así la

conexión multimedia y multiplataforma (video, radio y tanto

prensa escrita como online). No obstante, no se ha utilizado

directamente LdShake, sino que se ha trabajado para adaptar

la plataforma LdShake a las necesidades del taller de

periodismo integrado. Se ha realizado una serie de

modificaciones, adaptaciones de funcionalidades existentes

y la implementación e integración de nuevas

funcionalidades en la plataforma que describiremos a

continuación.

La primera modificación de la plataforma consiste en la

inclusión de los logos del proyecto y de la adaptación del

código CSS para que LdShake adoptara la marca original

del proyecto, con unas líneas cromáticas y de diseño

pautado (ver Figura 2).

Para el caso del Taller se seleccionó como única

herramienta de autoría el editor de texto enriquecido. Sin

embargo, se adaptaron dos funcionalidades del editor. Por

un lado, el editor incluye unos menús para seleccionar el

grado de compleción y de granularidad del documento

(Figura 1 (b)). La granularidad marca el grado de desarrollo

del documento. Esta funcionalidad se personalizó para poder

seleccionar una de las siguientes opciones: sólo una idea,

producción, escritura / grabación, edición, revisión o listo

para emitir. El otro parámetro, la compleción, marca el

grado de madurez del documento. Para este caso se limitó a

dejarlo en blanco o marcar una de las tres opciones: si está

pendiente de completar, si ya está enviado y si este ya ha

sido emitido. Por otra parte, inicialmente LdShake permite

tres categorías de etiquetas diferentes para organizar los

documentos de la plataforma: disciplina, aproximación

pedagógica y etiquetas libres. Los requisitos del Taller

llevaron a reducir las etiquetas a sólo 2 categorías: media y

etiquetas libres. Además se crearon cinco tipos

preestablecidos para la categoría Media: Internet, Prensa,

Televisión, Radio o Integrado. De esta forma se abarcan los

cinco tipos de documentos que crearán los alumnos dentro

de la plataforma.

Además de las modificaciones previamente comentadas,

para poder cumplir los requisitos del proyecto se tuvieron

que implementar e integrar dos nuevas funcionalidades. La

primera, la inclusión de un fórum dentro de la plataforma,

para que los participantes puedan discutir y comentar las

diferentes creaciones. El fórum tiene dos mecanismos de

expresión. Por una parte, recoge todos los comentarios que

se hacen en los documentos. Así cada vez que alguien

comenta un documento se crea automáticamente un nuevo

hilo que recoge el comentario inicial y todas las respuestas

al mismo. Por otra parte, es posible crear nuevos hilos para

discutir otras temáticas no relacionadas con comentarios

particulares a documentos. La segunda funcionalidad es la

Figura 1 LdShake adaptado, mostrando el editor de texto enriquecido, y

opciones de granularidad y compleción



implementación para el proyecto de un calendario / agenda

para poder planear los diferentes eventos y coordinar las

entregas de los diferentes medios. De esta forma, el

calendario permite que los alumnos puedan planificar las

entregas, revisiones y emisiones de las diferentes noticias

creadas colaborativamente. El «plugin» que se ha

implementado, llamado Agenda, incluye un formulario para

añadir un nuevo evento y un calendario que muestra los

eventos para el mes actual. Los campos del formulario se

discutieron con una de las profesoras coordinadoras para

cubrir las necesidades de los diferentes eventos, además de

ser revisado y aprobado por otros profesores de la

asignatura.

Para acabar, se ha incluido en la plataforma un total de

cinco plantillas para facilitar el trabajo a los diferentes

participantes y así fomentar la aceptación de la plataforma.

Estas plantillas estructuran el texto integrado de una noticia,

la información sobre un equipo de trabajo (los ocho

alumnos), la realización el cronograma, el mapa estructural

del reportaje, el «brainstorming» y los materiales necesarios.

Se puede ver un ejemplo de una de las plantillas

(seleccionables al crear un nuevo documento, “new LdS”)

en la Figura 1 (c). La Figura 2 muestra algunos de los

documentos que los alumnos crearon en su primer contacto

con LdShake.

IV. PRIMER ANÁLISIS SOBRE UTILIDAD, USABILIDAD Y

ADOPCIÓN

En una primera fase piloto, la plataforma LdShake se

presentó a un total de ocho alumnos (dos alumnos del tramo

de prensa, dos de radio, dos de televisión y dos de Internet)

y cuatro profesores. Los alumnos debían preparar un

reportaje integrado durante cuatro semanas lectivas, que

quedaron interrumpidas a la mitad por la semana de

exámenes y Semana Santa. El uso de la plataforma (que en

esos momentos todavía no incorporaba las plantillas) no se

introdujo hasta el principio de la segunda semana para que

coordinaran el trabajo a través de ella. Los alumnos habían

empezado ya a colaborar a través de un archivo de texto

compartido en Google Drive. En una sesión de 45 minutos

el grupo se registró por primera vez a la plataforma y se les

presentó un tutorial básico de funcionamiento. Tras el

tutorial, pero antes del uso real de la plataforma, se les pasó

un cuestionario inicial «pre-cuest» para valorar las

expectativas sobre ella. Durante una semana los

participantes replicaron primero el contenido que habían

desarrollado en Google Drive y añadieron alguna

información nueva. Pasadas las vacaciones los alumnos

recuperaron el trabajo con la plataforma y se les pidió que

rellenaran voluntariamente un cuestionario «post-cuest» de

seguimiento.

La acogida por parte de los profesores fue buena, aunque

sus aportaciones en el desarrollo de la actividad dentro de la

plataforma fueron escasas. Solamente se utilizó para

observar la evolución del reportaje. Se notó a los

participantes reticentes a trabajar en la plataforma por haber

empezado con otro archivo compartido en Google Drive.

Las vacaciones hicieron que algún estudiante olvidase cómo

era el acceso a la plataforma o de suministrar a sus

compañeros la información a través de LdShake. Hubo un

poco de desorientación sobre qué usos podrían hacer de la

plataforma.

En una segunda fase se planteó el uso de LdShake a dos

grupos de reportaje integrado (un total de 16 participantes)

que no habían iniciado ningún trabajo colaborativo en otras

plataformas. Al modelo anterior se añadieron unos LdS con

plantillas de trabajo para organizar las distintas fases de

producción y edición del reportaje. Durante la primera

semana se repitió la sesión-tutorial introductoria a los 16

alumnos y se les invitó a rellenar el cuestionario «pre-

cuest». A diferencia de la vez anterior, el uso de plantillas

facilitó que los alumnos se pusieran a completar los LdS

desde el primer momento y se les observó más organizados

a la hora de repartir tareas, intercambiar información y

establecer un entorno de trabajo coordinado. En general,

hubo mayor aceptación de la plataforma y su uso fue

continuado. Una semana después, a través de LdShake se

creó un LdS con el vínculo al cuestionario «post-cuest» de

seguimiento para que los participantes introdujeran las

valoraciones después de su utilización.

A continuación se comentan las respuestas de los alumnos

que fueron recogidas en los dos formularios, donde se les

preguntó sobre algunos aspectos de la plataforma,

expectativas generales y una serie de tablas con preguntas

tipo «Likert». Cuando se les preguntó en la encuesta qué

expectativas tienen sobre la plataforma 12 (de los 19

participantes) dieron respuestas alineadas en una misma

premisa: esperaban una herramienta para mejorar la

coordinación y el trabajo en equipo. Por ejemplo, dijeron:

“Creo que servirá para poder trabajar de forma más

coordinada con el resto de equipos para el reportaje

integrado, y así la comunicación entre medios será más

fácil” . Además, 5 de ellos comentaron que esperan un

Google Docs mejorado: “un Google Docs pero que permita

una mejor organización y gestión de los componentes de

cada grupo”. Finalmente, 2 profesores indicaban que

esperaban una herramienta fácil de utilizar, útil y que sirva

para ahorrar tiempo de trabajo.

La Tabla 1 muestra los resultados de las preguntas con

escala «Likert», tanto de las preguntas del cuestionario

inicial como del cuestionario final sobre aspectos de

usabilidad y utilidad. En general se aprecia que la

puntuación de las expectativas supera ligeramente a la

puntuación dada por los estudiantes una vez utilizada la

plataforma tras una semana, siendo probablemente más

fiable su valoración en el segundo momento. En todo caso

es preciso indicar que la encuesta inicial la contestaron 19

de un total de 24 estudiantes, mientras que la final sólo 15

de los 24. Además en la encuesta final se incluía la casilla

“no sé / no lo he utilizado”, que el alumno podía marcar si

Figura 2 Navegación de “mis LdS” (editables), apariencia con los colores y

logo del producto “cetrencada”



no había utilizado esa funcionalidad, ya que no se quería que

opinara de una funcionalidad sin conocimiento de causa. El

uso de las funcionalidades ha variado, en parte, debido a la

dinámica de la asignatura. Por ejemplo, sólo el editor

compartía el documento inicial con el resto del grupo. Y por

lo tanto, algunas funcionalidades como la compartición sólo

la utilizaron un número reducido de personas. Estos casos

particulares se verán en detalle en este mismo apartado

cuando comentemos el caso a caso.

La escala que se ha utilizado va del 1 al 4, donde 1

significa “nada útil” y 4 significa “muy útil”. Si se miran las

expectativas que tenían los alumnos respecto a la agenda

como herramienta para planificar las entregas y los eventos

(a) se puede observar que inicialmente tenemos una

puntuación de 2.9 y después ha decrecido ligeramente,

manteniéndose en una valoración positiva. Esta tendencia

positiva se refuerza si se considera que sólo 3 de los 19

dicen haber utilizado herramientas tipo calendario en

experiencias previas de trabajo en equipo. El siguiente

elemento a tener en cuenta era la inclusión de un foro (b)

que también se mantiene con una valoración positiva, a

pesar de que 6 de los 15 encuestados no lo llegaron a

utilizar. Cuando se les preguntaba sobre la posibilidad de

tener un editor en línea (c) las expectativas tenían un 3.2

mientras que una vez utilizado es tan sólo del 2.9. La

valoración tiene también una tendencia positiva. No

obstante, cuando se les preguntaba sobre si encuentran más

útil LdShake que otros servicios como Google Docs algún

alumno hace un comentario cómo: “echo de menos la

simplicidad del editor de Google Docs”, pero también se

obtienen respuestas cómo “similar al Google Docs, pero más

completo”. Los elementos (d) y (h) del cuestionario

(referentes a la compartición) fueron los más valorados en

las expectativas iniciales, probablemente porque eran las

funcionalidades más necesitadas. A pesar de su descenso de

puntuación tras su uso, las valoraciones de utilidad se

mantienen en el rango positivo y son reforzadas por

comentarios cualitativos. Los comentarios abiertos de los

alumnos ante la pregunta ¿cuáles son los aspectos que te han

gustado más de LdShake?, van en la línea de “el hecho de

poder compartir documentos, ver qué han compartido los

otros y también poder ver qué han hecho los grupos

anteriores, para tenerlo de referencia”. El mecanismo cuya

valoración de utilidad ha variado menos con respecto a las

expectativas iniciales y que ha resultado como mejor

valorado ha sido la creación de grupos de trabajo (e) con un

total de 3.2 después haber sido utilizado. Aunque fue poco

usado hasta el momento de contestar el segundo

cuestionario, el elemento (f) referente al historial de

ediciones ha sido otra de las características más valoradas

por los estudiantes. Hubo cierta percepción sobre que el

sistema de control de ediciones para facilitar la colaboración

podría utilizarse como un sistema de control para identificar

cuánto ha participado cada estudiante en la edición del

documento final. En el segundo tutorial con el nuevo

conjunto de alumnos, no obstante, el mecanismo de historial

se percibió como un aspecto de seguridad y de respaldo de

datos puesto que si alguien borraba sin querer el trabajo

realizado, se podía recuperar el estado anterior. El último

elemento (g) hace referencia a la mensajería. Un mecanismo

que inicialmente se valoró muy positivamente con un 3.0,

finalmente perdió un 1.1 en la valoración después de usar

LdShake. Sólo 9 de los 15 que contestaron el cuestionario lo

llegaron a utilizar. Esto se debe principalmente a que el resto

de participantes utilizaban su propio correo electrónico para

contactar con sus compañeros.

También se preguntó a los alumnos sobre los problemas

que habían tenido en la plataforma. Es una herramienta

desconocida que cuesta utilizar inicialmente y LdShake

tiene que competir con sistemas que los alumnos ya han

hecho suyos, como Google Docs o los grupos privados de

Facebook. Así lo indican comentarios como: “es una

herramienta desconocida… te tienes que pasar un rato hasta

conocer todo lo que puedes hacer con ella”, “tiene las típicas

dificultades de uso de una herramienta que no estás

acostumbrado a utilizar...” Cuando se les preguntó qué es lo

que más les había gustado de la plataforma las respuestas

eran diversas: “el diseño y la sencillez una vez entiendes el

funcionamiento” o “el sistema de avisos para mantenerte

atento a los cambios”. Además, cuando se preguntaba si

después de trabajar con LdShake lo encontraban más útil

que otros servicios de Google Docs, 8 de los estudiantes

indicaban explícitamente que sí: “Sí, pienso que las

herramientas que ofrece LdShake son más y están más

desarrolladas”. Finalmente, podemos remarcar que el

resultado final de la evaluación por parte de los profesores

del trabajo hecho por los alumnos fue muy positivo. La

calificación media obtenida por los 19 participantes fue de

8,7 (sobre 10).

V. CONCLUSIÓN

El objetivo principal de la asignatura es que los

estudiantes consigan colaborar considerando la

convergencia de los medios: radio, televisión y prensa tanto

escrita como on-line. Uno de los debates a la hora de

plantearlo era cómo encontrar el equilibrio entre el

desarrollo docente y el potencial profesional y motivador

que dan los medios externos. Salvador Alsius[24], “padre”

de la asignatura remarca: Existe un binomio, que hasta

cierto punto es una dicotomía, entre alimentar más el

aspecto puramente docente y la producción externa que

sirve para motivar al alumno. Cada profesor en cada grupo

resuelve este binomio de una manera diferente.” La

plataforma LdShake ha colaborado a encontrar el punto de

equilibrio entre docencia y profesionalidad, aportando un

espacio controlado que simula una primera semilla de lo que

representa el Gestor de Contenidos y Organizacional de una

redacción. En él se ponen en común los temas a tratar y se

discute el enfoque, se compagina la agenda de cada medio,

se facilita el intercambio de fuentes, imágenes y datos, y se

acaba construyendo colectivamente el texto estructural de la

página web cetrencada.upf.edu que aglutinará en un único

punto todas las partes del reportaje multimedia. Para ello

LdShake ha dispuesto las plantillas y medios necesarios para

que los estudiantes puedan crear, co-editar y compartir los

diferentes componentes de la redacción integrada.

Asimismo, la plataforma solventa la necesidad de

interactividad entre los diferentes alumnos que deben

trabajar integrados, aunque siguiendo las pautas docentes de

cada medio individual.

Preparar la instancia específica de LdShake para cubrir

las necesidades del taller ha hecho transformar la

perspectiva original de un LdShake para profesores a un

LdShake colaborativo para alumnos supervisados por

profesores. Una lección aprendida durante la adaptación de

la plataforma y que puede ser extrapolada a otros casos

similares es la necesidad de crear una herramienta sencilla y



TABLA I

MUESTREO DE LAS PUNTUACIONES DE LOS PROFESORES EN ASPECTOS DE USABILIDAD Y UTILIDAD ANTES Y

DESPUÉS DEL USO DE LDSHAKE.(ESCALA DE 1 – 4; DONDE 1 SIGNIFICA “NADA ÚTIL” Y 4 SIGNIFICA “MUY ÚTIL”)

Aspectos sobre utilidad y usabilidad

Antes del uso de LdShake, tras un tutorial

Tras uso de LdShake

Cómo valoras disponer de la

siguientes herramientas y

mecanismos de LdShake en el

trabajo colaborativo:

Distribución de las

puntuaciones Puntuación(#profesores)

Media de

puntuación

Distribución de las

puntuaciones Puntuación(#profesores)

Media de

puntuación

(a) Una agenda para planificar

entregas y eventos

2(3)-3(11)-4(2)

ns/nu(3) 2.9

1(1)-2(4)-3(7)-4(1)

ns/nu(2) 2.6

(b) Un foro para debatir y

compartir opiniones sobre el

trabajo a hacer

3(14)-4(3) ns/nu(2)

3.2 1(1)-2(3)-3(4)-4(1)

ns/nu(6) 2.6

(c) Un editor online para

colaborar

2(1)-3(10)-4(6)

ns/nu(2) 3.3

1(1)-2(4)-3(5)-4(4)

ns/nu(1) 2.9

(d) Poder compartir

documentos con personas y/o

grupos

3(13)-4(6) 3.7 1(2)-2(5)-3(1)-4(5)

ns/nu(2) 2.7

(e) Poder crear grupos de

trabajo

2(1)-3(8)-4(9) ns/nu(1)

3.4 2(4)-3(3)-4(7)

ns/nu(1) 3.2

(f) Un historial de las ediciones

de un mismo documento 2(1)-3(8)-4(10) 3.7

1(1)-2(2)3(4)-4(3)

ns/nu(5) 2.9

(g) Mensajería personal 1(1)-2(6)-3(1)-4(9)-

ns/nu(2) 3

1(3)-2(4)-3(2)

ns/nu(6) 1.9

(h) Poder ver qué han

compartido el resto

3(6)-4(11) ns/nu(2)

3.6 1(2)-2(2)-3(7)-4(3)

ns/nu(1) 2.8

útil pero que a la vez contemple todas las necesidades del

usuario de forma simple o incluso autodidacta. Hay otras

aproximaciones para realizar el trabajo del taller cómo

Google Docs y los grupos privados de Facebook. Sin

embargo, los resultados y los comentarios permiten afirmar

que el uso de una plataforma específica adaptada a las

necesidades de la asignatura y las características de su

contexto profesional puede ser más adecuado. Los

estudiantes valoran positivamente la creación de este tipo de

herramientas para facilitar el trabajo colaborativo y la

integración de los diferentes medios. Durante la

presentación de LdShake a los diferentes tramos de

estudiantes del taller, LdShake se ha acuñado como una

plataforma estable y flexible. Después de presentarla al

primer grupo de alumnos y ver las limitaciones que todavía

tenía la herramienta se estudió cómo poder mejorarla para

hacerla más atractiva para los estudiantes. Con este objetivo

se crearon las diferentes plantillas y se incluyeron dentro de

la plataforma como una forma de crear nuevos documentos.

Lo que hizo que en el siguiente grupo de estudiantes el uso

de la plataforma fuera más elevado. En lo que queda de

curso se seguirá utilizando LdShake para dicho Taller, y está

previsto que se siga utilizando el curso próximo 2013-14.

Esto permitirá refinar la plataforma y profundizar en sus

oportunidades para el apoyo a una metodología de

colaboración para la enseñanza del Periodismo Integrado.

AGRADECIMIENTOS

Este trabajo ha sido financiado en parte por un plan del

Centro para la Calidad y la Innovación Docente (CQUID

acrónimo en catalán) de la Universidad Pompeu Fabra, así

como por los proyectos europeos IJIE Integrated Journalism

in Europe (528057-LLP-1-ES-ERASMUS-FEXI, 2012) y

METIS (531262-LLP-2012-ES-KA3-KA3MP, EACEA), y

por el Ministerio de Economía y Competitividad, proyecto

EEE (TIN2011-28308-C03-03). Los autores agradecen

también las aportaciones e ideas de miembros del grupo de

investigación GTI, especialmente a Pablo Abenia, así como

del resto de profesores y alumnos participantes en el Taller

de Periodismo Integrado.

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(2 de Mayo de 2013). Entrevista Personal. Barcelona, España.

Jonathan Chacón Pérez es miembro del Grupo de

Tecnologías Interactivas (GTI) de la Universidad Pompeu

Fabra (UPF), Barcelona. Posee una licenciatura en Ingenieria Informática (2009), un Master (2010) y

actualmente está desarrollando su PhD. Está involucdrado

en el equipo de desarrollo de LdShake (proyectos Learn3, EEE, METIS, IJIE). Y su area de investigación se centra en tecnologías

educativas, con especial énfasis en aproximaciones sociales y semánticas

para el apoyo de los docentes en el diseño educativo y la compartición de

recursos

Irene Da Rocha Project manager del proyecto europeo

Integrated Journalism in Europe, és docente del "Taller

Integrado de Periodismo" en la UPF y consultora de

"Introducción a las competencias TIC" en la UOC.

Licenciada en Comunicación Audiovisual y en Publicidad

y RR. PP, Máster Universitario en Tecnología Educativa y DEA en Comunicación Pública. Su ámbito de investigación se centra en la

convergencia de medios y la innovación docente. El 2011 obtuvo el Premio

a la excelencia docente de grado otorgado por el Consell Social de la UPF.

Davinia Hernández-Leo es profesora del Departamento

de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de

la Universitat Pompeu Fabra, coordinadora de la línea de investigación en Tecnologías Educativas del Grupo de

Tecnologías Interactivas, Subdirectora de la Escuela Politécnica de la UPF y la directora de su Unidad de apoyo

docente. Davinia fue previamente (2003-2007) profesora e investigadora en

la Universidad de Valladolid. Fue también investigadora visitante en la OUNL en 2006 e investigadora Fulbright en Virginia Tech en 2012.

Josep Blat es Catedrático de Ciencias de la Computación

de la UPF desde 1998. Licenciado en Matemáticas por la Universitad de Valencia (1979) y doctor en Matemáticas

por la Universidad Heriot-Watt de Edimburgo (1985). Ha

sido investigador y profesor en la Universidad de París-Dauphine (1988-1989), y catedrático y director del

departamento de Matemáticas e Informática de la Universidad de las Islas

Baleares (1988-94). Fundador de la Escuela Superior Politécnica (1999-2002) y del Departamento de Tecnologías de la Información y las

Comunicaciones (1999-2004 y 2007-2010) de la UPF. Dirige el Grupo de

investigación en Tecnologías Interactivas (GTI).

Salvador Alsius tiene un doctorado en Periodismo, así como

la licenciatura en Economía y en Ciencias de la Información. Su principal línea de investigación es la ética periodística. Ha

dividido su vida profesional entre la docencia universitaria y

su trabajo principalmente como periodista de televisión. Ha publicado ampliamente sobre la ética de los medios de

comunicación en la televisión. Actualmente coordina el proyecto europeo

IJIE Integrated Journalism in Europe, financiado por la EACEA.



Title— Academic Analytics: mapping the genome of higher

education institutions

Abstract— Higher education institutions (HEIs) have multiple

technologic subsystems for administrative, pedagogical

management and quality purposes, which gather an immense

volume of data from various sources and which do not

communicate with each other. The domain of the analytic

performances in Education emerges from the need to aggregate

multiple sources of data, which the complexity of treatment

associated with the ease of mobilizing selected information will

make it possible to understand reality and optimize

management actions. In this article, we present the

architecture and results achieved in the development of an

Academic Analytics aggregator of multiple sources of data on

the educational activity. Index Terms—Academic Analytics, data-driven decision making,

higher education, Learning Analytics, planning

I. INTRODUÇÃO

genoma é o conjunto de genes, onde está toda a

informação para a construção de um organismo. O

mapeamento do genoma permite compreender o

funcionamento do organismo e a sua decifração possibilita o

conhecimento das causas de muitas doenças, abrindo

caminho para que possam ser evitadas ou combatidas [1].

Transpondo o conceito para as organizações, o genoma terá

correspondência no imenso volume de dados sobre as mais

diversas atividades, que se devidamente estruturado em

informação, pode produzir conhecimento sobre o

funcionamento da organização, por exemplo, através da

identificação das potencialidades e estrangulamentos,

promovendo uma tomada de decisão mais informada,

fundamental para a eficácia na gestão. Por aqui se justifica o

título deste trabalho.

Pela sua natureza, os dados relacionados com o processo

formativo assumem especial interesse para as instituições do

ensino superior (IES). A integração da tecnologia nas

atividades de ensinar e aprender, através da utilização de

hardware, como computadores e dispositivos móveis, e o

investimento das IES em plataformas tecnológicas, com

especial destaque para os Learning Content Management

Systems (LCMS), estão associados ao aumento de um

volume de dados registados: cada click, cada tarefa realizada

S. A. Ferreira pertence ao Centro de Estudos em Desenvolvimento

Humano (CEDH), Universidade Católica Portuguesa – Centro Regional do

Porto (e-mail: sergioandreferreira@ gmail.com).

A. Andrade pertence ao Centro de Estudos em Gestão e Economia (CEGE, Universidade Católica Portuguesa – Centro Regional do Porto

(corresponding author – phone: +351 22 619 62 00; email .

[email protected]).

online fica algures numa base de dados. A ideia do Analytics

na Educação é simples e tem associado um potencial

transformativo muito elevado: o aproveitamento destes

dados permite um processo de tomada de decisão mais

informada, abrindo as portas a novos modelos na gestão das

IES nos campos da eficiência organizacional e pedagógico.

O uso do Analytics – Tomada de decisão baseada em

dados, em que a informação é usada para suportar e

fundamentar as decisões em todos os níveis da empresa [2,

3] – na Educação pode ocorrer em dois planos (Tabela 1):

1) O Learning Analytics (LA) mais direcionado para

o processo de ensino e aprendizagem a uma escala

institucional ou infrainstitucional (e.g. aluno, unidade

curricular, curso, faculdade). A Society for Learning

Analytics Research (SoLAR), define LA como a

medição, recolha, análise e elaboração de relatórios de

dados sobre os alunos e seus contextos, com a

finalidade de compreender e otimizar a aprendizagem e

os ambientes em que esta ocorre [4];

2) O Academic Analytics tem o foco na escala

institucional ou suprainstitucional e, no plano dos

objetivos a que se propõe, é um conceito paralelo ao

Business Analytics. A este nível, o Analytics permite

aos gestores/ executivos terem acesso a indicadores —

históricos ou em tempo real— sobre o negócio

(instituição de ensino superior) e suas unidades

(faculdades, escolas ou departamentos) [2].

Na Gestão, no Marketing e em áreas afins, o Analytics já

está numa fase de maturidade, porém, o seu uso na

Educação ainda está na infância. Dois fatores importantes

concorrem para este estádio embrionário: i) a manifestação

mais tardia do interesse pelo potencial do Analytics por parte

dos atores do setor da Educação; ii) a exigência da

Academic Analytics: Mapeando o Genoma da

Universidade

Sérgio André Ferreira e António Andrade

O

TABELA I

LEARNING E ACADEMIC ANALYTICS [5]

Tipo de

Analytics Nível ou objeto de análise Quem beneficia?

Learning

Analytics

Curso: redes sociais,

desenvolvimento concetual, análise do discurso, ―currículo

inteligente‖

Estudantes, faculdade

Departamento: predição,

padrões de sucesso/ insucesso

Estudantes, faculdade

Academic Analytics

Institucional: perfis dos estudantes, desempenho

escolar, fluxo de conhecimento

Administradores, financiadores,

marketing

Regional (estado/região):

comparação entre sistemas

Financiadores,

administradores

National e international Governos nacionais,

Autoridades em Educação



conjunção de requisitos de ordem tecnológica, educacional e

organizacional exponencia a complexidade – e dificuldade –

no desenvolvimento de sistemas de Analytics [6].

Analytics na Educação é uma temática claramente

emergente, prenunciando-se a sua adoção pelas IES num

futuro próximo – segundo o Horizon Reports, num período

de dois ou três anos [7]. O interesse manifestado por

organizações nacionais e internacionais, a organização de

congressos para discussão específica deste assunto (e,g. três

edições da Conferência Learning Analytics and Knowledge,

em 2011, 2012 e 2013 [8]) e o aumento do número de

publicações científicas provam a relevância da fonte.

Apesar deste impulso, a aplicação prática dos Analytics

ainda está muito focalizada nos LMS. Vários investigadores

acreditam que esta abordagem é parte necessária de uma

solução abrangente, porém, insuficiente, argumentando que

sistemas de LA eficientes devem incluir mais do que dados

do LMS [9].

Embora a funcionalidade de monitorização da atividade

do aluno seja normalmente incluída como recurso de

software genérico, os sistemas Analytics com a valência de

extração e agregação de dados em alto grau e que ofereçam

ferramentas versáteis ao nível da elaboração de relatórios e

visualização desses dados é ainda básica ou inexistente [6].

O trabalho insere-se neste contexto. Partindo de uma IES

concreta, a Universidade Católica Portuguesa - Centro

Regional do Porto (Católica - Porto), são objetivos deste

trabalho:

1) Apresentar o trabalho desenvolvido no plano da

construção de um sistema de LA, alimentado por dados do

LCMS em uso na instituição – a Blackboard – e da opinião

dos alunos sobre o uso e integração dessa plataforma no

processo de ensino e aprendizagem.

2) Propor uma arquitetura de um sistema de Academic

Analytics agregador de diversas fontes de dados

provenientes dos sistemas informáticos em uso na

instituição, que permita apresentar de forma rápida

indicadores sobre a atividade pedagógica nos diversos níveis

da organização (aluno, professor, UC, curso, faculdade,

Católica - Porto), tendo como dimensão associada o uso e a

integração do LCMS no processo de ensino aprendizagem

(LA desenvolvido no ponto anterior)

3) Equacionar um cenário futuro de um Academic

Analytics que agregue todas as fontes de dados de interesse

para a gestão da IES, nomeadamente fontes de ensino,

investigação, empregabilidade, financeiras e outras.

A pertinência teórica deste trabalho é justificada pela

problematização de algumas das principais questões

discutidas nos campos do LA e do Academic Analytis. O

contributo prático cumpre-se pela concretização de um

sistema de LA, baseado no uso e integração do LCMS no

processo formativo, e no abrir de caminhos para a

operacionalização futura de sistemas de LA e Academic

Analytics nas IES.

O artigo está organizado em mais cinco secções, para

além desta introdução: na secção II é demonstrada a

complementaridade do LA e do Academic Analytic; nas

secções III a V são apresentados de forma sequencial três

casos concretos de aplicação de Analytics na Católica -

Porto, com objetivos distintos, escalas de aplicação

diferentes, mas complementares entre si; na última secção

são sintetizadas as principais conclusões e perspetivados os

trabalhos futuros.

II. A COMPLEMENTARIDADE DO LEANING ANALYTICS E

ACADEMIC ANALYTICS NAS IES

As IES estão organizadas segundo uma estrutura

hierarquizada, uma organização tipo poderá ser:

Universidade> Faculdade> Departamento> Curso> UC.

Estas estruturas e os vários atores da IES têm necessidade de

sistemas de Analytics de escalas e granularidades diferentes.

A Fig. 1, adaptada do trabalho de George Siemens [10],

sintetiza o uso do Analytics às escalas macro e micro,

evidenciando a relação de complementaridade entre elas.

A parte superior da Fig. 1 reflete o papel do Analytics a

uma escala macro – a IES como um todo – e relaciona

algumas ideias importantes. Os sistemas de Analytics têm na

sua base os Big Data, termo que retrata este contexto de

abundância de dados [5], que são a matéria-prima do

Academic Analytis. A esta escala, o Analytics reflete uma

visão tipo top-down, no sentido que a análise é feita a um

nível global através da integração de fontes de dados dos

vários subsistemas tecnológicos da IES numa ferramenta de

análise, que deve permitir o acesso a indicadores, históricos

ou em tempo real, sobre as várias dimensões da IES e suas

unidades (eg. faculdades, departamentos, cursos, UC…).

As fontes de dados utilizadas para alimentar o Academic

Analytics podem limitar-se a aspetos mais relacionados com

Fig. 1. Escalas de uso do Analytics nas IES



a vertente pedagógica, estando, neste caso, mais próximo

do conceito de Learning Analytics. Contudo, à escala do

Academic Analytics, a análise de dados é realizada mais no

plano institucional e menos ao nível do estudante individual

(como no LA), sendo considerados dados de todos os

subsistemas tecnológicos sobre o processo de aprendizagem

(o que inclui a analisar a relação entre aluno, conteúdo,

instituição e professor) [5]; ou integrar dados de diversos

tipos de fontes (e.g. dados da atividade pedagógica, mas

também fontes administrativas, financeiras entre outras,

permitindo à IES gerir as várias dimensões subjacentes ao

seu funcionamento), assumindo-se como um conceito

paralelo ao Business Analytics. Neste cenário, os dados são a

fundação de toda a análise. O Academic Analytics pode ser

baseado em fontes de dados de natureza diversa – como

serviços administrativos, LCMS ou sistemas financeiros – e

em vários formatos – como folhas de cálculo ou relatórios

de sistema [11].

A nível institucional, estes sistemas são utilizados por

administradores, serviços de controlo da qualidade,

marketing e financiadores da IES para suporte à tomada de

decisão ou guia para ação [5, 11, 12], sendo possível

identificar cinco etapas no seu uso: captura de dados>

produção de relatórios com base nos dados recolhidos>

identificação de informação relevante/ padrões/ previsões>

intervenção> redefinição de ações [11].

Na parte inferior da Fig. 1, centra-se numa escala de nível

micro e a abordagem é do tipo bottom up, em que os

elementos mais pequenos do sistema são especificados com

grande detalhe. Os dados (small data) são utilizados por um

utilizador ou pequeno grupo de utilizadores (e.g

coordenador de curso, professores que lecionam

determinada UC), que procuram informação muito filtrada

ao nível de um curso, UC ou aluno.

O LA pode ter um nível micro que permita o professor

definir regras para monitorizar a atividade de uma UC em

concreto ou de um aluno específico. Os LCMS oferecem

uma série de valências a esse nível, as Fig. 2-4 mostram

alguns exemplos práticos da operacionalização do LA a esse

nível.

Na Fig. 2, apresenta-se a rede de interações de um fórum

através de um sistema de grafos, permitindo avaliar a

dinâmica do fórum, identificar os estudantes mais centrais

na discussão, os mais ausentes e o número de interações

entre estudantes individuais.

Fig. 2. Rede de interações de fórum

Fig. 3. Personalização de alertas para estudantes em risco

Fig. 4. Sistema de alertas para estudantes em risco

A Fig. 3 mostra o modo de operacionalização num LCMS

de um sistema de deteção de estudantes em risco, onde é

possível personalizar o valor de cada item a partir do qual o

sistema envia o alerta. Na Fig. 4 pode ver-se o relatório do

sistema, quando é detetado um estudante em risco (no caso,

por registar baixa atividade no LCMS e um fraco acesso). A

interpretação deste tipo de dados permite ao professor aferir

e prever o progresso académico dos estudantes e intervir no

sentido de proporcionar aos estudantes mais oportunidades

de sucesso.

III. ANALYTICS EM PRÁTICA: USO E INTEGRAÇÃO DO

LCMS NO PROCESSO DE ENSINO E APRENDIZAGEM

A. Objetivos

Três fatores principais contribuíram para a ideia de

desenhar e implementar um sistema de LA na Católica -

Porto:

1) O LCMS Blackboard é uma plataforma tecnológica

de suporte à atividade de ensino e aprendizagem de uso

generalizado na Católica - Porto [13], importando

perceber qual a integração efetiva nas várias dimensões

do processo de ensino e aprendizagem. O objetivo

passa não só por gerir melhor, mas também pela

utilização da informação para favorecer uma adaptação

rápida a novas situações.

2) A Católica - Porto tem em funcionamento um

Sistema de Garantia e Avaliação da Qualidade Interna

(SIGIQ), contudo, a sua ação não contempla uma

avaliação específica de aspetos relacionados com a

utilização da tecnologia no processo de ensino e

aprendizagem, em particular do LCMS, que se assume

uma peça central na instituição [13]. A literatura

recomenda que as IES definam critérios para avaliação

da qualidade de ambientes de aprendizagem ricos em

tecnologia, que possam servir de suporte a uma gestão

Estudante X

FERREIRA E ANDRADE: ACADEMIC ANALYTICS: MAPEANDO O GENOMA DA UNIVERSIDADE 169


proativa, que potencie as vantagens e evite situações de

caos que muitas vezes estão associadas à introdução

destes ambientes [14]. Este projeto insere-se neste

contexto, estando prevista a articulação do LA com o

trabalho do SIGIQ, dando-se passos na construção de

um Academic Analytics.

3) O LA é referido na literatura como uma tendência

emergente e com grande potencial na transformação do

ensino superior. De facto, basear decisões em dados e

evidências melhora a qualidade das decisões, a

produtividade e os resultados das organizações [5]. A

aposta e o comprometimento da Católica - Porto na

utilização da tecnologia para potenciar as práticas

pedagógicas, demonstrado ao longo do seu historial, é

um incentivo e justifica que se trilhe este caminho [13].

B. Notas Metodológicas

Estes fatores encerram questões de ordem

organizacional, educacional e tecnológica. O genoma do

sucesso do LA passa pela resposta às dimensões deste

triângulo:

1) Dimensão organizacional - Espera-se que o LA dê

resposta aos requisitos de informação da instituição,

fornecendo informação útil sobre a integração do LCMS

no processo de ensino e aprendizagem, que possa ser

agregada por múltiplos níveis de análise que traduzam a

organização da instituição: universidade, faculdade/

escola e UC. A organização da informação, por níveis de

detalhe, possibilita o acesso condicionado à informação,

se esse for o objetivo da instituição. Nesse caso, cada

professor só terá acesso à informação sobre as UC que

leciona, o diretor de faculdade/escola a todas a UC da

instituição que dirige, o SIGIQ e a direção da Católica -

Porto a toda a informação.

2) Dimensão educacional - Na literatura são múltiplos

os modelos que caraterizam a evolução da integração da

tecnologia na atividade formativa online, apresentando

descritores para fazer este posicionamento (e.g.

Technology Florida Center for Instructional [15]). Com

base na revisão da literatura e nas funcionalidades

oferecidas pelo LCMS, foram definidas as dimensões do

modelo de análise (Fig. 6).

3) Dimensão tecnológica - O desenho de todo o

backoffice do sistema de extração e análise de dados foi

realizado para dar resposta aos requisitos das dimensões

organizacional e educacional, mas exigindo uma

conciliação constante com a exequibilidade tecnológica.

Num processo dialético foram feitas progressivas

aproximações de modo a garantir-se que o LA reflita

uma gestão equilibrada das três dimensões do triângulo.

Com base na Technology Integration Matrix, do Florida

Center for Instructional [15], desenvolveu-se um

instrumento de posicionamento das UC e das

Escolas/Faculdades em cinco níveis: introdução, adoção,

adaptação, imersão e transformação. Na Fig. 5 apresenta-se

as descrições genéricas dos cinco estádios [16].

Fig. 5. Níveis de integração do LCMS no processo de ensino aprendizagem

Introdução - É possível ter sucesso à UC sem aceder ao LCMS.

Adoção - O LCMS tem um impacto limitado, mas visível, no processo de ensino e aprendizagem. O estudante sente dificuldades em ter sucesso à UC

sem aceder ao LCMS.

Adaptação - É extremamente difícil ao estudante ter sucesso na UC sem aceder ao LCMS.

Imersão - O LCMS tem um grande impacto no processo de ensino e

aprendizagem. O estudante não consegue ter sucesso na UC sem aceder ao LCMS.

Transformação - O LCMS é vital e tem um poder transformador no

processo de ensino e aprendizagem O estudante não consegue ter sucesso na UC sem aceder ao LCMS.

Na Fig. 6 estão representadas as dimensões consideradas

no modelo, que percorrem as principais valências

oferecidas pelo LCMS e, cumulativamente, consideram

dimensões identificadas na literatura como fundamentais

para o desenvolvimento das atividades letivas no ambiente

online, a saber: Acesso, colaboração, conteúdos, conteúdos

multimédia, entrega de trabalhos e avaliação. Estas

dimensões têm diferentes pesos no cálculo do

posicionamento global da UC, consoante a preponderância

que assumem no processo de ensino e aprendizagem [16].

Para além dos dados dos relatórios do Blackboard,

pretende-se aferir a perceção dos alunos sobre o grau de

integração do LCMS no seu processo de aprendizagem,

nesse sentido foi desenvolvida uma escala [17] com as

mesmas seis dimensões presentes nos relatórios do LCMS, à

Fig. 6. Dimensões para avaliação da integração do LCMS na prática letiva



qual foi adicionada a dimensão comunicação, que não

consta dos relatórios da Blackboard, devido a questões de

exequibilidade tecnológica, pois o sistema não permite a

contagem dos itens desta dimensão. Desta forma, não foi

possível integrar esta dimensão no backoffice dos relatórios

do LCMS.

C. Resultados Alcançados

Os resultados já alcançados traduziram-se na

concretização de um sistema de análise e extração de dados

do LCMS – produto do desenho realizado em backoffice – e

no desenvolvimento e validação de uma escala sobre a

integração do campus no processo de ensino e aprendizagem

[17]. Na Fig. 7 apresenta-se o relatório da UC ―Sistemas de

Informação e Tecnológicos, da Faculdade de Economia e

Gestão‖, da Católica - Porto, em que se concretiza os

desenhos das Fig. 5 e 6. Neste seguimento, para cada

dimensão é encontrado o estádio de posicionamento,

calculado tendo em consideração os seguintes pontos de

maturação: introdução [0-20%[; adoção [20%-40%[;

adaptação [40%-60%[; imersão [60%-80%[;

transformação[80%-100%[.

Do mesmo modo, a partir dos resultados dos pontos de

maturação das diferentes dimensões, é calculado o estádio

global da UC. O posicionamento da UC no estádio é

efetuado através de um algoritmo que reflete as ponderações

atribuídas a cada uma das dimensões (Fig.7):

∑=(acesso*0,1)+(colaboração*0,25)+(conteúdos*0,1)+(conteúdos

multimédia*025)+(Entrega de trabalhos*0,15%)+(avaliação*0,15).

A Fig. 8 apresenta um gráfico radar do sistema –

também produto do desenho backoffice – que permite fazer

uma leitura discriminada da integração do LCMS na UC nas

diferentes dimensões. No caso da UC em análise, pode

concluir-se que o posicionamento global no estádio imersão

resulta do alto grau de integração das dimensões

colaboração, conteúdos e avaliação (pontos de

maturação=100%) no processo de ensino e aprendizagem.

Em contrapartida, o contributo das dimensões entrega de

trabalhos e conteúdos multimédia é mais modesto, havendo

um caminho a percorrer nestes campos (ponto de

maturação=50%). Relativamente à dimensão dinâmica de

acessos está num nível baixo, revelando um número de

acessos/ alunos/ semana muito reduzido.

Fig. 7. Relatório do sistema sobre o uso e integração do LCMS no ensino e

aprendizagem (por UC e discriminado por dimensão

O momento atual ainda é de desenvolvimento e

implementação do LA, contudo, já é possível dar uma

perspetiva geral da integração do LCMS no processo de

ensino e aprendizagem da Católica - Porto (Fig. 9), onde se

pode ver que todas as faculdades têm a maioria das UC

posicionadas no estádio introdução, sendo pouco expressivo

o número de UC posicionadas em níveis superiores

(resultados dos relatórios do LCMS). Atualmente, está em

estudo uma forma de agregação dos dados do sistema com a

opinião dos estudantes (recolhida através da aplicação de

uma escala sobre a integração e a importância das diferentes

dimensões do LCMS no processo de ensino e aprendizagem

[17].

Fig. 8. Posicionamento da UC ―Sistemas de Informação e Tecnológicos‖

nas diferentes dimensões avaliadas – dados do sistema

Fig. 9. Relatório do sistema sobre o uso e integração do LCMS no ensino e aprendizagem (por faculdade)



IV. ANALYTICS EM PRÁTICA: ACADEMIC ANALYTICS DA

ATIVIDADE PEDAGÓGICA

A. Objetivo

O foco inicial no uso do Analytics na Educação

normalmente recai sobre o uso dos LCMS. Vários

investigadores consideram que esta abordagem é pertinente

e faz parte de uma solução, é um caminho que importa

trilhar, porém, insuficiente [9]. A penetração da tecnologia

nas várias áreas das IES dá origem a vários subsistemas

tecnológicos, cada qual com a sua célula de informação

(fonte de dados), contendo uma imensidão de genes (dados),

que podem ser organizados em cromossomas (informação

organizada) dentro da célula. Este desafio de organização

dos dados dentro de um único sistema tecnológico – no caso

o LCMS – foi o procedimento demonstrado na secção

anterior.

O passo seguinte passa por integrar estas fontes de dados

num sistema tecnológico – o Academic Analytics – de modo

a obter-se uma única grande base de dados – Big data base –

para o processamento integrado de dados provenientes das

diversas fontes. Recuperando a metáfora: importa que as

várias células não se reduzam a seres unicelulares, cada qual

com a sua ilha de informação, mas que se avance para a

construção de organismos pluricelulares de informação mais

complexos e coerentes.

O objetivo desta secção é explicitar a metodologia

seguida e descrever o desenho da arquitetura do Academic

Analytis da Católica - Porto, que se pretende que seja

agregador de diversas fontes de dados dos subsistemas

informáticos em uso na instituição, que permita apresentar

de forma rápida indicadores sobre a atividade pedagógica

nos diversos níveis da organização, tendo como dimensão

associada o uso e a integração do LCMS no processo de

ensino aprendizagem.

B. Notas Metodológicas e Desenho da Arquitetura

A Fig. 10 apresenta a arquitetura geral do que poderá ser

o Academic Analytics da atividade pedagógica da Católica -

Porto. Este sistema tem como input todas as fontes de dados

com informação sobre a atividade pedagógica aos vários

níveis da organização (Católica - Porto> Faculdade>

Departamento> Curso> UC) e sobre os atores mais

diretamente envolvidos no processo de ensino e

aprendizagem (professores e alunos).

Depois de definido o objetivo geral do Academic

Analytics, realizou-se o levantamento dos subsistemas

tecnológicos da instituição que contêm dados relacionados

com a atividade pedagógica. O procedimento passou por

utilizar os dados já existentes e conferir o tipo de

informação que deles se pode obter, para a partir daí

concretizar os objetivos mais específicos [18], ou seja, a

informação que se pretende retirar do Academic Analytics.

Assim, foram identificadas as seguintes fontes de dados:

- Blackboard que contém dados provenientes dos

relatórios sobre o acesso e a utilização da plataforma que

vêm incorporados na plataforma e dados do LA

apresentado na secção III (matriz de integração do

LCMS no processo de ensino e aprendizagem)

- Google Analytics com dados sobre o acesso e

atividade no LCMS;

- O Mobile Analytics que fornece dados sobre o

acesso móvel à plataforma;

- O SIGIQ tem dados com a apreciação das UC e dos

professores realizados por questionário aos estudantes;

- Sistema de Gestão Administrativa Escolas

(SOPHIA), com dados demográficos, atividade

académica e resultados escolares.

Todos estes dados são cruzados no Academic Analytics –

aqui importa escolher uma plataforma tecnológica robusta,

fiável, que garanta a integridade dos dados e a

interoperabilidade das fontes –, existindo um importante

desafio que se coloca: integrar múltiplas bases de dados com

formatos e organizações diferentes. Este desafio implica um

trabalho a dois níveis:

- Nível tecnológico - garantir a interoperabilidade de

fontes de dados autónomas e heterogéneas, localizadas

em variados ambientes de hardware e software;

- Nível organizacional - estabelecer correspondências

entre códigos e nomenclaturas dos elementos das várias

fontes de dados, de modo a que o sistema perceba que

códigos diferentes podem referir-se ao mesmo elemento.

Um exemplo: as UC têm diferentes códigos na

Blackboard, SOPHIA e SIGIQ importa garantir que o

sistema os trate como sendo o mesmo.

No canto direito da Fig. 10 está sintetizado o output do

sistema e o seu papel no suporte à tomada de decisão que se

pode traduzir em relatórios com tabelas e gráficos, que

podem ser usados no planeamento, no controle de processos

e na definição de ações de intervenção nas várias escalas da

IES.

V. ANALYTICS EM PRÁTICA: ACADEMIC ANALYTICS, UM

CONCEITO PARALELO AO BUSINESS ANALYTICS

A. O Cenário Futuro

Depois de se ultrapassar os desafios tecnológicos e

organizacionais, associados ao Academic Analytics descritos

na secção IV, o passo seguinte será integração de todas as

fontes de dados com interesse para a gestão da IES num

único sistema – estamos no campo do Academic Analytics

enquanto instrumento de gestão/ negócio (Business).

Basicamente, todos os tipos de organizações, desde

empresas a IES, têm as mesmas razões para adotarem

sistemas de Analytics: aumentar a eficácia operacional e os

dividendos financeiros; expandir a sua estratégia; e

estabelecer mais rapidamente novos modelos durante

períodos que exijam mudanças‖[2].

Este paralelismo entre mundo empresarial e o mundo das

IES, entre o Business Analytics e o Academic Analytics, é

concretizado na afirmação: ―Luan [19] ilustrou como muitas

das questões críticas da área do negócio estão presentes, de

forma paralela, no ensino superior. Por exemplo, enquanto o

negócio pode questionar-se sobre ´Quais são os meus mais

leais consumidores?´ ou ´Quem é capaz de aumentar o seu

volume de compras?´; a academia pode questionar-se ´Quais

são os estudantes mais persistentes na instituição ao longo

da sua formação?´ ou ´Quais são os alumni que

potencialmente podem fazer maiores doações?’‖(tradução

livre dos autores) [2].

Na Fig.11 estão representadas as fontes de dados que

podem ser agregadas no Academic Analytics, estabelecendo

o paralelismo com o Business Analytics.



Fig. 10. Arquitetura do Academic Analytics das fontes de dados da Atividade Pedagógico

Fig. 11. Fontes de dados a integrar o Academic Analytics enquanto conceito

paralelo ao Business Analytics

Alguns exemplos possíveis de operacionalização do

Academic Analytics numa IES semelhante à Católica -

Porto:

Cruzamento das fontes de investigação – que

fornecem informações sobre a produção científica

relativas aos diversos centros de investigação da

IES – com as fontes financeiras pode permitir

extrair indicadores como: n.º de candidaturas a

projetos/ montantes financiados; montantes

financeiros disponibilizados pela instituição aos

centros de investigação/ indicadores de produção

científica

Cruzamento de dados das fontes administrativas

com fontes financeiras pode permitir fazer o rácio

despesas de determinado curso e a receita das

propinas.

A informação extraída das fontes alumni (antigos

alunos) e empregabilidade pode ser utilizada na

divulgação de ações de marketing da instituição.

VI. CONCLUSÕES

O uso do Analytics na Educação é um tema emergente e

com grande potencial para a gestão das IES a várias escalas

e numa multiplicidade de dimensões. Neste trabalho

utilizou-se a metáfora do genoma para colocar em equação a

importância e as implicações do Analytics: genoma,

vocábulo com origem no grego (geo = que forma e ma =

ação), é a sequência de milhares de genes (DNA), que

contêm a informação necessária para a expressão e

adaptação do organismo ao ambiente. Por analogia, os dados

(Big Data = genes da organização), existentes cada vez num

volume maior nos vários subsistemas tecnológicos das IES,

se devidamente mapeados podem ajudar a compreender a

atividade dentro da organização (geo = que forma),

potenciando uma tomada de decisão mais informada na

definição de políticas e ações (ma = ação).

Neste trabalho, perspetivou-se a aplicação do Analytics

nas IES desde o nível micro (aluno/UC) até à escala de

gestão global do negócio (escala macro). Partindo da

realidade da Católica - Porto foi evidenciado o uso do

Analytics com níveis de integração e abrangência crescentes:

i) o LA centrado no uso e integração do LMCS no processo

de ensino e aprendizagem. Este projeto de LA está listado

nos Horizons Projects – The New Media Consortium [20] ;

ii) a apresentação de uma arquitetura com foco nos aspetos

de ensino e aprendizagem, que prevê a integração de

diferentes fontes com informações sobre esta atividade; iii)

perspetiva do Academic Analytics do futuro com toda a

informação com interesse para a gestão da IES (integração

de fontes de ensino, mas também de investigação,

administrativas, financeiras, isto é, todas as fontes com

interesse para a gestão da organização).

A concretização de um sistema de Analytics efetivo que

permita mapear o genoma da Católica - Porto, dando

resposta às reais necessidades de informação da instituição,

pressupõe: i) a definição – pelos decisores e demais partes

interessadas da IES – das dimensões e dos dados que devem

integrar o modelo de Academic Analytics; ii)

desenvolvimento do sistema numa base tecnológica, que

permita agregar as várias fontes.



AGRADECIMENTOS

Fundação para a Ciência e Tecnologia (Bolsa de

Doutoramento SFRH/BD/75815/2011). Secretaria Regional

da Educação e Formação dos Açores.

REFERENCES

[1] Biology_Online. (2012, 06-06). Biology online: Genome. Available:

http://www.biology-online.org/dictionary/Genome

[2] A. Barneveld, K. Arnold, and J. Campbell, "Analytics in Higher Education: Establishing a Common Language, EDUCAUSE Learning

Initiative (ELI)," EDUCAUSE Learning Initiative (ELI) White Paper,

2012. [3] G. Ravishanker, "Doing Academic Analytics Right: Intelligent

Answers to Simple Questions " EDUCAUSE Center for Applied Research, Boulder, Colorado2011.

[4] SoLAR. (2012, 01-16). Society for Learning Analytics Research.

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Available: http://net.educause.edu/ir/library/pdf/erm1151.pdf [6] R. Ferguson, "The State Of Learning Analytics in 2012: A Review

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Edition," Austin, Texas2013. [8] SoLAR. (2013, 06-24). Third Conference on Learning Analytics and

Knowledge. Available: http://lakconference2013.wordpress.com/

[9] L. Johnson, S. Adams, and M. Cummins, "Horizon Report:2012 Higher Education Edition," The New Media Consortium., Texas,

Austin2012.

[10] G. Siemens, "The data-intesive university," in American Association of State Colleges and Universities Conference, San Francisco,

California, 2012.

[11] J. Campbell and D. Oblinger. (2007, Academic Analytics. Educause Review Online

[12] J. Campbell, P. DeBlois, and D. Oblinger. (2007, Academic

Analytics: A New Tool for a New Era. Educause Review 42(4), 40-

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[13] S. A. Ferreira and A. Andrade, "Desenhar e implementar um sistema

de Learning Analytics no ensino superior," Revista Gestão e Desenvolvimento, pp. xxx-xxx, 2013.

[14] SNAHE, "E-learning quality: Aspects and criteria for evaluation of e-

learning in higher education," Luntmakargatan2008. [15] (2011). Technology Florida Center for Instructional -Technology

Integration Matrix. Available: http://fcit.usf.edu/matrix/matrix.php

[16] S. A. Ferreira and A. Andrade, "Ambientes de aprendizagem ricos em tecnologia - arquitetura e contributos para a gestão," Revista

Portuguesa de Investigação Educacional, vol. 12, pp. 241-272, 2012.

[17] S. A. Ferreira and A. Andrade, "Desenvolvimento e validação de uma escala para avaliação da integração do LCMS no processo formativo

no Ensino Superior," in CISTI'2013 - 8ª Conferência Ibérica de

Sistemas e Tecnologias de Informação, Lisboa, Portugal, 2013, pp. 65-74.

[18] C. Dziuban, P. Moskal, T. Cavanagh, and A. Watts, "Analytics that

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[19] J. Luan, "Data Mining Applications in Higher Education, SPSS

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Innovation and Education. Available:

http://navigator.nmc.org/node/15533

Sérgio André Ferreira MSc em Ciências da

Educação, Especialização em Informática Educacional. Estudante PhD na mesma área. Os

seus interesses de investigação centram-se nos

Ambientes Ricos de Aprendizagem (Technology Enhanced Learning

Environments), com foco na temática do

Learning Analytics e Academic Analytics. Webpage: http://www.sergioandreferreira.com/

António Andrade Professor da Faculdade de Economia e Gestão da Universidade Católica

Portuguesa - Porto. PhD em Tecnologias e

Sistemas de Informação, MSC em Informática de Gestão. Diretor do mestrado em Informação

e Documentação. Os seus interesses de

investigação centram-se nos Ambientes Ricos de Aprendizagem (Technology Enhanced

Learning Environments). Webpage:

http://www.porto.ucp.pt/feg/docentes/aandrade/



http://www.biology-online.org/dictionary/Genome

http://www.solaresearch.org/mission/about/

http://net.educause.edu/ir/library/pdf/erm1151.pdf

http://lakconference2013.wordpress.com/

http://net.educause.edu/ir/library/pdf/ERM0742.pdf

http://fcit.usf.edu/matrix/matrix.php

http://navigator.nmc.org/node/15533

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

Revisores

Addison Salazar Afanador,

Universidad Politécnica de Valencia, España

Alberto Jorge Lebre Cardoso, Universidad de Coimbra, Portugal

Alfredo Ortiz Fernández,

Universidad de Cantabria, España Alfredo Rosado Muñoz,

Universidad de Valencia, España

Amaia Méndez Zorrilla, Universidad de Deusto, España

Ana Arruarte Lasa,

Universidad del País Vasco, España André Luís Alice Raabe,

Universidade do Vale do Itajaí, Brasil

Angel García Beltrán, Universidad Politécnica de Madrid, España

Angel Mora Bonilla,

Universidad de Málaga, España Angélica de Antonio Jiménez,

Universidad Politécnica de Madrid, España

Antonio Barrientos Cruz, Universidad Politécnica de Madrid, España

Antonio Navarro Martín,

Universidad Complutense de Madrid, España Antonio Sarasa Cabezuelo,

Universidad Complutense de Madrid, España

Basil M. Al-Hadithi, Universidad Alfonso X El Sabio, España

Basilio Pueo Ortega,

Universidad de Alicante, España Begoña García Zapirain,

Universidad de Deusto, España

Carmen Fernández Chamizo, Universidad Complutense de Madrid, España

Cecilio Angulo Bahón,

Universidad Politécnica de Catalunya, España César Alberto Collazos Ordóñez,

Universidad del Cauca, Colombia Crescencio Bravo Santos,

Universidad de Castilla-La Mancha, España

Daniel Montesinos i Miracle, Universidad Politécnica de Catalunya, España

Daniel Mozos Muñoz,

Universidad Complutense de Madrid, España David Benito Pertusa,

Universidad Pública de Navarra, España

Elio San Cristobal Ruiz, UNED, España

Faraón Llorens Largo,

Universidad de Alicante, España Francisco Javier Faulin Fajardo,

Universidad Pública de Navarra, España

Gabriel Díaz Orueta, UNED, España

Gerardo Aranguren Aramendía,

Universidad del País Vasco, España

Gloria Zaballa Pérez,


Gracia Ester Martín Garzón, Universidad de Almeria, España

Ismar Frango Silveira,

Universidad de Cruzeiro do Sul, Brasil Javier Areitio Bertolin,


Javier González Castaño, Universidad de Vigo, España

Joaquín Roca Dorda,

Universidad Politécnica de Cartagena, España Jorge Alberto Fonseca e Trindade,

Escola Superior de Tecnología y Gestión,

Portugal Jorge Munilla Fajardo,

Universidad de Málaga, España

José Alexandre Carvalho Gonçalves, Instituto Politécnico de Bragança, Portugal

Jose Ángel Irastorza Teja,

Universidad de Cantabria, España José Angel Martí Arias,

Universidad de la Habana, Cuba

José Ignacio García Quintanilla, Universidad del País Vasco, España

José Javier López Monfort,

Universidad Politécnica de Valencia, España José Luis Guzmán Sánchez,

Universidad de Almeria, España

José Luis Sánchez Romero, Universidad de Alicante, España

José Ramón Fernández Bernárdez,

Universidad de Vigo, España Juan Carlos Soto Merino,

Universidad del Pais Vasco, España

Juan I. Asensio Pérez, Universidad de Valladolid, España

Juan Meléndez, Universidad Pública de Navarra, España

Juan Suardíaz Muro,

Universidad Politécnica de Cartagena, España Juan Vicente Capella Hernández,


Lluís Vicent Safont, Universidad Ramón Llul, España

Luis Benigno Corrales Barrios,

Universidad de Camagüey, Cuba Luis de la Fuente Valentín,

Universidad Carlos III, España

Luis Fernando Mantilla Peñalba, Universidad de Cantabria, España

Luis Gomes,

Universidade Nova de Lisboa, Portugal

Luis Gómez Déniz,

Universidad de Las Palmas de Gran Canaria,

España

Luis Zorzano Martínez,

Universidad de La Rioja, España

Luisa Aleyda Garcia González, Universidade de São Paulo, Brasil

Manuel Benito Gómez,

Universidad del Pais Vasco, España Manuel Domínguez Dorado,

Universidad de Extremadura, España

Manuel Gromaz Campos, Centro de Supercomputación de Galicia,

España

Manuel Pérez Cota, Universidad de Vigo, España

Margarita Cabrera Bean,

Universidad Politécnica de Catalunya, España Maria Antonia Martínez Carreras,

Universidad de Murcia, España

Mario Muñoz Organero, Universidad de Carlos III, España

Marta Costa Rosatelli,

Universidad Católica de Santos, Brasil Mercedes Caridad Sebastián,

Universidad Carlos III, España

Miguel Angel Gómez Laso, Universidad Pública de Navarra, España

Miguel Ángel Redondo Duque,

Universidad de Castilla-La Mancha, España Miguel Angel Salido,


Miguel Romá Romero, Universidad de Alicante, España

Nourdine Aliane,

Universidad Europea de Madrid, España Oriol Gomis Bellmunt,

Universidad Politécnica de Catalunya, España

Rafael Pastor Vargas, UNED, España Raúl Antonio Aguilar Vera,

Universidad Autónoma de Yucatán, México Robert Piqué López,

Universidad Politécnica de Catalunya, España

Rocael Hernández, Universidad Galileo, Guatemala

Sergio Martín Gutiérrez,

UNED, España Silvia Sanz Santamaría,

Universidad de Málaga, España

Timothy Read, UNED, España

Víctor González Barbone,

Universidad de la República, Uruguay Víctor Manuel Moreno Sáiz,

Universidad de Cantabria, España

Victoria Abreu Sernández,


Yod Samuel Martín García,

Universidad Politécnica de Madrid, España

Equipo Técnico: Diego Estévez González,


VAEP-RITA es una publicación lanzada por el Capítulo Español de la Sociedad de Educación del IEEE (CESEI).

Nuestro agradecimiento a los apoyos recibidos desde el año 2006 por el Ministerio Español de Educación y Ciencia

a través de la acción complementaria TSI2005-24068-E, el Ministerio Español de Ciencia e Innovación a través de

la acciones complementarias TSI2007-30679-E, y TIN2009-07333-E/TSI. Gracias también a la Universidade de

Vigo por el apoyo en esta nueva etapa.

VA

EP

-RIT

A V

ol. 1

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m. 3

, 09/2

013

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Capítulo Español y apoyada por la Universidade de Vigo, España.

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Espanhol e apoiada pela Universidade de Vigo, España.

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