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Secretariado de Innovación Docente y Formación del Profesorado
MEMORIA FINAL DE PROYECTOS DE INNOVACIÓN DOCENTE
CONVOCATORIA CURSO 2010/2012
DATOS DEL/DE LA SOLICITANTE
Nombre Carlos
Apellidos Porcel Gallego
D.N.I. 44297472R E-mail [email protected]
Centro EPS Jaén Teléfono 953213017
Departamento Informática
Categoría Titular de Universidad
DATOS DEL PROYECTO
Título Un sistema de recomendaciones basado en técnicas de Soft
Computing para el filtrado de recursos didácticos
Línea de actuación Proyectos para asignaturas -> Utilización de las TIC
Departamento/s implicados Informática y Psicología
Asignatura/s implicada/s Todas las del mismo curso
Titulación/Grado implicado/s Diplomatura de Empresariales
Curso/s implicado/s 2º
Nº de alumnos afectados 150
MEMORIA DEL PROYECTO
Justificación
En este proyecto planteamos una nueva herramienta de innovación docente,
incorporando mecanismos que ayuden a difundir los recursos pedagógicos
disponibles de forma personalizada entre los estudiantes, para de esta forma
mejorar su aprendizaje adaptándolo según sus necesidades docentes. Los
profesores implicados irán identificando las necesidades que presentan los
alumnos y el sistema irá recomendando recursos orientados a cubrir dichas
necesidades. La identificación de las necesidades docentes por parte del
profesorado se irá realizando mediante la realización de pruebas, cuestionarios o
pruebas que se pueden plantear cada cierto tiempo, y también mediante el trabajo
cotidiano del alumno en clase. Las recomendaciones de recursos incluirán tanto
material básico como complementario, de cara a reforzar los conceptos adquiridos
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en el aula y permitir al alumno un desarrollo personalizado de la actividad
docente.
Sin embargo nos encontramos principalmente con dos problemas que dificultan la
realización de dicha tarea:
• Problema de sobrecarga de información: La gran cantidad de información y
recursos disponibles dificulta su difusión entre los usuarios adecuados de
forma rápida y sencilla.
• Por otro lado, encontramos el problema de la gran variedad de
representaciones y evaluaciones de la información, lo que puede ser aún
más acusado cuando los usuarios forman parte del proceso, como es el
caso que nos ocupa.
En este proyecto se propone la implantación de un sistema de recomendaciones
basado en técnicas de Soft Computing para la difusión personalizada de material
docente, enmarcado en un curso completo de la Diplomatura en Ciencias
Empresariales. El uso de dicho sistema, además de difundir de forma
personalizada información de interés (recursos bibliográficos, apuntes, ejercicios,
portales Web, etc.), ayudará también a identificar otros usuarios (alumnos) con
necesidades educativas similares, con los que colaborar y así formar grupos de
trabajo que refuercen la acción tutorial y el aprendizaje colaborativo.
Además, se ha podido constatar que para fomentar un ámbito interdisciplinar se
podría aplicar un sistema mejorado, incluyendo cualquier asignatura o incluso
titulación. Sin embargo, dados los costes computacionales que ello supondría,
plantemos su utilización no sólo en una asignatura, sino en un curso completo.
Teniendo en cuenta además, que los proyectos son bianuales, al finalizar el
presente proyecto, se habrán extinguido las actuales titulaciones. Es por ello que
para la implementación y pruebas del sistema, nos hemos basado en el segundo
curso de la Diplomatura de Ciencias Empresariales, pero con las miras puestas
en un diseño abierto de forma que con la presente propuesta, también podríamos
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integrar el sistema resultante en los nuevos grados, realizando, eso sí, algunos
cambios en lo que se refiere al diseño de la base de datos.
Objetivos conseguidos
Durante el desarrollo del proyecto se han alcanzado los siguientes objetivos:
• Estudio de las distintas asignaturas implicadas en el segundo curso de la
Diplomatura de Empresariales (incluyendo la asignatura optativa de
Ofimática), lo que nos ha permitido conseguir una efectiva
interdisciplinariedad entre distintas áreas.
• Se han estudiado las disciplinas implicadas, considerando una estructura
lo más abierta posible, para poder realizar futuras actualizaciones y
adaptaciones con el menor impacto posible.
• Se han analizado los perfiles de los alumnos con la idea de diseñar una
aplicación que permita gestionar sus fichas y controlando su evolución.
• Se han estudiado distintas técnicas de recomendación para incluirlas en el
diseño del sistema como mejora evidente de las recomendaciones.
• Se ha realizado el diseño de las bases de datos, tanto de recursos docentes
como de perfiles de usuarios. Se ha establecido el formato de
representación de ambos, teniendo en cuenta las disciplinas a considerar,
el nuevo enfoque de recomendación y que el sistema irá integrado en un
curso completo. Establecemos el diseño completo del perfil del alumno,
destacando las disciplinas o competencias que tiene que adquirir o
superar.
• Se ha diseñado, pues, el sistema de recomendaciones basado en técnicas
de Soft Computing para facilitar el acceso a la información docente. El
sistema facilitará el acceso a información diaria y personalizada sobre
recursos docentes que les puedan ser de interés.
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• Se ha implementado el sistema Web de acceso a información sobre
recursos docentes, incluyendo el módulo correspondiente al sistema de
recomendaciones. Para llevar a cabo la implementación de esta
herramienta se ha adoptado el gestor de contenidos Drupal. En concreto,
se han evaluado diversos métodos y herramientas para desarrollar un
módulo para Drupal y se ha desarrollado el módulo que incorpora el
esquema de recomendación y que se puede instalar en cualquier aplicación
Web desarrollada mediante el gestor de contenidos Drupal.
• Una vez implantado el sistema a nivel local, se han realizado las pruebas
pertinentes para comprobar su correcto funcionamiento, y al mismo tiempo
realizar la evaluación del mismo.
Contenidos desarrollados
Los contenidos desarrollados correspondientes a los objetivo alcanzados durante
el desarrollo del proyecto, son los siguientes:
• Todo el material bibliográfico e información recopilada referente a los
diferentes esquemas de recomendación.
• Material docente recopilado que hemos usado como punto de partida de
nuestro sistema; corresponderá, recordemos, a todas las asignaturas de
segundo curso de la Diplomatura de Empresariales. La idea es que
posteriormente este material se irá actualizando y lógicamente, el sistema
se debe ir realimentando continuamente con nuevo material para difundir
entre el alumnado. Dicho material consiste en recursos bibliográficos,
apuntes, ejercicios, portales Web, etc. que el profesorado irá identificando e
insertando en el sistema para su posterior difusión. Con estas
actualizaciones se conseguirá que el material y por consiguiente el sistema
Web, siga estando operativo con la entrada de los nuevos grados y con el
menor número de cambios posible.
• Diseño detallado de la base de datos, a partir de los esquemas de
representación que se seleccionen como más adecuados.
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• Diseño del sistema, a partir del cual se ha procedido a su implementación.
• Implementación del sistema Web, incluyendo todos los módulos Drupal
necesarios, y destacando el módulo que implementa el sistema de
recomendaciones que ha sido implementado desde cero para este proyecto.
• En relación con el punto anterior, al haber implementado el sistema de
recomendaciones de forma personalizada y adaptada para este proyecto, el
código fuente de dicho módulo para Drupal es otro de los contenidos
obtenidos que es de destacar. Se considera de gran importancia el contar
con dicho módulo, ya que se puede integrar sin problemas en otros
proyectos desarrollados para Drupal.
Descripción global de la experiencia
La puesta en marcha del proyecto ha supuesto los siguientes puntos:
• Una revisión profunda y una actualización del material, de forma que el
alumno tenga a su alcance un conjunto de información actualizada,
enlazada y homogénea.
• Un esfuerzo considerable por parte del profesorado para conseguir que todo
el material esté disponible a través de la plataforma de docencia virtual, y
de una forma lo más intuitiva posible.
• Un avance en cuanto a la personalización de los contenidos se refiere,
recomendando el material en función de las necesidades pedagógicas del
alumnado.
• Un avance en lo que se refiere a la consecución de un aprendizaje
colaborativo y refuerzo de la acción tutorial, en la medida en que el sistema
permite identificar otros usuarios (alumnos) con los que colaborar y así
formar grupos de trabajo que faciliten la consecución de los objetivos
marcados.
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• Un esfuerzo en el estudio para la aplicación de nuevas tendencias en el
desarrollo de sistemas Web, como son los gestores de contenidos. En el
momento de comenzar la implementación del presente proyecto, Drupal
era uno de los más reconocidos y usados. Actualmente sigue siendo usado
de forma extensiva, aunque como era de esperar, los avances han
provocado que aparezcan otros gestores similares con un rendimiento
superior y que terminan por imponerse.
Metodología empleada
(sesiones de trabajo, actividades, recursos didácticos, cronograma, etc)
La metodología que se ha seguido para la realización de este proyecto se
corresponde con las fases de desarrollo de cualquier producto software, aunque
teniendo en cuenta nuestro contexto particular. Se han seguido los siguientes
pasos:
1. Se ha hecho una revisión de algunos de los sistemas de recomendaciones
disponibles en la Web y nuevos enfoques de recomendación. Se estudiaron
también los módulos de recomendación disponibles para incorporarlos en
Drupal.
2. También se ha hecho una recopilación bibliográfica para actualizar toda la
información que se incluirá en el sistema.
3. Se han estudiado las características principales de todas las asignaturas
implicadas en el curso propuesto.
4. Diseño del sistema a desarrollar.
5. Fase de desarrollo: Implementación del sistema propuesto y puesta en
funcionamiento del mismo en fase de pruebas, a nivel local.
6. Prueba y validación del sistema en fase de desarrollo.
Resultados obtenidos
(los materiales o documentos que se hayan producido en la experiencia deben presentarse
en forma de anexo)
En la primera fase del proyecto, se recopiló una gran cantidad de recursos
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interesantes para las distintas asignaturas, aunque también se fue creando nuevo
material, que incluso en el caso de la asignatura de Ofimática (al ser el
investigador principal responsable de dicha asignatura), se ha ido incluyendo en
el desarrollo de la asignatura en el último curso en que fue impartida.
Una vez completada esa fase inicial de puesta al día y recogida de información, se
procedió al desarrollo del sistema. En concreto, se diseñó su estructura de forma
detallada, de forma que pueda ser implantado sin problemas por alguien con los
conocimientos necesarios.
Por tanto, los resultado obtenidos son, además de toda esa información recopilada
en la primera fase, los siguientes:
• Los diseños desarrollados para la implementación de dicho sistema.
• El propio sistema Web que hemos implementado.
• El módulo implementado para Drupal, que incorpora el sistema de
recomendaciones híbrido y personalizado que hemos aplicado en el
presente proyecto.
A continuación se detallan estos contenidos para una mejor comprensión de los
mismos.
Representación de la información
Como hemos comentado nos centramos en la Diplomatura de Ciencias
Empresariales, concretamente en su segundo curso, cuyas asignaturas son las
mostradas en la Figura 1.
Además, se considerará la asignatura optativa de Ofimática, puesto que incluye
competencias consideradas de utilidad en la actual sociedad del conocimiento.
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Figura 1. Asignaturas implicadas.
Para establecer la forma de representar los distintos recursos así como
necesidades de los alumnos, nos basamos en los descriptores BOE de las
distintas asignaturas. Son los que se enumeran a continuación, desglosados por
asignaturas:
• Matemáticas II:
o Matemáticas de las Operaciones Financieras.
• Economía española y mundial:
o Descripción de los rasgos básicos de la economía española y de
aquéllos de la mundial que más inciden sobre ésta.
o Instituciones más importantes.
• Informática aplicada a la gestión de la empresa:
o Análisis de los sistemas de información en la Empresa.
o Estudio de modelos computerizados de gestión de Empresa.
• Derecho financiero:
o Fiscalidad de la empresa.
• Contabilidad empresarial III:
o Contabilidad de importantes operaciones financieras.
o Aspectos contables en relación con la titularidad de la empresa.
• Economía política II:
o Modelo de determinación de la renta en una economía cerrada.
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o El dinero.
o Inflación y paro.
o Crecimiento.
o Economías abiertas.
• Contabilidad de sociedades:
o Principios de valoración generalmente aceptados.
o Inflación y contabilidad.
o Contabilidad de sociedades.
• Sistema financiero español:
o Análisis de los principales intermediarios bancarios y no bancarios.
o Estudio de los diferentes mercados y activos financieros.
• Economía de la empresa II: administración de recursos humanos:
o Procesos de gestión de Recursos Humanos: planificación de
necesidades, reclutamiento y selección del personal, políticas de
formación, descripción y valoración de puestos de trabajo, y políticas
de remuneración.
o Estilos de dirección, motivación y diseño del trabajo.
o Conflicto y negociación.
o Auditoría social.
• Economía del sector público:
o Estructura y composición del sector público.
o El sistema tributario español.
o Imposición indirecta aplicable a los empresarios.
o Otros ingresos tributarios.
o Los factores fiscales y los efectos económicos en la empresa.
• Historia del desarrollo económico de España:
o Estudio histórico de la actividad económica española por sectores
económicos.
o Análisis dentro del patrón europeo del atraso de la economía
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española en el siglo XIX y recuperación del terreno en el XX,
encuadrándose claramente en el grupo de las industrializaciones
tardías en Europa.
• Ofimática:
o Herramientas de gestión en la Empresa.
o Procesadores de texto.
o Hojas de cálculo.
o Sistemas de gestión de bases de datos.
o Gráficos de negocios.
o Comunicaciones.
A partir de estos descriptores, y de cara a obtener una representación más
estandarizada de los distintos recursos, hemos utilizado las siguientes disciplinas:
1. Matemáticas de las operaciones financieras.
2. Economía española y mundial.
3. Instituciones económicas.
4. Economía política.
5. Determinación de la renta en una economía cerrada.
6. Economías abiertas.
7. Economía de la empresa.
8. Economía del sector público.
9. Los factores fiscales y los efectos económicos en la empresa.
10. Historia del desarrollo económico de España.
11. Inflación y paro.
12. El sistema tributario español.
13. Derecho financiero.
14. Fiscalidad de la empresa.
15. Contabilidad empresarial.
16. Contabilidad de sociedades.
17. Inflación y contabilidad.
18. Sistema financiero español.
19. Mercados y activos financieros.
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20. Administración de Recursos Humanos.
21. Estilos de dirección, motivación y diseño del trabajo.
22. Conflicto y negociación.
23. Auditoría social.
24. Informática aplicada a la gestión de la empresa.
25. Sistemas de información en la Empresa.
26. Herramientas ofimáticas para la gestión en la empresa.
27. Procesadores de textos.
28. Hojas de cálculo.
29. Sistemas de gestión de bases de datos.
30. Gráficos de negocios.
31. Comunicaciones.
Entonces, la información fundamental con la que trabajamos en el sistema, es
decir, perfiles de usuario y recursos docentes, la vamos a representar en función
de dichas disciplinas. Para ello vamos a adoptar lo que se conoce como modelo
vectorial, en el que tanto los usuarios como los recursos docentes, los vamos a
representar con un vector de tantas posiciones como disciplinas hemos definido.
Estrategia de recomendación
Ya que nuestro sistema va a recomendar recursos docentes, necesitamos
representar cada ítem con diferentes características para poder realizar la
recomendación. Como acabamos de comentar, en nuestro caso, estas
características serán los descriptores BOE de cada asignatura.
Cada recurso docente, se representa teniendo en cuenta el grado en el que
satisface cada uno de los diferentes descriptores BOE. Por lo que para
cada recurso docente i vamos a usar un vector de descriptores de N elementos
VRi, siendo N el número total de descriptores, que en nuestro caso son 31. Una
vez que el profesor añade un nuevo recurso docente con los diferentes grados
asignados a cada descriptor, obtenemos el siguiente vector:
VRi = (VRi1, VRi2, … , VRiN)
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Para representar al alumno x también utilizamos un vector, VUx, de N
elementos (31 en nuestro sistema), donde en cada posición identificaremos las
necesidades para ese alumno respecto al descriptor BOE, formando el siguiente
vector:
VUx = (VUx1, VUx2, … , VUxN)
Una vez que disponemos de estos vectores, para calcular la similitud entre
usuarios, recursos o ambos, utilizamos distintas medidas (como la del coseno y la
de Pearson), pero es éste un tema que trataremos posteriormente.
Como ya hemos comentado, nuestro sistema trabaja de acuerdo a una estrategia
de recomendación híbrida. Concretamente nuestra propuesta la hemos basado en
el enfoque conocido como switching hybrid approach, que usa una técnica u otra
dependiendo de algún criterio. En nuestro sistema aplicamos un enfoque de
recomendación basado en contenidos cuando un nuevo recurso docente es
insertado en el sistema y el enfoque colaborativo se aplica cuando un nuevo
alumnos es registrado o se identifica una nueva necesidad en alguno de los
alumnos.
En lo que respecta al enfoque colaborativo, disponemos de diferentes algoritmos
que se pueden aplicar y elegir entre uno u otro depende del ámbito de aplicación
concreto donde se vaya a aplicar el sistema. Debido a ello, en la sección posterior
de Evaluación del proceso y Autoevaluación, vamos a analizar distintos tipos de
algoritmos de filtrado colaborativo y realizaremos un estudio con los diferentes
casos, para seleccionar el que mejor predicciones realice.
Implementación del sistema
Cuando afrontamos el proceso de implementación del sistema diseñado, optamos
por la utilización de un gestor de contenidos, que facilitaría la labor de los
usuarios finales de cara a realizar el mantenimiento del sistema. En concreto, se
optó por Drupal, un gestor de contenidos modular multipropósito que permite
publicar artículos, imágenes, u otros archivos y servicios añadidos como foros,
encuestas, votaciones, blogs y administración de usuarios y permisos. Se trata de
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un gestor ampliamente utilizado en numerosos ámbitos, y con un éxito más que
demostrado.
Un sistema de gestión de contenidos o CMS es un software que permite crear una
estructura de soporte (Framework) para la creación y administración de
contenidos, facilitando la gestión y creación de un sitio web. Consiste en una
interfaz que controla una base de datos donde se aloja el contenido. Un CMS
permite separar contenido y diseño en el tratamiento de un sitio web. Es posible
manejar el contenido y darle un diseño distinto al sitio, sin cambiar el formato al
contenido. Con un sistema gestor de contenidos es posible además permitir
publicación de contenido en el sitio a varios editores asignando distintos de
permisos.
En 2009 los 3 finalistas al mejor CMS Open Source desarrollado en PHP
fueron Wordpress, Joomla y Drupal. Flexible y poderoso, Drupal es una gran
opción para sitios muy complejos. Soporta una amplia variedad de estructuras
web y pueden definirse reglas detalladas sobre qué contenido mostrar, dónde se
muestra cada elemento y construir un tipo de contenido propio. Es de destacar la
flexibilidad que se puede lograr mediante los cientos de módulos contribuidos y
soportados por sus creadores. Además, su carácter abierto nos permite
desarrollar nuestros propios módulos. Otro aspecto destacable es su sistema de
caché, el cual elimina consultas a la base de datos incrementando el
rendimiento y reduciendo la carga del servidor. Por ello para la implementación
del sistema propuesto se ha optado por usar Drupal, que además nos ha
permitido desarrollar nuestro propio módulo de recomendación.
La funcionalidad en Drupal viene dada por los módulos. Aunque el núcleo de
Drupal trae consigo algunos módulos incorporados, si las funcionalidades que
éstos nos ofrecen no se ajustan a lo que pretendemos desarrollar, es necesario
añadir módulos contribuidos que sí nos proporcionen dicha funcionalidad que
buscamos. Estos módulos contribuidos son proporcionados por la amplia
comunidad de Drupal.
En este proyecto se han instalado y configurado más de 30 módulos, para lograr
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la funcionalidad demandada por los requisitos del proyecto.
Sin embargo, para conseguir la funcionalidad que ésta, o cualquier aplicación
requiera, no sólo basta con añadir los módulos que incorporen la funcionalidad
que se necesita, sino que también se debe lograr adaptar estos módulos a las
necesidades y requisitos del proyecto emprendido sin que haya problemas de
incompatibilidad entre ellos. Es necesario conseguir que éstos interactúen entre
sí, cada uno cumpliendo la función para la que se ha instalado. Los módulos
contienen código PHP y un conjunto de funcionalidades que Drupal sabe cómo
usar. Cada módulo está especializado en una función, y hay módulos que se
componen de más módulos que amplían la funcionalidad del módulo principal.
Para este proyecto hemos tenido que desarrollar un nuevo módulo que
implemente nuestro enfoque de recomendación híbrido. En concreto, al módulo lo
hemos llamado reredo (recomendación de recursos docentes).
Tipo de arquitectura utilizada
En este proyecto hemos desarrollado un sistema con una arquitectura
cliente/servidor y una interfaz Web de comunicación con los usuarios. El
funcionamiento de las arquitecturas de este tipo es sencillo, ya que la aplicación
se encuentra en un servidor central al que los usuarios acceden a través de un
software cliente, en nuestro caso un navegador Web. Una vez que se ha accedido
a la aplicación, el usuario realiza peticiones que el servidor tiene que atender para
generar una respuesta comprensible para el cliente.
La conexión entre servidor y cliente se realiza vía LAN (red de área local) o
mediante el protocolo TCP/IP (vía internet). La razón por la cual se ha decidido
construir la aplicación con esta arquitectura, es porque así se permite acceder a
la plataforma desde muchos clientes al mismo tiempo, sin que éstos tengan que
instalar localmente ningún software adicional. Usando únicamente un navegador
Web, es posible hacer uso de la plataforma. Además, dado su diseño modular,
esta arquitectura es fácilmente escalable y ampliable, tanto en nuevos clientes
como en servidores añadidos.
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Lenguaje de programación
Ante la arquitectura y el funcionamiento previsto de nuestra web, y en particular
de nuestro módulo de recomendación, se puede observar claramente que el uso
de HTML simple y llano no es adecuado. Se necesita otro lenguaje capaz de
generar contenido de forma dinámica desde el servidor de manera transparente al
usuario final. Para este fin hemos utilizado el lenguaje PHP.
PHP es un lenguaje de programación usado frecuentemente para la creación de
contenido para sitios Web con los cuales se puede programar las páginas HTML y
los códigos fuente. PHP es un acrónimo que significa “PHP Hypertext
Preprocessor", y se trata de un lenguaje interpretado usado para la creación de
aplicaciones para servidores, o creación de contenido dinámico para sitios Web.
Sistema Web de recomendación de recursos docentes
En esta sección nos centramos en describir el sistema Web desarrollado. En
nuestro sistema distinguimos dos tipos de actores que interactúan con el mismo:
• Usuario: Es un usuario que desea interactuar con el sistema, y según si se
encuentra o no registrado en el sistema, podrá realizar más o menos
acciones en el sistema:
o Usuario registrado: Se corresponde con cada uno de los usuarios
que se han registrado en el sistema para poder acceder a todas las
funcionalidades del mismo, según el rol que tenga asignado.
Según el rol, podemos diferenciar entre profesores y alumnos, ya que
cada uno podrá acceder a unos contenidos y realizar funciones
específicas para ese rol.
o Usuario anónimo: Se refiere a cada uno de los usuarios no
registrados en el sistema, que pueden utilizar los servicios básicos
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proporcionados por éste.
• Administrador: Se trata del responsable de la aplicación, que se encarga de
la gestión del sistema, tanto de lo referente a Drupal como a la gestión de la
base de datos.
Teniendo en cuenta estos actores, desarrollamos los diversos casos de uso de
nuestro sistema. El primero de ellos (ver Figura 2) es un diagrama que da una
descripción general de la funcionalidad de nuestro sistema.
A continuación se exponen las principales funcionalidades de nuestro sistema:
• Registro de usuarios. Esta funcionalidad se utiliza cuando un usuario no
registrado quiere acceder al sistema con todos sus privilegios. En este caso,
el sistema solicita al usuario el nombre de usuario y dirección de correo
electrónico, para así completar el registro.
• Identificación de usuarios. Cuando un usuario ya registrado quiere acceder
al sistema, tiene que introducir su nombre de usuario y su contraseña. El
objetivo de esta funcionalidad es la exclusividad de entrada en el sistema a
usuarios registrados e identificados.
• Sesiones de usuario. Una vez que el usuario se ha identificado en el
sistema, se crea una sesión para él, que permanecerá abierta hasta que el
usuario decida salir del sistema y seleccione la opción de cerrar la sesión.
En cualquier caso, si la sesión permanece abierta durante un tiempo
mayor al determinado por el servidor, expira y el usuario queda fuera del
sistema y si decide continuar usando el sistema, tiene que volver a
identificarse.
• Perfil de usuario. Esta funcionalidad es la que se encarga de guardar la
información necesaria que se utilizará para sus futuras interacciones. Así,
un perfil de usuario consta de toda la información proporcionada por él
mismo, que podrá editar y así el profesor tendrá una ficha completa de los
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alumnos.
Figura 2. Diagrama frontera del sistema.
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• Visualización de la lista de recursos docentes. La funcionalidad de
visualización del catálogo de recursos docentes, muestra por páginas todos
los recursos docentes que existen en el sistema, permitiendo además
valorar cada uno de ellos, así como modificar o eliminar una valoración
dada en un instante anterior.
• Creación, modificación o borrado de una valoración de un recurso docente. La
funcionalidad de valorar un recurso docente, significa la posibilidad de que
los usuarios puedan dar una puntuación comprendida entre 1 y 5 (con una
interfaz de estrellas que veremos después), de menor a mayor satisfacción a
los recursos docentes existentes en el sistema.
También se contempla la posibilidad de que los usuarios puedan modificar
las valoraciones realizadas o incluso eliminarlas. Se ha optado por incluir
estas dos funcionalidades porque un usuario puede cambiar de opinión
sobre un recurso docente porque haya vuelto a utilizarlo o que haya
cometido un error puntuando un recurso docente no deseado.
• Visualización de asignaturas. La funcionalidad de visualización de
asignaturas, muestra las diferentes asignaturas en las que está registrado
el profesor, permitiéndole la gestión de cada una ellas.
• Visualización de libros de calificaciones. La funcionalidad de visualización de
los diferentes libros de calificaciones en los que el profesor tiene rol de
profesor, permitiéndole en cada uno de ellos, ver la lista de alumnos
que tiene y asignar la nota de las diferentes tareas realizadas por cada
usuario.
• Búsqueda. Esta funcionalidad permite buscar todo el tipo de contenido del
sistema introduciendo una palabra a buscar. Además, si el usuario no se
acuerda exactamente del nombre del recurso docente, asignatura, tarea,
etc., puede introducir parte del título (con un mínimo de 3 caracteres) y el
sistema mostrará los resultados que en su título contengan los caracteres
introducidos por el usuario.
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• Creación de contenido. Con esta funcionalidad damos a los usuarios la
posibilidad de rellenar el sistema Web con diferentes tipos de contenido,
aunque según el tipo de usuario podrá crear un tipo de contenido u otro.
Los diferentes tipos de contenido con los que trabajamos son los siguientes:
1. Crear tarea.
2. Realizar tarea.
3. Crear recurso docente.
4. Crear asignatura.
5. Crear libro de calificaciones.
• Obtener recomendaciones. Esta funcionalidad permite visualizar las
recomendaciones generadas para el usuario, y así recibir los posibles
recursos que podrían serle de utilidad, en función de sus carencias
respecto a la hora de realizar una tarea o respecto de las valoraciones que
haya dado anteriormente.
• Administración. Esta funcionalidad es la que permite gestionar
completamente todo el sistema (contenidos, usuarios, etc.), así como la
construcción y configuración del sitio web, ver informes de errores,
actualización de módulos y núcleo de Drupal, etc.
Una vez definidos en detalle todos los casos de uso, procedimos a la
implementación de los mismos atendiendo a la interfaz diseñada. Las diferentes
secciones de la Web son las mostradas en color amarillo en la Figura 3.
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Figura 3. Secciones principales de la Web.
En la plataforma Web distinguimos 3 barras de menús principales:
• Una barra de menú que se muestra a cualquier usuario, ya sea anónimo o
validado (ver Figura 4).
Figura 4. Barra de menú de cualquier usuario.
• Una barra de menú que se muestra únicamente a usuario validados en el
sistema, en el que se indica en qué asignaturas se está registrado (ver
Figura 5).
• El menú principal, en que podemos ver la información del usuario y la
creación de contenido (ver Figura 6).
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o Además, si es profesor, se le añadirá otra sección con un menú
personalizado referido a las asignaturas y libro de calificaciones (ver
Figura 7).
o Y en el caso de ser administrador, le aparecerá el menú para
administrar el sitio web (ver Figura 8).
Figura 5. Barra de menú para las asignaturas registradas por un usuario.
Figura 6. Barra de menú principal del alumno.
Figura 7. Barra de menú principal para un profesor.
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Figura 8. Barra de menú principal para un administrador.
Cuando se visualiza un recurso, debemos tener en cuenta las valoraciones de los
usuarios de cara a generar las recomendaciones. En este sentido, y para facilitar
la compresión por parte de los usuarios, usamos una interfaz basada en estrellas,
con el siguiente significado:
• Sin votos aún:
• Medía de los votos o voto actual realizado por el usuario:
• Modificación de la puntuación:
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• Cancelar puntuación:
Todos los recursos docentes tendrán una secuencia de 5 estrellas debajo de su
descripción. Por defecto, un recurso docente aparece como no valorado, así que
todas las estrellas estarán en color gris. Cuando un usuario quiere valorar un
recurso, debe hacer clic con el ratón sobre la estrella que represente el valor
adecuado según su orden en la secuencia, y a continuación debe pulsar el botón
votar. Al principio se pone el número de estrellas en amarillo, pero como resultado
de la valoración pasarán a tener color azul las primeras “n” estrellas, donde n es
el valor de la puntuación dada. En el siguiente ejemplo valoramos un recurso, con
una puntuación de cuatro:
Otro aspecto a destacar es la interfaz usada para la calificación de las tareas
asignadas por los profesores y que los alumnos deben realizar. En la ventana
donde se muestran las calificaciones de los usuarios, la celda que corresponde a
una tarea de un alumno, cambiará de color en función de si la ha completado o
no, y si está calificada o no, de la siguiente manera:
• Tarea sin realizar:
• El alumno ha realizado la tarea pero aún no se le ha corregido:
• En cambio, una vez que el profesor le asigna una calificación a la tarea, la
celda cambia de color y se pone en color verde:
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Proyección e Impacto
(transferencia de los resultados y mejoras en el aprendizaje demostrables)
El sistema, tal y como está planteado, tendrá un impacto transversal en el sentido
en que afecta a varias asignaturas de un mismo curso. De igual manera, con los
cambios pertinentes, el sistema podría ser extensible a otras titulaciones. Es pues
factible la transferencia de los resultados obtenidos a otros ámbitos.
Consideramos que un sistema como el planteado puede servir de gran utilidad
para los alumnos por los siguientes motivos:
• Las herramientas Web, como la planteada en este proyecto, ayudan a
reforzar los métodos pedagógicos más tradicionales, puesto que ponen a
disposición de profesores y estudiantes un gran número de recursos en
formato electrónico, de forma inmediata y desde cualquier lugar.
• Ayuda en la difusión de los recursos pedagógicos disponibles de forma
personalizada entre los estudiantes, para de esta forma mejorar el proceso
de enseñanza-aprendizaje adaptándolo según sus necesidades específicas.
• Facilita, por tanto, el acceso a la información, y además, de forma
personalizada. La personalización en los procesos de acceso a la
información contribuirá a atenuar la sobrecarga de información, ajustando
los resultados presentados a las necesidades individuales de cada alumno.
• Ayudará también a identificar otros alumnos con necesidades pedagógicas
similares, recomendando colaboraciones entre ellos, permitiendo así formar
grupos de trabajo que refuercen la acción tutorial y el aprendizaje
colaborativo.
• Es importante tener en cuenta que para asegurar la utilidad de este tipo de
sistemas, será necesaria la actualización y supervisión periódica de sus
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contenidos. También se hace necesaria la participación activa de los
usuarios para poder establecer sus perfiles de una forma precisa; y es que
en muchos casos, el éxito del sistema dependerá de la forma en que se
caractericen los perfiles de usuarios.
Evaluación del proceso y Autoevaluación
(instrumentos y recursos empleados)
Por el momento, el proyecto planteado se ha implantado de forma local, es decir,
que no está accesible a través de la red, sino dentro del grupo de trabajo. Pero a
pesar de ello, se han realizado diversas pruebas con un grupo reducido de
usuarios.
Pruebas para la funcionalidad del sistema
El objetivo de esta fase de pruebas es realizar un conjunto de pruebas sobre el
sistema, para intentar conseguir la obtención de un sistema sin errores,
garantizando la calidad del software. Para ello realizamos una serie de test
conocidos como de caja negra. Mediante estos test estudiamos el comportamiento
del sistema desde el punto de vista de las entradas que recibe y las salidas o
respuestas que produce sin tener en cuenta su funcionamiento interno. Por ello,
las pruebas de caja negra están especialmente indicadas en aquellos módulos que
van a ser interfaz con el usuario, para comprobar que la funcionalidad es la
deseada. A cada una de las respuestas esperadas del sistema se les llama
Checkpoint o puntos de comprobación. Una vez diseñados todos los casos de test,
realizamos las pruebas para comprobar cada uno de los puntos de comprobación
existentes y así pudimos verificar que todas las respuestas obtenidas se ajustaron
a las respuestas esperadas.
Evaluación de los algoritmos de recomendación
Además de comprobar la funcionalidad del sistema, también hemos realizado una
serie de experimentos para comprobar la precisión de las predicciones de los
distintos algoritmos de recomendación, y así justificar el enfoque adoptado.
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Se trata de determinar en base a un conjunto de pruebas, el algoritmo que
obtiene un mejor resultado con los datos de interés.
En el ámbito de los sistemas de recomendaciones, para evaluar los distintos
enfoques, se suelen realizar pruebas on-line y pruebas off-line. Las pruebas on-
line requieren que el sistema esté completamente operativo y recoger gran
cantidad de datos, con lo cual este tipo de estudio es muy difícil y costoso de
realizar. Por ello, una técnica usada habitualmente es desarrollar estudios off-line
que usan conjuntos de datos ya preestablecidos y ampliamente usados. En
nuestro caso, hemos realizado un estudio off-line y el conjunto de datos usado es
BookCrossing-DataSet (http://www.informatik.uni-freiburg.de/~cziegler/BX/).
Este conjunto de datos se compone de 3 tablas, con la siguiente información:
• BX-Users: Contiene los usuarios y el contenido se estructura en 3 campos
que son: User‐id, location y age (si están disponibles).
• BX-Books: Contiene los libros y está formado por 8 campos: ISBN, Book-
Title, Book-autor, Year-of-Publication, Publisher, Image-URL-S, Image-
URL-M y Image-URL-L.
• BX-Book-Ratings: Contiene las valoraciones que los usuarios asignan a los
libros. Está formado por 3 campos: idUser, idBook y Book-Rating. Las
valoraciones pueden ser explícitas, expresadas sobre una escala de 1 a 10
(con valores altos indicando una alta apreciación), o bien implícitas,
expresadas con un 0.
Esta última tabla es fundamentalmente la que hemos usado para nuestro estudio.
Hemos realizado una validación cruzada, consistente en partir el conjunto original
de datos en dos subconjuntos, uno para entrenamiento y otro para test. De tal
modo, el análisis es inicialmente realizado en el subconjunto de entrenamiento, y
el subconjunto de test es utilizado para la validación.
En concreto, llevamos a cabo esta validación cruzada para obtener una medida
de la precisión que tienen los distintos algoritmos al predecir las valoraciones de
usuarios a libros, de modo que esta medida se utilizará para la comparación entre
los diferentes algoritmos. Realizamos distintas particiones del conjunto de datos
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para determinar cuál es la que mejor se adapta a los datos.
El subconjunto de entrenamiento es usado para obtener los k-vecinos más
similares al del estudio en cuestión, mediante la aplicación del algoritmo K-NN. La
similitud se medirá según diversas funciones de similitud implementadas.
En lo que respecta a medidas de similitud hemos usado el coeficiente de
correlación de Pearson y la medida del coseno. Ambas medidas de similitud
proporcionan valores comprendidos entre 0 y 1, donde 1 indica la máxima
similitud y 0 la mínima.
Una vez obtenidos para cada usuario los k-vecinos de la base de datos, utilizamos
el algoritmo de predicción Weighted Sum (WS), que consiste en calcular la suma
ponderada por el valor de la similitud entre 2 usuarios. En concreto utilizamos la
suma media ajustada (WA-‐WeightedAjusted Sum) que pretende evitar un
problema que presenta el algoritmo WS, y que consiste en no tomar en
consideración el hecho de que usuarios diferentes puedan usar escalas diferentes
de puntuación, es decir, diferentes usuarios pueden puntuar siempre o muy alto,
o muy bajo, o siempre en los extremos, o sólo términos medios. Para ello en WA se
utilizan desviaciones de la media para el usuario correspondiente.
Además, sobre los algoritmos de filtrado colaborativo, se pueden realizar distintas
mejoras discutidas en la literatura al respecto y que hemos considerado e incluido
en nuestro proyecto. En concreto hemos considerado las siguientes mejoras:
• Frecuencia inversa: La idea que esta mejora persigue es reducir el peso de
aquellos ítems que son votados por la gran mayoría de la comunidad, ya
que no resultarán discriminatorios a la hora de diferenciar usuarios,
mientras aquellos ítem que se votan menos toman un mayor peso.
• Amplificación de casos: Se refiere a la transformación aplicada a los
pesos usados en la fórmula de las predicciones, de forma que se persigue
enfatizar las similitudes mayores, es decir, los pesos más cercanos a
1, penalizando los más lejanos.
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• Voto por defecto: Las similitudes entre usuarios no permiten obtener
buenas predicciones cuando el número de ítems comunes entre el
usuario activo y aquél con el que queremos medir la similitud es
muy bajo. Esta alternativa propone asumir un voto por defecto, con
valor normalmente neutro, para aumentar el número de ítems comunes
añadiendo dicho voto a ítems que los usuarios no han votado.
• Factor de relevancia: Las medidas de similitud son más significativas
cuando hay muchos ítems votados en común entre los usuarios. Vamos a
considerar un factor para ponderar la importancia de la similitud entre
dos usuarios, cuya idea es proporcionar una mayor confianza cuando hay
similitud entre usuarios. Cuantos más ítems comunes se estén
comparando, mayor y más representativa debería ser la fiabilidad de esa
medida de similitud. Se propone aplicar un parámetro que exprese la
relevancia de una medida entre usuarios, aportando confianza a esta
medida.
En lo que respecta a la métrica de precisión utilizada, comentar que hemos
usado el error absoluto medio o MAE (Mean Absolute Error) que trata de verificar
con qué grado de exactitud el sistema predice las valoraciones con respecto a las
verdaderas valoraciones del usuario. En nuestro dominio particular, esta medida
nos va a decir cuán lejos están las estimaciones realizadas por el sistema de los
datos reales. No debemos perder de vista que esta medida es una media del error
que se produce, lo que quiere decir que aunque el valor de ese error absoluto sea
bajo puede haber estimaciones individuales totalmente erróneas.
A la hora de proceder al diseño de las pruebas, decidimos dividir el conjunto de
datos en las siguientes particiones de entrenamiento y test:
• 1ºpartición: 80% entrenamiento y 20% test.
• 2ºpartición: 70% entrenamiento y 30% test.
En segundo lugar, utilizamos distintos valores de la variable que representa los
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k-usuarios más similares a un usuario en concreto. Los valores utilizados para la
selección de los k usuarios más similares fueron los siguientes:
• K=25
• K=50
• K=100
Hemos usado las medidas de similitud comentadas anteriormente, es decir, el
coeficiente de correlación de Pearson y coeficiente de similitud del coseno. Además,
aplicamos las combinaciones de las diferentes mejoras posibles: frecuencia
inversa, amplificación de casos, voto por defecto y factor de relevancia. Procedimos
a realizar sucesivas predicciones con el algoritmo WeightedAjusted Sum. Con cada
ejecución para una partición de los datos y un k determinado, se obtiene el valor
MAE correspondiente a los ajustes aplicados. Ello nos permitió determinar el
mejor ajuste.
A continuación mostramos las tablas con los distintos resultados obtenidos. En
primer lugar, en la Tabla 1, mostramos los resultados para la 1ª partición, de 80-
20. A continuación, en la Tabla 2 podemos observar los resultados obtenidos para
la 2ª partición de 70-30. En ambas tablas hemos señalado en rojo el mejor
resultado para observar fácilmente cuál es la configuración que mejor se ha
comportado con nuestro conjunto de datos particular.
Además, para poder comprobar mejor los resultados, los representamos de forma
gráfica en la Figura 9 y Figura 10, que muestran respectivamente las particiones de
80-20 y 70-30.
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Tabla 1. Resultados MAE para la partición 80-20.
Figura 9. Resultados MAE para la partición 80-20.
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Tabla 2. Resultados MAE para la partición 70-30.
Si analizamos el valor MAE obtenido para los diferentes algoritmos y mejoras
aplicadas, podemos concluir que el algoritmo y mejora que menor valor MAE (y
por tanto, que mejor precisión presenta), es la siguiente configuración:
• Porcentaje para la partición en subconjuntos de entrenamiento y test: 80%
y 20% respectivamente.
• Valor de k=100.
• Medida de similitud: coeficiente de correlación de Pearson.
• Mejora aplicada: Amplificación de casos.
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• Algoritmo de predicción: WeightedAjusted Sum.
Estos resultados nos indican, pues, la mejor opción sobre la configuración de los
algoritmos a utilizar de cara a realizar una implementación del sistema a nivel
real. Por tanto ésta es la opción elegida para la implementación final del sistema.
Figura 10. Resultados MAE para la partición 70-30.
Evaluación futura
La idea final sería que el sistema pasara a una fase de explotación donde se
pudiera probar efectivamente su aplicación trabajando ya directamente y de forma
real con el alumnado. Ello nos permitiría desarrollar un estudio de evaluación on-
line. En dicho caso, se consultaría a los alumnos sobre la calidad y utilidad del
material recomendado, de cara a obtener una valoración final. Tras la difusión de
los recursos, se pediría a los alumnos que vayan suministrando evaluaciones
(grados de satisfacción) con los recursos recomendados.
En este sentido, se volverían a plantear una serie de experimentos similares a los
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desarrollados y antes explicados, para la evaluación del sistema. Dicha evaluación
estaría basada en métricas habituales para la evaluación de sistemas de
recomendaciones, de cara a obtener unos resultados objetivos sobre la aplicación
de nuestro sistema y que nos permita determinar de nuevo cuál es la
configuración óptima a aplicar en lo que respecta a la selección de los diversos
algoritmos utilizados. Además, se haría un estudio comparativo y seguimiento de
los resultados obtenidos por los alumnos con los obtenidos en cursos anteriores,
para de esta forma, hacernos una idea del impacto real de la aplicación de la
herramienta propuesta. El hecho es que para disponer de datos objetivos, estos
estudios y experimentos habría que probarlos de forma continuada (en varios
cursos), para obtener datos suficientes como para que las conclusiones obtenidas
estén suficientemente validadas y no sean fruto del azar.
Otras consideraciones
• Debido a la diferencia entre el presupuesto solicitado y el finalmente
concedido, algunas de las funcionalidades se han visto limitadas. Aún así,
por el buen desarrollo del proyecto y para que la funcionalidad del sistema
no se vea afectada, esas limitaciones han afectado principalmente a la
implementación de la herramienta para dispositivos móviles.
En concreto, dada la multitud de plataformas de dispositivos móviles
existentes actualmente, cada una con su sistema correspondiente
(destacando Android y Apple iOS) y en continúo proceso de actualización,
hemos preferido desarrollar una herramienta Web genérica, es decir, sin
centrarnos en ninguno de estos sistemas. Consideramos que centrarnos en
uno de esos sistemas, limitaría el acceso desde los demás, lo cual
redundaría en un uso más restringido de la herramienta propuesta. Es por
ello que hemos optado por una implementación de una herramienta Web
tal cual, accesible desde cualquier dispositivo móvil. Eso sí, con un diseño
adecuado de la interfaz para que pueda estar accesible desde algunos de
los dispositivos móviles más extendidos actualmente, como el iPad de
Apple.
Además, otro motivo que tenemos para haber adoptado esta decisión es que
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implementar este sistema usando una plataforma específica (por ejemplo
Android o Apple iOS) conformaría en sí mismo otro proyecto, y que incluso
requeriría la contratación de algún profesional especializado en este tipo de
desarrollos.
• Otro aspecto que nos gustaría destacar, a modo de conclusión, son las
limitaciones que hemos encontrado durante el desarrollo del proyecto. Las
mayores limitaciones se refieren al uso de Drupal y adaptarlo a
necesidades específicas. Destacan las siguientes:
o Muchos de los módulos utilizados estaban en inglés por lo que se ha
dedicado mucho tiempo en traducciones, que en muchos casos no
han resultado posibles. De hecho cuando se trata de una tilde y la
información se guarda en la base de datos, no interpreta el código
interno de la tilde, con lo cual muestra la información sin tilde. Todo
esto tiene sentido y no implica un mal funcionamiento del sistema,
ya que en inglés no hay tildes.
o La configuración de módulos propia del uso de Drupal dificulta la
implantación, ya que no permite configurarlos a nuestro antojo, sino
que impone muchas restricciones y para personalizarlos, hay que
estudiar detalladamente su código, y realizar los cambios necesarios.
Por ejemplo, a la hora de añadir secciones a un tema para incluir los
bloques o menús, tenemos que ir añadiéndolos en su lugar
correspondiente en los distintos ficheros tpl.php.
o Otra limitación, algunas veces un poco frustrante, ha sido a la hora
de programar el módulo reredo (o cualquier implementación
personalizada) ya que no incluye ningún tipo de ayuda para la
depuración de código ni control de versiones. Así, al programar en
PHP y obtener un error de sintaxis o acceso a arrays indebidos, la
pantalla del navegador se pone en blanco y no permite ver dónde
está el error, de manera que había que volver a la base de datos y
manualmente, modificar los cambios realizados.
o Por todo esto, podríamos concluir que el uso de Drupal sería
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aplicado para aplicaciones más pequeñas y estándar (en el sentido
que no requieran modificar muchos de los módulos incluidos), pero
no en un caso como éste, en el que trabajamos con una aplicación
Web de cierta envergadura y con mucho nivel de personalización de
módulos. Con esto queremos decir que para una ampliación o
incluso utilización real del sistema, no quedarían totalmente
garantizadas las posibilidades de la eficacia debido a dichas
condiciones técnicas que acabamos de comentar. Sin embargo sí
hemos podido comprobar la eficacia del esquema de recomendación
adoptado por lo que de cara a situaciones futuras se podría
garantizar la eficacia del método adoptando algunas otras
herramientas o implementando el sistema desde cero.
Gastos generados en el segundo año
Fungibles • Ratón iMagic, funda portátil, duplicador de puertos,
adaptador de salida HDMI, disco duro USB 3.0.
Inventariables • IPad.
• Portátil.
Viajes/Actividades
Otros
Justificación
• El portátil aún no se ha adquirido debido al período
vacacional, aunque ya se han estado mirando
diversos modelos. En la solicitud no se había
planificado este gasto, pero uno de los portátiles que
disponíamos en el grupo de trabajo se ha
estropeado, de manera que se hace necesario
sustituirlo por uno nuevo. Es posible que en el
momento de la adquisición, no haya suficiente
dinero para pagarlo completamente, por lo que la
parte que falte se pagaría por parte del miembro
afectado.
• Este portátil y si hay posibilidad, alguna otra tableta
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que se pueda adquirir, se utilizarían para seguir
realizando pruebas a nivel interno.
• Debido a la reducción del presupuesto solicitado, el
material bibliográfico así como otros gastos que han
ido surgiendo durante estos dos años, se han
obtenido de otros proyectos a los que pertenecen
algunos de los miembros del presente proyecto.
DATOS DE LOS MIEMBROS DEL GRUPO
Nombre Carlos
Apellidos Porcel Gallego
D.N.I. 44297472R E-mail [email protected]
Centro EPS Jaén Teléfono 953213017
Departamento Informática
Asignatura impartida - Diplomatura en Ciencias Empresariales: Ofimática, e
Informática aplicada a la Gestión de la Empresa.
- Grado en Industriales: Informática.
- LADE: Informática Empresarial.
Curso - 2º curso en el caso de Informática aplicada a la Gestión de la
Empresa. Ofimática es optativa, cursándola alumnos de 2º y 3º.
- 1º en el caso de Informática en el Grado de Industriales.
- 4º curso en LADE.
Categoría Titular de Universidad Firma
(Añadir tantas tablas como participantes en el Proyecto)
DATOS DE LOS MIEMBROS DEL GRUPO
Nombre Francisco Luis
Apellidos Rodríguez Fernández
D.N.I. 24192427 E-mail [email protected]
Centro E.U. De Trabajo social Teléfono 953212964
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Departamento Psicología
Asignatura impartida - Intervención colectiva en Trabajo social.
- Trabajo social y Animación sociocultural.
- Historia y fundamentos del Trabajo social.
Curso - 2º, 2º y 1º respectivamente.
Categoría Profesor Colaborador Firma
DATOS DE LOS MIEMBROS DEL GRUPO
Nombre Alberto
Apellidos Fernández Hilario
D.N.I. 74694059-H E-mail [email protected]
Centro EPS Jaén Teléfono 953213016
Departamento Informática
Asignatura impartida - Arquitectura de Computadores Avanzadas.
- Hardware de Microcomputadoras.
Curso - Optativa de segundo ciclo.
- Optativa de primer ciclo.
Categoría Profesor ayudante doctor
Firma
VºBº de Coordinador/a
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Fdo.: Carlos Porcel Gallego
Jaén, a 30 de Agosto de 2012
VICERRECTOR DE DOCENCIA Y PROFESORADO DE LA UNIVERSIDAD DE JAÉN
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