Modelos de Transacciones Avanzados para Procesos de

IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 2, May. 2010
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Modelos de Transacciones Avanzados para
Procesos de Aprendizaje Complejos
Jorge Torres, Juan Manuel Dodero, Ignacio Aedo, Eduardo Juárez
Title— Advanced Transactional Models for Complex Learning
Process
Abstract—Complex Learning Processes (CLP) are the result of
the dynamic and unanticipated integration of mixed pedagogies
and resources, which facilitate learning in rich and personalized
pedagogical environments. CLP consider factors such as the
complexity and duration of the learning task, the degree of
autonomy of the learner and the continuous design and control of
the learning process. But their execution carries with
implications such as dealing with long-lived learning activities
and finishing activities without accomplishing their learning
objectives. Advanced Transactional Models (ATM) relax some of
the basic ACID transaction properties so applications may
handle in a reliable way, several types of long-lived activities. In
this paper, we propose a three-level transaction support
implementation based on ATM for an EML execution engine
focused on CLP, with the purpose of dealing with diverse types of
learning activities, including long-lived activities and
compensation activities for those performed activities unable to
reach their learning objectives.
Index Terms—Service-oriented architecture, complex learning
processes, educational modeling languages, advanced transaction
models.
I. INTRODUCCIÓN
L
A evolución de los sistemas de e-learning ha ofrecido un
conjunto mejorado de características y flexibilidad para el
proceso de aprendizaje. Comenzando por contenido web
estático, y moviéndose hacia la estandarización de objetos de
aprendizaje, dando lugar para la creación de lenguajes de
modelado educativo (LME) capaces de describir
completamente escenarios de aprendizaje.
Los LMEs [1] [2] representan una aproximación importante
para integrar diversos aspectos educativos, permitiendo el
diseño e implementación de espacios y actividades soportados
por las tecnologías de información y comunicación. Con los
LMEs es posible integrar, dentro de un proceso de
Jorge Torres es líder de la Cátedra de Investigación DASL4LTD del
Tecnológico de Monterrey, México ([email protected]).
Eduardo Juárez es asistente de investigación en la Cátedra de Investigación
DASL4LTD del Tecnológico de Monterrey, México ([email protected]).
Juan Manuel Dodero es profesor investigador del Departamento de
Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Cádiz, España
([email protected]).
Ignacio Aedo es profesor investigador del Departamento de Informática de
la Universidad Carlos III de Madrid, España ([email protected]).
DOI (Digital Object Identifier) Pendiente
aprendizaje, material educativo personalizado para cada
estudiante —e.g. actividades, servicios, recursos, objetivos,
evaluaciones, perfiles—, promoviendo la participación activa
del estudiante con su proceso de aprendizaje.
En un principio, los LMEs fueron pensados sólo para
sistemas de e-learning que contuvieran todos los recursos que
un escenario de aprendizaje necesita para garantizar su
disponibilidad. Pero a medida que los recursos empleados
evolucionan, dichos sistemas no son capaces de sustituirlos de
manera sencilla y transparente. Además, para brindarle al
estudiante una experiencia pedagógica rica y diversa, los
sistemas de e-learning necesitan implementar una vasta
cantidad de aplicaciones —e.g. en Moodle1: foro, wiki, tarea,
chat, glosario, lección, examen, recurso, encuesta, laboratorio
y otros módulos; o en LAMS2: chat, foro, opción múltiple,
pizarrón de noticias, cuaderno, pregunta y respuesta, encuesta,
votación, y otras actividades—, haciendo aún más amplia la
variedad de recursos de aprendizaje susceptibles de ser
substituidos.
Para abordar esta necesidad, la siguiente generación de
LMEs integra servicios web distribuidos, y tiene que facilitar
la orquestación de estos servicios para el aprendizaje, lo que
hace necesario en estos sistemas el soporte transaccional.
Por muchos años, aplicaciones que soportan ciertos tipos de
procesos de negocio (―transacciones‖), han sido desarrolladas
utilizando infraestructura de gestión de transacciones dentro
de monitores de procesamiento de transacciones y/o software
de gestión de bases de datos. Desde el estilo inicial de trabajo
centralizado, dicho software de aplicación ha posibilitado la
distribución de aplicaciones basadas en transacción ejecutadas
en diversas plataformas de cómputo.
Las aplicaciones basadas en transacciones típicamente
presentan características importantes de soporte a las
propiedades ACID de una transacción (por sus siglas en inglés
de Atomicity, Consistency, Isolation y Durability) [3]. Sin
embargo, para el caso de los sistemas de e-learning que
soportan procesos de aprendizaje, cabe destacar la larga
duración de algunas actividades de aprendizaje, así como la
posibilidad de no lograr los objetivos de aprendizaje. Es por
ello que el modelo tradicional de transacciones no es
suficiente, y es necesario un modelo de transacciones
avanzado (MTA).
1
2
http://www.moodle.org
http://www.lamsinternational.com
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TORRES, DODERO, AEDO Y JUÁREZ: MODELOS DE TRANSACCIONES AVANZADOS PARA PROCESOS...
El objetivo de este artículo es proponer una implementación
de soporte transaccional para los motores de ejecución de
procesos de aprendizaje complejos (PAC). El resto del artículo
tiene la siguiente estructura: la segunda sección presenta la
evolución en cuatro etapas de los sistemas de e-learning;
después la tercera sección muestra el conjunto de
características que un motor de ejecución de la cuarta etapa
debe soportar; posteriormente la cuarta sección muestra una
visión general de las transacciones y presenta un conjunto de
MTAs; en seguida la quinta sección sugiere una
implementación de MTAs en los motores de ejecución de
LMEs a través de diferentes niveles, para terminar con algunas
conclusiones.
II. LA EVOLUCIÓN DE LOS SISTEMAS DE E-LEARNING
Los sistemas de aprendizaje electrónico o e-learning han
sido trascendentales en el avance de los modelos educativos
tradicionales. Estos sistemas han evolucionado a través de
varias etapas [4], cada una con un progreso significativo para
el diseño y despliegue de contenidos pedagógicos,
incrementando la funcionalidad, la información semántica y la
flexibilidad para soportar ambientes pedagógicos más
complejos. A continuación se presentan las cuatro etapas de la
evolución de los sistemas de e-learning:
A. Primera etapa
Esta etapa se describe por el desarrollo y despliegue de
contenidos web, generalmente aplicaciones simples (e.g.,
archivos de texto, páginas HTML, recursos multimedia). El
interés en esta etapa es en la estandarización de objetos de
aprendizaje que han de ser usados en el proceso de
aprendizaje. Los objetos de aprendizaje son contenidos de
instrucción simples que pueden ser desplegados para la
enseñanza (e.g. lecciones, artículos, tareas), y reutilizados en
diferentes contextos de aprendizaje. Estos objetos carecen de
mecanismos para construir un proceso de aprendizaje, ya que
los mecanismos se reducen a un itinerario secuencial de
contenidos.
B. Segunda etapa
En esta etapa el interés se dirige hacia la administración,
ubicación y recuperación de contenidos. La manera de
desplegar contenidos se mejora y personaliza de acuerdo al
estudiante, como se proporciona en la especificación IMS
Learning Information Package Specification [5]. También se
desarrollan tecnologías para la evaluación como la
especificación IMS Question & Test Interoperability
Specification [6]. Incipientemente, existe una forma para el
intercambio de recursos entre aplicaciones a través de IMS
Content Packaging [7]. En el dominio pedagógico, existe la
posibilidad de diseñar procesos de aprendizaje fundados en
estructuras básicas predefinidas con un estilo jerárquico
secuencial, a través de la especificación IMS Simple
Sequencing Specification [8].
C. Tercera etapa
La búsqueda de mayor flexibilidad y reusabilidad se plantea
aquí, es por ello que se introducen arquitecturas de software
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para la gestión de aplicaciones interoperables para el
aprendizaje. Un ejemplo significativo de estas arquitecturas es
el modelo de referencia de objetos de contenido compartido:
Sharable Content Object Reference Model (SCORM) [9].
También se observan esfuerzos para generar tecnologías con
mayor flexibilidad didáctica como la propuesta Integrated ELearning de la Open University of the Netherlands [10], que
muestra una visión de los sistemas de e-learning para soportar
procesos de aprendizaje con diversidad pedagógica. Este
interés también es abordado por los patrones de e-learning
centrados en la persona: Person Centered E-Learning (PCeL)
[11]. Desde una perspectiva pedagógica, es posible
personalizar contenidos e interacciones de estudiantes con su
proceso de aprendizaje, basado en escenarios, actividades,
roles y perfiles, a través de los Lenguajes de Modelado
Educativo (LME) como IMS Learning Design [12].
D. Cuarta etapa
El interés en esta etapa se centra en los procesos de
aprendizaje complejos (PAC), los cuales facilitan el
aprendizaje en ambientes pedagógicos ricos y personalizados.
Un PAC [13] [14] es el resultado de la integración dinámica y
no anticipada, de una mezcla de recursos y pedagogías, basada
en la colaboración entre estudiantes y profesores. Desde un
punto de vista constructivista, un PAC reconoce que el
aprendizaje es un proceso activo, el cual es construido sobre
experiencias que se logran al entrelazar contenidos, contexto y
objetivos de aprendizaje, dentro de un proceso de aprendizaje.
La complejidad de un PAC depende principalmente de tres
factores: (1) la complejidad de la actividad de aprendizaje por
sí misma, la cual es influenciada por el carácter
multidisciplinario del tema de aprendizaje, la duración del
proceso de aprendizaje, y la diversidad de los enfoques
pedagógicos que se apliquen; (2) el grado de autonomía del
estudiante para seleccionar sus objetivos de aprendizaje,
tópicos, y resultados esperados; y (3) el diseño y control del
proceso después de que los objetivos de aprendizaje han sido
establecidos. Esta responsabilidad puede ser compartida entre
los estudiantes y los profesores, y consiste en planear y
seleccionar actividades y productos a desarrollar.
Dentro del ambiente de un PAC, existen una gran variedad
de recursos y servicios que los estudiantes pueden acceder
para lograr sus objetivos de aprendizaje. Algunos tienen una
implicación directa en el aprendizaje —servicios y recursos de
aprendizaje—; otros permiten la generación de espacios para
el desarrollo de competencias colectivas —servicios y
recursos de comunidad—; y otros muestran la actividad que
los estudiantes desempeñan en el ambiente de aprendizaje —
servicios y recursos de contexto—. Algunos ejemplos de cada
categoría son: (1) servicios y recursos de aprendizaje:
laboratorios virtuales, simuladores, contenidos educativos,
sistemas de evaluación, sistemas de búsqueda, ambientes de
programación y diseños, entre otros; (2) servicios y recursos
de comunidad: herramientas de colaboración, foros, listas de
distribución, herramientas de coordinación, agendas
compartidas, repositorios para trabajo en equipo, gestión de
documentos, entre otros; (3) servicios y recursos de contexto:
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servicios de tutoría, servicios de biblioteca digital, servicios
universitarios, entre otros.
Algunos de estos servicios pueden ser recuperados y
desplegados localmente, mientras que otros pueden ser
ejecutados de manera distribuida, basados en un paradigma de
arquitectura orientada a servicios (SOA, por sus siglas en
inglés) [15], permitiendo la integración de nuevos recursos y
servicios en el proceso de aprendizaje.
El lenguaje de composición y ejecución de procesos de
aprendizaje LPCEL (Learning Process Execution and
Composition Language) [4] [13] [14] y la Arquitectura de
Aplicaciones y Servicios Web para la Mejora del Aprendizaje
(en inglés WASEL: Web Applications and Services Enhanced
Learning Architecture) (ver Figura 1), son el primer
acercamiento a la cuarta etapa de la evolución de los sistemas
de e-learning. En la arquitectura WASEL, el escenario de
aprendizaje se diseña con el editor de procesos de aprendizaje,
y se ejecuta en el motor de ejecución de procesos de
aprendizaje, el cual se comunica con el bus de servicios de
aprendizaje a través de WSDL [16] y WADL [17]. El bus de
servicios de aprendizaje es la infraestructura donde están
conectados los diversos servicios que soportan el proceso de
aprendizaje. Se puede lograr la interoperabilidad con otros
sistemas de gestión de aprendizaje (LMS, por sus siglas en
inglés) a través de envolturas ad hoc.
En la siguiente sección, se presentan las características de
los LMEs de cuarta generación que debe soportar un motor de
ejecución de PACs.
III. UNA NUEVA GENERACIÓN DE MOTORES DE EJECUCIÓN
DE LMES
Los motores de ejecución de LMEs de cuarta etapa para
poder soportar PACs, deben ser capaces de gestionar, ejecutar
y controlar las características de los LMEs definidas en [13]:
(1) Diversidad pedagógica: Los LMEs deben ser capaces
de guiar la composición, ejecución y control de un proceso de
aprendizaje que incluya diversas técnicas pedagógicas y
niveles de complejidad.
(2) Descripción del flujo de aprendizaje: Los LMEs
necesitan tener la expresividad suficiente para especificar
estructuras de flujos de aprendizaje complejas y dinámicas, lo
cual incluye actividades, dependencias, reglas, contenidos,
roles, escenarios y participantes.
(3) Composición dinámica y no anticipada: En algunos
casos, la especificación inicial de un proceso de aprendizaje
debe ser redefinida y modificada según el tipo de colaboración
y negociación entre los estudiantes y los instructores, esto
generalmente se lleva a cabo en tiempo de ejecución, sin que
ello afecte el estado alcanzado en el proceso de aprendizaje.
(4) Descentralización de los servicios de aprendizaje: Las
unidades de aprendizaje deben ser vistas como un conjunto de
servicios de aprendizaje que pueden ser usados en un proceso
de aprendizaje. Algunos de los servicios pueden ser
recuperados y desplegados de manera local, mientras que otros
pueden ser ejecutados de forma descentralizada, es decir,
distribuida.
(5) Separación del proceso de aprendizaje y servicio: Los
LMEs deben de contener información detallada para habilitar
el acceso dinámico y en tiempo de ejecución a los servicios
requeridos, es decir, los LMEs deben de soportar la
interoperabilidad semántica.
(6) Disponibilidad y contenido del servicio de aprendizaje:
Una instancia de un proceso de aprendizaje diseñada a través
de un LME, debe de proveer de descripciones adecuadas de
los recursos y servicios necesarios para mantener la
disponibilidad del proceso de aprendizaje, y que ella no
dependa de autocontenidos. Esto con el objetivo de que el
proceso de aprendizaje no pierda la oportunidad de
evolucionar, sustituir e integrar otros recursos y servicios.
(7) Soporte transaccional: Los LMEs deben de describir el
soporte transaccional de operación para ejecutar un proceso de
aprendizaje con la posibilidad de implementar actividades de
larga duración.
Tomando como punto de partida la teoría de los flujos de
trabajo [3], un motor de ejecución de LMEs de la cuarta etapa
es el software de control básico de gestión de flujos de trabajo,
responsable de la creación y eliminación de procesos, el
control de la planeación de actividades dentro de un proceso
de aprendizaje, y de la interacción entre las herramientas de
aplicación, los estudiantes, y el personal de la facultad.
Además es responsable de proveer el soporte de las
características de los LMEs antes mencionadas.
Los motores de LMEs deben de proveer infraestructura para
controlar: (1) la interpretación de la definición del proceso; (2)
el control de las instancias de proceso para su creación,
activación, suspensión y terminación; (3) la navegación entre
actividades de proceso, e.g., operaciones en secuencia o
paralelo, planeación de fechas límite, interpretación de datos
relevantes al flujo de aprendizaje, entre otros; (4) el acceso y
salida de participantes específicos; (5) la identificación de
ítems de trabajo que requieren atención del usuario y una
interface para soportar las interacciones con los usuarios; (6)
el mantenimiento de los datos de control del flujo de
aprendizaje, así como la transmisión de datos relevantes al
flujo de aprendizaje entre aplicaciones y usuarios; (7) Una
interface para invocar aplicaciones y servicios externos, así
como la relación que hay con los datos del flujo de
aprendizaje; y (8) las acciones de supervisión y control con
propósitos de administración y auditoría.
En los sistemas de flujos de trabajo muchas de estas
características se soportan por medio de la implementación de
un modelo de transacciones avanzado (MTA) para asegurar su
la ejecución correcta y confiable del flujo de trabajo. Cuando
éste es el caso, se le conoce al sistema como sistema de flujo
de trabajo transaccional. En dicho sistema, las actividades de
proceso se mapean a componentes de transacciones de una
transacción avanzada, y las dependencias de flujo de control
se definen como dependencias entre los pasos transaccionales.
Una capa adicional de control en términos de dependencias se
le agregar al MTA para proveer de funcionalidad a las
transacciones en ejecución en un ambiente distribuido. Cabe
destacar que las características transaccionales de un MTA
forman sólo una pequeña parte de una aplicación de flujos de
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Fig. 1. Arquitectura de Aplicaciones y Servicios Web para la Mejora del Aprendizaje.
trabajo. Los requerimientos de los sistemas de gestión de
flujos de trabajo exceden o difieren significativamente de los
requerimientos de un MTA en términos de modelado,
coordinación y tiempo de ejecución. Por lo tanto, es muy útil
incorporar semántica de transacciones como recuperación,
atomicidad e aislamiento relajada, para asegurar la correcta
ejecución de un flujo de trabajo. No obstante, ver un sistema
de gestión de flujos de trabajo como un MTA, o usar un MTA
para modelar un flujo de trabajo sería inapropiado [18].
En la siguiente sección, se presentan algunos de los MTAs
apropiados para un motor de ejecución de LMEs de la cuarta
etapa.
IV. MODELOS DE TRANSACCIONES AVANZADOS
Una transacción [19] es una unidad computacional
consistente y confiable, la cual se ejecuta a partir de un estado
inicial consistente y finaliza su ejecución en un estado final
consistente. Es decir, una transacción es una colección de
acciones que llevan a cabo una transformación consistente de
los estados de un sistema. Para lograr esto, las transacciones
deben de poseer las llamadas propiedades ACID (por sus
siglas en inglés) [20], que se presentan a continuación:
(1) Atomicidad: Una transacción se ejecuta completamente
(comete) o el efecto final es como si no se hubiera ejecutado
(aborta). Es decir una transacción se comete o se aborta, pero
no puede haber un estado intermedio entre estos dos.
(2) Consistencia: El código de una transacción debe
garantizar que si se aplica a un estado consistente de datos, el
resultado será también un estado consistente de datos.
(3) Aislamiento: La ejecución concurrente de transacciones
que acceden datos en común, debe equivaler a la ejecución en
serie de las mismas transacciones.
(4) Durabilidad: Los efectos de la transacción cometida
deben ser preservados aún en el caso de fallas.
Para garantizar la ejecución correcta y fiable de un flujo de
aprendizaje en un motor de ejecución de LMEs, es necesario
que el motor provea de soporte transaccional a través de
Modelos de Transacciones Avanzados (MTAs). Los MTAs
relajan una o más de las propiedades ACID para soportar
actividades de larga duración, como lo es un proceso de
aprendizaje.
Actualmente existen diversos MTAs que se presentan en
[21], los cuales pueden ser adecuados para la nueva
generación de motores de ejecución de PACs, e.g.,
transacciones anidadas, SAGAS, transacciones anidadas
abiertas, transacciones flexibles, contratos, transacciones-S, el
modelo de transacciones DOM, y transacciones multicolores.
En la Tabla I, se hace una comparación entre los MTAs, la
cual muestra su propósito general, la propiedad ACID que
relajan y una breve descripción de ellos.
Considerando las características del ambiente de
aprendizaje, es necesario remarcar la diferencia entre una
actividad de un flujo de aprendizaje y una actividad de un
flujo de trabajo. Cuando una actividad de un flujo de trabajo
es ejecutada y la transacción falla, se debe a un problema de
software o hardware, e.g., recurso no disponible, formato de
entrada incorrecto, falla interna de la aplicación, entre otros
[22]. En cambio, en las actividades de un flujo de aprendizaje,
cuando una transacción falla, puede deberse también a que el
estudiante no logró los objetivos de aprendizaje, aún cuando
estudiante completó la actividad de manera correcta, e.g., el
alumno no obtuvo la calificación mínima para aprobar un
examen, hicieron falta productos en la presentación de un
proyecto, entre otros. Debido a esto, los motores de ejecución
de PACs, deben de proveer una forma de manejar actividades
de compensación en los flujos de aprendizaje para lograr los
objetivos de aprendizaje.
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TABLA I
MODELOS DE TRANSACCIONES AVANZADOS
V. MODELOS DE TRANSACCIONES AVANZADOS PARA
PROCESOS DE APRENDIZAJE COMPLEJOS
En el apartado anterior, se presentó una comparación entre
los MTAs. Conocer los diversos MTAs es importante en el
terreno del diseño del aprendizaje, no sólo para soportar
actividades de larga duración, sino también para proveer de
soporte pedagógico desde la perspectiva de la ejecución. Ello
debido a que cada actividad y proceso de aprendizaje es
diferente, y pueden requerir de una ejecución bajo un MTA
diferente. Por lo tanto, el motor de ejecución de PACs debe
soportar diversos MTAs, de tal forma que las diferentes
actividades de aprendizaje puedan ejecutarse bajo el MTA
más adecuado.
En general, la propuesta es manejar tres niveles de
transacciones en los motores de ejecución de PACs (ver
Figura 2):
1) Proceso: En este nivel se utiliza un MTA general para
todo el PAC. Específicamente en el lenguaje LPCEL, este
nivel se describe en el elemento <Complex-Learning-Process>
(proceso de aprendizaje complejo). Un MTA enfocado en
actividades de larga duración es adecuado para este nivel.
2) Actividad o subproceso: Este es el nivel de transacciones
más crítico en términos del aprendizaje. Si se escoge el MTA
más adecuado para cada actividad o conjunto de actividades
de aprendizaje, se logrará una contribución importante en el
estudiante para que logre sus objetivos de aprendizaje —los
cuales son la base del PAC en LPCEL—, al proveer al flujo de
aprendizaje de estructura y comportamiento adecuados.
Diferentes MTAs pueden ser usados en diferentes actividades
y estructuras, e.g., en LPCEL contratos puede ser usado en el
elemento <Complex-Component> (componente complejo),
junto con las estructuras <Sequence> (secuencia), <doWhile>
(hacer mientras) y <While> (mientras), bajo un paradigma de
instrucción conductista; o bien puede usarse el MTA
transacciones-s en el elemento <Complex-Component>, junto
con las estructuras <Switch> (cambiar), <Split> (separar) y
<Join> (unir), bajo un paradigma de instrucción
constructivista.
3) Recurso: Este nivel en LPCEL ocurre en el elemento
<Resources> (recursos). El asunto principal aquí es sobre si se
trata de servicios con estados o servicios sin estados. Con
servicios sin estado un modelo de transacciones simple con
todas las propiedades ACID puede ser utilizado, mientras que
con los servicios con estados, el modelo de transacciones
depende del tipo de recurso.
En otras palabras, suponga que Alicia y Beto están inscritos
en un curso. El curso completo puede ser visto como una
transacción con muchas subtransacciones (actividades de
aprendizaje), y debido a que el curso dura una cantidad de
tiempo considerable y es una actividad de larga duración con
resultados parciales, el MTA transacciones anidadas abiertas
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Fig. 2. Niveles de transacciones en un proceso de aprendizaje.
sería adecuado como modelo de transacciones del nivel de
proceso.
Pero entonces, ¿qué pasa cuando el profesor quiere que sus
estudiantes desarrollen ciertas habilidades que pueden ser
obtenidas de mejor manera a través de un enfoque conductista,
donde una secuencia de tareas debe ser totalmente completada
en un orden determinado? El MTA contrato en el nivel de
actividad debe ser utilizado para esta situación. Posteriormente
cuando es tiempo de desarrollar una actividad colaborativa
bajo un enfoque constructivista, donde Alicia y Beto necesitan
trabajar juntos con entregables parciales para lograr un
objetivo, entonces el MTA transacciones-s sería más
adecuado.
Finalmente, cada tarea tiene recursos asociados a ella,
algunos pueden ser simples servicios sin estado que pueden
ser manejados por el modelo de transacciones del nivel de
actividad, mientras que otros pueden ser manejados en el nivel
recurso por un modelo transaccional tradicional con todas las
propiedades ACID, o bien, si son necesarias interacciones
complejas con servicios con estados, un MTA puede ser
utilizado dependiendo del tipo de recurso.
amplias opciones para fusionar transacciones con las
tecnologías para el aprendizaje, para de esta forma ejecutar de
manera correcta y confiable actividades de larga duración bajo
diversos paradigmas de instrucción.
Las actividades de aprendizaje son muy diversas, y cada
una emplea diferentes métodos de instrucción, por lo tanto
sería rígido ejecutar todas bajo un solo modelo transaccional,
lo cual conduciría no sólo a no lograr los objetivos de
aprendizaje de manera fiable, sino que significaría que la
tecnología estaría representando un obstáculo, en lugar de ser
un acelerador.
AGRADECIMIENTOS
Este trabajo es parcialmente financiado por el subprograma
Avanza (proyecto TSI-020501-2008-53), el subprograma PCI
(proyecto A/018126/08) del Gobierno Español y la Cátedra de
Investigación: Sistemas Distribuidos y Adaptativos en
Tecnologías Educativas, DASL4LTD (C-QRO-17/07) del
Tecnológico de Monterrey, México.
REFERENCIAS
[1]
VI. CONCLUSIONES
En este artículo se presentaron diversos MTAs, cada uno
propuesto con un propósito diferente, pero ninguno ha sido
aplicado en el campo de la tecnología educativa, donde la
interacción con el usuario juega un rol importante, y las
diversas actividades de aprendizaje no pueden ser ejecutadas
de manera adecuada bajo un solo MTA. No obstante, los
MTAs presentados representan un punto de partida con
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Jorge
Torres
es
Licenciado
en
Sistemas
Computacionales (1994) y Master en Administración de
Tecnologías de Información (1998) por el Tecnológico
de Monterrey, México. Obtiene un Ms.C. en Ciencias y
Tecnologías Computacionales (2005) y su disertación del
programa doctoral se encuentra en proceso en la
Universidad Carlos III de Madrid.
Ha trabajado en el Departamento de Sistemas Computacionales del
Tecnológico de Monterrey desde 1998 como profesor-investigador de tiempo
completo. En el 2008 fundó y desde entonces dirige el grupo de investigación:
Sistemas Distribuidos y Adaptativos en Tecnología Educativa, DASL4LTD
(C-QRO-17/07) del Tecnológico de Monterrey. Es coautor de más de 30
comunicaciones en conferencias internacionales de investigación en
informática y dos capítulos de libros. El Prof. Torres es miembro de IEEE, de
la ACM y miembro del Capítulo Español del ACM Special Interest Group on
Computer Science Education (SIGCSE)
Sus principales intereses de investigación incluye tecnologías para el
soporte al aprendizaje, ingeniería de software, sistemas distribuidos y
servicios web y web semántica. Ha participado en diferentes proyectos de
investigación relacionados con: Web Services Enhanced Learning and
computer supported education.
Juan Manuel Dodero es Licenciado en Informática por la
Universidad Politécnica de Madrid desde 1993 y Doctor en
Ingeniería Informática por la Universidad Carlos III de
Madrid desde 2002. Sus campos principales de
investigación son la ingeniería del software y de la web, con
una dedicación especial a sus aplicaciones en el aprendizaje
asistido por ordenador.
Ha trabajado como Ingeniero de I+D en Intelligent Software Components S.A.
y como profesor ayudante y después titular en la Universidad Carlos III de
Madrid. En 2008 obtuvo una plaza de Profesor Titular en la Universidad de
Cádiz, España. Es coautor de más de una docena de publicaciones en revistas
internacionales indexadas, cinco capítulos de libros y más de 40
comunicaciones en conferencias internacionales de investigación en
informática.
El Prof. Dodero es miembro de la ACM, fundador y miembro del comité
directivo del Capítulo Español del ACM Special Interest Group on Computer
Science Education (SIGCSE) y miembro fundador de la Sociedad
Iberoamericana para el Avance de la Tecnología Educativa (SIATE). En 2005
recibió una distinción al investigador joven del Comité Técnico de
Tecnologías Educativas del IEEE por sus contribuciones durante la primera
etapa postdoctoral a la investigación en este campo.
Ignacio Aedo es licenciado y doctor en informática por la
Universidad Politécnica de Madrid y en la actualidad es
Catedrático de Universidad en la Universidad Carlos III
de Madrid. Sus principales intereses son la hipermedia,
los sistemas interactivos para la educación, sistemas web,
libros electrónicos, metodologías para el desarrollo y
sistemas de información para situaciones de emergencia,
centrándose su labor investigadora en la búsqueda de
soluciones que ayuden a las personas, individuos o grupos, a mejorar su
trabajo y su proceso de aprendizaje siendo sus trabajos financiados por
distintas instituciones públicas y privadas.
Los resultados de sus investigaciones se han visto plasmados en más de 200
artículos en revistas y congresos internacionales. El Dr. Aedo es Director del
Máster en Ingeniería de la Web, Subdirector del Master en Gestión y
Producción en e-Learning y Adjunto al Vicerrector de Profesorado y
Departamentos en la Universidad Carlos III de Madrid. Además, es ViceChair del Comité Técnico de Tecnologías para el Aprendizaje de IEEE.
Eduardo
Juárez
es
ingeniero
en
sistemas
computacionales por el Tecnológico de Monterrey,
Campus Querétaro (2008). Actualmente estudia la
Maestría en Administración de Tecnologías de
Información en la misma institución.
Desde 2008 es Asistente de investigación en la cátedra
Sistemas Distribuidos y Adaptativos en Tecnologías
Educativas, DASL4LTD (C-QRO-17/07) del Tecnológico
de Monterrey, México. Ha publicado diversos trabajos de
investigación que se han traducido en más de 10 comunicaciones en
conferencias internacionales y un capítulo de libro. El Ing. Juárez recibió en
2009 el Reconocimiento a la Excelencia Académica de la Asociación
Nacional de Facultades y Escuelas de Ingeniería de México.
ISSN 1932-8540 © IEEE