TICAI - romulo.det.uvigo.esromulo.det.uvigo.es/ticai/libros/Ticai_completos/Ticai_2010.pdf · TICAI2010: TICs para a Aprendizagem da Engenharia. ISBN: 978-84-8158-548-3 ©IEEE, Sociedad

TICAI 2010

TICs para el Aprendizaje de la

Ingeniería

Editores

Manuel Caeiro Rodriguez Ricardo Azambuja Silveira

Paula Escudeiro

Capítulos Español y Português de la Sociedade de Educación

I

Manuel Caeiro Rodriguez, Ricardo Azambuja Silveira, Paula Escudeiro, editores

TICAI2010: TICs para a Aprendizagem da Engenharia. ISBN: 978-84-8158-548-3 ©IEEE, Sociedad de Educación: Capítulos Español y Portugués

Introdução dos Editores TICAI 2010 é o quinto volume de uma série que recolhe as contribuições mais significativas dos melhores congressos de língua Espanhola e Portuguesa no âmbito da Sociedade de Educação do IEEE. Este volume, correspondente aos eventos realizados no ano de 2010, é promovido pelos Capítulos Português e Espanhol desta Sociedade (no caso espanhol, através do CTAE - Comité Técnico de Acreditação e Avaliação).

Como nos volumes anteriores, o âmbito centra-se na investigação e aplicações da tecnologia na educação e engloba o desenho e investigação de novas ferramentas, materiais e técnicas que facilitem o ensino/aprendizagem e aplicações, métodos pedagógicos e experiências concretas de uso destas novas técnicas e ferramentas. Tudo com um enfoque particular no ensino/aprendizagem das disciplinas próprias do IEEE, fundamentalmente nas áreas da Engenharia Electrotécnica, Tecnologia Electrónica, Engenharia de Telecomunicações e Engenharia Informática.

Assim, os capítulos deste livro passaram pelo crivo apertado de duas revisões: primeiro do próprio congresso e depois uma segunda selecção de entre os artigos aceites para o congresso. Para esse processo, contamos com membros destacados de cada um dos Comités de Organização ou de Programa dos respectivos congressos. Os trabalhos foram seleccionados dos seguintes congressos:

• CISTI 2010 (V Conferência Ibérica sobre Sistemas e Tecnologias de Informação) • CPNTE (XV Ciclo de Palestras sobre Novas Tecnologias na Educação) • CPNTE (XVI Ciclo de Palestras sobre Novas Tecnologias na Educação) • ECEL 2010 (IX European Conference on e-Learning • JENUI 2010 (XVI Jornadas de Enseñanza Universitaria de la Informática) • JIE (Jornada de Innovación Educativa en Ingeniería Telemática) • SAAEI 2010 (XVII Seminario Anual de Automática, Electrónica Industrial e Instrumentación) • SBIE 2010 (XXI Simpósio Brasileiro de Informática na Educação) • SINTICE 2010 (XI Simposo Nacional de Tecnologías de la Información y las Comunicacions en la

Educación) • TAEE 2010 (IX Congreso de Tecnologías Aplicadas a la Enseñanza de la Electrónica) • ticEDUCA 2010 (I Encontro Internacional TIC e Educação) • URSI 2010 (XXV Simposium Nacional de la Unión Científica Internacional de Radio)

Queremos assim, através da Sociedade de Educação do IEEE, e concretamente através dos Capítulos Espanhol e Português, contribuir, graças à selecção e difusão destes excelentes trabalhos, para um melhor conhecimento da comunidade ibero-americana no âmbito da aplicação da tecnologia no ensino/aprendizagem centrado na Engenharia, e, em consequência, um aumento geral da qualidade das publicações nos respectivos congressos. Manuel Caeiro Rodriguez (Capítulo Espanhol da Sociedade de Educação do IEEE) Ricardo Azambuja Silveira (Capítulo Brasileiro da Sociedade de Educação do IEEE) Paula Escudeiro (Capítulo Português da Sociedade de Educação do IEEE) Editores de TICAI 2010

II



Introducción de los Editores TICAI 2010 es el quinto tomo de una serie que recoge las aportaciones más significativas realizadas en los congresos más importantes de habla española y portuguesa en el ámbito de la Sociedad de Educación del IEEE. Este tomo, que corresponde a los eventos realizados en el año 2010, es promovido por los Capítulos Portugués y Español de esta Sociedad.

Como en los tomos anteriores, el ámbito se centra en la investigación y aplicaciones tecnológicas a la educación, y comprende desde el diseño e investigación sobre nuevas herramientas, materiales y técnicas que faciliten la enseñanza/aprendizaje hasta las aplicaciones, métodos pedagógicos y experiencias concretas de uso de estas nuevas técnicas y herramientas. Todo ello enfocado principalmente a la enseñanza/aprendizaje de las disciplinas propias del entorno del IEEE, que suelen ser fundamentalmente las áreas de Ingeniería Eléctrica, Tecnología Electrónica, Ingeniería de Telecomunicación e Ingeniería Informática.

Así pues los capítulos de este libro habrán pasado dos revisiones, por una parte la del propio congreso y después una segunda elección sobre los artículos aceptados dentro del congreso. Para ello hemos contado con destacados miembros de cada uno de los Comités de Organización o de Programa de los respectivos congresos. Los trabajos han sido seleccionados de los siguientes congresos:



Queremos así, desde la Sociedad de Educación del IEEE, y concretamente desde los Capítulos Español y Portugués, contribuir con la selección y difusión de estos mejores trabajos al mejor conocimiento de la comunidad iberoamericana en el ámbito de la aplicación de la tecnología a la enseñanza/aprendizaje centrado en la ingeniería, y por lo tanto a un incremento general de la excelencia en las publicaciones en los respectivos congresos. Manuel Caeiro Rodriguez (Capítulo Español de la Sociedade de Educación del IEEE) Ricardo Azambuja Silveira (Capítulo Brasileño de la Sociedade de Educación del IEEE) Paula Escudeiro (Capítulo Portugués de la Sociedade de Educación del IEEE) Editores de TICAI 2010

III



Editors’ Introduction TICAI 2010 is the fifth annual book of a series that collects the more significant papers presented in the most important congresses and seminars organized in Latin America, Spain and Portugal within the scope of the IEEE Education Society. This book, that gathers contributions from events that took place in 2010, is promoted by the Portuguese and Spanish Chapters of this Society (in the Spanish case throught the CTAE - Comité Técnico de Acreditação e Avaliação). Like in the previous books, the scope is centered on research, design and development of new technological tools, materials and techniques oriented to educational activities, which support the teaching/learning activities. Also, it is centered on application of pedagogical methods and experiences on using this kind of tools, which are main areas of Electrical Engineering, Electronics Technology, Telecommunications Engineering and Informatics Engineering. The different chapters of this book have two different revisions, one made by the peers of these congresses and seminars, and the other one made by the editorial committee. In this way, we have the support of outstanding members of the academic committees of these congresses. The selected papers were part of the following events:



The IEEE Education Society (Spain, Portugal and Brasil Chapters) want to contribute with the selection and publication of the best papers, to bring the best knowledge on application and research of teaching/learning processes to our Iberoamerican community; centered on engineering, in order to increase the general quality in these congresses and events. Manuel Caeiro Rodriguez (IEEE Education Society – Spain Chapter) Ricardo Azambuja Silveira (IEEE Education Society – Brasil Chapter) Paula Escudeiro (IEEE Education Society – Portugal Chapter) Editors, TICAI 2010

IV



Consejo/Conselho/Board Editorial Manuel Caeiro Rodriguez, Universidad de Vigo, España (Co-editor) Ricardo Azambuja Silveira, Universidade Federal de Santa Catarina, Brasil (Co-editor) Paula Escudeiro, Instituto Superior de Engenharia do Porto, Portugal (Co-editor) Alisson Brito, Universidade Federal da Paraiba, Brasil Ángel Mediavilla Sánchez, Universidad de Cantabria, España Antonio José Mendes, Universidade de Coimbra, Portugal Baltasar Fernández Manjón, Universidad Complutense de Madrid, España Edmundo Tovar Caro, Universidad Politécnica de Madrid, España Inmaculada Plaza García, Universidad de Zaragoza, España José Luis Martín González, Uniersidad del País Vasco, España Liane M. R. Tarouco, Universidade Federal de Rio Grande do Sul, Brasil Manuel Castro Gil, Universidad Nacional de Educación a Distancia, España Manuel Ortega Cantero, Universidad de Castilla-La Mancha, España Maria José Marcelino, Universidade de Coimbra, Portugal Martín Llamas Nistal, Universidade de Vigo, España Pilar Rodríguez Marín, Universidad Autónoma de Madrid Yannis Dimitriadis, Universidad de Valladolid, España

V



Índice

1. Inovação curricular com ferramentas Web 2.0: uma experiência de Webradio educativa 1 Vítor Manuel Santos Diegues, Clara Pereira Coutinho

2. A-TVDBR: Um Modelo de Atividades de Aprendizagem no Contexto de Educação a Distância para a TV Digital Brasileira 7 Mozart de Melo Alves Júnior, Arturo Hernández Domínguez

3. Herramienta para la generación de escenarios de apoyo a la docencia de la seguridad en redes 15 Enrique de la Hoz, Ivan Marsa-Maestre, Miguel A. López-Carmona, María Teresa López-Merayo

4. Tecnologias da Informação e Comunicação no apoio à aprendizagem no Ensino Superior 25 Bertil P. Marques, Jaime E. Villate, Carlos V. Carvalho

5. Uso de juegos digitales educativos como herramienta de soporte para el aprendizaje de algoritmos 33 Julián Moreno

6. Prácticas de control digital de convertidores de potencia emulados con amplificadores operacionales 39 Jacinto M. Jiménez, Miguel, Moreno, Esther de Jódar, Jose A. Villarejo

7. O Quadro Interactivo Como uma Ferramenta Colaborativa no Contexto do Ensino Português 47 Ana Pinto, Eduardo Cardoso, Paula Escudeiro

8. Adaptação de Metadados para Repositórios de Objetos de Aprendizagem 55 Liane M. R. Tarouco, Marcelo A. R. Schmitt

9. Levitador magnético de muy bajo coste con fines didácticos 61 José I. Artigas, Luís A. Barragán, Sergio Llorente, Álvaro Marco

10. Personal Learning Environments no contexto virtual de um Mestrado em Comunicação Educacional Multimédia 67 José Bidarra, Ana Margarida Sousa, Filomena Grazina, Paula Simões, Paulo Azevedo

11. Uma Abordagem Computacional para Construção de Mapas Conceituais a partir de Textos em Língua Portuguesa do Brasil 75 Juliana Hiroko Kowata, Davidson Cury, and Maria Claudia Silva Boeres

12. Esquemas de enseñanza-aprendizaje del concepto de la comunicación solapada de mensajes en redes de comunicación 81 Elsa Macías, Álvaro Suárez

13. Um Objeto de Aprendizagem para apoio a Aprendizagem de Física 91 Maria de Fátima Webber do Prado Lima, Douglas Hecher and Elisa Boff

14. Image Easy Sonar: Software para el Procesado Digital de Imágenes Sónar con Aplicaciones Docentes 101 Isabel Zamanillo Sainz de la Maza, José Mª Zamanillo, Elías Revestido, Francisco Jesús Velasco

15. Los Recorridos de Estudio e Investigación como productos de Ingeniería didáctica 107 C. Fonseca, A. Pereira, J. M. Casas

16. Geometria através de Hipertextos com Animações Interativas 117 Maria Alice Gravina e Marina Menna Barreto

17. Uso de la Pizarra Digital y los Sistemas de Respuestas para la Implantación del Aprendizaje Basado en Proyectos en Ingeniería Informática 123 José Santa, Antonio J. Jara, Germán Villalba, Miguel A. Zamora

18. Sentiment Analysis on a corpus of texts written by primary school children 129 Eladio Blanco, Fernando Martínez, Antonio Pantoja, Alfonso Ureña

19. Correcção semi-automática de respostas em texto livre 137 Nuno Escudeiro, Paula Escudeiro

20. Mobile Learning Engine Moodle adaptado aos diferentes Estilos Cognitivos utilizando Hipermídia Adaptativa 143 Patricia Mariotto Mozzaquatro, Roseclea Duarte Medina

VI



21. Tengo una respuesta para usted sobre estilos de aprendizaje, creencias y cambios en los estudiantes 151 M. Asunción Castaño, Mercedes Marqués, Rosana Satorre, Antoni Jaume i Capó, David López

22. Comunidades de prática em ambientes virtuais: da teoria à experiência colaborativa 159 Soraia Maria João Macário, Ticiana Tréz, Sandra Ferrão-Lopes, Jorge Gonçalves, Isabel Cabrita, Lúcia Pombo

23. Plataforma Educacional con Remolcador de Altura Autónomo 167 F. J. Velasco, E. Revestido, E. López, E. Moyano, A. Báscones, I. Zamanillo, J. M. Zamanillo

24. Recursos Pedagógicos para Dispositivos Móveis: uma Análise com Foco na Matemática 173 Silvia Cristina F. Batista, Patricia Alejandra Behar, Liliana Maria Passerino

25. Mejorando el aprendizaje de Procesadores de Lenguaje mediante visualizaciones 181 Francisco J. Almeida Martínez, Jaime Urquiza Fuentes, J. Ángel Velázquez Iturbide

26. FindYourHelp: um módulo de busca por especialistas no AVA Moodle 189 Marcos L. Santos, Laís do N. Salvador, Daniela S. Cruzes

27. ¿Investigamos correctamente sobre la baja matriculación de mujeres en Informática? 201 Agustín Cernuda del Río, Miguel Riesco Albizu

28. Implementación de materias comunes en el plan de estudios de grado en Ingeniería Electrónica y Automática de la Universidad de Zaragoza 209 C. Bernal Ruiz, A. Bono Nuez, J.M. López Pérez, A. Otín Acín, F.J. Pérez Cebolla, B.Martín del Brío, T. Pollán Santamaría

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(Title—Curricular Innovation with Web 2.0 tools

(Abstract— ABSTRACT: This study describes a pioneer

pedagogical experience carried out in the Agrupamento de Escolas Vale do Tamel, Barcelos in the district of Braga, whose aim was to create and dynamize a Webradio using the technologies Web 2.0, specially the podcast. The Webradio, in its several ways of exploration, is an important means of social intervention. Through this tool, students, teachers and community have access to information, entertainment and learning in a context where formal and informal, educational and entertaining complement one another harmoniously. This way, from the analyses of concepts of educommunication and Webradio, some tools emerging in a context of web 2.0, have been explored which allow the dynamization of new ways of communication, expression and intervention among the educational community. (

Keywords: Webradio, Educommunication, podcast. (

Resumo— O presente artigo descreve uma experiência pedagógica pioneira realizada no agrupamento de escolas do Vale do Tamel, distrito de Braga, que teve como objectivo principal criar e dinamizar uma Webradio, recorrendo às tecnologias Web 2.0, em especial o podcast. A Webradio, nas diversas formas de exploração, é um importante veículo de intervenção social. Através desta ferramenta, alunos, professores e restante comunidade têm acesso à informação, ao entretenimento e à aprendizagem num contexto onde o formal e o informal, o educativo e o lúdico se podem complementar de forma harmoniosa. Assim sendo, a partir da análise dos conceitos de Educomunicação e de Webradio, exploraram-se algumas ferramentas que surgem no contexto da Web 2.0, designadamente os podcasts que serviram para dinamizar o projecto aqui apresentado, possibilitando que os alunos explorassem novas formas de comunicação, expressão e intervenção junto da comunidade educativa. (

Palavras-chave: Webradio, Educomunicação, podcast.

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(A-TVDBR: a Learning Activities Model in the Context of

Distance Education for Brazilian Digital TV. (

Abstract — This paper presents a Digital TV Learning Activities Model (A-TVDBR) that allows interactive learning and teaching activities on Digital TV. The target audience is students with motion restrictions. The model was designed and implemented using GINGA-NCL (Nested Context Language). It was planned and implemented a course for disabled people who have limited mobility. The results show that the students of the Digital TV group had better performance than the students of the Virtual Learning Environment group, the same course content was used with the two groups of students. (

Keywords — Digital TV, Ginga, NCL, Online Distance Education (

Resumo — Este trabalho propõe um modelo de atividades de aprendizagem para TV Digital Brasileira (A-TVDBR) possibilitando, de forma ativa e principalmente interativa, o aprendizado e a formação através da TV Digital, tendo como público alvo alunos portadores de deficiências físicas e que possuem limitação motora. O modelo foi especificado e implementado para GINGA-NCL, utilizando-se da linguagem declarativa NCL (Nested Context Language). Foi planejado e executado um curso para deficientes físicos que possuem limitação motora. Os resultados obtidos mostram que os alunos que usaram a TV-Digital obtiveram um melhor desempenho que os alunos que usaram um ambiente virtual de aprendizagem com o mesmo conteúdo. (

Palavras chave — TV Digital, Ginga, NCL, Educação a Distancia On-line

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3) Troca de Informações - Colaboração (G022%( 01%:%E( "'#( 4%21%( %:0"%2( 1+#)%+( ,"/#+.%&a026( t(

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5) Conexão e Desenvolvimento (G021%( /%20E( #2( 0-0.0"1#2( <#( L+*:#( 1#+"%.T20( +02:#"2W$0,2(

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(Tittle—A tool for scenario generation to support teaching in

network security Abstract—The security of networks and systems is an area of

increasing importance. Proper formation of professionals in this area requires using lab environments where they can experience the practical perspective of the subject. However, most approaches currently used provide not enough functionality. In this paper we present NEMESIS, an open, distributed, modular, scalable and flexible tool to generate scenarios for the support of teaching on security.

Keywords— entornos virtuales, generación de escenarios, seguridad de sistemas (

Abstract— La seguridad de redes y sistemas es una área de importancia creciente en la sociedad de la información. La formación adecuada de profesionales requiere de la utilización de entornos de laboratorio donde poder abordar la vertiente práctica de la disciplina. Sin embargo, las aproximaciones empleadas mayoritariamente en la actualidad son excesivamente estáticas y poco flexibles como para poder responder a los requerimientos de formación de profesionales en este área. En este artículo presentamos NEMESIS, una herramienta abierta, distribuida, modular, escalable, extensible y basada en virtualización para la generación de escenarios de apoyo a la docencia de la seguridad.

Keywords— entornos virtuales, generación de escenarios, seguridad de sistemas (

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• Necesidad de proteger las redes del campus:( D#2(%<.,",21+%<#+02(<0(2,210.%2(2#"(+0%),#2(%-(<02:-,0L*0(<0(-%4#+%1#+,#2( <0( 20L*+,<%<( <04,<#( %( -#2( :#2,4-02( 0/0)1#2(B*0(:*0<0"(<02:+0"<0+20()#.#(0-(%*.0"1#(<0(,"),<0"102(<0(20L*+,<%<(#(-%(:+#:%L%),V"(<0(,"/0)),#"026(:%+%(0$,1%+(021#E( 02( *"%( :+W)1,)%( )#.m"( %,2-%+( 021#2( -%4#+%1#+,#2( <0-(+021#(<0( -%( +0<6(=21#E( 2,"(0.4%+L#E( ,.:0<,+l%(0-(%))02#(%(!"10+"01(<02<0(-#2(:*021#2(<0-(-%4#+%1#+,#6(

• Necesidad de acceso a Internet:(K0()%+%(%(-%(+0%-,U%),V"(<0(-%2(%)1,$,<%<02(:+#:*021%2E(:%+0)0()#"$0",0"10(B*0(-#2(%-*."#2( <,2:#"L%"( <0( %))02#( %( !"10+"016( N%+%( 0--#( 20(:*0<0( :-%"10%+( -%( *1,-,U%),V"( <0( 0B*,:#2( 02:0)l/,)#2( "#(%,2-%<#2( <0( -%( +0<( u( B*0( :*0<%"( 20+( 0.:-0%<#2( :%+%( 1%-(/,"6(

• (Dificultad para simular entornos de red de nivel empresarial:( C"( 0"1#+"#( 1l:,)#( B*0( :#<0.#2( 0")#"1+%+(0"(0-(.*"<#(0.:+02%+,%-()#"21%+W(<0(*"%(L+%"(<,$0+2,<%<(<0( <,2:#2,1,$#2( ?%+<h%+0( u( 2#/1h%+0( )#.#(0")%.,"%<#+02E( switchesE( )#+1%/*0L#2E( 20+$,<#+02( <0(<,21,"1#(1,:#666(A#"(#4Z01#(<0(L%+%"1,U%+(*"(20+$,),#(<0(+0<(20L*+#E( :*0<0"( %:%+0)0+( #1+#2( )#.:#"0"102( )#.#()-,0"102(u(20+$,<#+02(<0(HNG(#(20+$,<#+02(OSK!CJ(�>]�6(@%.4,\"(02(?%4,1*%-(B*0(%:%+0U)%"(+0<02(,"%-W.4+,)%26(=-(<02:-,0L*0( u( .%"10",.,0"1#( <0( *"%( ,"/+%021+*)1*+%( B*0()#"10"L%( 1#<#2( 021#2( 0-0.0"1#2( :%+%( -%( <#)0"),%( <0( -%(20L*+,<%<(0"(*"(0"1#+"#( +0%-,21%(02(*"(<02%/l#(%-1%.0"10()#.:-0Z#6(

• (Dificultad para la asignación de recursos para las distintas prácticas:( P1+#( <0( -#2( :+#4-0.%2( 4W2,)#2( B*0(0")#"1+%+0.#2(021+,4%(0"(-%(<,/,)*-1%<(<0(2#:#+1%+(.W2(<0(*"( :+#u0)1#( 2,.*-1W"0%.0"106( N#+( 0Z0.:-#E( :#<0.#2(:0"2%+( 0"( <,/0+0"102( %2,L"%1*+%2( <0( 20L*+,<%<(:0+10"0),0"102( %( <,21,"1%2( 1,1*-%),#"02( B*0( 1+%4%Z0"( 2#4+0(2*:*021#2( u( 02)0"%+,#2( <,21,"1#26( G#( 2,0.:+0( 02( :#2,4-0(2*:0+:#"0+( -%2( "0)02,<%<02( <0( -#2( <,21,"1#2( )*+2#2(10",0"<#( 0"( )*0"1%( -%2( -,.,1%),#"02( 0"( )*%"1#( %(0B*,:%.,0"1#( u( :0+2#"%-( 1\)",)#( <,2:#",4-0( S-L*"#2(%*1#+02( %/+#"1%"( 021#2( <02%/l#2( :+#:#",0"<#( 0-( *2#( <0(+0<02( DSG( $,+1*%-02( u( <,2)#2( <*+#2( 2*21,1*,4-02( 0"( -#2(0B*,:#2(<0(-%(+0<6(="(0210()%2#(-%(+0<(021W(%,2-%<%(0"(*"%(HDSG(<,21,"1%(%-( +021#(<0( -%( +0<(<0-()%.:*2(u()%<%(*"#(<0(-#2(:+#u0)1#2(1+%4%Z%()#"(*"()#"Z*"1#(<0(<,2)#2(<*+#2(<,21,"1#26( O0)#"/,L*+%"<#( -%( HDSG( :#<0.#2( )#"20L*,+(0.*-%+(<,21,"1#2(0"1#+"#2(<0(+0<6(

• Recursos necesarios para desarrollar las prácticas:(K040.#2( 10"0+( 0"( )*0"1%(B*0( -#2( 021*<,%"102( :*0<0"("#(<,2:#"0+( <0-( 0B*,:%.,0"1#( "0)02%+,#( :%+%( :#<0+(+0:+#<*),+( -#2( 02)0"%+,#2( :+#:*021#2( 0"( -%2( <,21,"1%2(:+W)1,)%26(=2(<020%4-0(B*0( -#2(%-*."#2(<,2:#"L%"(<0( -#2(+0)*+2#2("0)02%+,#2(:%+%(+02#-$0+(-%2(:+W)1,)%2(:+#:*021%2(


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• Empleo de tecnologías acordes al estado del arte:( C"(%2:0)1#( )-%$0( <0( -#2( 2,210.%2( <0( ,"/#+.%),V"( 02( 0-(<,"%.,2.#( <0-( .,2.#6( D%( %:%+,),V"( <0( "*0$%2(10)"#-#Ll%2(u( 2,210.%2( 02(*"%( )#"21%"10( 0"( 0210( 0"1#+"#6(J,( B*0+0.#2( #/+0)0+( *"%( /#+.%),V"( B*0( +02:#"<%( %( -%2("0)02,<%<02( )#")+01%2( u( +0%-02( <0( -%( 2#),0<%<E( 02("0)02%+,#( B*0( -#2( 0"1#+"#2( <0( 1+%4%Z#( B*0( :+#:#"L%.#2(20( %<%:10"( %( <,)?#2( )%.4,#2( 10)"#-VL,)#28( "*0$#2(20+$,),#2E( 10)"#-#Ll%2( <0( +0<E( 2,210.%2( #:0+%1,$#2( #(1\)",)%2(<0(%1%B*06(N%+%(0--#(02(/*"<%.0"1%-(B*0(0-(<,20�#(<0( -%4#+%1#+,#( <0( 20L*+,<%<( B*0( 20( :+#:#"L%( 20%(0910"2,4-0E( 0"( 0-( 20"1,<#( <0( B*0( <040+l%( 20+( /W),-( %�%<,+()#.:#"0"102( %<,),#"%-02( %( -%( +0<( 09,210"106( D%(02)%-%4,-,<%<(u( -%( 0910"2,4,-,<%<( 2#"( %2:0)1#2( )-%$0(:%+%(20+()%:%)02(<0(,")-*,+("*0$%2(10)"-#Ll%2(0"(0-(-%4#+%1#+,#6(

• Sobrecarga debida a la configuración y mantenimiento del laboratorio para distintas prácticas o proyectos:( =-(:+#)02#(<0()#"/,L*+%),V"(u(.%"10",.,0"1#(<0-(-%4#+%1#+,#(<0( 20L*+,<%<( :%+%( 2*( *1,-,U%),V"( :#+( <,21,"1%2( .%10+,%2(:*0<0(--0L%+(%(+0B*0+,+(*"%(L+%"()%"1,<%<(<0(+0)*+2#26(=2("0)02%+,#( :-%",/,)%+( )#"),0"U*<%.0"10( -#2(:+#)0<,.,0"1#2( <0( ,"21%-%),V"( u( <02:-,0L*0( <0( -%2(<,21,"1%2()#"/,L*+%),#"02()#"(#4Z01#(<0(%L,-,U%+(-%2(1%+0%2(<0(.%"10",.,0"1#6(Sm"( 2,210.%1,U%"<#( u( %*1#.%1,U%"<#(021#2( :+#)02#2E( -%2( 1%+0%2( <0( .%"10",.,0"1#( <0( *"(-%4#+%1#+,#( <0( 0210( 1,:#( :*0<0"( --0L%+( %( 20+( 4%21%"10(10<,#2%26(

B. Alternativas existentes A*%-B*,0+( 2#-*),V"( B*0( :-%"100.#2( :%+%( -%( <#)0"),%( <0( -%(

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1) Laboratorios hardware:( D%( /#+.%( <0( -#L+%+( *"( .%u#+(+0%-,2.#(0"(0-(<,20�#(<0(*"%(-%4#+%1#+,#(<0(20L*+,<%<(20(4%2%(0"( -%( *1,-,U%),V"( <0( ?%+<h%+0( +0%-6( D#2( 021*<,%"102( :*0<0"(1+%4%Z%+( )#"( ?%+<h%+0( +0%-( _021#( ,")-*u0( )#.:#"0"102( <0( +0<(+0%-02`( u( 09:0+,.0"1%+( -#2( :+#4-0.%2( <0+,$%<#2( <0( -%(*1,-,U%),V"( <0( <,)?#2( )#.:#"0"1026( S*"B*0( 0210( 1,:#( <0(-%4#+%1#+,#( #/+0)0( 0-( .%u#+( L+%<#( <0( +0%-,2.#E( :+020"1%(1%.4,\"( ,.:#+1%"102( :+#4-0.%26( =-( :+,"),:%-( :+#4-0.%( 02( 0-(+0-%),#"%<#()#"(0-()#2108(02("0)02%+,%( -%(%<B*,2,),V"(<0( 1#<#2(-#2()#.:#"0"102()#"( -#2(B*0(20(B*,0+%( 1+%4%Z%+6(@%.4,\"(?%u(B*0(10"0+(0"()*0"1%(0-()#210(0"(1\+.,"#2(<0-(1,0.:#("0)02%+,#(:%+%(,"21%-%+(u()#"/,L*+%+()%<%(*"#(<0(-#2(02)0"%+,#2(2#4+0(-#2(B*0(20(B*,0+0(1+%4%Z%+6(Y,"%-.0"10E(?%u(B*0(10"0+(0"()*0"1%(0-(:+#4-0.%(<0( -%(:#+1%4,-,<%<8(0-(021*<,%"10(<040( 1+%4%Z%+(2#4+0(0-( 02)0"%+,#( u( "#( :*0<0( +0:+#<*),+( 0-( 0"1#+"#( /W),-.0"106( =-(0B*,:#(<#)0"10( 1%.4,\"(<040( ,"$0+1,+(*"%()%"1,<%<(<0( 1,0.:#(,.:#+1%"10( 0"( $#-$0+( %( <02:-0L%+( 0-( 02)0"%+,#( :%+%( #1+%2(.%10+,%2( %m"( 0"( 0-( )%2#( <0( B*0( ?%u%( 2,<#( <02:-0L%<#(%"10+,#+.0"10( u( 021\( %<0)*%<%.0"10( <#)*.0"1%<#6( K04,<#( %(1#<#( 021#E( 0210( 1,:#( <0( -%4#+%1#+,#E( %m"( :+#:#+),#"%"<#( -%(

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• Expresividad:( D%( ?0++%.,0"1%( <040( :0+.,1,+"#2( <,20�%+(02)0"%+,#2( B*0( ,-*21+0"( 1#<#2( %B*0--#2( )#")0:1#2( B*0( 20(1+%1%"( 0"( -%2( %2,L"%1*+%2( <0( 20L*+,<%<E( 1%-02( )#.#($*-"0+%4,-,<%<02E( %.0"%U%2E( +,02L#2( u( .0)%",2.#2( <0(20L*+,<%<6(((

• Interactividad:(=-(%-*."#(<040(:#<0+(,"10+%)),#"%+()#"(-%(?0++%.,0"1%( <0( .#<#( B*0( :*0<%( 0Z0+),1%+( -%2( <,/0+0"102(?%4,-,<%<02(#4Z01,$#(<0(-%2(%2,L"%1*+%2(<0(20L*+,<%<E(1%-02()#.#( %"W-,2,2( <0( $*-"0+%4,-,<%<02E( %))02#( +0.#1#E(02)%-%<%( <0( :+,$,-0L,#2E( <010)),V"( <0( ,"1+*2,#"02( u(%*<,1#+l%6(

• Gestión de eventos:( C"%( <0( -%2( :+,"),:%-02( -,.,1%),#"02(<0( -%2( ?0++%.,0"1%2( <0( %:#u#( 09,210"102( 02( B*0( -#2(02)0"%+,#2( B*0( L0"0+%"( 2#"( 021W1,)#2( #( %2l")+#"#2E( 021#(02E( B*0("#(:0+.,10"( -%( L0"0+%),V"(<0( 0$0"1#2( 0"( 1,0.:#(+0%-6( I*)?#2( %1%B*02( +0%-02( _u( -%2( +0%)),#"02( %( -#2(.,2.#2`( 20(0/0)1m%"(:#+(.0<,#(<0( -%(0Z0)*),V"(2*)02,$%(<0(:%2#2(%(-#(-%+L#(<0-(1,0.:#E(:#+(-#(B*0(-%(?0++%.,0"1%(<040( 20+( )%:%U( <0( 2,.*-%+( -l"0%2( 10.:#+%-02( <0( 0$0"1#2(B*0(:*0<%"(,-*21+%+(021#2(:+#)02#26((((

• Transparencia:( D%( *1,-,U%),V"( <0( -%( ?0++%.,0"1%( <0(L0"0+%),V"( <0( 02)0"%+,#2( $,+1*%-02( "#( <040( /%-20%+( -%(09:0+,0"),%(<0-(%-*."#(%-(0"/+0"1%+20(%(-#2(02)0"%+,#26(=-(1+%4%Z#( <0-( %-*."#( )#"( 0-( 02)0"%+,#E( %2l( )#.#( -#2(+02*-1%<#2(#410",<#2(<0-(.,2.#E(<040"(20+(,<\"1,)#2(%(-#2(B*0( 20( #410"<+l%"( :%+%( 0-( 02)0"%+,#( +0%-( _)#"( -%( :#2,4-0(09)0:),V"E(0"(1#<#()%2#E(<0(-%2(.0<,<%2(<0(1,0.:#2`6(

• Escalabilidad:( D%( ?0++%.,0"1%( <040( :0+.,1,+( -%(L0"0+%),V"(<0(02)0"%+,#2()#.:-0Z#2E()#"(.m-1,:-02(+0<02E(.WB*,"%2(u(20+$,),#26(((((((

• Seguridad:(S<0.W2( <0( -%( +#4*210U( u( 1#-0+%"),%( %( /%--#2E(:%+%( B*0( -%( ?0++%.,0"1%( :*0<%( 20+( *1,-,U%<%( )#.#(.0)%",2.#( <0( 0$%-*%),V"( )#"1,"*%E( 02( "0)02%+,#( B*0( -%(?0++%.,0"1%( <,2:#"L%( <0( ),0+1#2( .0)%",2.#2( <0(20L*+,<%<( u( %*<,1#+l%( :+#:,#2E( B*0( :0+.,1%"( 0-(20L*,.,0"1#(<0(-#2(:+#L+02#2(<0-(%-*."#(u(%20L*+0"(B*0(\210( "#( :*0<0( %-10+%+( 0-( 02)0"%+,#( #( %:+#$0)?%+20( <0( -%(?0++%.,0"1%(0"(2*(:+#:,#(40"0/,),#6( (((

• Extensibilidad:( D%( 20L*+,<%<( <0( +0<02( u( 2,210.%2( 02( *"()%.:#( 091+0.%<%.0"10( %.:-,#( u( 0"( )#"1,"*#( %$%")06(A#"1,"*%.0"10(%:%+0)0"("*0$%2($*-"0+%4,-,<%<02E("*0$%2(1\)",)%2( <0( %1%B*0( u( "*0$#2( .0)%",2.#2( <0( 20L*+,<%<6(N%+%(B*0(0-(L0"0+%<#+(<0(02)0"%+,#2(:*0<%(20+(m1,-(%(-%+L#(


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• Compatibilidad hacia atrás:(=-(0.:-0#(<0(-%(?0++%.,0"1%("#( <040( 2*:#"0+( "*")%( *"%( -,.,1%),V"( :%+%( -%( <#)0"),%E(:#+( -#( B*0( <040( 2#:#+1%+20( %-( .0"#2( -%( /*"),#"%-,<%<(2*/,),0"10(:%+%(+0:+#<*),+(:+W)1,)%2()-W2,)%2(<0(20L*+,<%<E()#.#( 2#"( ARP spoofingE( wargames( <0( 02)%-%<%( <0(:+,$,-0L,#2(#(%"W-,2,2(/#+0"206((((((((

B. Elementos fundamentales S( -%( $,21%( <0( -#2( +0B*,2,1#2( <0( <,20�#( :-%"10%<#2E( 20( ?%(

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• Host:( A%<%( *"%( <0( -%2( .WB*,"%2( B*0( )#.:#"0"( 0-(02)0"%+,#(<0( +0<(:-%"10%<#6(D%2( )%+%)10+l21,)%2(L0"0+%-02(<0( -%2( .WB*,"%2( B*0( 20( <02:-,0L%"( _06L6( 2,210.%(#:0+%1,$#E($0+2,V"`(:*0<0"(20-0)),#"%+20(0"1+0(<,/0+0"102(:-%"1,--%2( <,2:#",4-026( C"#( <0( -#2( .0)%",2.#2( <0(0910"2,V"(:+0$,21#2(:%+%(-%(?0++%.,0"1%(02(-%()+0%),V"(<0("*0$%2(:-%"1,--%2(<0(.WB*,"%26((((((((

• Segmento de red:( SL-*1,"%( %( *"( )#"Z*"1#( <0( hostsE( B*0(1,0"0"()#"0)1,$,<%<(<,+0)1%(%(",$0-(<0(0"-%)0(0"1+0(2l6((((((((

• Gateway:( C"( 1,:#( :%+1,)*-%+( <0( hostE( B*0( %)1m%( )#.#(:*0"10( 0"1+0( <#2( #( .%2( 20L.0"1#2( <0( +0<6( N*0<0"(0.:-0%+20( )#.#( gateways( -%2( .,2.%2( :-%"1,--%2(<,2:#",4-02( :%+%( hostsE( #( :*0<0"( *1,-,U%+20( :-%"1,--%2(02:0)l/,)%26(((

• Servicio:(A%<%(host( :*0<0( 0Z0)*1%+(*"#(#(.W2( 20+$,),#2E(1%-02()#.#(10-"01E(22?E(#(?11:(B*0(:*0<0"(20-0)),#"%+20(<0(0"1+0(*"%(4,4-,#10)%(<0(20+$,),#2(<,2:#",4-026(D%()+0%),V"(<0("*0$#2(20+$,),#2(02(#1+#(<0( -#2(.0)%",2.#2(:+0$,21#2(:%+%(-%(0910"2,V"(<0(G=I=J!J6(((

• Evento:(N%+%()%<%(hostE(:*0<0"(:+#L+%.%+20()#"Z*"1#2(<0(0$0"1#26( C"( 0$0"1#( "#( 02( .W2( B*0( *"%( 20)*0"),%( <0(%)),#"02( _06L6( -%(0Z0)*),V"(<0(*"(<010+.,"%<#(:+#L+%.%E(

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• Ataque8( ="1+0( -%2( :#2,4-02( %)),#"02( B*0( :*0<0"(<020")%<0"%+20(:#+(.0<,#(<0(0$0"1#2E(2#"(02:0),%-.0"10(+0-0$%"102( :%+%( -#2( #4Z01,$#2( <#)0"102( <0( -%( ?0++%.,0"1%(-#2(%1%B*026(=9,210(*"%(4,4-,#10)%(<0(%1%B*02(<0(0"1+0(-#2()*%-02( 20-0)),#"%+( 0-( B*0( 20( <0200( -%"U%+( 0"( )%<%(.#.0"1#E( u( 20( :+0$\( -%( :#2,4,-,<%<( <0( %�%<,+( "*0$#2(%1%B*02()#.#(0910"2,#"02(%(-%(?0++%.,0"1%6(

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C. Una arquitectura distribuida de máquinas virtuales D%( 0-0)),V"( <0( -%( %+B*,10)1*+%( ?%+<h%+0( u( 2#/1h%+0( <0(

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D. Descripción, arranque y gestión de los escenarios C"%( $0U( 20( <,2:#"0( <0( *"%( %+B*,10)1*+%( <0( .WB*,"%2(

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*"%(<0(2*2(/%202(2#"(-%2(2,L*,0"1028(1) Reconocimiento:(S"W-,2,2(<0(-%(h04()#+:#+%1,$%(<0(-%(#+L%",U%),V"( #4Z01,$#6( =-( %-*."#( B*0( %)1m0( <0(%1%)%"10( :*0<0( +0%-,U%+( 0-( %"W-,2,2( <0( /#+.%(.%"*%-6(N%+%(-%(0Z0)*),V"(<0-(%1%B*0(%*1#.%1,U%<#E(20(0.:-0%(*"(Web Crawler(B*0(<02)%+L%(0-()#"10",<#(<0(-%(h04()#+:#+%1,$%(%-(host(<0-(%1%)%"10E(:%+%(<02:*\2(0.:-0%+(*"(/,-1+#(<0(pattern matching(B*0(<010)1%()%<0"%2()#"(:#2,4-0( ,"/#+.%),V"( 20"2,4-06( ="( 0210( )%2#E( -%(,"/#+.%),V"( 20"2,4-0( 02( -%( <,+0)),V"( !N( <0( *"%(20L*"<%(.WB*,"%( <0( -%( +0<( )#+:#+%1,$%E( 2#4+0( -%( B*0(20( :*0<0( ?%)0+( *"( 02)%"0#( <0( :*0+1#2( u( -#)%-,U%+( *"(20+$,<#+(JI@N6((

2) Acceso remoto:( =-( 20+$,<#+( JI@N( :+020"1%( *"%($*-"0+%4,-,<%<( <0( $%-,<%),V"( <0( 0"1+%<%( B*0( :0+.,10(0Z0)*1%+( V+<0"02( 2?0--( 20"),--%26( =-( %-*."#( :*0<0(,"10"1%+( 0.:-0%+( 021%( $*-"0+%4,-,<%<( :%+%( %4+,+( *"()%"%-( 10-"01( ,"$0+2#( B*0( :0+.,1%( )#"1+#-%+(+0.#1%.0"10( -%( .WB*,"%6( N%+%( -%( $0+2,V"(%*1#.%1,U%<%( <0-( %1%B*0E( 021%2( %)),#"02( 20( 0Z0)*1%"(:#+(.0<,#(<0(Metasploit(�>s�E(*"%(:-%1%/#+.%(:%+%(-%(09:-#1%),V"( <0( $*-"0+%4,-,<%<02( ,")-*l<%( 0"(Backtrack6(D%(.WB*,"%($l)1,.%(20(0")*0"1+%(<01+W2(<0(*"( firewallE( :#+( -#( B*0( 0-( )%"%-( <0-( 10-"01( <040(021%4-0)0+20( %( 1+%$\2( <0( :*0+1#2( :0+.,1,<#2( :#+( 0-(.,2.#6((

3) Escalada de privilegios:(=-(20+$,<#+(JI@N(20(0Z0)*1%()#"( *"( *2*%+,#( 2,"( :+,$,-0L,#2( _nobody`6( J,"(0.4%+L#E( 09,210( ),0+1%( /*"),#"%-,<%<( B*0( 20( 0Z0)*1%()#.#( *2*%+,#( %<.,",21+%<#+E( u( 09,210( *"%($*-"0+%4,-,<%<(<0()#"<,),V"(<0()%++0+%(�F�(B*0(:0+.,10(02)%-%+( :+,$,-0L,#2( ?%),%( root6( K0( "*0$#E( -%(09:-#1%),V"( %*1#.%1,U%<%( 20( +0%-,U%( :#+( .0<,#( <0(Metasploit6(

4) Objetivo concreto del ataque:( =-( 20+$,<#+( DKSN(%-.%)0"%( -%( ,"/#+.%),V"(20"2,4-0(#4Z01,$#(<0-(%1%B*0(

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5) Mantenimiento del acceso:( A#"( #4Z01#( <0( :#<0+(%))0<0+("*0$%.0"10(%(-%(.WB*,"%(%1%)%<%()*%"<#(20%("0)02%+,#E(0-(%1%)%"10( ,"21%-%(*"(rootkit( �>>�(B*0(<0Z%(%4,0+1%( *"%( :*0+1%( 1+%20+%E( %<0.W2( <0( #)*-1%+( 2*(09,210"),%6( =-( rootkit( 0-0L,<#( :%+%( -%( :+W)1,)%( 02(SuckIT(�>q�6(

6) Borrado de huellas:( Y,"%-.0"10E( %"102( <0( )0++%+( 0-(%))02#(%(-%(.WB*,"%E(0-(%1%)%"10(.#<,/,)%(-#2(/,)?0+#2(<0( -#L2( :%+%( 4#++%+( 1#<%2( -%2( 1+%U%2( :#2,4-02( <0-(%1%B*06(

B. Escenario desde el punto de vista del defensor K02<0( 0-( :*"1#( <0( $,21%( <0-( <0/0"2#+E( -%( :+W)1,)%( :*0<0(

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$0+1,0"10(<0-(<0/0"2#+(2#"(-%2(2,L*,0"1028(1) Análisis de vulnerabilidades:( K0( /#+.%( .%"*%-E( #(0.:-0%"<#(?0++%.,0"1%2(%*1#.%1,U%<%2( _06L6(NessusÈ(:*0<0"( <010)1%+20( L+%"( :%+10( <0( -%2( $*-"0+%4,-,<%<02(:+020"102(0"(-%(+0<()#+:#+%1,$%6(

2) Configuración de firewalls:( =-( <0/0"2#+( :*0<0( 1+%1%+(<0( $%+,%+( -%2( +0L-%2( <0-( firewall( :%+%( ?%)0+-%2( .W2(%<0)*%<%2(_06L6(4-#B*0%"<#(:#2,4-02()%"%-02(<0(10-"01(,"$0+2#2`6(

3) Sistemas de detección de intrusiones:(N*0<0(%)1,$%+20(0-( <010)1#+( <0( ,"1+*2,#"02( Snort( �>5�E( :+020"10( 0"( -%(.WB*,"%( $l)1,.%E( :%+%( B*0( <010)10( %-L*"#2( <0( -#2($0)1#+02( <0( %1%B*0( .W2( *2*%-026( N*0<0( ,")-*2#()#"/,L*+%+20(-%(%)1*%),V"(<0(Snort(:%+%(B*0(.#<,/,B*0(0"(1,0.:#(+0%-(-%2(+0L-%2(<0(%)02#(<0-(firewall6((

4) Recogida de evidencias:( N*0<0"( )#"/,L*+%+20( -%2(<,/0+0"102( .WB*,"%2( <0( -%( +0<( )#+:#+%1,$%( :%+%( B*0(L*%+<0"( +0L,21+#2( <0( 2,210.%( u( <0( %*<,1#+l%( )#"(<,/0+0"102( ",$0-02( <0( 20"2,4,-,<%<E( 0( ,")-*2#( :*0<0(-,L%+20( <,)?#2( ",$0-02( <0( 20"2,4,-,<%<( %( -#2( 0$0"1#2(<010)1%<#2(:#+(Snort6(@%.4,\"(:*0<0()#"/,L*+%+20(-%2(.WB*,"%2( :%+%( B*0( L+%40"( <,)?#2( +0L,21+#2( %( 2#:#+10(<0(*"( 2#-#(*2#( _:60Z6(AK`6(=21#("#(0$,1%(0-( %1%B*0(",(


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5) Recogida de evidencias:( N*0<0"( )#"/,L*+%+20( -%2(<,/0+0"102( .WB*,"%2( <0( -%( +0<( )#+:#+%1,$%( :%+%( B*0(L*%+<0"( +0L,21+#2( <0( 2,210.%( u( <0( %*<,1#+l%( )#"(<,/0+0"102( ",$0-02( <0( 20"2,4,-,<%<E( 0( ,")-*2#( :*0<0(-,L%+20( <,)?#2( ",$0-02( <0( 20"2,4,-,<%<( %( -#2( 0$0"1#2(<010)1%<#2(:#+(Snort6(@%.4,\"(:*0<0()#"/,L*+%+20(-%2(.WB*,"%2( :%+%( B*0( L+%40"( <,)?#2( +0L,21+#2( %( 2#:#+10(<0(*"( 2#-#(*2#( _:60Z6(AK`6(=21#("#(0$,1%(0-( %1%B*0(",(2*2( )#"20)*0"),%2E( :0+#( :0+.,10( 0-( %"W-,2,2( /#+0"20(:#210+,#+E( B*0( _%-( .%+L0"( <0( 2*( *1,-,<%<( 0"( *"%(,"$021,L%),V"( +0%-`( 1,0"0( L+%"( $%-#+( <,<W)1,)#( :%+%( 0-(%-*."#E( B*0( :*0<0( $0+( -%2( ?*0--%2( B*0( ?%( <0Z%<#( 2*(%1%B*0(_#(0-(<0-(%1%)%"10(%*1#.%1,U%<#`6((

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Title - Information and Communication Technology on Support Learning in Higher Education.

Abstract - This paper makes a preliminary analysis of the use of Information and Communication Technology (ICT) in the context of Higher Education (HE). This analysis seeks to verify if any, in particular, change of practice by teachers and whether this occurrence could be related to the introduction of the Bologna model, making the process far more dynamic, less expository and more supported by ICT. As a basis of initial work, we question the adoption of platforms for online learning model and its impact on teaching and learning in the HE, taking as reference the integration of MOODLE platform in the Instituto Superior de Engenharia do Porto (ISEP.) In this case, it was found that there is a low level of use of the platform for online education in question, even in the simplest form of information repository, and we detected some resistance by teachers (even for use the platform in the context of blended-learning - b-learning).

Keywords: ICT, e-Learning b-Learning, Higher Education; Moodle

Resumo - Neste artigo faz-se uma análise preliminar da utilização de Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC) no contexto do Ensino Superior (ES). Esta análise procura verificar se existiu, em particular, uma mudança de práticas por parte dos docentes e se esta ocorrência se pode relacionar com a introdução do modelo de Bolonha, tornando o processo de ensino mais dinâmico, menos expositivo e mais apoiado pelas TIC. Como base inicial de trabalho, questiona-se a adopção de plataformas de aprendizagem on-line e o seu impacto no modelo de ensino-aprendizagem no ES, tendo como referência a integração da plataforma MOODLE no Instituto Superior de Engenharia do Porto (ISEP). Neste caso, verificou-se que existe um baixo índice de adesão à utilização da plataforma de ensino on-line em causa, até na forma mais simples de repositório de informação, sendo que se detectou alguma resistência, por parte dos docentes (até

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mesmo para usar a plataforma em contexto de blended-learning -b-Learning).

Keywords - TIC; e-Learning; b-Learning; Ensino Superior; Moodle.

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(Tittle—Use of educational digital games as a tool to support

the learning of algorithms. (

Abstract— As has been mentioned by a lot of authors, the learning of algorithms and programming is a difficult task not only because the high logic and abstract content that it represents, but also because in many times the teaching processes do not count with methods and tools that allow reaching the students in an effective way. Looking for a solution to this situation, this work proposes the use of digital games which, with a well defined design, allow students assimilating certain concepts like sequencing, defined iteration, functions calling and instructions nesting; and at the same time improving the ability of using them in the resolution of problems. (

Keywords—Educational technology, Algorithms, Programming (

Resumen— Como lo mencionan muchos autores, el aprendizaje de algoritmos y programación es una tarea difícil no sólo por el alto contenido lógico y abstracto que representa, sino también porque en muchas ocasiones los procesos de enseñanza no cuentan con métodos y herramientas que permitan “llegar” de forma efectiva a los estudiantes. Buscando una solución a esta situación, en este trabajo se propone el uso de juegos digitales los cuales por medio de un diseño bien definido, permiten que los estudiantes asimilen ciertos conceptos como secuenciación, iteración definida, llamado de funciones y anidamiento de instrucciones; al tiempo que mejoran sus habilidades para usarlos en la resolución de problemas. (

Palabras clave— Tecnología educativa, Algoritmos, Programación

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Prácticas de control digital de convertidores de potencia emulados con amplificadores operacionales 39

Title— Laboratory Experiments for Digital Control of Op-

Amp-Emulated DC-DC Power Converters.

Abstract—In this chapter, laboratory experiments for digital control of switched DC-DC power converters are presented. The converter is implemented by using operational amplifiers. The operational amplifiers are used for modeling the mathematical equation developed from the converter. The controller is programmed using a microcontroller-based board. This methodology allows and easy way to implement and solve the problems related to digital control, and the reinforcement of theoretical concepts. A buck converter with a voltage loop has been chosen to show these issues. The microcontroller is the F28335 from Texas Instruments. Finally, results are presented.

Keywords— students experiments, digital control, DC-DC power converters, analog simulation, digital signal controllers.

Resumen— En este capítulo se presentan unas prácticas de control digital de convertidores DC-DC. El convertidor está modelado con amplificadores operacionales, mientras que el controlador digital se implementa, en diferentes sesiones, con un kit basado en un microcontrolador digital. Esta metodología facilita la resolución de problemas que puedan surgir y el asentamiento de los conceptos teóricos de control digital, evitando que puedan quedar como algo difuso y que solo está en los libros. El ejemplo elegido es un convertidor reductor controlado por tensión, con un microcontrolador F28335 de Texas Instruments. Finalmente, se presentan los resultados de esta experiencia.

Este trabajo fue presentado originalmente al XVII Seminario Anual de

Automática, Electrónica Industrial e Instrumentación, SAAEI 2010. J.M. Jiménez (autor principal), E. de Jódar y J.A. Villarejo pertenecen al

Departamento de Tecnología Electrónica de la Universidad Politécnica de Cartagena, C/Doctor Flemming, s/n, Campus Muralla del Mar, 30202, Cartagena, Murcia, España (+34 968 32 53 48; fax: +34 968 32 53 45; e-mail: [email protected]; [email protected]; [email protected]).

M.Moreno pertenece al Departamento de Informática y Sistemas de la Universidad de Murcia, Campus de Espinardo 30100, Murcia España. (e-mail: [email protected])

Este trabajo ha sido subvencionado por el Ministerio de Educación y Ciencia, dentro del proyecto COMPAS (DPI2007-64135).

Palabras-clave— Prácticas de laboratorio, control digital,

convertidores de potencia CC-CC, simulación analógica, controladores digitales de señal.

I. INTRODUCCIÓN

STÁ empezando a ser de uso común el control digital de convertidores, por lo que debe ser introducido dentro de

los temarios de los ingenieros electrónicos, al menos en los cursos de especialización. Como siempre, aparece el gran problema de la enseñanza de la electrónica de potencia: la necesidad de conocer diferentes disciplinas. En este caso, a los conocimientos propios de electrónica de potencia deberían sumarse los de modelado, regulación y diseño de controladores discretos en tiempo real. Mediante las herramientas habituales utilizadas para la simulación de convertidores pueden realizarse prácticas donde el alumno compruebe como funciona un convertidor, como sintonizar un lazo analógico e incluso como obtener su equivalente discreto. Puede introducir retardos derivados del cómputo y del muestreo, incluso simular los efectos de la “digitalización”. Sin embargo, mediante estos métodos no se tratarán temas como los requisitos en tiempo real, muestreo de señales a frecuencias menores de las que nos recomienda el teorema del muestreo, arranques suaves de convertidores y sobre todo el paso del mundo de las matemáticas al del prototipo que realmente funciona.

En [1] y [2] se plantea un ejemplo de aprendizaje basado en ejemplos prácticos, donde se apunta este tipo de metodología como base para fomentar la aplicación del conocimiento adquirido. Las simulaciones son necesarias y en ningún momento se pretende sustituirlas o eliminarlas. Decir que la construcción de un prototipo es una de las mejores maneras de que un alumno aprenda no es nada nuevo. Aunque también debe recordarse que una tarea demasiado engorrosa es una de las mejores maneras de que el alumno abandone o pierda la motivación por una asignatura, puesto que las prácticas no se

Capítulo 6 Prácticas de control digital de convertidores de potencia emulados con amplificadores operacionales

Jacinto M. Jiménez, Member, IEEE, Miguel Moreno, Member, IEEE, Esther de Jódar, Member, IEEE, y Jose A. Villarejo, Member, IEEE

E

Jacinto M. Jiménez, Miguel Moreno, Esther de Jódar, Jose A. Villarejo

40

identifican como una ayuda a la comprensión de la teoría sino como una dificultad añadida [3]. Así, si cerrar un lazo de control analógico, donde “sólo” hay que poner unos condensadores y resistencias sobre un circuito más o menos preestablecido puede ocasionar alguna que otra mala experiencia incluso a profesionales habituados al diseño de convertidores, ¿qué le puede pasar a un alumno que diseñe el controlador digital completo incluidos los disparos de los transistores, el controlador, el arranque suave, las protecciones, etc.? Posiblemente se desanime o gaste todo el presupuesto del laboratorio para compra de componentes.

En este trabajo se propone que el alumno diseñe y

compruebe su controlador digital sobre un convertidor “ficticio” realizado con amplificadores operacionales (la simulación analógica de toda la vida). Este circuito “emulador” de convertidor se comportará de forma muy similar al convertidor real, las señales que el alumno necesite medir tendrán rizado, y los requisitos en tiempo real serán los mismos que en el convertidor real.

También se propone una relación de prácticas dirigidas a la

implementación del control digital del circuito “emulador” diseñado, donde se indican los aspectos principales a tratar. Posteriormente, y una vez que el controlador haya sido depurado, podrá conectarse sobre un convertidor real donde el alumno comprobará la utilidad de su trabajo.

Como ejemplo de aplicación de esta metodología, se ha

elegido un convertidor reductor para su “emulación”. Para la programación del control digital se emplea el DSC (Digital Signal Controller) F28335 de la familia C2000 de Texas Instruments [4] que incorpora un convertidor analógico-digital (A/D) para muestrear las entradas analógicas, y salidas digitales para generar señales de disparo. Aunque fácilmente podría extrapolarse para otro tipo de plataformas de bajo coste que tuvieran elementos similares, como podrían ser los DSPIC.

Finalmente se presentan los resultados obtenidos y las

principales conclusiones extraídas del desarrollo de esta metodología.

II. SIMULACIÓN DEL CONVERTIDOR UTILIZANDO

AMPLIFICADORES OPERACIONALES

El circuito a emular con amplificadores operacionales es el mostrado en la Fig. 1. Se trata de convertidor reductor. Se ha elegido la configuración del reductor con rectificación síncrona por su simplicidad. El funcionamiento de este circuito está detallado en [5]. Este convertidor no tiene modo de conducción discontinuo por lo que se corresponde perfectamente con el modelo obtenido. El modelo obtenido también sería apropiado para emulación de convertidores reductores en régimen de conducción continuo sin rectificación síncrona, aunque en estos casos los

funcionamientos a baja carga o durante los arranques del convertidor no serían modelados de forma apropiada. Esto no será un problema desde el punto de vista del control ya que en ningún caso aparecen oscilaciones por esa causa, puesto que el sistema a controlar sería de un orden menor.

Al cerrarse los transistores de forma complementaria sólo

existen dos posibles estados: T1 cerrado y T1 abierto. Las ecuaciones que rigen el funcionamiento del convertidor cuando T1 está cerrado son (1) y (2), y cuando T1 está abierto (3) y (4).

IL ! IO = C d(VO )dt

(1)

VS !VO = L d(IL )dt

(2)

IL ! IO = C d(VO )dt

(3)

!VO = L d(IL )dt

(4)

Para emular estas ecuaciones utilizando amplificadores

operacionales y una salida del controlador digital correspondiente a la señal de disparo del transistor T1 se ha utilizado el circuito de la Fig. 2. Como puede comprobarse al utilizar la señal digital que dispararía T1 como entrada de control al sistema, se ha introducido un factor de escala de tensión, Kv, de manera que Kv·V S=3, para ajustar la tensión máxima de las señales de disparo generadas por el DSC. De igual forma y con objeto de no saturar los amplificadores operacionales y obtener una señal dentro de un rango apropiado para ser medida mediante el A/D, se debe introducir un factor de escala para la corriente, Ki. Suponiendo que el valor máximo esperado de la corriente en el reductor, incluidos los transitorios, es de 10 A y el fondo de escala del A/D de 3V, se obtendrá Ki=0.3 V!A-1.

Para obtener los valores de las resistencias y condensadores

que aparecen en la Fig. 2, deberán escalarse las ecuaciones de funcionamiento del convertidor. Para ello se multiplicarán las igualdades anteriores por el producto Ki!Kv y posteriormente se agruparán términos de acuerdo con Ki·IL=ILmod; Ki·Io=IOmod;

!

"#

$%"%

$!&

' (

' )

Fig. 1. Esquema de un convertidor reductor.


Kv·V s=V Smod y Kv·V O=V Omod . Véase el resultado en (5) y (6). Para la corriente se procederá de forma similar (7).

De acuerdo con las ecuaciones (6) y (7), se podrán obtener

las ganancias de los integradores mostrados en la Fig. 2 a partir de las relaciones mostradas en (8) y (9).

dtId

LKKKKVV LviviOS

)()( !!= (5)

dtId

LKKVV L

i

vOS

mod)modmod

()( !!=" (6)

dtVd

CKKII O

v

iOL

mod)modmod

()( !!=" (7)

11CRLKK

i

v =! (8)

22CRCKK

v

i =! (9)

Tomando como parámetros de funcionamiento para el

reductor los siguientes datos: V s=48V; C=330"F; L=300"H; fs=20kHz se obtendrán unos valores para los integradores de R1=6.25k#; C1=10nF; R2=15.84k# y C2=100nF.

Para el diseño del controlador, es indistinto partir del

modelo del convertidor conmutado o del circuito basado en amplificadores operacionales, como se comprueba en la Fig. 3, siempre que !=Kv, ya que la relación entre V O y V Omod es Kv.

La Fig. 4 muestra una simulación realizada en Pspice sobre

un reductor, donde se compara la tensión de salida y la

corriente en la bobina para variaciones en la carga entre 2 y 4A, tanto para el circuito conmutado como para el modelo emulado mediante amplificadores operacionales. El amplificador operacional seleccionado para las simulaciones es el TL084 de Texas Instruments.

Para frecuencias de conmutación mayores deberían

seleccionarse amplificadores operacionales con un ancho de banda superior. Como puede comprobarse, los resultados del circuito emulado y del circuito conmutado son muy parecidos, por lo que controlar el modelo será equivalente a controlar el convertidor real. Además, la ausencia de interferencias debidas a la potencia facilitará el diseño al alumno.

Cómo limitaciones al modelo deben resaltarse la

contribución dinámica de los amplificadores operacionales y la imposibilidad de introducir perturbaciones relacionadas con variaciones en la tensión de alimentación. La primera limitación puede ser importante a frecuencias de conmutación elevadas. La segunda puede resolverse modificando el modelo presentado, por ejemplo incluyendo un multiplicador

!!!!!!!!!!!

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./+-012 )

34

34+-012 3

Fig. 4. Simulaciones realizadas en Pspice donde se comparan los valores obtenidos mediante un modelo conmutado y su equivalente utilizando amplificadores operacionales.

Control CC / CC d V ref

!

V O

- +

Control Modelo d V ref

1

V Omod

- +

Fig. 3. Diagrama de control para el convertidor real (diagrama superior) y para el circuito emulador del convertidor real (diagrama inferior). Nótese la constante en el lazo de realimentación para ambos diagramas, !=Kv

!"#"$

%&

'&

( ) * )

( $+,-./0.

!1 #"$

&"#"$

( 2* 2

( $+,-./0.

Fig. 2. Circuito emulador del convertidor reductor. La señales de disparo y la carga a la salida son las entradas al circuito “emulador”. Las señales a muestrear son la tensión de salida VOmod y la corriente en la bobina, ILmod.


42

analógico. Sin embargo, se ha optado por la solución más sencilla al considerarse suficiente.

III. RELACIÓN DE PRÁCTICAS.

Una vez realizado el circuito “emulador”, se propone una

lista de prácticas que aborden el diseño del control digital para este convertidor. Esta relación abarca desde el cálculo teórico del controlador hasta la comprobación del funcionamiento sobre un convertidor real.

Las prácticas, están orientadas a la programación de la ley

de control en un sistema digital, basado en un kit de desarrollo basado en el DSC F28335 de Texas Instruments (CPU de 32 bits a 150MHz con ALU de coma flotante, memoria interna Flash de 256K x 16, memoria interna SRAM de 34K x 16, un convertidor A/D de 12 bits con 16 entradas analógicas, múltiples salidas digitales, 6 módulos de generación de señales PWM normal y de alta resolución,etc…). La elección de este kit viene dada porque el alumno ya ha manejado previamente otro DSC de menores prestaciones pero similar en cuanto a la programación, por lo que el entorno de desarrollo de software, denominado Code Composer Studio (CCS), ya es conocido.

Este entorno de programación incluye entre otras cosas, un

editor de código, un compilador, y otras herramientas que facilitan la creación de código depurado, tales como visualización de memoria y registros de status, variables globales, gráficos, etc… El código escrito está basado en el lenguaje C ANSI aunque también es posible trabajar directamente en lenguaje ensamblador.

La metodología propuesta para las prácticas, consiste en

dividir el proceso en fases, tratadas cada una de ellas en prácticas independientes., gracias a lo cual, se facilita el afianzamiento de los conocimientos teóricos adquiridos previamente, y permite resolver de forma sencilla las dificultades que puedan aparecer en la implementación digital del controlador. Las prácticas propuestas son las siguientes:

1) Diseño y cálculo del controlador por uno de los métodos

conocidos a partir de las especificaciones iniciales. Cálculo del regulador en continuo y posterior discretización. Se ha considerado la aproximación más intuitiva.

2) Generación de señales de disparo y conexión al circuito “emulador”. Configuración del módulo PWM. Servicio de atención a interrupciones y variación de ciclo de trabajo por software. Comprobación del funcionamiento sobre el circuito “emulador”.

3) Muestreo de señales analógicas. Configuración del módulo A/D a la frecuencia de conmutación. Muestreo de VOmod e ILmod en el circuito emulador. Sincronización del muestreo con las señales PWM. Representación gráfica de variables en CCS. Estudio del punto óptimo de muestreo.

4) Programación del controlador en el DSC. Uso de las librerias de control digital del fabricante. Medida del

tiempo de ejecución de la ley de control. Comprobación de la estabilidad del sistema en lazo cerrado.

5) Estudio de la respuesta del convertidor frente a perturbaciones. Respuesta a un escalón en la tensión de referencia. Respuesta a un escalón de carga. Generación automática de perturbaciones de tensión y corriente por software.

6) Arranque suave del circuito. Comprobación de la estabilidad del convertidor y definición de valores de máximos de corriente

7) Comprobación con un circuito real. Validación de la ley de control diseñada.

8) En cada una de estas prácticas se hará especial hincapié en

los aspectos relacionados con la implementación del sistema de control digital para un convertidor reductor. Tras realizarlas con éxito, la destreza adquirida por el alumno le facilitará el diseño práctico de otros controladores similares sin sobreesfuerzo alguno, acabando siempre por la comprobación sobre una planta real. De esta forma, la implementación del control digital no se convierte en un factor limitante para el alumno, sino que, aprovecha en mayor grado los conocimientos involucrados durante todo el proceso de realización del control.

IV. RESULTADOS QUE EL ALUMNO PODRÁ OBTENER.

Al realizar las prácticas de control digital, tomando como planta el circuito “emulador” de la Fig. 2, con los valores apropiados de los componentes a partir de las especificaciones de diseño indicadas anteriormente, el alumno obtendrá resultados similares a los aquí mostrados.

En la práctica 1), se plantea el diseño de un regulador PID

discreto a partir de un regulador continuo para el convertidor reductor. Este controlador se obtiene por uno de los métodos conocidos, y que están detallados por ejemplo en [6]-[8], tomando para el diseño, un margen de fase, MF, de 45º y una frecuencia de paso por 0dB, f0dB, de 2kHz.

El controlador continuo obtenido, GPID(s), se discretiza con

la transformada bilineal, [9], para obtener su equivalente discreto, GPID(z). De esta forma, el alumno se familiarizará con las técnicas más comunes de diseño de controladores. Las expresiones de ambos controladores para los datos de partida se indican en (10) y en (11).

sssssGPID

+

++=

2

2

0000284.0

2177218.20003862.0)( (10)

06378.0064.1

219.641.14296.8)(

2

2

+!

+!=

zzzzzGPID (11)

En la práctica 2) el alumno realizará la configuración del

módulo PWM para atacar al circuito “emulador”. Las señales de disparo a generar serán ondas cuadradas de 20kHz con un ciclo de trabajo D=0.5. La generación de estas señales se consigue mediante la escritura de unos valores en los registros


de control del módulo que el alumno debe calcular. Especialmente importante es la relación que existe entre la frecuencia del reloj interno y la frecuencia de la señal cuadrada aunque cada fabricante propone una formulación y unos registros de control diferentes para el cálculo de estos valores. Cuando se calculen y escriban estos valores en los registros apropiados y se ejecute el programa, se obtendrán resultados similares a los de la Fig. 4 si todo ha ido bien, La tensión obtenida a la salida del circuito “emulador” es de V Omod=1.50V, que equivale a a una tensión de salida de V O=24V para el convertidor real. Se ha supuesto una carga equivalente a IO=5A, que da lugar a una ILmod cuyo valor medio es 1.5A

El siguiente paso consiste en programar las interrupciones

del DSC de forma que permitan variar el ciclo de trabajo por software en función de un patrón o lista de valores, por ejemplo, siguiendo una señal sinusoidal o cuadrada.

En la práctica 3) el alumno configurará el módulo A/D para

muestrear las señales de tensión y corriente que proporciona el circuito “emulador”. Se hará especial hincapié, no sólo en la programación de este módulo, sino también en la selección del punto optimo de muestreo dentro de cada periodo de conmutación. Para ello, se muestrea en diferentes puntos del periodo de muestreo y se comprueba mediante el valor de la muestra obtenida si ese punto es o no correcto por comparación con el valor esperado a partir de los cálculos previos, llegando a la conclusión de que el punto que indica la mitad del ciclo de trabajo es el apropiado. Entonces, se deberá configurar el A/D para una correcta operación, que en la práctica consiste en programar el arranque de la conversión A/D a partir de un evento producido en el módulo PWM. En la Fig. 5 se muestra una captura de pantalla del entorno CCS donde aparecen dos gráficos. Estos gráficos representan 400 muestras consecutivas de V Omod e ILmod, cuyo valor coincide con el esperado para una carga de 5 A. Ahora resulta curioso comprobar que dos muestras consecutivas no presentan el mismo valor sino que hay una dispersión propia del A/D, y

que el fabricante también indica en su hoja de características, lo cual podría considerarse como un error del muestreo que habría que tener en cuenta y que de alguna forma reduce la resolución del A/D.

Respecto a la práctica 4), el alumno deberá programar la

expresión de la ley de control dada por (11) dentro del código de programa, y también utilizar las librerías de control que proporciona el fabricante puesto que incluyen rutinas que facilitan la tarea de programación de funciones de este tipo. De esta forma se facilita el camino para la realización de otras prácticas de control más avanzadas y que deberían incorporar rutinas y funciones más complejas que también suministra el fabricante en sus librerías. La programación de la ley control en lenguaje ensamblador permitirá ejecutar las operaciones de forma más eficiente en tiempo, mientras que el uso de librerías disminuye el tiempo de desarrollo de algoritmos más complejos. Ahora es cuando se justifica la medida del tiempo de ejecución del código para estimar el tiempo que quedaría libre para realizar otras tareas, como por ejemplo, un segundo lazo de control.

Si el alumno realiza con éxito la programación en un único

código tanto de la ley de control como el muestreo de señales analógicas y la generación de los disparos, quedará cerrado el lazo de control. La estabilidad del sistema en lazo cerrado indicará que todo ha ido bien. El alumno deberá medir la tensión en la salida, la corriente en la bobina y su rizado para comprobar los valores obtenidos con los cálculos y la simulación. Donde más claramente se justifica el uso del sistema emulador es en esta práctica, porque cualquier error en el código podría provocar la destrucción del convertidor real con todo lo que ello conlleva, mientras que en este sistema emulador, basta con comprobar las señales a la salida para ver que todo ha ido bien.

En la práctica 6), Una vez que el sistema está implementado

y se ha comprobado su estabilidad en lazo cerrado solo queda

Fig. 5. Captura de pantalla del entorno CCS donde aparecen 400 muestras de la tensión a la salida y la corriente media en la bobina

Fig. 4. Señales de disparo (fs=20kHz; D=0.5), tensión a la salida (VOmod=1.50V) y corriente en la bobina (ILmod,media=1.50A) del circuito “emulador


44

observar el comportamiento del sistema a variaciones del tipo escalón en la carga y en la tensión de referencia. El alumno deberá estudiar la estabilidad del sistema a estos cambios, y podrá comprobar que el sistema tras una breve oscilación vuelve al estado estacionario, tal y como predice la simulación. Las formas de onda obtenidas al aplicar estas mismas perturbaciones al sistema en lazo abierto sirven para justificar por si solas el uso del sistema de control. El alumno puede medir el tiempo empleado por el sistema en recuperar la estabilidad y comprobar que es mayor que en lazo cerrado. Se propone como ampliación, estudiar el comportamiento del sistema para otros controladores digitales diseñados con otras especificaciones de MF y f0dB para comprobar si existen diferencias apreciables, y la comparación entre los diferentes métodos de diseño de controladores digitales conocidos.

En todos los casos, el alumno obtendrá curvas similares a las mostradas en la Fig. 6 y Fig. 7, donde se ha sometido al sistema a diferentes perturbaciones y el sistema se comporta de forma estable.

En la práctica 7) se realizará el arranque suave del sistema,

desde el estado de reposo hasta llegar a un ciclo de trabajo consigna, comprobando que las magnitudes de tensión y corriente no alcanzan valores que pongan en riesgo el sistema. Dado que sobre el modelo puede medirse la intensidad en la bobina, el alumno puede comprobar aspectos que normalmente se olvidan, pero que son imprescindibles en un diseño real.

En la práctica 8) se plantea al alumno la comprobación de

todo lo anterior en un sistema real, con su puesta en marcha mediante un arranque suave. Una vez llegado al régimen estacionario o permanente, se someterá al convertidor a diferentes perturbaciones y se comprobará el funcionamiento del controlador diseñado y del programa implementado en el sistema digital.

En la Fig. 8 se muestra el montaje realizado con el kit de

desarrollo del DSC y el circuito “emulador” del convertidor CC/CC con amplificadores operacionales. En la actualidad se está construyendo este convertidor real.

CONCLUSIONES.

En este artículo se ha presentado una relación de prácticas de control digital aplicadas a un convertidor de potencia tipo reductor. El circuito planta ha sido emulado mediante amplificadores operacionales y el control digital se ha programado en un DSC sobre el que el alumno ya ha experimentado para otras tareas.

La conclusión principal es la facilidad con el alumno aborda

el diseño del control digital, lo que le permitirá tener una visión global y a la vez muy práctica de la implementación de

Fig. 8. Kit de desarrollo eZdsp28335 y circuito “emulador” de convertidor CC/CC. El montaje se realiza montando una placa sobre la otra.

Fig. 7. Respuesta del sistema ante variaciones en la tensión de referencia entre 24V y 25.5V.

Fig. 6. Respuesta del sistema ante variaciones en la carga entre 4.6A y 5A.


un controlador discreto en un sistema programable aplicado a un convertidor de potencia. Otra conclusión adicional es el bajo coste del banco de pruebas.

Los inconvenientes tradicionales con los que se encuentra el

alumno en este caso son: por un lado la cantidad de conocimientos teóricos involucrados así como la falta de ubicación de estos dentro de las tareas a desarrollar para conseguir una correcta implementación.

Respecto al primer inconveniente, que contiene un

componente teórico importante, el diseño de un circuito “emulador” que funcione igual que un convertidor de potencia permite que el alumno se abstraiga de los aspectos propios de la conversión de potencia energía eléctrica para centrarse en otros aspectos a los que está más habituado. De ahí que se retrase hasta el final la comprobación del control en un convertidor real.

En cuanto a la visión un tanto difusa de los conocimientos

teóricos y su transformación en tareas más prácticas, se ha solventado con la división del “problema” en otros “subproblemas” más sencillos, que son las prácticas detalladas anteriormente. De esta forma, la división de tareas cuando se diseña y programa el sistema de control digital facilita al alumno situar los conocimientos teóricos en el lugar correcto y como consecuencia, también le facilita la solución de los posibles problemas que puedan surgir, relacionados con la implementación física del prototipo controlado en tiempo real.

En concreto, esta metodología se está llevando a cabo con

alumnos que han cursado asignaturas relacionadas con la electrónica de potencia y la programación de DSCs de Texas Instruments. También se ha usado para introducir a los proyectantes y alumnos de doctorado en el control digital de convertidores de potencia, con el objetivo de ser introducidas como parte práctica de asignaturas optativas en las nuevas titulaciones.

REFERENCIAS

[1] D.G. Lamar, J. Sebastián, M.M. Hernando, M. Arias, M. Rodríguez, A. Rodríguez y P.F. Miaja, “Aplicación de la metodología del Aprendizaje Basado en Proyectos a la asignatura ‘Sistemas Electrónicos de Alimentación’,” en Seminario Anual de automática, electrónica industrial e instrumentación (SAAEI 09), Julio 2009 Leganés.

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Jacinto M. Jiménez nació en Cartagena, España, en 1972. Es Ingeniero Técnico Industrial por la Universidad de Murcia, España en 1994 e Ingeniero de Telecomunicación por la Universidad Politécnica de Valencia, España en 1998. Actualmente realiza su investigación para obtener el grado de Doctor en el Departamento de Tecnología Electrónica de la Universidad Politécnica de Cartagena. En 1999 se incorporó al Departamento de Tecnología Electrónica de la Universidad Politécnica de Cartagena, España, donde actualmente es Profesor Titular.

Su principal línea de trabajo engloba el control digital de convertidores conmutados de potencia y la programación de DSPs.

Miguel Moreno nació en Pliego, España, en 1962. Es Ingeniero en Automática y Electrónica Industrial por la Universidad de Murcia, España, desde 1999. Actualmente trabaja para obtener el grado de Doctor en el departamento de Tecnología Electrónica de la Universidad Politécnica de Cartagena, España. Es Profesor Titular en el Departamento Informática y Sistemas de la Universidad de Murcia, España desde 1999. Sus principales campos de trabajo son las fuentes de alimentación conmutadas y el control digital con DSP.

José A. Villarejo nació en Puerto Lumbreras (Murcia), España, en 1972. Es Ingeniero Industrial por la Universidad de Murcia, 1997, y obtuvo el Doctorado en la Universidad Politécnica de Cartagena en 2005. Actualmente es Profesor Titular en el Departamento de Tecnología Electrónica de la Universidad Politécnica de Cartagena y sus principales campos de trabajo son las fuentes de alimentación conmutadas, convertidores con corrección del factor de potencia, y convertidores para energía solar fotovoltaica.

Esther de Jódar es Ingeniera en Automática y Electrónica Industrial por la Universidad Politécnica de Cartagena, 2003, y obtuvo el Doctorado en la misma Universidad en 2010. Es profesora Ayudante en el Departamento de Tecnología Electrónica. Sus campos de investigación son las fuentes de alimentación conmutadas DC-DC.

O quadro interactivo como ferramenta colaborativa no Contexto do Ensino Português 47

Tittle – The Use of Interactive Whiteboards as a Tool for

Collaborative Activities in Portuguese Educational Context

Abstract— In order to enhance effective changes in educational practices, this paper was developed following a methodological guidance of Educational Action Research, inserted in the application area of interactive whiteboards in the classroom context, in particular in the Project Area of the sixth year Basic Education, whose objectives include the implementation of the interactive whiteboard and the development of collaborative activities. In this intervention developed three cycles of reflection, problem definitions, actions, observations and evaluations. In the first cycle, we tested various strategies and methodologies for novice interactive whiteboard and collaborative learning in group / class, were tested in the second collaborative learning activities in small groups, a third collaborative activities were tested in small groups and interdisciplinary. The results of this study contributed one hand, to change the level of planning lessons with a teaching value added. On the other hand, demonstrated the possible use of the Interactive Whiteboard in collaborative activities.

Keywords — Collaborative Learning, Collaboration, Strategies for Teaching and Learning, Education, Interactive Boards.

Abstract— Com o intuito de potencializar mudanças efectivas nas práticas educativas, o presente trabalho, foi desenvolvido seguindo uma orientação metodológica de Investigação Acção educacional, inserido na área da aplicação dos Quadros Interactivos em contexto de sala de aula, em particular na Área de Projecto do sexto ano do Ensino Básico, tendo como objectivos: a implementação do Quadro Interactivo e o desenvolvimento de actividades colaborativas. Nesta intervenção desenvolveram-se três ciclos de reflexões, definições de problemas, acções, observações e avaliações. Num primeiro ciclo, foram testadas várias estratégias e metodologias para a iniciação ao Quadro Interactivo e aprendizagem colaborativa em grupo/turma; no segundo foram testadas actividades de Aprendizagem Colaborativa em pequenos grupos; num terceiro foram testadas actividades colaborativas em pequenos grupos e interdisciplinaridade. Os resultados deste estudo contribuíram,

Este trabalho foi apresentado originalmente no congresso Ecel 2010 Ana Pinto, Colégio Internato dos Carvalhos, Carvalhos, Portugal (e-mail:

[email protected] ) Eduardo Cardoso, Universidade Católica Portuguesa, Porto, Portugal ( e-

mail: [email protected] ). Paula Escudeiro, Instituto Superior de Engenharia do Porto, Portugal

([email protected] ).

por um lado, para mudanças ao nível da planificação de aulas com um valor pedagógico acrescido. Por outro lado, comprovaram a possível utilização do Quadro Interactivo em actividades colaborativas.

Keywords — Aprendizagem Colaborativa; Colaboração; Estratégias de Ensino e Aprendizagem; Educação; Quadros Interactivos.

I. INTRODUCTION

o nível da Educação em Portugal, foram lançados vários programas que, de facto, revelam um esforço para

garantir a integração das Tecnologias de Informação e Comunicação em todo o sistema de ensino. Com o “Plano Tecnológico da Educação” (D.R. de 18 de Setembro de 2007), apresentaram-se auspiciosos objectivos, como “atingir um rácio de 2 alunos por computador, que todas as salas de aulas tenham videoprojector e 1 quadro interactivo em cada 3 salas de aula”.

No artigo 3º do Decreto-Lei 6/2001 surgem explícitos os princípios orientadores do currículo, consagrando a “valorização da diversidade de metodologias e estratégias de ensino e actividades de aprendizagem, em particular com recurso a Tecnologias de Informação e Comunicação” (p. 17).

A aprendizagem em ambiente colaborativo tem sido uma estratégia bastante convincente na tentativa de aproximar, com eficácia, os Quadros Interactivos às intenções educativas da escola (Harasim, L., 2000 e Koschmann, T., 1996). Com a dinamização de pequenos grupos, enfatiza-se uma participação mais activa dos intervenientes e o conhecimento passa a ser visto como uma construção social, tal como defendia Vygotski (1989).

Para que esta estratégia resulte, é necessário recriar ambientes que favoreçam a colaboração, a comunicação e a participação social.

Este estudo tenta dar resposta à problemática da inserção/implementação dos Quadros Interactivos na sala de aula, em Área de Projecto, centralizando-se na Aprendizagem Colaborativa e nas seguintes questões primordiais:

-Que métodos e estratégias se devem implementar para a iniciação ao Quadro Interactivo?

-Que métodos e estratégias se devem implementar nas

Capítulo 7 O quadro interactivo como ferramenta colaborativa no Contexto do Ensino Português

A. Ana Pinto, B. Eduardo Cardos, C. Paula Escudeiro

A

A. Ana Pinto, B. Eduardo Cardos, C. Paula Escudeiro 48

actividades de trabalho colaborativo em grupo?

-Que métodos e estratégias se devem implementar nas actividades de trabalho colaborativo em grupo e interdisciplinar?

Serão intenções deste estudo tentar criar um ambiente inovador e apropriado e testar esse mesmo ambiente de ensino/aprendizagem.

II. ENQUADRAMENTO TEORICO

A. Factores que intervêm no ensino e aprendizagem

Para uma aprendizagem efectiva, existem alguns elementos, variáveis ou factores do contexto educativo que, do nosso ponto de vista, têm influência directa na selecção e utilização de estratégias no decorrer da aprendizagem.

Entendemos por contexto educativo o conjunto de factores que determinam a percepção que o aluno tem da acção educativa (Rogoff, 1982) e que estão relacionados tanto com o que é imediatamente perceptível e explícito, como com o mais subtil, não perceptível nem implícito; estamos a falar de factores físicos (distribuição do espaço na sala, objecto etc.), culturais (características sociais, hábitos, regras de comunicação e comportamento) e sociais (influência dos diversos grupos sociais com os quais o aluno interage: família, escola, participação em actividades de educação não formal). O contexto é conhecido e partilhado por todos os que participam numa determinada situação educativa, muito embora cada um deles tenha uma forma pessoal de o interpretar e uma forma particular de o representar (Edwards, 1987), o que por sua vez condiciona e determina o que o aluno faz na aula, o modo como encara as tarefas de aprendizagem, os seus pensamentos em relação ao estudo e o seu estilo particular de entender e de actuar na escola.

Para que possamos falar de interacção conjunta, construção do conhecimento e aprendizagem significativa, o professor deverá ajudar o aluno a alcançar uma compreensão básica do sentido daquilo que está a ser discutido e negociado na aula e assegurar-se de que a sua percepção do contexto educativo é partilhada por ele, pois só assim o poderá ajudar a progredir no sentido da compreensão e aquisição do conteúdo curricular que é o objecto da aprendizagem (Monereo, 2007).

Por um lado, temos os factores pessoais, que agrupam todos os aspectos relacionados com a percepção que cada um tem de si mesmo como aprendiz (autoconceito, auto-estima, motivação, etc), e, por outro lado, factores relacionados com a tarefa, que explicam como o aluno entende as actividades de aprendizagem e como vai adequando a sua actuação a essa concepção.

Segundo Jonassen et al (1999), para que a aprendizagem seja significativa, é fundamental a interdependência de cinco factores. Este autor defende que o processo de aprendizagem deve conduzir o aluno a:

Manipular activamente o objecto de estudo (activo, observante);

Articular e reflectir sobre o que foi feito (construtivo); Discutir com outros a sua experiência (colaborativo,

conversional); Sentir-se contextualizado num ambiente complexo o

suficiente para ser autêntico; Ser capaz de determinar, em parte, os seus próprios

objectivos ou sub-objectivos de aprendizagem (intencional). Se nos detivermos a analisar pormenorizadamente a

natureza das estratégias de aprendizagem, certamente que estaremos de acordo com Beltrán (1993) quando afirma que a sua correcta utilização implica “saber o que há que fazer para aprender, saber fazê-lo e controlá-lo enquanto se faz”. Em termos mais descritivos, verificamos que qualquer

actuação destinada a avaliar o uso estratégico de procedimentos na aula deverá proporcionar informação sobre o seguinte:

O conhecimento conceptual ou declarativo que o aluno tem sobre o que são estratégias de aprendizagem, para que servem, que tipos de estratégias existem, que passos dar para as pôr em prática, etc. (o que há que fazer).

O conhecimento procedimental, que implica pôr em prática o conhecimento declarativo descrito no número anterior (saber fazê-lo).

O conhecimento propriamente estratégico ou condicional, que indica em que situações é adequado empregar cada procedimento, de que forma se deve utilizar e nos dá ideia da bondade dessa utilização (controlá-lo enquanto se faz).

Segundo Monereo (2007), estes três tipos de conhecimentos são utilizados simultaneamente em qualquer actuação do aluno que possa ser classificada como estratégica. A informação relativa a conceitos implica sempre, quando se torna significativa, uma conexão com os conhecimentos anteriormente elaborados e, por isso, a sua aquisição supõe sempre uma mudança nas concepções e ideias pessoais sobre aprendizagem.

.

B. Aprendizagem Colaborativa Segundo o projecto MINERVA (2000), o conceito de

aprendizagem colaborativa define-se como “um conjunto de métodos e técnicas de aprendizagem para utilização em grupos estruturados, assim como de estratégias de desenvolvimento de competências mistas (aprendizagem e desenvolvimento pessoal e social), onde cada membro do grupo é responsável quer pela sua aprendizagem, quer pela aprendizagem dos restantes elementos.”

Este projecto refere ainda que “sendo esta uma aprendizagem que destaca a participação activa e a interacção, tanto dos alunos como dos professores, o conhecimento é visto como um construtor social e, por isso, o processo educativo é favorecido pela participação social em ambientes que propiciem a interacção, a colaboração e a avaliação. Os ambientes de aprendizagem colaborativos caracterizam-se por serem ambientes que proporcionam um crescimento do grupo.”

Cita ainda que podem definir-se alguns elementos básicos


na aprendizagem colaborativa: interdependência do grupo, interacção, pensamento divergente e a avaliação.

Menciona igualmente que as vantagens da aprendizagem colaborativa dividem-se em dois níveis distintos: numa dinâmica do grupo e numa dinâmica pessoal, e que são várias as teorias que têm contribuído de diversas formas para a compreensão da aprendizagem colaborativa assistida por computador.

Entre essas teorias, destacamos: -Teoria sociocultural; -Construtivismo e aprendizagem auto regulada; -Teoria da flexibilidade cognitiva. Por sua vez, estas teorias fundamentam-se na hipótese de

que os indivíduos são agentes activos que intencionalmente procuram e constroem o conhecimento num contexto significativo, e que os objectivos de CSCL (Computer Supported Collaborative Learning) são os de promover um ambiente real e multifacetado que permita a ligação com os conhecimentos prévios dos alunos.

.

C. Potencialidades e limitações dos Quadros Interactivos Em relação à potencialidade e limites dos Quadros

Interactivos na Educação, estes revelaram-se bastante positivos a nível de transferência de informação, partilhada a nível dos diversos agentes interactivos, que determinaram a eficácia de muitas das estratégias implementadas traduzidas no sucesso de aprendizagem dos alunos e do reconhecimento do cumprimento dos objectivos propostos por parte dos docentes. Segundo Sampaio (2008):

“A utilização dos quadros interactivos no processo de ensino/aprendizagem mostrou-se, numa experiência com o Excel sobre proporcionalidade directa, utilizando o quadro interactivo, como uma grande aplicabilidade na Matemática, em particular na unidade sobre proporcionalidade directa, realçando-se inúmeras vantagens quer para os educandos, quer para os docentes, tais como a possibilidade de realização de actividades mais interactivas e dinâmicas, a utilização de programas de computador como o Microsoft Office Excel ou Power Point, o registo e posterior envio dos materiais para os alunos e/ou outros professores, a possibilidade de realizar actividades variadas em simultâneo e trabalhar com imagens, jogos, aceder à Internet… facilitando deste modo a aprendizagem e aumentando a motivação para a Matemática.” (p. 10)

Deve ter-se presente que a mais-valia de um quadro interactivo não está no quadro em si, mas no software que está instalado no computador e nas estratégias de utilização colocadas em acção, tal como se refere no site, sobre a utilização do quadro interactivo1. Existem, basicamente, três

1

http://actividades.imagina.pt/uploads/cnoti/utilizar_quadro_interactivo.pdf

formas de trabalhar com os quadros interactivos: com software incluído no próprio equipamento, concebido especialmente para o efeito (de notar que muito do software incluído nos quadros interactivos pode ser facilmente substituído por ferramentas de apresentação ou linguagens de autoria); com software que permite editar documentos e organizar conteúdos (ferramentas para criar apresentações, linguagens de autoria e software de mapas conceptuais); com software pronto a utilizar e outros.

De entre as vantagens da utilização dos quadros interactivos na sala de aula apontadas pelos mais experientes, salientamos as seguintes: maior envolvimento e motivação por parte dos alunos; apresentações feitas por alunos e professores mais atractivas e dinâmicas; estimulação visual, cinestésica e auditiva; promoção de plenários, chuvas de ideias, discussões dirigidas com conclusões digitalizadas na hora, interactividade, colaboração e espírito crítico. São também mencionadas algumas desvantagens: de índole prática, como o custo a instalação e a falta de mobilidade; de índole pedagógica, quando por parte de professores/educadores existe alguma relutância em aceitar os desafios da mudança ou quando optam por utilizar os quadros interactivos apenas como uma ferramenta ao serviço do professor. Os quadros interactivos como instrumento de aprendizagem, revelaram-se de uma grande eficiência e uma mais-valia no processo de aquisição dos conhecimentos, tal como sugerem as situações a seguir referidas2.

Os investigadores da Manchester Metropolitan University, no Reino Unido, autores do relatório “Projecto de Avaliação da Expansão de Quadros Interactivos nas Escolas do Ensino Básico”, analisaram os resultados do anterior projecto de Expansão de Quadros Interactivos nas Escolas do Ensino Básico do Departamento Britânico para a Educação. O departamento providenciou 10 milhões de libras para 21 distritos em 2003/04 para o projecto, para suportar a implementação e o uso continuado de quadros interactivos nas escolas primárias de Inglaterra. O relatório avaliou o progresso de 7.272 alunos em 332 salas de aula. Os investigadores também calcularam de que forma o tempo de contacto com os quadros interactivos teve impacto no progresso dos alunos em Inglês, Matemática e Ciências, bem como o seu impacto em estudantes com necessidades especiais de aprendizagem, na preparação dos professores e no ambiente geral dentro da sala de aula.

III. METODOLOGIA DA INVESTIGAÇÃO

Este trabalho seguiu a metodologia de Investigação Acção,

já que esta era a que melhor se adaptava ao estudo em questão, sendo caracterizada por um protagonismo activo e autónomo do professor, sendo ele que conduz o processo de investigação.

2 http://research.becta.org.uk/index.php?section=rh&catcode=_re_rp_02&rid=14422


Os facilitadores externos têm uma relação de cooperação com os professores, ajudando-os a articular as suas próprias preocupações, a planear a estratégia de mudança e a detectar os problemas, ajudando-os a reflectir sobre os resultados das mudanças já efectuadas. Esta modalidade ajuda a desenvolver o raciocínio e o juízo prático dos professores, sendo este um excelente guia para orientar as práticas educativas, com o objectivo de melhorar o ensino e os ambientes de aprendizagem na sala de aula (Arends, 1995).

A consequência destas características implica um ciclo em espiral de reflexões, definições de problemas, acções, observações e avaliações constantes, permitindo aos seus participantes a introdução de reajustes no plano de acção, levando assim a uma melhoria da qualidade da prática.

A turma seleccionada para este estudo de investigação foi o sexto ano turma B, dado que em Área de Projecto, a turma é dividida em duas partes, uma parte em Área de Projecto e Tecnologias de Informação e Comunicação e a outra tem Educação Tecnológica, a parte seleccionada foi a primeira parte da turma, sendo esta constituída por seis alunos do género feminino e sete alunos do género masculino.

Foram considerados três os factores a inter-relacionar neste projecto de investigação, como se pode ver na Fig. 1, a saber: o Quadro Interactivo, Aprendizagem Colaborativa e Área de Projecto, tendo sido planeados como base de trabalho três ciclos ver na Fig.1, os quais foram pensados de maneira a tentar responder às questões de investigação.

Fig. 1 – Representação dos três factores a inter-relacionar neste projecto de investigação e o Plano do projecto de

investigação

O período disponibilizado para este trabalho foi o terceiro período. O número de aulas previstas para o primeiro ciclo era de quatro aulas (quarenta e cinco minutos cada), e para o segundo ciclo eram cinco aulas (quarenta minutos cada). Já para o terceiro ciclo eram sete as aulas previstas (de noventa minutos cada).

Os softwares utilizados neste projecto foram o “Activstudio”, “Tuxpaint” e o “Hagaquê”. O primeiro está incorporado no quadro interactivo “Promethean”, mas os outros dois são gratuitos podem ser adquiridos facilmente. Estes softwares foram seleccionados devido a irem ao encontro dos projectos a desenvolver.

Neste estudo de investigação foram vários os instrumentos utilizados para a recolha de dados. No fim de cada aula foram guardados quer os resultados das actividades realizadas, quer todos os documentos preenchidos pelos alunos. Ao longo de todas as aulas foram utilizados os seguintes documentos: Grelha de Observação; Diário de Bordo e Questionário de Opinião. No fim de cada ciclo foi realizada a avaliação de aprendizagem e das metodologias utilizadas e preenchido o relatório de cada um dos ciclos do projecto de investigação (ver Fig. 2). Assim:

Fig. 2- Plano do 1º ciclo, 2º ciclo e 3º ciclo de Investigação-Acção

-O primeiro ciclo teve como base o planeamento de estratégias e metodologias para tentar encontrar resposta à seguinte pergunta de investigação: “ Que métodos e estratégias se devem implementar para a inicialização do QI?”. -O segundo ciclo teve como base o planeamento de estratégias e metodologias para tentar encontrar resposta à seguinte pergunta de investigação: “ Que métodos e estratégias se devem implementar para promover a Aprendizagem Colaborativa em pequenos grupos?”. - O terceiro ciclo teve como base o planeamento de estratégias e metodologias para tentar encontrar resposta à seguinte


pergunta de investigação: “ Que métodos e estratégias se devem implementar para promover a Aprendizagem Colaborativa em pequenos grupos e interdisciplinaridade?”

IV. ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS

A análise dos resultados do trabalho desenvolvido foi

recolhida a partir de vários instrumentos, dos quais se destacam questionários de opinião, diário de bordo, grelhas de observação, teste de avaliação e questionário de avaliação e de auto-avaliação.

Apresentar-se-á a análise de dados recolhidos de cada um dos três ciclos, incluindo em cada um, vários pontos que foram analisados, quer a avaliação da aprendizagem, quer a avaliação das estratégias e metodologias utilizadas e fazendo uma avaliação e reflexão do final de cada ciclo.

A. Actividades de iniciação ao QI e Aprendizagem Colaborativa em grupo/turma.

Neste ciclo, ao testar a aquisição dos conteúdos através da

aplicação do Teste de Avaliação do primeiro ciclo, verificámos que a classificação máxima atingida foi de 18,8 valores e que este resultado foi obtido por 36% dos alunos.

Os alunos consolidaram conceitos prático/teóricos nestas actividades, o que comprova Silva (2006), que afirma que o quadro interactivo permite que os resultados da aprendizagem sejam mais rápidos e mais significativos que numa aula tradicional.

No fim deste ciclo foi importante apurar a visão dos alunos sobre alguns dos factores que estão implicitamente relacionados com a aprendizagem. Para isso, responderam a um Questionário de Avaliação do Primeiro Ciclo, avaliando dessa forma este novo ambiente de aprendizagem.

Como podemos constatar pelos resultados obtidos neste questionário, a percepção dos discentes em relação aos aspectos a analisar, de uma maneira geral, foi que este novo ambiente de trabalho lhes proporcionou uma aprendizagem efectiva, assim como desenvolveu algumas competências que estão implicitamente relacionadas com a aprendizagem, tais como: participação, motivação, comunicação e colaboração.

Este ciclo teve uma dinâmica na sala de aula muito acentuada. Foi grande o entusiasmo demonstrado por todos os alunos. Tendo como objectivo principal a iniciação ao Quadro Interactivo/Aprendizagem Colaborativa, o que para eles era novidade, no início foi necessário impor ordem e regras para a utilização desta ferramenta. Salienta-se ainda que os alunos estavam muito motivados na realização destas actividades e que esta maneira de trabalhar uniu a turma, pois todos os alunos se sentiram importantes na realização das mesmas. Todos os alunos utilizaram o Quadro Interactivo, trabalharam colaborativamente.

As actividades propostas, apesar de exigirem bastante mobilidade, foram importantes para testar estratégias e, no final, conseguir chegar a algumas conclusões. Da observação das actividades foi possível constatar que:

-Há necessidade de se impor regras e disciplina para a ida ao quadro interactivo;

-Todos os alunos têm oportunidade de ir ao quadro pelo menos duas vezes;

-O “layout” das salas de aula deve ser mudado quando se exige mobilidade por parte dos alunos, apesar de já existirem alguns estudos, como exemplo publicado pela Actis, este tema ainda carece de mais investigação;

-Quando falta algum aluno, o trabalho colaborativo fica um pouco pobre;

-Os alunos aprendem a respeitar os colegas, como refere Levy (2002) ;

-O resultado final é imprevisível; -A dinâmica na sala de aula é muito intensificada; -O tempo dispendido por cada aluno na realização de cada

actividade é variável, pois todos eles têm ritmos diferentes. Poderemos referir que o objectivo deste ciclo foi

conseguido, que os alunos aprenderam facilmente a trabalhar com o Quadro Interactivo e que aprenderam a colaborar e a realizar as actividades colaborativamente em contexto de turma.

B. Actividades de Aprendizagem Colaborativa em pequenos grupos.

Neste ciclo foram planificadas cinco aulas de quarenta e

cinco minutos. O resultado final seria a construção de um logótipo para os cem anos do Colégio Internato dos Carvalhos.

A avaliação do resultado final do segundo ciclo (os logótipos criados por cada um dos grupos) que foi realizada tendo em atenção a Grelha de Avaliação do Logótipo concluiu que os três grupos conseguiram alcançar os objectivos desta actividade, tendo o Grupo I e o Grupo III obtido a avaliação de Satisfaz, enquanto o Grupo II obteve a avaliação de Satisfaz Bastante.

No fim deste ciclo foi importante o registo dos alunos sobre alguns dos factores que estão implicitamente relacionados com a aprendizagem. Para isso, os alunos responderam a um Questionário de Avaliação no que diz respeito ao segundo ciclo, avaliando dessa forma este novo ambiente de aprendizagem. Foram vários os factores a serem analisados, tais como: organização dos grupos por quatro elementos; distribuição das tarefas; construção do primeiro protótipo; apresentação e discussão do projecto por toda a turma e esta nova forma de trabalhar.

Em relação à organização dos grupos por quatro elementos, este foi considerado por todos os alunos o número ideal. No que diz respeito à distribuição das tarefas em cada grupo, 92% dos alunos considerou esta distribuição de tarefas ideal, e só 12% considerou que todos deveriam fazer tudo. Já em relação à construção do 1º protótipo, 100% dos alunos considerou que foi essencial.

Relativamente à apresentação e discussão por toda a turma, 100% dos alunos considerou que foi muito importante a participação de toda a turma, tanto na apresentação como na discussão do 1º protótipo. Em relação a esta nova forma de trabalhar em grupo, 100% dos alunos responderam que gostaram bastante desta nova forma de trabalhar em grupo.


Tendo como base os factores acima referidos, assim como o resultado final de cada grupo, podemos afirmar que tal como refere Paiva (2003), a capacidade de recolha, manipulação e contextualização deverá ser desenvolvida quanto antes na fase escolar, de forma a facilitar o desenvolvimento cognitivo dos alunos.

C. Actividades Colaborativas em pequenos grupos e interdisciplinaridade.

Neste ciclo foram planificadas sete aulas de noventa

minutos, tendo como objectivo a construção de uma História aos Quadradinhos, em colaboração com a disciplina de Língua Portuguesa. Com este trabalho pretendeu-se intensificar a aprendizagem colaborativa, colaboração em grupo, colaboração de toda a turma e a colaboração da professora de Português, ou seja: teremos neste ciclo colaboração inter-turma e extra-turma, como nova experiência de colaboração. A avaliação deste ciclo foi realizada tendo em consideração os seguintes instrumentos de avaliação: Grelha de Avaliação interdisciplinar da História aos Quadradinhos, o Resultado Final do Terceiro Ciclo - História aos Quadradinhos, o Teste de Avaliação do Terceiro ciclo e o Questionário de Avaliação do Terceiro ciclo.

Para terminar este ciclo, teremos uma aula na qual faremos a avaliação do mesmo e de todos os ciclos anteriores, utilizando para isso o Questionário de Avaliação Final dos Três Ciclos.

Em relação à avaliação de conhecimentos no Teste de Avaliação do Terceiro Ciclo, registaram-se os seguintes resultados (ver Fig.3):

Graficamente podemos salientar 92% positivas, sendo a média aritmética de treze vírgula oito valores o que nos permite referir que com esta estratégia os alunos aprenderam os conteúdos, facilmente e de forma espontânea.

Nesta actividade da construção de uma história aos quadradinhos, foram várias as fases necessárias à sua concretização. No fim deste ciclo foi importante o registo dos alunos sobre alguns dos factores que estão implicitamente relacionados com a aprendizagem. Para isso, responderam ao Questionário de Avaliação do terceiro Ciclo, avaliando dessa forma este novo ambiente de aprendizagem.

Relativamente à escolha de outros elementos para o grupo, todos consideraram que foi ideal.

Em relação à apresentação da ideia de cada história por grupo, 92% dos alunos responderam que foi o ideal e os restantes 8% responderam que não era necessário.

Em relação à esta nova forma de trabalhar em grupo, 77% por cento dos alunos responderam que gostaram bastante, 15% responderam que foi razoável, tendo os restantes 8% respondido que não gostaram.

Poderemos afirmar que o objectivo deste ciclo foi conseguido, e que os alunos aprenderam facilmente a trabalhar com o “Hagaquê”, colaborando entre si na realização de actividades para a criação da História aos Quadradinhos.

Todo este ciclo teve uma dinâmica de trabalho na sala de aula muito acentuada, desde a discussão entre os elementos de grupo para a distribuição de tarefas, até à conciliação de dados para a concretização da Banda Desenhada, para que o resultado final fosse do agrado de todos. Foi importante registar que os alunos estavam muito motivados na realização destas actividades e que esta maneira de trabalhar uniu a turma, pois todos os alunos se sentiram importantes na realização das mesmas.

Em relação à avaliação final dos três ciclos, podemos verificar (ver Fig. 4) que estes três ciclos que satisfizeram os alunos, e que apesar de não ser muito a diferença, cem por cento dos alunos gostaram mais do segundo ciclo, a construção do logótipo, em segundo lugar o primeiro ciclo com oitenta por cento e, em terceiro lugar a construção da banda desenhada com setenta e sete por cento.

A

título de conclusão referira-se que, os três ciclos foram ao encontro dos alunos como avaliação positiva e que o segundo ciclo, foi o que os alunos gostaram mais.

V. CONCLUSION

Este estudo evidenciou a possibilidade da adopção dos Quadros Interactivos na sala de aula, em Área de Projecto, com base em estratégias de Aprendizagem Colaborativa. Ao longo da investigação registou-se que os alunos estavam motivados para as actividades que foram propostas, e que estas, por outro lado, foram ao encontro dos interesses dos alunos.

A Aprendizagem Colaborativa permitiu atingir os objectivos lectivos com sucesso e os alunos incorporaram activamente os princípios subjacentes à metodologia adoptada.

Fig. 3 - Resultados do Teste de Avaliação do 3º ciclo

Fig. 4 – Avaliação dos três ciclos


Os resultados obtidos superaram as expectativas: desenvolveu-se a criatividade, as relações inter-turma tornaram-se mais fortes e os alunos sentiram que eram capazes de construir juntos.

Resultou bem a iniciação à colaboração ter sido progressiva, ou seja, em primeiro lugar iniciaram-se actividades de colaboração em contexto grupo/turma, em seguida actividades de colaboração em contexto de grupo, e por último as actividades de colaboração em contexto de grupo e interdisciplinar.

No nosso entender, não é suficiente que as salas estejam devidamente equipadas e termos vontade de inovar. É necessário e urgente definir-se estratégias e metodologias que envolvam a actualização das ferramentas interactivas nas mais variadas disciplinas.

Deve-se tentar perceber até que ponto uma ferramenta nova pode ajudar o professor na preparação da aula, assim como conseguir com maior eficácia fornecer informação e promover a construção de conhecimento pelos seus alunos.

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Ana Pinto - Ana is a Computer Science teacher of Primary and Secondary Education (12K), completing 21 years of teaching. She has professional training in Mathematics and Computer Science and Masters Degree in "Multimedia Education" in the shed and under Interactive Multimedia tools at Collaborative Teaching. She is the Coordinator of the Computer Science Department of Basic Primary Education in the last three years.

Paula Escudeiro teaches at IPP-ISEP in the Computer Engineering Department. Doutorada em Engenharia Informática/Sistemas e Tecnologias da Informação na Educação/Sistemas Multimédia, Professora Adjunto do Instituto Superior de Engenharia do Porto, no Departamento de Engenharia Informática, onde lecciona regularmente as disciplinas de Sistemas Multimédia em Aprendizagem; Aplicações Gráficas Avançadas

(Mestrado Engª Informática – Ramo Sistemas Gráficos e Multimédia) e Engenharia de Software (Licenciatura Engª Informática). Sub-directora do Departamento de Engenharia Informática, Directora do Laboratório de Multimédia do Departamento de Engenharia Informática, exerceu cargo/funções de elemento da Comissão Directiva do Departamento de Engenharia Informática, Directora de Sistemas de Informação do Instituto para o Desenvolvimento Tecnológico, Vice-Presidente do Conselho Pedagógico, Directora do Núcleo de Desenvolvimento de Produtos Multimédia para o Instituto Nacional de Administração, Elemento da Subcomissão de Avaliação da Qualidade para o Instituto Superior de Engenharia do Porto. Exerce actividades de Investigação no GILT-Graphic Interaction & Learning Techologies, colabora em acções Formativas e de Extensão em Instituições Nacionais e Internacionais.

Adaptação de Metadados para Repositórios de Objetos de Aprendizagem

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Title— Metadata adaptation for Learning Object Repository

Abstract—Learning objects proliferation allied to lack of an

organization in its storage causes difficulties to locate and to reuse this type of material, opposing one of the main goals of the learning object proposal. Referatories and repositories have been created and organized in federations of repositories and this process is described in this paper with examples from a case study related to an implemented repository. This article describes the studies and experiments aiming at the implantation of an Learning Object Repository based on LOM and subsequent steps to integration with Moodle environment to allow the search and access to the content of the repositories from inside this virtual environment of learning.

Keywords—learning object repository, referatories, metadata

Resumo—A proliferação de objetos de aprendizagem aliada à

falta de uma organização no seu armazenamento ocasiona dificuldades para localizar e reusar este tipo de material, contrariando uma das principais metas da proposta de objetos de aprendizagem. Referatórios e repositórios tem sido criado e organizados em federações de repositórios e este processo é descrito neste artigo sendo exemplificado a partir de um estudo de caso de um repositório implementado. Este artigo descreve os estudos e experimentos visando a implantação de um Repositório de Objetos de Aprendizagem que usa como base os metadados do LOM e os passos subseqüentes para viabilizar sua integração com o Moodle com vistas a facilitar a busca e acesso ao conteúdo do repositório a partir deste ambiente virtual de aprendizagem.

Palavras-Chave—Repositórios de objetos de aprendizagem,

referatórios, metadados

Este trabalho foi originalmente apresentado ao XV Ciclo de Palestras

Novas Tecnologias na Educação. CINTED – Centro Interdisciplinar de Novas Tecnologias na Educação. UFRGS – Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

L. M. R. Tarouco é professora do CINTED-UFRGS e PGIE-UFRGS, Brasil (email: [email protected]).

M. A. R. Schmitt é professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul e doutorando no Programa de Pós-graduação em Informática na Educação da UFRGS, Brasil (email: [email protected]).

I. INTRODUÇÃO

tecnologia de informática e comunicação atualmente permite criar material didático usando multimídia com interatividade que tornam mais efetivos os ambientes de

ensino-aprendizagem apoiados nas TICs. No entanto, o projeto e desenvolvimento desses recursos, mesmo considerando o uso de linguagens de autoração, demandam muito esforço e envolvem grandes investimentos em recursos humanos e financeiros.

Isto ensejou o desenvolvimento da estratégia de orientar sua construção na metodologia orientada a objetos. Os recursos educacionais construídos segundo esta estratégia foram denominados objetos educacionais (learning objects) e organismos de padronização como o IEEE (1484.12.1-2002 Standard for Learning Object Metadata) e ISO (SC 36 WG 2 - Information Technology for Learning, Education, and Training) têm grupos trabalhando na elaboração de propostas para sua estruturação e categorização (metadados). Objetos educacionais são mais eficientemente aproveitados quando organizados em uma classificação de metadados e armazenados em um repositório integrável a um sistema de gerenciamento de aprendizagem (Learning Management System). A adoção de padrões abertos para este fim é desejável uma vez que o rápido avanço da tecnologia leva à possível substituição de plataformas de gerenciamento de aprendizagem com maior rapidez do que a desatualização e/ou obsolescência de um objeto educacional os quais podem ser atualizados e continuar a ser reusados em outro contexto. A estratégia de adotar padrões abertos também tem como objetivo alcançar independência de plataforma onde os objetos vão ser exibidos/executados permitindo o uso de diferentes sistemas operacionais e plataformas de hardware [1].

II. PADRÕES DE METADADOS

O metadado de um objeto educacional descreve características relevantes que são utilizadas para sua catalogação em repositórios de objetos educacionais reusáveis que posteriormente podem ser recuperados através de sistemas de busca ou utilizados através de Learning Management

Capítulo 8 Adaptação de Metadados para Repositórios de Objetos de Aprendizagem1

Liane M. R. Tarouco, Marcelo A. R. Schmitt

A

Liane M. R. Tarouco, Marcelo A. R. Schmitt 56

Systems (LMS) para compor unidades de aprendizagem as quais, por sua vez vão ser utilizadas em cursos.

Organismos de padronização como o IEEE (1484.12.1 Standard for Learning Object Metadata) e ISO (SC 36 WG 2 - Information Technology for Learning, Education, and Training) têm grupos trabalhando na elaboração de propostas para sua estruturação e categorização (metadados). A especificação de metadados da norma IEEE 1484.12.1 (Learning Objects Metadata) define atributos agrupados em nove categorias para descrição de um objeto educacional. A utilização dos atributos é opcional, ou seja, uma estrutura de metadados, em conformidade com a norma, pode não conter todos os atributos [2]. Outros padrões, derivados do padrão LOM, normalmente por simplificação, foram propostos por entidades e associações de instituições. A ADL definiu o padrão SCORM que inclui uma descrição de objetos de aprendizagem usando um conjunto de metadados derivado do LOM [3]. Projetos de escopo nacional como o CANCORE do Canadá ou ARIADNE na Europa definiram também outros subconjuntos do LOM. Até mesmo para cursos no ambiente Moodle foi definido um MoodleCore [4].

Por outro lado o padrão Dublin Core é um esquema de metadados que visa descrever objetos digitais, tais como, videos, sons, imagens, textos e sites na web. O Dublin Core é um padrão de metadados, composto por 15 elementos, planejado para facilitar a descrição de recursos eletrônicos não tendo sido criado inicialmente para representar objetos de aprendizagem [5]. Seu uso em bibliotecas digitais tem crescido muito a nível nacional e internacional sendo a opção prevista no software DSpace, que é uma das opções mais usadas para suporte a este tipo de serviço [6].

III. REFERATÓRIOS E REPOSITÓRIOS DE OBJETOS DE

APRENDIZAGEM

Embora um ambiente virtual de aprendizagem possa conter os objetos de aprendizagem, organizados em um simples sistema de arquivamento interno ao curso ou comum a todos os cursos em um dado ambiente, também é possível implantar um sistema de suporte à gestão de conteúdo educacional através de um serviço específico de Repositórios de Objetos de Aprendizagem (LOR - Learning Object Repository) que são espaços que permitem o armazenamento e a gestão do uso e a reutilização destes objetos. Harman [7] define um repositório de objetos de aprendizagem como um catálogo digital que facilita a pesquisa por objetos de aprendizagem. Este tipo de sistema deve permitir:

• o armazenamento propriamente dito; • o controle de versões e de publicação; • a busca dos objetos a partir de suas características; • o controle de acesso; • a avaliação dos objetos. O sistema de catalogação pode usar uma taxonomia

padronizada (LOM, IMS, SCORM etc...) ou mesmo algum

outro modelo de dados. Através do sistema de consulta e acesso o usuário (professor/aluno buscando conteúdo digital apoiar atividades de ensino/ aprendizagem) pode localizar um conteúdo apropriado para o uso pretendido. Inspecionando os metadados o usuário pode avaliar se o material tem características que atendam sua necessidade e, em caso positivo, pode recuperar o conteúdo para uso, reuso ou reciclagem. O repositório pode conter apenas o endereço (URL) da localização efetiva do conteúdo ou pode conter o próprio material educacional catalogado. No primeiro caso este tipo de sistema pode ser também designado como referatório pois contem apenas as referências aos objetos de aprendizagem

Existem vários exemplos atuais de repositórios bastante conhecidos, a nível internacional, tais como:

• MERLOT - http://www.merlot.org • Le@rning Federation -

http://www.thelearningfederation.edu.au • eduSource - http://www.edusource.ca/ • National Learning Network - http://www.nln.ac.uk/ • Jorum - http://www.jorum.ac.uk/ Em alguns deles, além do acesso via web é também

oferecido acesso via um API (Application Program Interface) tal como no caso do Jorum e mesmo do MERLOT. Este tipo de interface permite que a pesquisa e o acesso a objetos de aprendizagem seja efetuado diretamente a partir de um ambiente virtual de aprendizagem. Com este tipo de serviço, um professor que estivesse preparando uma unidade de aprendizagem poderia realizar uma busca e selecionar objetos de aprendizagem que poderiam então ser impostados para o ambiente ou apenas referenciados permanecendo o objeto de aprendizagem no repositório, o que evitaria a duplicação de material quando usado em diversas turmas, por exemplo. disciplina

A. CESTA na fase referatório O projeto CESTA - Coletânea de Entidades de Suporte ao

uso de Tecnologia na Aprendizagem foi idealizado e implementado em 2003, com vistas a sistematizar e organizar o registro dos objetos educacionais que vinham sendo desenvolvidos pela equipe do Pós-Graduação Informática na Educação e do CINTED - Centro Interdisciplinar de Novas Tecnologias na Educação da UFRGS [8]. Uma especificação inicial de metadados para os objetos educacionais foi elaborada e a partir da mesma um serviço de registro e catalogação de objetos educacionais foi colocado em operação, usando como base um servidor LDAP (Lighweight Directory Access Protocol). O processo de seleção dos metadados foi baseado na análise das especificações de metatados para os objetos educacionais elaboradas pelo Learning Technologies Group do IEEE, e com base nesta seleção foi construída uma especificação com atributos para descrever os objetos educacionais. A especificação de metadados criada para a categorização dos objetos educacionais no repositório foi elaborada em consonância com


57

a norma IEEE 1484.12.1 (Learning Objects Metadata) proposto pelo IEEE Learning Technology Standards Committee (LTSC). A norma especifica atributos agrupados em 9 categorias para descrição de um objeto educacional cujo uso é opcional.

Para a implementação do sistema de cadastramento dos objetos educacionais no CESTA, foram inicialmente utilizadas cinco categorias na especificação dos metadados: geral, ciclo de vida, técnica, educacional e direitos. A preocupação com reduzir a quantidade de metadados utilizados na catalogação dos objetos de aprendizagem deriva da constatação de que em se adotando uma filosofia de autoarquivamento, onde os próprios autores registram e depositam os objetos de aprendizagem que produzem, é necessário facilitar o trabalho de registro. Diversos estudos que investigaram os metadados utilizados em repositórios mostram que é pequeno o conjunto dos que são efetivamente usados e completados pelos usuários do repositórios [9].

O CESTA em sua versão atual contém apenas os endereços de objetos de aprendizagem, tratando-se, pois, de um referatório. A proposta do projeto é apoiada na idéia de auto-arquivamento, ou seja, os autores podem solicitar cadastro no sistema e a partir deste momento estão autorizados a incluir registros e a atualizar os registros por eles incluídos. Todavia, constatou-se que, ao longo do tempo alguns endereços de objetos tornam-se obsoletos em decorrência de transferência para servidores diferentes ou de mera desativação sem que os responsáveis pelos objetos realizem e atualização no registro relacionado com este objeto no referatório. A experiência mostrou que há vantagens em preservar os recursos educacionais, armazenando alguma cópia em um repositório. Para permitir armazenar os objetos e seus metadados, foi iniciado um processo de atualização do CESTA visando ampliar seu escopo inicial. A nova versão do sistema, intitulada CESTA2 foi delineada com vistas oferecer a capacidade de armazenar os metadados, os objetos e, adicionalmente, buscou-se viabilizar outras funcionalidades tais como permitir a coleta de metadados mediante o uso do protocolo OAI-PMH [10].

B. Moodle como repositório Um ambiente virtual de aprendizagem também pode prover

funções de apoio ao armazenamento de objetos de aprendizagem. O ambiente Moodle foi também analisado com vistas a investigar os mecanismos que oferece para funcionar como um LOR. Na instalação padrão, o Moodle não apresenta funcionalidades apropriados provendo apenas um sistema de armazenamento de arquivos organizados em diretórios, internos a cada curso ou comuns a todos os cursos de um dado ambiente. Assim, cada curso possui os seus próprios objetos que são acessíveis apenas pelos usuários cadastrados no curso. Para que um material seja utilizado em curso diferente há necessidade de importá-lo de um curso para o outro. Isto apresenta dois problemas: não há uma ferramenta de busca para que professores ou desenvolvedores encontrem materiais que lhes interesse e ocorre uma duplicação de dados, pois os objetos importados são copiados de um curso para outro. O

MrCute (Moodle Repository Create Upload Tag Embed) é um novo módulo desenvolvido para o Moodle pela equipe da Worcester College of Technology que permite incorporar ao Moodle funcionalidades de um repositório [11].

O módulo MrCute (versão 2) permite carregar conteúdos educacionais empacotados no formato do padrão IMS [12]. Como resultado, um pacote IMS carregado para o repositório MrCute pode ficar acessível no ambiente Moodle, para todos os cursos, independentemente do curso em que foi carregado. O armazenamento do pacote (arquivo zipado) é feito em uma parte da estrutura de arquivos do Moodle, externa a qualquer curso individual e pode ser configurado para ser compartilhado ou não. Isto permite que um professor, cadastrado naquele servidor Moodle, utilize a busca (usando palavras chave ou categorias) para localizar conteúdos apropriados e incorporá-los a um curso. Além disso, o módulo permite a criação de pacotes IMS a partir de conteúdos já criados (por composição). A solução, todavia, é um tanto restritiva porque os mecanismos de busca e utilização restringem-se ao ambiente Moodle no qual o módulo foi instalado. Para permitir repositórios com acesso mais universais integrados ao Moodle, estão sendo desenvolvidos, pela comunidade de desenvolvedores do Moodle, plugins para repositórios externos existentes. A versão Moodle 2.0, que deve ser disponibilizada em julho de 2010, tem prevista uma nova funcionalidade para que, deste ambiente seja possível interagir com repositórios de objetos de aprendizagem usando a própria interface do Moodle.

Assim, usando apenas o módulo MrCute2, atualmente disponível, é possível trazer para o repositório conteúdos externamente desenvolvidos. Também é possível construir um conteúdo educacional usando o próprio Moodle, mediante o uso de ferramentas como a denominada Livro, que é um módulo opcional, que facilita a autoria de conteúdo estruturado em capítulos além de possibilitar a exportação do conteúdo produzido com um empacotamento compatível com o padrão IMS. Isto permite sua transferência para o próprio repositório disponibilizado internamente no Moodle, pelo MrCute, ou para um repositório de objetos de aprendizagem independente, como o Jorum que é mantido pelo JISC - Joint Information Systems Comittee na Inglaterra. Estas duas funcionalidades, Livro exportado em padrão IMS e MrCute para gestão de conteúdo, foram testadas pelos autores e em virtude das limitações em relação ao padrão de empacotamento (limitado ao formato IMS), levaram à decisão de investigar outra alternativa para implementar um repositório externo ao Moodle para armazenar os objetos de aprendizagem que pudessem ser empacotados em consonância com outros padrões, tal como o SCORM [13][14}.

Tendo em vista a limitação imposta pelo módulo MrCute2 passou-se então a investigar outras soluções em termos de sistemas que pudessem ser usados para o repositório tal como BELTZ, JOOMLA, DRUPAL e DSPACE tendo sido o DSPACE a solução escolhida. Este software, em sua versão básica, utiliza o padrão de metadados Dublin Core o que demandou um estudo suplementar visando sua expansão para permitir o uso dos metadados padrão LOM, tal como descrito


na próxima sessão.

IV. DSPACE COMO REPOSITÓRIO DE OBJETOS DE

APRENDIZAGEM

O DSpace é um sistema de repositório digital desenvolvido para a biblioteca do MIT (Massachusetts Institute of Technology) que tem como objetivos recolher, preservar, gerir e disseminar o produto intelectual dos seus investigadores [6]. Ele é o resultado de um esforço conjunto de investigação e desenvolvimento do MIT e da Hewlett-Packard (HP). O DSpace é disponibilizado livremente sob a forma de um produto de código aberto, sendo atualmente uma solução muito disseminada e usada por bibliotecas e instituições acadêmicas em geral para apoiar a implementação de repositórios digitais. Este software é usado na UFRGS no portal denominado LUME com o objetivo de preservar e divulgar os documentos digitais da instituição [15].

O DSpace aceita todas as formas de materiais digitais, incluindo arquivos de texto, imagem, vídeo e áudio, o que possibilita custodiar os mais variados tipos de conteúdos, tais como, livros, artigos, relatórios técnicos, working papers, artigos de conferências, e-teses, conjuntos de dados (estatísticos, geoespaciais, etc.), programas de computador, modelos e simulações visuais, etc. O DSpace usa de forma nativa o padrão de metadados DCMI – Dublin Core Metadata Initiative [5] que foi originalmente idealizado para descrever objetos digitais, tais como, vídeos, sons, imagens, textos e sites na web. O padrão Dublin Core inclui dois níveis: Simples e Qualificado. O Dublin Core Simples apresenta apenas quinze elementos, o Qualificado incluiu, inicialmente, três elementos adicionais (Audiência, Proveniência e Detentor de Direitos), assim como um grupo de refinamentos de elementos (também chamados qualificadores), que detalham a semântica dos elementos de maneira que sejam úteis na descobertas de recursos. O conjunto de elementos de metadados Dublin Core Simples (Core Metadata Element Set, DCMES) contempla os seguintes metadados:

1. Title: Título 2. Creator: Criador 3. Subject: Assunto 4. Description: Descrição 5. Publisher: Publicador 6. Contributor: Contribuidor 7. Date: Data 8. Type: Tipo 9. Format: Formato 10. Identifier: Identificador 11. Source: Origem 12. Language: Idioma 13. Relation: Relação 14. Coverage: Abrangência 15. Rights: Direitos

Após a especificação dos quinze elementos originais, foi

iniciado um processo de refinamento dos termos existentes

além da definição de novos elementos. Alguns termos adicionais foram identificados e o padrão passou a permitir a incorporação de novos metadados definidos sob demanda pelos usuários. Esta funcionalidade foi aproveitada na busca de uma solução que incorporasse os metadados LOM ao ambiente DSpace, no âmbito do CESTA2.

A. A seleção dos metadados para o DSpace no projeto CESTA2 A fim de adaptar o projeto CESTA ao software DSpace, foi

necessário levar em consideração o desejo de se utilizar vários elementos presentes no padrão LOM [2] que são importante para a identificação, armazenamento e busca de objetos de aprendizagem e o uso da recomendação Qualified Dublin Core [4] pelo programa. Fez-se necessário, portanto, realizar um mapeamento entre os dois padrões e, em alguns casos, estender as propriedades definidas para o Qualified Dublin Core, criando elementos específicos para a aplicação.

No que diz respeito aos metadados, decidiu-se utilizar elementos presentes em seis categorias do padrão LOM tal como indicados a seguir.

1) Categoria geral - agrupa informações gerais que descrevem o objeto. a) Identificador - identificação única do objeto; b) Título - nome dado ao objeto; c) Idioma - idioma utilizado no objeto (português,

inglês, espanhol, francês); d) Descrição - descrição textual do conteúdo do objeto; e) Palavras-chave - palavra(s)-chave descrevendo os

tópicos do objeto; f) Nível de agregação – granularidade do objeto.

2) Categoria ciclo de vida - descreve as características relacionadas com o histórico e o estado atual dos objetos e todos aqueles que o têm afetado durante sua evolução. a) Versão - a edição do objeto; b) Status - estado atual do objeto (rascunho, revisado,

editado, indisponível); c) Papel na contribuição – tipo de contribuição (autor,

editor, desconhecido, iniciador, designer gráfico, técnico, provedor de conteúdo, roteirista, designer instrucional, especialista em conteúdo);

d) Entidade que contribuiu – identificação de quem contribuiu para a construção do objeto.

3) Categoria técnica - descreve os requisitos e características técnicas do objeto. a) Formato - formato de todos os componentes do

objeto (MIME types), este atributo pode ser usado para identificar o programa necessário para acessar o objeto;

b) Tamanho - tamanho do objeto em bytes; c) Localização - URL (Universal Resource Locator) do

objeto; d) Requisitos tecnológicos – requisitos tecnológicos

par uso; e) Instruções de instalação – descrição de como

instalar o objeto;


59

f) Duração - tempo de duração (utilizado para sons, vídeos, animações).

4) Categoria educacional - descreve as características educacionais e pedagógicas do objeto. a) Tipo de interatividade - modo predominante de

aprendizagem (ativa, expositiva, mista); b) Tipo de recurso de aprendizagem - tipo específico

do objeto (exercício, simulação, questionário, diagrama, figura, gráfico, índice, slide, tabela, teste, experiência, texto, problema, auto-avaliação, palestra);

c) Nível de interatividade - grau de interatividade (muito baixo, baixo, médio, alto, muito alto);

d) Usuário final esperado - tipo de usuário para o qual foi desenvolvido o objeto (professor, autor, aluno, gerenciador);

e) Contexto - ambiente no qual o objeto de aprendizagem pode ser utilizado (infantil, fundamental, médio e superior);

f) Faixa etária – idade do usuário final pretendido; g) Descrição - comentários sobre a forma de utilização

do objeto. 5) Categoria direitos - descreve os direitos de propriedade

intelectual e as condições de uso do objeto. a) Custo - se a utilização do objeto requer pagamento

(sim ou não); b) Copyright e outras restrições - existência de

restrições de direito autoral para o uso do objeto (sim ou não);

c) Descrição - comentários sobre as condições de uso do objeto.

6) Categoria relação – define as relações com outros objetos de aprendizagem. a) Tipo – natureza da relação (“parte de”, “versão de”,

“substituído por”); b) Identificador – rótulo que identifica o objeto

relacionado.

São utilizados, ainda, dois elementos que não apresentam correspondência com o padrão LOM: títulos alternativos e áreas do conhecimento. O título alternativo corresponde à propriedade “title.alternative” definida no padrão DCMI, 2008 [5] e está presente no DSpace. Para identificar as áreas do conhecimento foi criada uma nova propriedade para o Qualified Dublin Core identificada por “description.knowledgeField”.

A tabela 1 apresenta o mapeamento realizado entre o modelo LOM e o Dublin Core, tendo por base os elementos e qualificadores definidos no documento DCMI Metadata Terms [5]. Duas destas propriedades não estão definidas no esquema do DSpace embora sejam apresentadas no DCMI: “instructionalMethod” e “audience.educationLevel. Foram, portanto acrescentadas ao registro de metadados.

A tabela 2 corresponde ao mapeamento entre elementos do

LOM para elementos do Qualified Dublin Core que não estão definidos em DCMI, mas que existem no modelo de dados do DSpace. Para estas propriedades não foi preciso alterar o registro de metadados no DSpace. O metadado autor não é mapeado para a propriedade “creator” do Qualified Dublin Core porque o DSpace utiliza este elemento em situação distinta e as funções de busca avançada e ordenamento por autor ficariam prejudicadas.

A tabela 3 apresenta propriedades derivadas do LOM, e

selecionadas para uso no CESTA2 mas que não estavam presentes no esquema original do DSpace e nem nas definições DCMI [4].

TABELA II LOM PARA DSPACE

LOM (identificação numérica) DSpace

General.Identifier.Entry (1.1.2) identifier.uri General.Language (1.3) language.iso LifeCycle.Version (2.1) description.version LifeCycle.Contribute.Entity (2.3.2) LifeCycle.Contribute.Role (2.3.1) = ‘autor’

contributor.author

LifeCycle.Contribute.Entity (2.3.2) LifeCycle.Contribute.Role (2.3.1)= ‘outro’

contributor.other

Technical.Format (4.1) format.mimetype Technical.Size (4.2) format.extent Technical.Location (4.3) identifier.uri

TABELA III LOM PARA NOVOS METADADOS NO DSPACE

LOM (identificação numérica) DSpace

General.AggregationLevel (1.8) type.aggregationLevel LifeCycle.Status (2.2) description.status Technical.InstallationRemarks (4.5) description.installationRemarks Educational.InteractivityType (5.1) type.interactivityType Educational.InteractivityLevel (5.3) type.interactivityLevel Educational.IntendedEndUserRole (5.5)

audience.intendedEndUserRole

Educational.TypicalAgeRange (5.7) audience.age Educational.Description (5.10) type.useDescription Rights.Cost (6.1) rights.cost Rights.Copyright (6.2) rights.copyright Rights.Description (6.3) rights.uri

TABELA I LOM PARA DUBLIN CORE

LOM (identificação numérica) Qualified Dublin Core

General.Title (1.2) title General.Description (1.4) description.abstract General.Keyword (1.5) subject Technical.Requirement.OrComposite.Name (4.4.1.2)

relation.requires

Educational.LearningResourceType (5.2) instructionalMethod Educational.Context (5.6) audience.educationLevel Relation.Resource.Identifier.Entry (7.2.1.2) para Relation.Kind = ‘ispartof’

relation.isPartOf

Relation.Resource.Identifier.Entry (7.2.1.2) para Relation.Kind = ‘isversionof’

relation.isVersionOf

Relation.Resource.Identifier.Entry (7.2.1.2) para Relation.Kind = ‘isreplacedby’

relation.isReplacedBy


B. Configuração do DSpace para uso de LOM A partir da definição dos metadados que se deseja utilizar

em um repositório hospedado no DSpace, algumas configurações são necessárias. É preciso alterar o registro de metadados, a interface de inclusão e de apresentação dos dados, a interface de busca e a comunicação via OAI/PMH (Open Archives Initiative/Protocol for Metadata Harvesting). A alteração do registro de metadados consiste em adicionar novos elementos e qualificadores ao esquema de dados do DSpace. Esta tarefa pode ser realizada através da interface WEB do software pelo administrador do sistema

A interface de inclusão do DSpace precisa ser modificada uma vez que novos campos devem apresentados para preenchimento no momento da inclusão de novos objetos no repositório. Para acrescentar nov os elementos quando um objeto de aprendizagem é inserido, deve-se editar os arquivos de configuração input-forms.xml conforme descrito na seção “Alter submisstion input forms” de DSpace [6] e item-submission.xml. No primeiro, deve ser efetivada a definição dos novos campos que deverão ser preenchidos pelo usuário quando do carregamento de um objeto de aprendizagem; no segundo, podem ser alterados os passos desta ação. Se for utilizada uma tradução para outra língua, o arquivo input-forms.xml deverá ter adicionado ao seu nome a língua correspondente (ex: input-forms_pt.xml).

Para adaptar a interface de apresentação permitindo a exibição de elementos novos quando um objeto é apresentado, modifica-se o arquivo dspace.cfg, na seção Web Interface Settings. O mesmo arquivo deve ser alterado para se realizar buscas por valores das propriedades acrescentadas na seção “Modify Search Fields” de DSpace. Por último, a fim de permitir o uso do protocolo OAI/MPH, é necessário utilizar crosswalk plugins, que permitem a tradução dos elementos Qualified Dublin Core para outro padrão de metadados conforme descrito na seção “Crosswalk Plugins” de DSpace.

V. CONCLUSÕES

O repositório de objetos de aprendizagem implementado no âmbito do projeto CESTA2 possui atualmente um protótipo operacional em teste, o qual apresenta todos os novos metadados definidos incluídos em seu esquema e uma adaptação das interfaces de inserção, consulta e busca [8].

No projeto, está prevista a operacionalização da interface OAI-PMH de modo a permitir a utilização deste protocolo de coleta de metadados tanto para o DCMI quanto para o LOM com vistas a integrar o repositório na Federação Educa Brasil [16]. Adicionalmente, está sendo testada a nova versão do ambiente virtual de aprendizagem Moodle (2.0) para identificar as alterações necessárias para que seja possível a interação entre o CESTA2 e o Moodle. Pretende-se construir uma solução que propicie interação similar àquela possibilitada pelo MrCute2 em relação ao JORUN, permitindo a busca no repositório a partir do interface do Moodle bem como a importação do objeto selecionado para este ambiente virtual de aprendizagem.

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15. LUME. LUME - Repositório Digital da Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Disponível em http://www.lume.ufrgs.br/

16. FEB. Federação Educa Brasil. 2010. Disponível em http://feb.ufrgs.br/. Acessado em Maio de 2010.

Liane M. R. Tarouco Professora Titular na Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, Brasil. Sua formaçao acadêmica inclui titulação como MSc em Ciência da Computação (UFRGS-Brasil) em 1976 e Dr em Engenharia Elétrica/ Sistemas Digitais (USP-Brasil) em 1990. Sua área de pesquisa inclui Redes de Computadores e Infiormática na Educação. Desenvolve pesquisa nos prgramas de pós-graduação em Ciência da Computação e de

Informática na Educação na UFRGS. Atualmente é Diretora do Centro Interdisciplinar de Novas Tecnologias na Educação da UFRGS e integrante do Comitê Gestor de Tecnologia da Informação da UFRGS. Ela é autora de 4 livros, 13 capítulos de livros e mais de 150 artigos em periódicos

Marcelo A. R. Schmitt Mestre e Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul, atua como professor de informática do Instituto Federal do Rio Grande do Sul. É aluno de doutorado doPrograma de Pós-graduação em Informática na Educação da Universidade UFRGS e coordenador do Curso Superior de Tecnología em Sistemas para Internet do IFRS-Campus Porto Alegre.

Levitador magnético de muy bajo coste con fines didácticos

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Tittle— Low-Cost Magnetic Levitation System for Teaching Purposes.

Abstract—This work presents a low-cost magnetic levitation system that can be very easily built by undergraduate or master degree students, in order to learn several control and electronics topics. The whole design process proposed in the classroom, and the resulting electronics circuits are described. Three different approaches to implement the control system are shown: analog, digital with microcontroller, and digital with FPGA.

Keywords—Control systems, Electronic engineering education, Magnetic levitation, Student experiments.

Resumen—En este trabajo se describe un sistema de levitación

magnética muy sencillo de construir y de menor coste que otros propuestos de la bibliografía. Además de mostrar el proceso de diseño y la circuitería resultante, se presenta la experiencia de su utilización durante dos cursos en asignaturas de Ingeniería. Se proponen implementaciones con tres orientaciones distintas: analógica, digital con microcontrolador y digital con FPGA

Palabras clave—Sistemas de control, educación en ingeniería electrónica, levitación magnética, experimentos de los estudiantes.

I. INTRODUCCIÓN

A levitación magnética de objetos ferromagnéticos es una aplicación muy vistosa y motivadora para ser resuelta de

forma teórico-práctica por estudiantes de ingeniería. Hace muchos años que se han desarrollado sistemas para su utilización en asignaturas de control o regulación automática con fines docentes. Ya en 1986 Wong publicó un artículo [1] donde se usaba un circuito con amplificador operacional y

Este trabajo fue presentado originalmente al SAAEI 2010 (Seminario anual

de automática, electrónica industrial e instrumentación). J.I. Artigas, L.A. Barragán, y A. Marco pertenecen al Departamento de

Ingeniería Electrónica y Comunicaciones y al Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón, de la Universidad de Zaragoza, C/ María de Luna 1, 50018-Zaragoza, España. (email: [email protected], [email protected], [email protected]).

S. Llorente pertenece al Departamento de Tecnología de Inducción de Bosch y Siemens Electrodomésticos España (BSHE) y al Departamento de Ingeniería Electrónica y Comunicaciones de la Universidad de Zaragoza. (email: [email protected]).

transistores bipolares para mantener flotando en el aire una esfera metálica. La realimentación de posición se conseguía de forma óptica y la esfera era atraída por el campo magnético creado por una bobina situada en un soporte encima de ella. Desde entonces se han descrito varios sistemas ([2], [3], [4]), donde se trata de mantener un objeto metálico levitando a base de compensar el peso del objeto con la fuerza de atracción magnética creada por la corriente que se hace circular por una bobina.

Todos estos sistemas se pueden clasificar en dos tipos: los que hacen levitar un objeto ferromagnético, como por ejemplo una pequeña esfera de hierro [1], [2], y los que hacen levitar un imán [3], [4]. En el primer caso, el sensado de la altura del objeto se realiza por medios ópticos, usando una fuente de luz y midiendo con resistencias dependientes de la luz (LDR) o fotodiodos. En el segundo caso, se puede realizar una medida indirecta de la altura, detectando el campo magnético que genera el imán que está levitando mediante un sensor hall. En ambos casos, el sistema resultante es inestable y altamente no lineal. Todos estos trabajos han sido desarrollados para clases de laboratorio de sistemas automáticos, donde hay uno o dos prototipos en el laboratorio que los estudiantes deben compensar para lograr determinadas especificaciones.

En el presente trabajo se pretende ir más allá, proponiendo el diseño de un sistema de la suficiente sencillez y bajo coste como para que cada grupo de dos o tres estudiantes pueda construirse un prototipo y llevárselo a su casa, en el contexto de asignaturas de electrónica básica de 3 créditos o incluso en asignaturas más avanzadas, realizando un control digital.

El coste de los sistemas publicados hasta la fecha, incluso [3] y [4] que pretenden ser de bajo coste, no es aceptable para ser asumido por los estudiantes en una asignatura de pocos créditos. Se ha realizado un esfuerzo en localizar componentes electrónicos de bajo coste, además de realizar la bobina con carretes comerciales pequeños de hilo esmaltado. El resultado es un sistema cuyo coste en componentes es inferior a 10 !, a lo que habría que sumar el coste de la placa de circuito impreso y del soporte mecánico que cada grupo desarrolla.

Las principales novedades de este trabajo son proponer un sistema de muy bajo coste, y adoptar una perspectiva electrónica. Se aprovecha la necesidad de controlar el sistema para que los estudiantes realicen un proceso de diseño

Capítulo 9 Levitador magnético de muy bajo coste con fines didácticos

José I. Artigas, Luís A. Barragán, Sergio Llorente, Álvaro Marco

L


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electrónico completo, partiendo de unas especificaciones, pasando por el estudio de algunas etapas electrónicas, su simulación, el diseño de esquemas y placas de circuito impreso y acabando con el montaje, soldadura y comprobación del funcionamiento.

El curso se orienta desde el punto de vista de desarrollar un proceso de diseño modular descendente [5] con las siguientes etapas:

! Especificaciones. ! Diseño de alto nivel. ! Diseño detallado. ! Construcción y pruebas.

En los siguientes apartados se irá describiendo cada una de estas etapas de diseño, tal como se han llevado a la práctica en clase.

II. ESPECIFICACIONES Y DISEÑO DE ALTO NIVEL

El diseño a realizar debe ser capaz de mantener flotando en el aire un pequeño objeto de unos 10 g de peso, con altura de levitación ajustable por el usuario. Para poder usarlo en casa de los usuarios, la alimentación será una pila de 9 V que debe durar varias horas, o una pequeña fuente de alimentación (9 V, 1 A). El diseño debe ser lo más barato posible.

Con estas especificaciones, se ha optado por un diseño con el esquema de bloques de la figura 1. La condición de simplicidad y bajo coste nos lleva a seleccionar la opción de sensar la posición del objeto a levitar mediante un sensor hall, que resulta más barato y más sencillo de implementar en el prototipo que los sistemas ópticos. Esto implica que el objeto a levitar debe ser un imán potente, para que el campo magnético generado por él sea claramente superior al que genera la bobina. Se ha seleccionado un imán de neodimio en forma de disco de 5 x 10 mm de diámetro, cuyo peso es de 3 g. Para mejorar la estabilidad se cuelga del imán una pequeña tuerca de métrica 8 que pesa unos 5 g, o cualquier otro objeto ligero.

La bobina seleccionada ha sido un carrete estándar de cobre esmaltado de diámetro 0,40 mm y longitud de unos 67 m. Su resistencia para continua es de unos 9 ".

Para lograr bajo consumo, se añade a la bobina un núcleo de hierro; lo más barato y al alcance de cualquiera es un tornillo de métrica 10 por ejemplo. De esta forma, si ajustamos la

consigna para que la fuerza magnética del imán sobre el hierro compense el peso del objeto levitado, sólo será necesaria una pequeña corriente por la bobina para compensar las pequeñas perturbaciones que puedan producirse, aumentando de esta forma la duración de la pila.

III. DISEÑO DETALLADO

Para proponer un diseño detallado del sistema, hay que seleccionar la tecnología más adecuada para cada uno de los bloques de la figura 1. Esta selección dependerá de los objetivos de la asignatura y vamos a distinguir dos casos.

A. Asignatura Básica En el caso de la asignatura Electrónica Básica, los

estudiantes sólo han visto antes una asignatura de 6 créditos de electrónica, donde se introducen los dispositivos semiconductores y las etapas analógicas con amplificador operacional. Además, están cursando en paralelo la asignatura Teoría de Sistemas, donde se introducen los principios de la regulación automática. Para este contexto se propone el esquema electrónico de la figura 2. Se trata de un diseño totalmente analógico, donde el generador de señal PWM se realiza con un generador de señal triangular basado en amplificadores operacionales (IC1A, IC1B) y un comparador IC2B. El circuito en torno a IC2A realiza la resta entre la consigna que se obtiene de un potenciómetro y la señal del sensor hall, además de implementar un compensador de adelanto de fase. Las resistencias R4, R5 y R6 forman un limitador del ciclo de trabajo del PWM, para evitar llegar al 0 % o al 100 % y que la bobina consuma excesiva corriente. La selección del driver de potencia es una oportunidad para trabajar con los estudiantes la diferencia entre etapas lineales y conmutadas y los tipos más comunes de etapas conmutadas inversoras: semipuente y puente. En nuestro caso hemos seleccionado el circuito integrado A3953 de Allegro, un puente con las siguientes características:

Fig. 1. Diagrama de bloques del levitador.


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! Posibilidad de controlarlo con un solo pin (PHASE). ! Corriente máxima 1,3 A continua. ! Tensión de salida máxima 50 V. ! Tensión de alimentación para la lógica de 3 V a 5,5 V. ! Frecuencia máxima 70 kHz.

Estos parámetros, unidos al bajo coste de este puente, lo hacen muy adecuado para nuestra aplicación. Obsérvese que el coste del driver usado en [3] y [4] es 6 veces mayor que el propuesto en este trabajo. Respecto al sensado, también se ha seleccionado un sensor hall lineal de bajo coste, el A1301, cuyo coste es unas 5 veces inferior al SS495A propuesto en otros trabajos y que ha demostrado ser adecuado para esta aplicación. Las relaciones de precio indicadas arriba son válidas aproximadamente, tanto para 1 unidad, como para 100, en el mismo distribuidor de componentes electrónicos.

B. Asignatura Avanzada Para el caso de asignaturas avanzadas, donde los estudiantes

ya conocen el diseño digital con microcontroladores o con FPGA, se puede plantear un control digital del levitador, lo cual requiere manejar un conversor analógico-digital (A/D) e implementar en coma fija el compensador que previamente se ha podido diseñar con herramientas como Matlab.

En la asignatura Sistemas Electrónicos Avanzados del Máster de Ingeniería Electrónica se ha propuesto el control digital de las dos maneras. Unos estudiantes han trabajado con un microcontrolador MSP430F2013 de Texas Instruments, que incluye conversor A/D y periférico generador de PWM. Para el desarrollo e implementación se ha utilizado el sistema de evaluación eZ430-F2013 que, por menos de 20 !, incluye todo lo necesario para desarrollar un programa en C, simularlo, compilarlo, cargarlo en la memoria flash del microcontrolador y depurar el programa.

Otros estudiantes han utilizado una placa NEXYS2 de Digilent que incorpora una FPGA Spartan 3E de Xilinx. En este último caso se usaba un conversor A/D de tipo serie

externo que la FPGA debía controlar adecuadamente. Hay que tener en cuenta que implementar el control digital,

sobre todo con FPGA, requiere mucho más esfuerzo para los estudiantes que el control analógico, por lo que es necesario disponer de más créditos para esta opción, o realizar el trabajo en grupos de más estudiantes.

IV. DISEÑO DEL COMPENSADOR

En cualquiera de las opciones elegidas, una tarea importante es diseñar el regulador adecuado que estabilice el sistema. En las asignaturas que se indica más arriba se ha utilizado la teoría de control clásica de sistemas lineales invariantes en el tiempo. El proceso consiste en linealizar las ecuaciones diferenciales que rigen el comportamiento temporal del sistema en torno a un punto de trabajo preseleccionado, para obtener la función de transferencia del sistema usando la transformada de Laplace y finalmente calcular el compensador necesario. La tabla I muestra las ecuaciones mecánica, magnética y eléctrica, en sus tres versiones de gran señal, pequeña señal y transformada de Laplace. La más cuestionable puede ser la ecuación magnética, que representa la fuerza F de atracción del imán sobre la bobina con núcleo de hierro, cuando circula por ella una corriente I y está situado a una distancia Z del núcleo. Se ha obtenido añadiendo al modelo usado en [1] el término k0 que representa la fuerza que ejerce el imán sobre el hierro en ausencia de corriente por la bobina. Esta ecuación tan sencilla no tiene en cuenta la histéresis magnética, pero es suficiente para el diseño del compensador.

Las constantes k0 y k1 se pueden obtener experimentalmente en laboratorio realizando medidas de la corriente necesaria para que el imán sea atraído por la bobina para diferentes distancias.

En la tabla I, m representa la masa del objeto a levitar; Z es la distancia del imán al núcleo de hierro de la bobina; R y L

Fig. 2. Esquema completo del levitador analógico.


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representan la resistencia e inductancia equivalentes de la bobina, fáciles de medir; y V L representa la tensión en bornes de la bobina, generada por el driver de potencia.

La figura 3 representa el diagrama de bloques resultante del sistema a compensar, junto con los valores de los parámetros para el punto de trabajo (20 mm, 50 mA). Las unidades están en el Sistema Internacional. Gc representa la función de transferencia del compensador a diseñar. A partir de este diagrama es directo obtener la ganancia de lazo del sistema, excluido el compensador, como:

dzdV+dFdzms

-dFdiRLs

GG =

vv (s)=T h

pwmhu !

"

#$%

&

+2

lim

2

(1)

Sustituyendo en (1) los parámetros de la figura 3, se obtiene

la siguiente ganancia de lazo:

( )( )( )

134746

450 31 31uT (s)=s+ s+ s -

(2)

El polo en el semiplano derecho de (2) representa un polo

inestable en la función de transferencia, que se puede compensar añadiendo un compensador de adelanto de fase, cuya función de transferencia será: !

1 /( )

1 /z

cp

sG s ks

+ !=

+ !

(3)

El compensador se puede calcular como se indica en [1]: ! El cero !z se coloca entre 0 y -31 rad/s, pero cerca de

-31 rad/s (el polo inestable). ! El polo !p se coloca en 10 a 20 veces !z. ! Se elige k según el margen de fase deseado (40 - 50º),

usando por ejemplo la herramienta sisotool de Matlab. La figura 4 representa el lugar de las raíces y el diagrama de

bode obtenido con sisotool para el siguiente compensador: #z = 25 rad/s; #p = 450 rad/s; k = 13.

La implementación analógica de este compensador es directa con el circuito de la figura 2.

Para realizar una implementación digital, podemos realizar un rediseño digital del compensador analógico. Para ello se selecciona una frecuencia de muestreo adecuada, por lo menos de 10 veces la frecuencia de corte del sistema (en nuestro caso

se ha seleccionado unos 8 kHz), se modifica la ganancia del PWM digital, se añade la ganancia del conversor A/D y se discretiza el regulador analógico, obteniendo su transformada en z. Una forma sencilla de discretizar el regulador analógico es usar la función c2d de Matlab. La función en z se pasa a una ecuación en diferencias que se puede implementar directamente en lenguaje C (para microcontrolador) o se puede implementar en un lenguaje de descripción de hardware como VHDL (para FPGA).

Al obtener la transformada z del compensador, los coeficientes suelen ser fraccionarios. Para su implementación con números enteros, lo más sencillo es multiplicarlos todos por una potencia de 2 y redondear el resultado al entero más próximo. Es aconsejable comprobar la estabilidad del sistema resultante, porque el discretizado y redondeo de los coeficientes desplaza los polos y ceros del sistema.

En la implementación digital se ha reducido la ganancia del compensador para que los coeficientes sean más pequeños y no se sature la señal PWM resultante de las multiplicaciones y sumas ante cualquier ruido en las señales del conversor A/D. Para conseguir el mismo margen de fase es necesario reducir también la distancia entre el polo y el cero del compensador.

En la figura 5 se muestra el listado en lenguaje C correspondiente a la implementación del siguiente compensador !z = 25 rad/s; !p = 250 rad/s; k = 7. En [6] se detalla el diseño de este compensador digital.

!!"#$"%&&'%""#("%&)'%!#"#*+%&&,

PARAMETERS:

L = 20m

R = 9

dFdi = 0.129

Gpwm = 9/1.65

dVhdz = -76.6

dFdz = -7.71

m = 0.008

Glim = 1/2.5

!"#$ !% & ' (

!)

1

Ls+R

-1

ms2

dFdz

Gpwm dFdi

dVhdz

Gc

Glim

!! !"

Fig. 3. Diagrama de bloques en Laplace del sistema a compensar.

Fig. 4. Características del sistema compensado.

TABLA I ECUACIONES ELECTROMECÁNICAS DEL SISTEMA

!"#$%&#'

!'(%)*&#'

+,)#*-&#' ( )

2 22

2 2

2

01

( , ) ( , ) ( , ) ( , )o o o o o o o oZ I Z I Z I Z I

L L L

d Z d zmg F m f m f ms zdt dt

I k F F F FF k f z i f z iZ Z I Z I

dI diV RI L v Ri L v R Ls idt dt

! = ! = !=

+ " " " "# $= = + = +% &

" " " "' (

= + = + = +

.-'%/0"1', 2"34"1'/0"1', 5'6,'#"


65

// Control loop at fs = 8 MHz/(8*128) = 7.8 kHz // ADC and PWM at the same frequency #include <msp430x20x3.h> signed int ref = 385; // Reference 0 to 511 void main(void) { WDTCTL = WDTPW + WDTHOLD; // Stop watchdog BCSCTL1 = CALBC1_8MHZ; // Clock cal. constants DCOCTL = CALDCO_8MHZ; // Clock cal. constants P1DIR |= 0x04; // Set P1.2 to output P1SEL |= 0x04; // Set P1.2 to TA1 // PWM config TACCR0 = 1023; // PWM period TACCTL1 = OUTMOD_7; // CCR1 reset/set TACCR1 = 512; // PWM duty cycle TACTL = TASSEL_2 | MC_1; // SMCLK, UP // ADC config: 1.2V ref, MCLK, CLK/8 SD16CTL=SD16REFON+SD16SSEL_0+SD16DIV_3+SD16XDIV_0; SD16INCTL0 = SD16INCH_0; // Input A0, Preamp x1 // Unipolar, 128 OSR, Cont. mode, Interrupt enable SD16CCTL0 = SD16UNI + SD16OSR_128 + SD16IE; SD16AE = SD16AE0; // Set P1.0 to A0+ SD16CCTL0 |= SD16SC; // Start conversion __enable_interrupt(); while (1); } #pragma vector = SD16_VECTOR __interrupt void SD16ISR(void) { const signed int b1 = 2208; const signed int b0 = -2201; const signed int a0 = -31; const unsigned short shft = 5; //Divide by 2^shft static signed long err, pwm; signed long err_act, pwm_out; unsigned int vh_act; vh_act = SD16MEM0 >> 7; // Use the 9 MSB err_act = ref - (signed) vh_act; pwm = (b1*err_act + b0*err - a0*pwm) >> shft; err = err_act; pwm_out = pwm + 538; // Add bias point if (pwm_out > 922) // D limit (0.1 - 0.9) TACCR1 = 922; else if (pwm_out < 102) TACCR1 = 102; else TACCR1 = pwm_out; }

Fig. 5. Listado en C para el microcontrolador MSP430F2013.

V. CONSTRUCCIÓN Y PRUEBAS

En las figuras 6 y 7 y 8 se muestran fotografías de tres implementaciones del levitador: analógica, digital con microcontrolador y digital con FPGA. En los dos primeros casos, el circuito es lo bastante sencillo como para poder ser montado incluso en una placa de prototipos de laboratorio.

En la figura 9 se muestra un detalle de un montaje sencillo del soporte. El sensor hall se monta en sándwich entre la cara inferior del soporte y dos plantillas de cartón de 1 mm de espesor aproximadamente, que lo mantienen centrado con el eje del tornillo que hará de núcleo. El tornillo se enrosca en una tuerca que está pegada al soporte. Esto permitirá ajustar fácilmente el gap entre el núcleo y el sensor hall.

Fig. 6. Prototipo de levitador analógico.

Fig. 7. Prototipo de levitador digital con microcontrolador.

Fig. 8. Prototipo de levitador digital con FPGA.


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Fig. 9. Detalle de montaje del soporte con el sensor hall.

VI. CONCLUSIONES

La experiencia de proponer la construcción de este sistema, en su versión analógica, durante dos cursos académicos en la asignatura optativa Electrónica básica de Ingeniería Industrial, ha resultado muy positiva. Las encuestas realizadas a los estudiantes revelan su alto grado de motivación en esta asignatura, tanto en las clases de pizarra, como sobre todo en las prácticas de diseño, montaje y verificación. Los buenos resultados han redundado en el aumento de estudiantes matriculados en esta asignatura, siendo que el número de matriculados totales en la titulación ha ido en descenso.

También se ha utilizado el sistema en sus versiones digitales en una asignatura del Máster de Ingeniería Electrónica.

REFERENCIAS

[1] T. H. Wong, “Design of a magnetic levitation control system-An undergraduate project,” IEEE Tran. Education, vol. E-29, nº 4, pp. 196–200, Nov. 1986.

[2] R. Campos et al., “Predictive control of a magnetic levitation system with explicit treatment of operational constraints,” ABCM Symposium Series in Mechatronics, vol. 2, pp. 01–08, 2006.

[3] K. A. Lilienkamp, K. H. Lundberg, “Low-cost magnetic levitation project kits for teaching feedback system design,” Proc. 2004 American Control Conference, vol. 2, pp. 1308–1313, 2004.

[4] K. H. Lundberg, K. A. Lilienkamp, G. Marsden, “Low-cost magnetic levitation project kits,” IEEE Control Systems Magazine, vol. 24, issue 5, pp. 65–69, 2004.

[5] N. Storey, Electrónica. De los sistemas a los componentes, Addison-Wesley, 1995, Chapter 1.

[6] J.I. Artigas, L.A. Barragán, S. Llorente, A. Marco, O. Lucía, “Low-Cost Magnetic Levitation System for Electronics Learning”, 4th IEEE International Conference on E-Learning in Industrial Electronics (ICELIE 2010), vol. 1, pp. 55-60.

José I. Artigas obtuvo el título de Ingeniero Industrial en 1989 y de Doctor en Ingeniería Industrial, bajo el programa de Ingeniería Electrónica, en 1996, ambos por la Universidad de Zaragoza (España). Pertenece al Departamento de Ingeniería Electrónica y Comunicaciones de la Universidad de Zaragoza, donde actualmente es Profesor Titular de Universidad. Ha participado en más de 30 proyectos de investigación y desarrollo con empresas y administraciones públicas. Además de su trabajo

como investigador, se puede destacar su interés en la enseñanza de la electrónica, con la publicación de dos libros de carácter docente: Aplicaciones y problemas de electrónica digital (Zaragoza, Prensas Universitarias de Zaragoza, 2007) y Electrónica digital: aplicaciones y problemas con VHDL (Madrid, Pearson Educación, 2002). Su investigación actual se centra en la aplicación de tecnologías TIC para mejora de la calidad de vida y el control digital de convertidores electrónicos de potencia.

Luis A. Barragán obtuvo el título de Licenciado en Ciencias Físicas en 1988 y de Doctor en Ciencias Físicas, bajo el programa de Ingeniería Electrónica, en 1993, ambos por la Universidad de Zaragoza (España). Pertenece al Departamento de Ingeniería Electrónica y Comunicaciones de la Universidad de Zaragoza, donde actualmente es Profesor Titular de Universidad. Es miembro del Grupo Consolidado de Investigación en Electrónica de Potencia y Microelectrónica y del Instituto de Investigación en

Ingeniería de Aragón (I3A). Además de su trabajo como investigador, se puede destacar su interés en la enseñanza de la electrónica, con la publicación de dos libros de carácter docente: Aplicaciones y problemas de electrónica digital (Zaragoza, Prensas Universitarias de Zaragoza, 2007) y Electrónica digital: aplicaciones y problemas con VHDL (Madrid, Pearson Educación, 2002). Su investigación actual se centra en el modelado y control digital de sistemas de calentamiento por inducción doméstico.

Sergio Llorente obtuvo el título de Ingeniero Industrial en 2001 por la Universidad de Zaragoza (España). Desde entonces pertenece al Centro de competencia de inducción de la empresa BSH donde es responsable de investigación y desarrollo de electrónica. Ha participado y liderado diversos proyectos de desarrollo de encimeras de inducción y es inventor en más de 60 patentes tanto europeas como internacionales. También es profesor asociado de la Universidad de Zaragoza desde 2004. Sus

investigaciones actuales se centran en electrónica de potencia aplicada al calentamiento por inducción, algoritmos de control de la electrónica de potencia y algoritmos de control de sistemas dinámicos especialmente aplicados al control de temperatura.

Álvaro Marco obtuvo el título de Ingeniero Industrial en 2000 y el de Doctor en Ingeniería Industrial, bajo el programa de Tecnologías Electrónicas en 2007, ambos por la Universidad de Zaragoza (España). Actualmente desarrolla su investigación en el departamento de Ingeniería Electrónica y Comunicaciones de la Universidad de Zaragoza, adscrito al Instituto de Investigación e Ingeniería de Aragón (I3A), fundamentalmente en redes de sensores y ambientes inteligentes, y su aplicación en tecnología asistencial. Ha participado en cerca de 20 proyectos de

investigación con empresas y administraciones públicas, y es co-autor de más de 20 artículos en revistas.

Personal Learning Environments no contexto virtual de um mestrado em Comunicação Educacional Multimédia

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Title—Personal Learning Environments in the virtual context

of a master’s degree in Educational Multimedia Communication.

Abstract— In this article we reviewed the experience of student choice of learning instruments, based on Personal Learning Environments (PLE's), in the context of distance education at the Portuguese Open University. In addition to PLE's we also considered further exploration of the various technologies that were used for learning purposes, both in individual or group applications, aggregating various instruments of information and communication. The practice of teaching in the context of a master’s program in Educational Multimedia Communication (MCEM) has shown that it is not enough to provide the student with off-the-rack models of teaching/learning, sustained in standard virtual environments or in the set educational communication, and that we should also offer each student the opportunity to choose her/his personal learning environment (PLE), aggregating the tools and features that best fit own learning style and personal objectives.

Keywords—Personal Learning Environment (PLE), online teaching/learning, social networking, digital media.

Resumo—Neste artigo analisamos a experiência com modalidades de aprendizagem pessoal, baseadas em Personal Learning Environments (PLE’s), inserida no contexto do ensino a distância da Universidade Aberta, em Portugal. Para além dos ambientes pessoais de aprendizagem consideramos igualmente os modelos de exploração das várias tecnologias que foram usadas para efeitos de aprendizagem individual ou em grupo, através da

Este trabajo fue presentado originalmente al CONGRESO UA2010 José Bidarra, Professor Auxiliar Convidado na Universidade do Algarve,

em Faro,Portugal. Ana Margarida Sousa, professora de Português Língua Materna e Não

Materna, Formadora de Linguagem e Comunicação e de Cultura Língua e Comunicação, Formadora de Técnicas de Leitura Eficaz.

Filomena Grazina, professora de Ciências Naturais do Quadro de Nomeação Definitiva da Escola dos 2º e 3º Ciclos de Aranguez, Assessora Técnico Pedagógica da Direção e Elemento da Equipa PTE.

Paula Simões, professora do Quadro de Escola na cidade da Trofa. Paulo Azevedo, professor de Matemática, na Escola Básica Bento

Carqueja, em Oliveira de Azeméis, e mestrando em Comunicação Educacional Multimédia, na Universidade Aberta.

agregação de vários instrumentos de informação e de comunicação. A prática de leccionação no âmbito do mestrado em Comunicação Educacional Multimédia (MCEM) veio demonstrar que não basta fornecer ao estudante modelos de ensino/aprendizagem pré-formatados, sustentados em ambientes virtuais padrão ou na comunicação educacional do professor, deve ser igualmente facultada a cada estudante a possibilidade de escolher o seu ambiente pessoal de aprendizagem (PLE), agregando as ferramentas e os recursos que melhor se adaptam ao seu estilo de aprendizagem e aos objectivos pessoais.

Palavras-chave—Personal Learning Environment (PLE), ensino/aprendizagem online, redes sociais, media digitais.

I. INTRODUÇÃO

Na era dos novos media digitais o clássico “receptor

passivo” da comunicação tornou-se, finalmente, um interlocutor capaz de expressar uma opinião crítica sobre o que vê, de seleccionar o que quer ver e de criar os seus próprios conteúdos, conforme está demonstrado nos mais diversos blogues, e em sites como o YouTube ou o Facebook. Estas são inovações que derivam do aparecimento de uma nova sociedade, interligada em rede, em interacção constante, rápida nas decisões, globalmente informada e baseada na integração de vários media digitais. Assim, faz sentido considerar a integração de sistemas de aprendizagem que são geridos pelos estudantes, permitindo-lhes definir objectivos pessoais, controlar os conteúdos e comunicar uns com os outros. Estes ambientes pessoais de aprendizagem constituem um campo privilegiado de investigação e designam-se na literatura científica anglo-saxónica por Personal Learning Environments (PLE’s). Na realidade são constituídos por vários sistemas, que podem incluir redes sociais, ambientes virtuais e software livre, interligando diversos recursos de aprendizagem adequados aos contextos pedagógicos estabelecidos e às competências a adquirir por cada um.

Neste âmbito, analisámos qualitativamente a experiência com o mestrado em Comunicação Educacional Multimédia

Capítulo 10 Personal Learning Environments no contexto virtual de um mestrado em Comunicação Educacional Multimédia

José Bidarra, Ana Margarida Sousa, Filomena Grazina, Paula Simões, Paulo Azevedo


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(MCEM) da Universidade Aberta, relativa ao ano lectivo de 2009-2010. Quase todos os autores deste artigo foram participantes activos e observadores atentos dos processos de ensino/aprendizagem, na sua qualidade de estudantes do mestrado. Neste curso foram ensaiados diversos PLE’s por parte dos alunos, nomeadamente, a integração das redes Facebook e Twitter como parte do dispositivo online normalmente suportado na plataforma Moodle. A intenção era permitir ao estudante quebrar o isolamento, envolver-se activamente nos processos, experimentar diversos percursos, distinguir o que é importante do que é secundário, criar e sintetizar material a partir de várias fontes e formular questões novas. Foram considerados neste estudo vários modelos de PLE, uns integrados no plano curricular, outros introduzidos pelos próprios alunos do mestrado, com o intuito de fazer uma avaliação global das possibilidades técnicas e dos recursos actualmente disponíveis, considerando as suas valências num sistema de ensino a distância.

Os objectivos deste artigo centram-se na identificação dos PLE’s usados para efeitos de aprendizagem e no mapeamento destes em função de actividades lectivas e sociais incluídas no MCEM. Para contextualizar estes factores, são discutidos igualmente os estilos de aprendizagem individuais, as características de mobilidade e acesso às novas tecnologias e a emergência de uma nova sociedade, proporcionando novas formas de obter conhecimento, de interagir em grupo, de criar e publicar conteúdos, entre outras inovações.

II. AMBIENTES PESSOAIS DE APRENDIZAGEM

A evolução tecnológica tem sido com frequência a chave que conduz às mudanças na educação. Os ambientes pessoais de aprendizagem, ou PLE’s, para usar a designação mais universal, resultam da evolução social e cultural subjacente ao desenvolvimento tecnológico da Web 2.0 [1]. Com o desenvolvimento da Web 2.0, os alunos passaram a controlar os seus próprios processos de aprendizagem, escolhendo as ferramentas de que necessitam, estabelecendo redes sociais e agregando recursos. Os ambientes criados, especialmente no ensino a distância, saem cada vez mais do âmbito das plataformas institucionais, englobando todos os recursos de concepção, produção, partilha, comunicação e socialização que os aprendentes utilizam. Segundo Anderson [2], o PLE pode ser uma interface única de todo o ambiente digital usado por um indivíduo, integrando os seus interesses pessoais e profissionais, assim como as aprendizagens formais e informais. Neste sentido, tanto os professores como os aprendentes podem adaptar o seu ambiente de aprendizagem às necessidades de fluxo, de partilha ou de arquivamento da informação. O uso dos PLE’s contribui ainda para uma melhor adaptação dos recursos a diferentes estilos de aprendizagem dos alunos e em acordo com os contextos ou os conteúdos da aprendizagem. O uso dos PLE’s permite também a identificação do aluno com o respectivo ambiente de aprendizagem e caracteriza-se pela ênfase que coloca no papel da meta cognição. O autor do PLE selecciona os seus recursos, cria e edita os documentos,

publica-os, escolhe novas ferramentas e enquadra-as no ambiente virtual, avaliando permanentemente o seu percurso enquanto o adapta às aprendizagens que realiza [3].

O conceito de PLE evoluiu do conceito de VLE (Virtual Learning Environment) que se refere ao ambiente virtual usado pelas instituições de ensino. Estes baseiam-se em sistemas de gestão de aprendizagem (LMS - Learning Management Systems) que em geral são plataformas oficiais da instituição onde interagem professores e alunos. Enquanto num sistema educacional baseado num LMS o controlo sobre o ambiente de aprendizagem é da responsabilidade da instituição e do professor, num sistema do tipo PLE quem tem o poder de moldar o ambiente de aprendizagem é o aluno. Esta característica de empowerment é típica dos PLE’s e das redes sociais actualmente tão em voga.

Verifica-se hoje uma preocupação acrescida em aproximar as instituições de ensino dos PLE’s, com o desenvolvimento de plataformas de integração. A mais conhecida experiência internacional neste sentido é a plataforma Elgg (http://elgg.org/), que permite ao aluno ter total controlo sobre o seu PLE, construindo o seu percurso de aprendizagem e estabelecendo contactos com recursos, professores, outros alunos, ou indivíduos com interesses semelhantes. Também em Portugal, a Universidade de Aveiro criou a plataforma Sapo Campus [4], no sentido de ultrapassar a rigidez das plataformas convencionais e de acompanhar os alunos sem limitar o desenvolvimento dos seus ambientes pessoais de aprendizagem.

III. MODALIDADES DE APRENDIZAGEM INDIVIDUAL

Todos temos diferentes estilos de aprendizagem mas esse estilo pode ainda variar consoante o contexto, os conteúdos e os conhecimentos adquiridos por cada um. O que é importante referir é que os estudantes possuem preferências em termos de abordagem pedagógica em determinados contextos [5]. De facto, o estilo de aprendizagem de cada pessoa é uma combinação de como ela percebe, organiza e processa a informação, seja esta visual, auditiva ou cinestésica.

Num processo de aprendizagem online o estudante tem muitas possibilidades de escolher o seu ambiente de aprendizagem. Ele faz uma aprendizagem activa, crítica, selectiva, podendo optar pelo que aprende, pela forma como aprende, interagindo com os conteúdos de aprendizagem. O manancial de tecnologias de informação e comunicação é imenso o que permite ao aluno seleccionar, e mesmo conjugar, diferentes suportes para a sua aprendizagem [6]. Ele é ao mesmo tempo emissor e receptor de mensagens que são difundidas numa rede amplíssima e interligada à escala mundial. A sua aprendizagem é individual, mas nunca realizada de forma isolada, porque a rede está ligada ao mundo, é dinâmica e está em constante expansão.


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Este processo de aprendizagem vai ao encontro das teorias construtivistas, em que o aluno é o centro do processo de ensino/aprendizagem, processo activo e de construção colaborativa do conhecimento [7], apesar da referida independência de cada indivíduo.

Contudo, o Ensino a Distância não deve ser um "fast-food" em que o aluno se serve de algo pronto. Deve, antes, ser uma prática que permite um equilíbrio entre as necessidades individuais e as ofertas pedagógicas da instituição. Factores de natureza física, ambiental, cognitiva, afectiva, cultural e socioeconómica influenciam este processo. Para os estudantes, conhecer como são afectados, entender os próprios processos de ensino/aprendizagem, deve ser a principal arma para conseguirem a flexibilidade necessária a essa nova realidade; porém o caminho para atingirem esse objectivo é tão individual quanto o processo de aprendizagem em si.

No caso do jovem aluno, verifica-se a preferência por um controlo quase total da sua aprendizagem, porém, a sua maturidade pode não lhe permitir uma aprendizagem coerente e o seu desempenho pretendido pode não ser atingido. No entanto, se a partir de uma aula um aluno puder fazer os seus trabalhos e dar continuidade à sua aprendizagem, e neste sentido os dispositivos móveis de comunicação (PDA’s e Smartphones) são recursos a serem aproveitados pelo professor e utilizados de forma enriquecedora pelos alunos, as actividades em grupo são a estratégia ideal. É importante reconsiderar a aprendizagem, nomeadamente dos jovens, não esquecendo que eles são nado digitais e que a sua fasquia em termos de aprendizagem tecnológica sobe a toda a hora e de forma exponencial. São cada vez mais os media digitais disponíveis online que contribuem para que a aprendizagem ocorra de forma motivada [8]. Os jovens são hoje estimulados para lidar com todo este banco de recursos que lhes permitem comunicar, aceder a fotos, vídeos, áudios, aplicações multimédia, jogos, entre outros [9]. Esta não é, contudo, a situação típica do Ensino a Distância, onde os públicos são, no geral, mais adultos. Mas a conjuntura tende a mudar…

Os instrumentos digitais de apoio à aprendizagem adquirem hoje múltiplas formas, por exemplo, para gravar e editar som existe o Audacity, para montar um vídeo é possível usar o MovieMaker do Windows e para tratar as imagens fixas o PaintNET é muito útil. Para as imagens podem ser mencionados, por exemplo, o Picasa para catalogação e o Flickr para a partilha de imagens. Outras opções são: o marcador Delicious para partilha de fontes, e o Facebook e o Twitter, para todos os tipos de comunicação. Ao nível de Web Browser, além do Firefox ou do clássico Internet Explorer, o mais rápido actualmente usado é o Google Chrome. Como sistema de comunicação síncrona o Skype é um dos mais utilizados. Poder-se-ia ainda referir, como ferramentas de suporte, motores de busca como o Google ou o Bing. Com todo este apoio à disposição, os alunos, individualmente ou em grupo, podem criar, editar, publicar, partilhar, comunicar, e assim obterem o conhecimento pretendido, haja tempo e oportunidade.

Uma solução para a falta de tempo na aprendizagem pode ser encontrada na possibilidade oferecida pelos dispositivos móveis de comunicação. Estes dispositivos têm sofrido uma rápida evolução ao nível das suas capacidades técnicas, e até mesmo na quantidade de aplicações que a eles estão associados. Acrescente-se ainda, a esta vantagem, a sua simplicidade, funcionalidade, portabilidade e facilidade de utilização, para termos uma aposta de sucesso.

Hoje em dia existem várias aplicações Web 2.0 capazes de ser utilizadas num telemóvel ou PDA. Feita uma busca a várias possibilidades de utilização destes dispositivos, verifica-se que está a ser cada vez mais utilizado o SkyFire, browser que permite a navegação na Internet, que suporta Flash, Java ou Quicktime. Tal como nos computadores portáteis também entre os dispositivos móveis se encontram disseminadas as aplicações para o Facebook, o YouTube, o Blogger ou o MSN.

Como refere Romaní [10], “Si el móvil siempre se valoró por la ubicuidad, esta nueva realidad permite tener Internet disponible para cualquier consulta,interactuar con las comunidades en línea e ir con la Biblioteca de Babel en el bolsillo”. (www.planetaweb2.net)

Com o aparecimento dos telemóveis 3G “inteligentes”, os telefones sem fio passaram a ser excelentes ferramentas de informação e comunicação, devido à convergência com aplicações multimédia e audiovisuais. Estes dispositivos, com uma capacidade de processamento superior e uma eficaz largura de banda móvel fazem com que a sua utilização numa comunidade massificada sejam já uma realidade.

A Web 2.0, como plataforma virtual, é hoje uma forma de ultrapassar a capacidade de memória dos dispositivos móveis, já que estes, em muitos aspectos são inferiores aos computadores tradicionais. A possibilidade e rapidez de acesso a bases de dados são igualmente potenciadas pela plataforma Web 2.0. Dada a facilidade de acesso ao software online, deixa de ser necessário fazer actualizações. Por outro lado, carregar fotos para o Flickr, enviar um vídeo para o YouTube, colocar um comentário num blogue, ou criar um espaço comunitário para troca de opiniões, passam a ser actividades habituais, práticas hoje multiplicadas por milhões de utilizadores, que geram um enorme volume de informação.

Esta conjuntura vem sublinhar o já referido anteriormente, funcionando assim estes dispositivos como recursos ideais para uma aprendizagem de âmbito global e ao longo da vida. A motivação para aprender, aliada aos benefícios referidos, como rapidez, facilidade, flexibilidade, permite o binómio aprendizagem/mobilidade através da construção cooperativa do saber. Como refere Moura [11], falar em tecnologias móveis não é só falar em dispositivos móveis, mas também em mentes móveis e motivadas, dado o envolvimento constante dos alunos na aprendizagem, com consequências óbvias no seu desempenho.

A título indicativo, das muitas aplicações que podem ser utilizadas na aprendizagem aliada à mobilidade, além das mais


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comuns, podem referir-se: a Winksite, que permite criar uma página no telemóvel, de forma quase intuitiva, com possibilidade de ter um fórum, glossário, chat, inquérito, entre outros; o Qipit, que serve para copiar documentos com a câmara e enviá-los para contactos por e-mail; o Mobi-licious, semelhante ao Delicious, que permite marcar favoritos; o Twitter13, que pode ser utilizado para tirar dúvidas ou comentar um documento de texto, imagem ou vídeo. Todas estas são aplicações passíveis de utilização em contexto educacional e são usadas por alguns alunos possuidores dos dispositivos móveis mais actuais.

IV. COMPONENTES PLE USADAS NO MCEM

O mestrado em Comunicação Educacional Multimédia

(MCEM) da Universidade Aberta (UAb) segue um modelo pedagógico definido à partida para todos os mestrados online, no entanto, as diferentes Unidades Curriculares (UC’s) variam em termos metodológicos, nomeadamente, seguem diferentes percursos, recorrem a múltiplos recursos hipermédia e usam ferramentas digitais diversificadas (ver tabela 1, em anexo). O Moodle funciona como o alicerce de todas as actividades a desenvolver no mestrado. É através desta plataforma que as tarefas são apresentadas aos estudantes, tal como os recursos a utilizar para a execução das mesmas. O estudante, por sua vez, apresenta o seu trabalho, quer seja colaborativo quer seja individual, participa em fóruns de discussão, e faz uso de um espaço para tirar dúvidas. A plataforma Moodle é utilizada também como o principal recurso na monitorização e na avaliação dos alunos, uma vez que se trata de uma aprendizagem essencialmente formal, associada a uma instituição de ensino universitário.

Da análise das oito UC’s frequentadas neste mestrado, verificámos que o Contrato de Aprendizagem é o primeiro documento disponibilizado ao estudante, onde são descritos os objectivos, as competências a desenvolver, os conteúdos a abordar, a metodologia adoptada, os recursos disponíveis, o(s) ambiente(s) utilizado(s) e os critérios de avaliação. De um modo geral, todas as UC’s apresentam uma boa organização da interface. O trabalho em grupo é fomentado em todas as UC’s, potenciando o apoio na construção do conhecimento através de práticas cooperativas e/ou colaborativas proporcionadas pelo uso das ferramentas Web 2.0.

Os recursos são apresentados em diversos formatos, embora o formato de documento em Word e PDF sejam uma constante (quase sempre com a hiperligação activa para o sítio onde podemos encontrar estes documentos através da Internet). Também o recurso a outros sites e a indicação de bibliografia complementar é frequente. A utilização dos recursos descritos, para além de possibilitarem um acesso simultâneo ao mesmo documento pelos estudantes, permite ainda a visualização de vários documentos ao mesmo tempo no monitor.

Os fóruns de discussão, ferramentas utilizadas em todas as UC’s, e, nalguns casos os chats, possibilitaram a interacção entre os elementos da aprendizagem e os professores, sendo que a interacção com os professores remonta para uma

aprendizagem autêntica, em ambiente de trabalho real. Uma simulação do ambiente de sala de aula foi muito bem conseguida através do ambiente virtual Second Life numa das UC’s. As aplicações de trabalho colaborativo, como o Wiki ou o Google Docs, revelaram-se muito profícuas no desenrolar das actividades. A utilização de redes sociais, como o Twitter ou o Facebook, representa o culminar da promoção de interactividade, característica importante dos meios hipermédia, visto que cria um potencial de trabalho conjunto, onde os estudantes estão ligados e podem adicionar novas ideias ao trabalho de outros, ou, melhor ainda, ao trabalho original do professor.

Embora o estudante tenha que cumprir as tarefas propostas nas diferentes UC’s, o percurso e as ferramentas a utilizar são, na maior parte dos casos, deixados ao seu critério. Esta flexibilidade permite-lhe ir construindo também o seu PLE, de acordo com as suas preferências, as necessidades do momento e os contextos em que se desenvolve a sua aprendizagem.

Pelo facto do Moodle ser um ambiente fechado, houve a necessidade de expandir esse ambiente, não só em contexto formal como foi referido, mas também em contexto informal, não formal e de aprendizagem ao longo da vida. Assim, no MCEM foram utilizados diversos componentes PLE, uns de cariz obrigatório, outros opcionais, e de ordem vária, por exemplo: na produção e edição de texto (Wiki ou Google Docs), na publicitação de conteúdos (Blogs, Slideshare, Scribd e Web site), na produção, edição e publicação de som e imagem (YouTube, Picasa, PodBean, Audacity, MovieMaker), no acesso a redes sociais (Twitter, Facebook, Hi5), como marcadores (Delicious, Diigo), para imersão em mundos virtuais (Second Life, AbNet e Active Worlds), e no contacto síncrono e assíncrono (MSN, Google Talk, Skype e e-mail).

No seguimento da análise realizada a oito UC's do MCEM (ver tabela 1, em anexo), verificou-se que em todas as UC's houve necessidade de recorrer à utilização de ferramentas colaborativas de edição de texto (Google Docs e/ou Wiki). A utilização de espaços Wiki em três das unidades curriculares foi sugerida, não sendo um recurso indicado nas restantes disciplinas. No entanto, estas ferramentas revelaram-se essenciais na totalidade das UC's, na medida em que houve necessidade de partilhar entre os alunos, de forma claramente visível, sugestões de alteração de texto. Desta forma, todos os elementos do grupo puderam alterar o texto imediatamente, estando as alterações sempre disponíveis para todos, contrastando com a actividade mais vulgar do envio de um documento em anexo que, para um trabalho eficaz, necessitaria de ser alterado por cada membro do grupo a seu tempo, tornando o processo moroso e desinteressante. A flexibilidade que esta ferramenta faculta permite a gestão eficaz do tempo individual e a obtenção de um produto final que resulta do trabalho colaborativo e do aperfeiçoamento constante dos equilíbrios que o grupo conseguiu obter.

As ferramentas de publicitação de conteúdos foram consideradas em seis UC's. A organização de um blogue foi contemplada somente em duas UC's, sendo obrigatória a sua construção e actualização ao longo do semestre. O Slideshare e/ou o Scribd, associados à construção de blogues, assumiram


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assim um carácter obrigatório nessas UCs. Ainda relativamente às aplicações Slideshare e Scribd, em três UC's foram de cariz facultativo, na medida em que, tratando-se de ferramentas de partilha de recursos, constituíram referência para os trabalhos a desenvolver no mestrado. Actualmente, estas ferramentas são globalmente utilizadas por investigadores, autores ou professores universitários para publicação de apresentações ou de artigos. Durante o mestrado, foram referenciados muitos recursos disponíveis nessas ferramentas de partilha, pelo que estas fizeram parte integrante das actividades lectivas. A construção obrigatória de um Web site só foi contemplada numa disciplina, tendo sido alvo de avaliação tanto a sua estruturação como o seu conteúdo.

O uso de redes sociais, em três disciplinas, embora tivesse um carácter obrigatório, implicou na prática que a sua actualização fosse facultativa. Isto é, no caso das redes sociais Twitter e Facebook, os estudantes tiveram obrigatoriamente de criar uma conta embora não fosse obrigatória a sua actualização, no entanto, verificou-se que os professores e alguns alunos mantiveram um certo grau de actualização, inserindo informações relevantes tanto para o mestrado no geral como para determinadas UC's. A rede social Hi5, de cariz obrigatório, foi objecto de análise de um estudo realizado numa UC. A profusão de utilizadores deste tipo de ferramentas (o Facebook atinge neste momento cerca de 700 milhões de utilizadores a nível global), e as múltiplas utilizações que podem ser feitas com as redes sociais, levou efectivamente a um maior envolvimento dos alunos e proporcionou uma maior partilha de recursos nestas comunidades.

Com o intuito de uma maior organização da informação pesquisada por cada estudante, o marcador social Delicious constituiu-se como uma ferramenta indispensável e bastante útil ao longo do desenvolvimento dos trabalhos numa das UC’s. Na exigente tarefa de pesquisa e de reflexão em torno de temáticas muito específicas, como são as da investigação em educação, esta ferramenta permitiu não só construir mais um espaço de partilha como também, de alguma forma, “validar” algumas fontes seleccionadas pelos estudantes, nomeadamente, ao constatarem que as opções efectuadas eram semelhantes às dos colegas. Contudo, em muitas outras UC’s, a utilização deste ou de outro marcador, bem como o uso de feeds, constituíram componentes úteis e importantes na construção de muitos PLE’s.

Relativamente aos mundos virtuais, nomeadamente o Second Life, o AbNet e o Active Worlds, embora fosse obrigatória a utilização destas três aplicações Web, as perspectivas seguidas, tanto de concepção como de utilização, assumiram um carácter distinto. O Second Life foi um ambiente virtual frequentado pelo estudante, implicando a tarefa de aprender a movimentar-se nesse espaço, mas também com o objectivo de preparar uma apresentação oral, num congresso virtual, que foi efectivamente o principal alvo da avaliação formal dessa disciplina. A utilização do AbNet e do Active Worlds constituíram apenas formas de ilustração de componentes técnicas e de modelos de programação usados na

construção de conteúdos e recursos 3D. Para além da comunicação que era estabelecida via Moodle

(normalmente de forma assíncrona, visto que a funcionalidade de chat existente nesta plataforma não se revelou estável para comunicação síncrona), houve necessidade de procurar e estabelecer outros meios de comunicação, sobretudo entre os estudantes que pertenciam a um mesmo grupo. Embora nenhuma das ferramentas/aplicações de comunicação síncrona (MSN, Google Talk e Skype) fosse imposta nas oito disciplinas frequentadas, verificou-se em todas elas que a sua utilização foi frequente e necessária. Apenas de realçar que para a comunicação assíncrona mais formal, sobretudo para entrega de alguns trabalhos, o e-mail foi o recurso usado em todas as UC's.

Tratando-se de um curso em regime de e-learning, algumas destas componentes, nomeadamente, o MSN, o Google Talk, o Second Life e as redes sociais, desempenharam um papel fundamental na socialização dos estudantes e no estreitamento das suas relações, melhorando o ambiente de aprendizagem, e, certamente, reduzindo a sensação de isolamento.

Relativamente às actividades realizadas no Moodle, os alunos investiram mais na participação em fóruns de discussão, uma vez que se tratava de uma componente da avaliação com um peso significativo. No entanto, a preparação dessa participação ocorreu, com maior pendor, fora do Moodle, nos PLE’s dos alunos. Por outro lado, a inclusão de dados em Wiki foi feita de acordo com uma formatação pré-estabelecida pelos professores e teve uma participação muito abrangente.

Outras actividades, como a elaboração de trabalhos escritos individuais ou colaborativos, a criação de recursos digitais, a elaboração de portefólios digitais e a comunicação entre alunos, foram realizadas nos PLE’s dos alunos. Para finalizar, no sentido de melhor caracterizar o uso do Moodle e dos PLE’s, após análise global dos pontos fortes e fracos do seu uso no âmbito no mestrado, organizámos a informação na tabela 2.

TABELA 2. Moodle vs PLE’s

Pontos fortes Pontos fracos

Moodle

- Facilidade de utilização e ponto-de-encontro para todos;

- Segurança dos dados/recursos colocados pelos alunos e professores;

- Software fiável, uma vez que existe há mais de 10 anos, sendo actualizado regularmente.

- Vantagem de uma infra-estrutura informática garantida pela universidade

- Muito centrado na instituição e no professor;

- Acesso aos conteúdos limitado no tempo;

- Edição HTML limitada;

- A configuração mais restritiva da página da unidade curricular limita as possibilidades de comunicação via mensagens privadas.


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PLE’s

- Centrado no aluno;

- Identificação do aluno com o ambiente criado (ferramentas, recursos, configurações);

- Possibilidade de edição tanto pelo professor como pelo aluno;

- Disponibilização de conteúdos por tempo indeterminado;

- Mais colaborativo e social;

- Possibilidade de interligação no PLE.

- Exige uma maior gestão da atenção em relação ao essencial, dada a grande quantidade de ferramentas disponíveis.

- Possível dispersão de recursos online;

- Inexistência de integração no LMS institucional.

V. CONCLUSÕES

Um problema recorrente no ensino a distância prende-se com o facto de os estudantes, muitas vezes, não se envolverem com as matérias colocadas online, especialmente ao lidar com matérias provenientes de domínios complexos mas confinadas em recursos fechados. Com o aparecimento de mananciais de informação volumosos surge a necessidade de aplicar ferramentas de aprendizagem mais poderosas e eficazes, inevitavelmente sustentadas em modelos Web 2.0 e PLE, que permitem lidar com todos os tipos de configurações possíveis. A prática com os vários meios de aprendizagem online, no âmbito do mestrado em Comunicação Educacional Multimédia (MCEM), veio demonstrar que não basta fornecer ao estudante modelos de ensino/aprendizagem pré-formatados, sustentados em ambientes virtuais padrão ou na comunicação educacional do professor, deve ser igualmente facultada a cada estudante a possibilidade de escolher o seu ambiente pessoal de aprendizagem (PLE), agregando as ferramentas e os recursos que melhor se adaptam ao seu estilo e objectivos pessoais num determinado contexto.

Como já foi referido, a plataforma Moodle, teve, essencialmente, a função de apresentar e organizar os recursos fornecidos pelos professores. A possibilidade de o aluno editar o ambiente, resumiu-se à participação em fóruns assíncronos, à utilização do chat do Moodle, que não oferece boas condições de estabilidade e à edição em Wiki para partilha de recursos. Verificou-se também que as possibilidades de edição foram muito limitadas para os alunos, permitindo apenas a edição do texto de mensagens, com a incorporação de imagens ou hiperligações. A possibilidade de incorporação de vídeos nem sempre esteve presente, devido a limitações na edição do código HTML.

Por seu lado, os PLE’s permitiram, aos alunos, um maior domínio sobre os seus ambientes de aprendizagem. Os blogues, as páginas Web, canais do YouTube e Google Docs, são exemplos de componentes PLE’s que claramente permitiram aos alunos a edição personalizada dos seus espaços

de comunicação, de publicação e de partilha de trabalhos ou de recursos. No entanto, os fóruns de discussão assíncrona do Moodle tiveram uma importância muito relevante em termos funcionais e na avaliação. Mas, apesar de termos de considerar o Moodle um componente importante, pois através dele se manteve um maior contacto com os professores, os conteúdos, a sequência de conteúdos, a avaliação, e a instituição, verificou-se que houve por parte dos alunos maior investimento nos seus PLE do que no Moodle. A pesquisa de recursos bibliográficos ou outros, a utilização de ferramentas colaborativas de edição de texto ou de mapas conceptuais, a utilização de ferramentas de comunicação online, a criação e edição de sites e blogues, foram actividades em que os alunos despenderam muito tempo.

Olhando o futuro com optimismo, perante o vasto conjunto de recursos que podem ser usados na aprendizagem, hoje facilmente acessíveis (e gratuitos!), fica claro que a responsabilidade dos estudantes passa a ser maior, bem como a sua independência na aprendizagem e o rigor no cumprimento dos objectivos pedagógicos. Isto não quer dizer que se tenha chegado a uma situação ideal no ensino a distância, longe disso, mas tudo indica que será esse o caminho a seguir, implicando igualmente maior responsabilidade das instituições e professores em definir o contexto certo para as aprendizagens ocorrerem. A tentativa assaz comum de usar os meios informáticos e multimédia com o mero objectivo de tornar a aprendizagem mais “atraente” está votada ao fracasso. Torna-se necessário recorrer a modelos pedagógicos que possam assegurar a eficácia dos processos cognitivos, que facultem uma melhor compreensão das matérias e, simultaneamente, proporcionem uma grande satisfação aos aprendentes.

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José Bidarra nasceu em Lisboa, em 20 de Fevereiro de 1959. Tem um doutoramento em comunicação educacional pela Universidade Aberta, onde leccionou unidades curriculares nas áreas da comunicação multimédia e do ensino a distância, no Departamento de Ciências e Tecnologia. Foi igualmente coordenador de dois mestrados em regime online, em Comunicação Educational Multimédia e em Expressão Gráfica e Audiovisual. Em 2009 teve um Honorary Fellowship a convite da Universidade de Wisconsin, EUA, em período de

licença sabática concedida pela Universidade Aberta. Actualmente é Professor Auxiliar Convidado na Universidade do Algarve,

em Faro, onde lecciona nas áreas do Ensino a Distância e das Tecnologias Educativas, na Faculdade de Ciências Humanas e Sociais (FCHS). É igualmente responsável pelo Grupo de Missão para o Ensino a Distância na Universidade do Algarve.

As suas actividades de investigação estão centradas nas áreas da comunicação educacional multimédia e do e-learning, tendo a seu cargo a orientação de diversas teses de mestrado e de doutoramento. Colabora frequentemente em projectos transnacionais e presta regularmente serviços de consultadoria junto de diversas organizações.

Ana Margarida Sousa nasceu em 23 de Outubro de 1975. É professora de Português Língua Materna e Não Materna, Formadora de Linguagem e Comunicação e de Cultura Língua e Comunicação, Formadora de Técnicas de Leitura Eficaz. Tem uma licenciatura em Linguística, Ramo de Formação Educacional e Especialização em Português Língua Materna e Não Materna. Frequentou o Mestrado em Comunicação Educacional Multimédia pela

Universidade Aberta. Investiga as Tecnologias de Informação e Comunicação no processo de Ensino-Aprendizagem.

Filomena Grazina nasceu em 14 de Agosto de 1965. É professora de Ciências Naturais do Quadro de Nomeação Definitiva da Escola dos 2º e 3º Ciclos de Aranguez, Assessora Técnico Pedagógica da Direção e Elemento da Equipa PTE. Tem uma licenciatura em Ensino da Biologia e Geologia pela Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa. Frequentou o Mestrado em Comunicação Educacional

Multimédia pela Universidade Aberta. Participa no Projecto iTEC (Innovative Technologies for an Engaging Classroom) como membro do Advisory Board. Investiga as Tecnologias de Informação e Comunicação no processo de Ensino-Aprendizagem

Paula Simões nasceu no Porto, em 13 de Janeiro de 1967. Tem uma licenciatura em Geografia pela FLUP, tendo terminado em 91/92. Começou a leccionar com 21 anos, frequentou muitas acções de formação, quase todas elas envolvendo tecnologias sob vários ângulos. Foi elemento de apoio técnico e informático nas escolas, participando no Plano Tecnológico da Educação, e dando formação aos professores ao nível das TIC e, mais especificamente, treino com quadros

interactivos multimédia. Durante 19 anos tem sido professora do Quadro de Escola na cidade da Trofa. Mais recentemente frequentou o mestrado em Comunicação Educacional Multimédia pela Universidade Aberta.

Paulo Azevedo nasceu a 15 de Novembro de 1968, em Azurara, Vila do Conde. Concluiu, em 1995 o curso (licenciatura) de Professor do Ensino Básico, variante Matemática e Ciências da Natureza, na Escola Superior de Educação de Bragança. Actualmente, é professor de Matemática, na Escola Básica Bento Carqueja, em Oliveira de Azeméis, e mestrando em Comunicação Educacional Multimédia, na Universidade Aberta.

Uma Abordagem Computacional para Construção de Mapas Conceituais a partir de Textos em Língua Portuguesa do Brasil 75

Tittle— A computational approach to build concept maps from

documents expressed in Portuguese Language of Brazil.

Abstract—This article describes a computational approach to build concept maps from documents expressed in Portuguese of Brazil. We investigate the usage of concept maps as a way of giving new meanings to textual contents. We propose a solution supported by computational resources, because we believe that the independence of human aid in the construction process of concept maps helps to overcome the difficulties of build them from scratch.

Keywords—Concept Maps, Educational technology, Knowledge representation, Natural language processing.

Abstract— Este artigo descreve uma abordagem computacional para a construção de mapas conceituais a partir de documentos em Língua Portuguesa do Brasil. Investigamos o problema da ressignificação de conteúdos textuais por meio do uso de mapas conceituais. Propomos uma solução amparada na aplicação de recursos computacionais por considerar que a independência do auxílio humano no processo de construção de mapas conceituais contribui para a superação das dificuldades de sua construção a partir do “zero”.

Keywords— Mapas Conceituais, Processamento de linguagem natural, Representação de conhecimento, Tecnologia em educação.

I. INTRODUÇÃO

INTEGRAÇÃO de diferentes tecnologias no currículo escolar fomenta o surgimento de maneiras diversas de

ensinar e aprender, seja pela introdução de novas tecnologias, seja por meio da ressignificação das chamadas tecnologias convencionais. Compete ao professor decidir quais veículos e

Este trabalho foi apresentado originalmente no XXI Simpósio Brasileiro de

Informática na Educação, 2010. Os atores podem ser contactados no Departamento de Informática da

Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), Av. Fernando Ferrari, 514 – 29075-910 – Vitória, ES, Brasil. (e-mail: [email protected], [email protected] , [email protected])

linguagens privilegiar para levar os estudantes à melhor compreensão dos conteúdos [1].

Nesta pesquisa, consideramos que os mapas conceituais são ferramentas que possibilitam a ressignificação de conteúdos, apoiando, desta forma, práticas educacionais voltadas para a aprendizagem significativa. Por isso, ao longo deste artigo, investigamos o problema da ressignificação de textos por meio do uso de mapas conceituais, buscando, em última instância, a construção de conteúdos dinâmicos a partir de conteúdos estáticos.

Propomos uma solução para construção de mapas conceituais amparada na aplicação de recursos computacionais por considerar que a independência do auxílio humano no processo de construção de mapas conceituais contribui para a superação das dificuldades de construção a partir do “zero” [2], na redução de tempo e esforços despendidos na aquisição de conhecimento [3] [4], sobretudo em domínios extensos [5] e dependentes de especialistas [2].

A pesquisa propõe uma abordagem computacional para a construção de mapas conceituais a partir de textos. Propusemo-nos a tratar textos em português do Brasil, em conformidade com as recomendações da UNESCO que orientam para a criação e aplicação de recursos de aprendizagem em língua materna [6]. Assim, nossa pesquisa teve como escopo a definição de uma abordagem computacional para a construção de mapas conceituais a partir de textos em Língua Portuguesa do Brasil.

Formalmente, o problema resume-se na necessidade de tomar um documento d, com conteúdo expresso em Língua Portuguesa (Brasil), e representá-lo por meio de um mapa conceitual mc. O conteúdo do documento d é constituído por um conjunto de sentenças s1...sn, ou seja, d = {s1, s2, ...., sn}. Para cada sentença si definida por meio de linguagem natural, em que i designa o índice da sentença no documento d, é necessário identificar proposições pi....pn a serem extraídas, com o intuito de possibilitar a construção de um mapa conceitual mc. Uma proposição pi é definida por um conjunto de três elementos ordenados, c1i, ri e c2i, nos quais c1i e c2i são conceitos e ri uma relação entre os conceitos.

A transformação de uma sentença si em triplas

Capítulo 11 Uma Abordagem Computacional para Construção de Mapas Conceituais a partir de Textos em Língua Portuguesa do Brasil

Juliana Hiroko Kowata, Davidson Cury, Maria Claudia Silva Boeres, Member, IEEE

A

Juliana Hiroko Kowata, Davidson Cury, Maria Claudia Silva Boeres 76

proposicionais no formato <conceito – relação – conceito> requer a identificação prévia dos elementos candidatos a conceitos e relações. Sob o ponto de vista computacional, enfrentamos a questão da descoberta de elementos candidatos a conceitos e relações de mapas conceituais a partir de uma sentença si, como um problema de reconhecimento de padrões linguísticos e de entidades. A construção de proposições a partir de conceitos e relações é abordada como um problema de otimização que pode ser tratado por meio da seleção de um arranjo adequado entre elementos com o objetivo de formar uma tripla.

Este trabalho está estruturado nas seguintes seções: a Seção II exibe uma visão geral da nossa abordagem para o problema. A Seção III mostra o conjunto de atividades relativas à construção de mapas conceituais a partir de textos. A Seção IV descreve o estudo de caso da abordagem e, finalmente, na Seção V apresentamos nossas considerações finais.

II. VISÃO GERAL DA ABORDAGEM

A abordagem que propomos busca resguardar a fidelidade do mapa conceitual construído ao conteúdo do texto original, além de assegurar a compreensibilidade da nova representação. Dado os objetivos expostos e em face às dificuldades intrínsecas da manipulação da linguagem natural, além das particularidades da Língua Portuguesa, a adoção de métodos e técnicas que restrinjam a perda semântica no mapeamento texto-mapa conceitual, sem comprometer a essência do conteúdo e sem limitar a leitura humana, é crucial para o êxito desta abordagem.

Dentre os achados resultantes do levantamento que realizamos na literatura [7], encontramos que: 10 das 15 abordagens, 66,67%, usam fontes de dados não estruturadas; destas, a metade delas constroem mapas conceituais ditos completos por meio de métodos híbridos e métodos linguísticos. Levando-se em consideração os resultados apresentados por pesquisas similares, desenvolvemos uma predileção natural pelos métodos linguísticos e híbridos para tratar do problema.

Com vistas à auxiliar a resolução do problema, lançamos mão da analogia [8] entre o documento e o brinquedo de encaixe, no formato do famoso sistema LEGO1. No brinquedo de encaixe, peças podem ser arranjadas de diversas maneiras, produzindo diferentes módulos. Analogamente, no documento, as sentenças são módulos constituídos por peças, no caso, por peças linguísticas, tais como: palavras, números e sinais de pontuação. Estas peças linguísticas são organizadas observando-se as regras da sintática, semântica e pragmática. Tanto no conteúdo de um documento como em módulos construídos a partir das peças de encaixe, pode-se observar a existência de unidades atômicas de construção. O rearranjo das peças do brinquedo permite novas construções, assim como a recombinação das peças linguísticas admite outras representações, sendo a representação proposicional a peremptória para a construção de mapas conceituais.

1 LEGO é a designação comercial de uma família de brinquedos, muito

popular, composta por peças que se encaixam (www.lego.com).

A partir da definição da analogia, como exposta anteriormente, propomos uma abordagem em que o conteúdo de um documento deve ser fragmentado até que suas peças, de natureza linguística, tornem-se disponíveis. Posteriormente, as peças linguísticas são reconstruídas na forma de conceitos e relações em mapas conceituais. A expressão síntese da abordagem consiste na dicotomia “desconstruir-reconstruir”. Assim, projetamos um modelo de processo composto por um conjunto de atividades que se concatenam por meio de suas entradas e saídas, formando um túnel, de sentido único, linear, como ilustrado na Figura 1.

Na próxima seção, cada uma das atividades será explicada em mais detalhes.

Fig. 1. Modelo de Processo para Construção de Mapas Conceituais a partir de Textos

III. ATIVIDADES

São sete as atividades do processo para a construção de mapas conceituais a partir de textos: (i) Normalização de Texto; (ii) Segmentação de Texto; (iii) Tokenização; (iv) Análise Lexical; (v) Reconhecimento de Elementos Centrais; (vi) Interpretação de Dependências; e (vii) Construção de Mapas Conceituais. As atividades são orquestradas sequencialmente de forma que a cada uma produza um único artefato que será tomado como insumo para a atividade seguinte, desde o documento de origem até a construção do mapa conceitual.

A. Normalização de Texto Esta atividade é responsável por eliminar os marcadores de

formatação existentes no conteúdo de um documento, tais como tags, estilos de fontes, metadados. A eliminação destas marcas permite a manipulação de arquivos em diferentes formatos de texto. A existência de inúmeros formatos de documentos aliada à velocidade de surgimento de novas extensões e de atualizações de versão que não guardam compatibilidade com as versões anteriores são fatores complicadores para a atividade que depende, fundamentalmente, da definição de filtros apropriados para tratamento das diferentes codificações.


B. Segmentação de Texto A manipulação de textos geralmente pressupõe a habilidade

de dividi-lo em sentenças individuais [9]. A segunda atividade, denominada Segmentação de Texto, é justamente o mecanismo que provê a segmentação do conteúdo de texto puro em sentenças. Cada sentença limita um conjunto semântico mínimo para definição de uma proposição. A segmentação de textos é realizada por meio da identificação de caracteres finalizadores de sentenças, principalmente, dos sinais de pontuação. A dificuldade desta atividade está na correta associação dos sinais de pontuação ao fim de sentença, uma vez que tais sinais também podem demarcar abreviações de nomes, separação de dígitos em datas, horas, números de telefones e números ordinais [10].

C. Tokenização A terceira atividade é a atividade de identificação de tokens,

ou seja, de elementos de cada oração, inclusos neste conjunto: palavras, números e sinais de pontuação. Essa etapa utiliza-se, basicamente, de sinais gráficos como espaços e algoritmos para o reconhecimento de entidades limítrofes de um token. Segundo Cimiano [10], o uso dos espaços em branco nem sempre definem de forma adequada as fronteiras das palavras, sobretudo de palavras compostas e de nomes próprios. Por isso, é recomendada a utilização conjunta tokenizador juntamente com técnicas de reconhecimento de nomes de entidades.

D. Análise Lexical A atividade “Análise Lexical” consiste em determinar, para

cada token a etiqueta morfológica correspondente. A etiqueta morfológica, também conhecida como classe de palavras identifica um: substantivo, verbo, pronome, preposição, advérbio, conjunção, artigo etc.

A saída desta atividade é um arquivo contendo tokens anotados por suas respectivas etiquetas morfológicas. A dificuldade da atividade está na desambiguação semântica do token, pois é bem comum que uma mesma palavra seja classificada em diferentes classes gramaticais, de acordo com o contexto de seu uso.

E. Reconhecimento de Elementos Centrais A quinta atividade, “Reconhecimento de Elementos

Centrais”, tem por objetivo produzir um conjunto de elementos que serão candidatos a conceitos e relações de mapas conceituais. Para isso, recebe como entrada, o conjunto de tokens etiquetados morfologicamente e realiza um processamento utilizando técnicas de chunking.

O chunking – também conhecido como uma análise sintática parcial ou superficial – aplica técnicas de processamento superficial, tipicamente caracterizados por autômatos finitos e expressões regulares, para manter o agrupamento de palavras, formando constituintes com significados, tipicamente com um núcleo que é modificado por outras palavras da unidade [10]. Em português, as principais sequências de palavras ordenam-se em torno de um nome (Sintagma Nominal), verbo (Sintagma Verbal) ou são

precedidas por preposições (Sintagma Preposicional). Esses arranjos são denominados genericamente de “chunks linguísticos”.

Novak e Gowin [11] afirmam que, na construção de mapas conceituais, é importante que palavras adequadas sejam escolhidas para rotular conceitos e relações. Considerando que um documento é formado por sentenças, que por sua vez são listas de palavras dispostas segundo regras linguísticas, configura-se um grande desafio a identificação de um único subconjunto de palavras para nomear de forma adequada os elementos centrais dos mapas conceituais. De acordo com as orientações de construção de um mapa conceitual, podemos inferir que Sintagmas Nominais (NP), Sintagmas Verbais (VP) e Sintagmas Preposicionais (PP) são candidatos primários ao mapeamento dos elementos centrais de mapas conceituais. O Sintagma Nominal (NP) é o principal candidato ao conceito, o Sintagma Verbal (VP), por sua vez, é um aspirante a se tornar uma relação e o Sintagma Preposicional (PP) pode ser tanto um conceito já associados com a relação, tomando como essência o Sintagma Nominal precedido de preposição, ou uma relação, se considerarmos verbos ou locuções verbais precedidos de preposição.

Os chunks identificados são, portanto, mapeados para nós candidatos a conceitos e relações. O mapeamento de um chunk para um conceito ou uma relação dependerá, primordialmente, da possibilidade de estabelecer conexões entre estes elementos na forma de proposições.

F. Interpretação de Dependências Tomando cada um dos candidatos a elementos de mapas

conceituais, o interpretador de dependências transforma o candidato a elemento de mapa conceitual em um nó, uma aresta de um grafo, ou um elemento híbrido composto simultaneamente de nó e aresta.

Na atividade, verifica-se o tipo do chunk: aqueles com núcleos verbais ou preposicionais são mapeados em arestas e os chunks com núcleos nominais são mapeados em nós. À medida que os elementos são transformados em nós ou arestas, o interpretador busca a posição mais adequada no grafo para subsumir o novo elemento. A subsunção ocorre por meio da identificação da proximidade dos nós, unindo aqueles que possuem maior afinidade, de acordo com regras de aproximação pré-definidas.

G. Construção de Mapas Conceituais A última atividade do processo é aquela que consiste na

definição de proposições, baseadas em um grafo de entrada, denominada de “Construção de Mapas Conceituais”. Para isso, caminha-se no grafo, de forma a encontrar proposições de mapas conceituais. A cada caminho que parte de um conceito, passando por uma relação que leva a outro conceito, é criada uma proposição. Ao fim da atividade, um conjunto de proposições é formado, determinando a representação do conteúdo original por meio de conexões em um mapa conceitual.


IV. ESTUDO DE CASO

Para a validação do processo proposto para a construção de mapas conceituais a partir de textos, a pesquisa realizou um estudo de caso baseado em duas etapas: (i) implementação de um protótipo computacional e (ii) condução de testes por meio do protótipo.

A. Protótipo Computacional O protótipo computacional desenvolvido foi denominado de

Text2Cmap. A versão ! do Text2Cmap é composta por cinco módulos distintos que realizam as atividades do modelo de processo proposto, conforme ilustra a Figura 2.

O protótipo foi codificado e compilado em Python 2.6.5, [12], usando o módulo de processamento de linguagem natural chamado de Natural Language Processing Toolkit (NLTK) [9].

Fig. 2. Módulos do Protótipo e Atividades do Processo

O módulo Tokenizer realiza as atividades de leitura do documento, segmentação do texto em sentenças e a tokenização, todas por meio de recursos do módulo NLTK.

O módulo Tagger associa as etiquetas morfológicas para os tokens por meio do tagger open-source Freeling [13] associado a um arquivo de configurações para a Língua Portuguesa definido por Garcia e Gamallo (2010).

O módulo Chunker utiliza técnicas de chunking a partir um conjunto de expressões regulares constituídos por meio de etiquetas morfológicas para identificar candidatos a elementos de mapas conceituais, tais como: Sintagmas Nominais (NP), Verbais (VP), Sintagmas Preposicionados (PP), entre outros.

O módulo GraphBuilder toma cada um dos candidatos e os transforma em nós de grafos. Por meio de um algoritmo de busca que implementa a heurística Best-First, o módulo constrói as arestas entre os dois nós identificando aqueles que se “aproximam” sintaticamente, produzindo um grafo. A proximidade sintática é calculada por meio de pesos binários

arbitrados que determinam a possibilidade de ligação de dois nós por meio de uma aresta. A geração de arquivos de grafos compatíveis com Graphviz é feita por meio do módulo GvGen [14] e para visualização dos mesmos, usamos formato “dot” do Graphviz [15].

O módulo CmapBuilder recebe o grafo cujos nós são candidatos a conceitos e as arestas, candidatas a relações, e realiza uma busca em profundidade. No caminhamento pelo grafo, sempre que houver a possibilidade de traçar um caminho de um nó a outro, extrai-se uma proposição. A visualização do conjunto de proposições extraídas é feita por meio do CmapTools [16].

B. Exemplo de Processamento Nesta Seção, apresentamos algumas saídas decorrentes da

execução do Text2Cmap. O processamento de um documento qualquer denominado de “[documento].txt” leva à produção de um conjunto de saídas, resultados intermediários do processo, enumeradas na Tabela 2.

TABELA I MÓDULOS E SAÍDAS ESPERADAS

Módulo Saídas Tokenizer [documento]_token.txt

Tagger [documento]_tag.tmp [documento]_tag.txt

Chunker [documento]_chunk.txt

GraphBuilder [documento]_dot.txt [documento].gif

CmapBuilder [documento]_cmap.txt [documento].cmap

É por meio destas saídas que o processo subjacente ao protótipo permite o acompanhamento e a rastreabilidade das ações realizadas. Nas Figuras de 3 a 6 estão ilustrados trechos e algumas das saídas produzidas do processo.

Fig. 3. Trecho de saída do tagger

O/DA0MS0[TAB] governador/NCMS000[TAB] Mário_Pereira/NP00000[TAB],/Fc[TAB] de/SPS00[TAB] o/DA0MS0[TAB] Paraná/NP00000[TAB] ,/Fc[TAB] e/CC[TAB] o/DA0MS0[TAB] secretário/NCMS000[TAB] de/SPS00[TAB] a/DA0FS0[TAB] agricultura/NCFS000[TAB] José_Carlos_Tibúrcio/NP00000[TAB] aproveitaram/VMIM3P0[TAB] o/DA0MS0[TAB] palanque/NCMS000[TAB] de/SPS00[TAB] a/DA0FS0[TAB] Exposição_Agropecuária_de_Londrina/NP00000[TAB] para/SPS00[TAB] cobrar/VMN0000[TAB] de/SPS00[TAB] o/DA0MS0[TAB] ministro/NCMS000[TAB] de/SPS00[TAB] a/DA0FS0[TAB] Agricultura/NP00000[TAB] ,/Fc[TAB] Synval_Guazzelli/NP00000[TAB] ,/Fc[TAB] um/DI0MS0[TAB] novo/AQ0MS0[TAB] modelo/NCMS000[TAB] de/SPS00[TAB] política/NCFS000[TAB] agrícola/AQ0CS0[TAB] ,/Fc[TAB] capaz/AQ0CS0[TAB] de/SPS00[TAB] estimular/VMN0000[TAB] investimentos/NCMP000[TAB] e/CC[TAB] o/DA0MS0[TAB] crescimento/NCMS000[TAB] de/SPS00[TAB] a/DA0FS0[TAB] produção/NCFS000[TAB] ./Fp[TAB]


Fig. 4. Trecho de saída do chunker

Fig. 5. Trecho de saída do GraphBuilder

C. Avaliação com Corpus Linguístico O Mac-Morpho é um corpus fechado e anotado, em

português do Brasil, desenvolvido no contexto do projeto Lácio-Web [17]. Mac-Morpho contém aproximadamente 1,2 milhões de palavras que foram etiquetadas pelo parser Palavras e, posteriormente, cada etiqueta foi mapeada para o elemento correspondente no conjunto de etiquetas do Projeto Lácio-Web. A anotação morfossintática foi validada manualmente. O corpus é composto por 109 arquivos em texto puro, que por sua vez traduzem-se em 51.397 sentenças. Do corpus Mac-Morpho, utilizamos uma amostra, denominada de A1, que contém aproximadamente 2% do volume total dos textos, selecionados de forma aleatória.

D. Resultados do Experimento Considerando exclusivamente o resultado quantitativo do

processamento da amostra A1, é possível definir quatro grupos, distintos, conforme ilustrado na Tabela 3:

a. G1: Documentos que levaram à formação de mapas com aumento da quantidade de tokens;

b. G2: Documentos que levaram à formação de mapas

conceituais com redução parcial da quantidade de tokens;

c. G3: Documentos que levaram à formação de mapas conceituais sem redução da quantidade de tokens; e

d. G4: Documentos que não levaram à formação de mapas conceituais, ocasionado pela redução total do quantitativo de tokens.

Fig. 6. Trecho de saída do CmapBuilder

TABELA II FORMAÇÃO DE CLUSTERS DE ACORDO COM A QUANTIDADE DE TOKENS DO

DOCUMENTO ORIGINAL E DO MAPA CONCEITUAL CONSTRUÍDO

Grupos Qtd Tokens Válidos

Chunks

Média Média

G1

Mapas conceituais

COM AUMENTO

de quantidade de tokens

173 24,32

N NP CCNP PRNP CSNP QLNP SPNP Média

2,73 0,05 0,05 0,01 0,34 1,87 5,06

V VP SPVP CCVP PRVP CSVP - Média

1,38 0,19 0,06 0,25 0,01

1,89

O RP VRG PNT DPT PTV NA Média

0,07 1,82 1,00 0,04 0,00 0,72 3,64

G2

Mapas conceituais

COM REDUÇÃO

de quantidade de tokens

442 22,51


2,55 0,09 0,03 0,05 0,24 1,38 4,34


1,47 0,23 0,08 0,20 0,28

2,27


0,14 1,45 1,01 0,03 0,00 1,61 4,24

G3

Mapas conceituais

SEM ALTERAÇÃO de quantidade

de tokens

262 16,29


2,15 0,05 0,01 0,00 0,11 1,19 3,51


1,20 0,18 0,08 0,22 0,01 1,69


0,04 0,75 0,99 0,01 0,00 0,22 2,00

G4

Não houve formação de

mapas conceituais

123 9,33


0,85 0,04 0,02 0,01 0,06 0,46 1,44


0,94 0,08 0,02 0,05 0,15 1,24


0,14 0,31 1,30 0,06 0,00 0,43 2,24

Observou-se que documentos com poucos chunks verbais e nominais dificultam a criação de proposições, como vistos no

S (NP O/DA0MS0 (NP governador/NCMS000 Mário_Pereira/NP00000)) (VRG ,/FC) (QLNP de/QLS00 (NP o/DA0MS0 (NP Paraná/NP00000))) (VRG ,/FC) (CCNP e/CC (NP (NP o/DA0MS0 (NP secretário/NCMS000)) de/QLS00 (NP a/DA0FS0 (NP agricultura/NCFS000 José_Carlos_Tibúrcio/NP00000)))) (VP aproveitaram/VMIM3P0) (NP (NP o/DA0MS0 (NP palanque/NCMS000)) de/QLS00 (NP a/DA0FS0 (NP Exposição_Agropecuária_de_Londrina/NP00000)))


grupo G4, que apresenta uma baixa densidade desses elementos e perda total de tokens no processo. Neste grupo, com média de tokens reduzidos em comparação aos demais grupos, os chunks nominais ocorrem em média, 1,44 para 1,24 verbais. Como a relação mínima para a formação de proposições é de dois conceitos para uma relação, é requerido ao menos dois chunks nominais para um verbal.

Nos grupos G1, G2 e G3 houve a formação de mapas conceituais. Notadamente, o grupo G1 foi o que mais produziu proposições em relação aos outros dois: 3,89 comparados aos 2,88 do grupo G2 e aos 2,40 do grupo G3. Coincidentemente, o grupo G1 é o que apresenta a melhor relação entre chunks nominais e verbais: 5,01 para 1,88.

V. CONSIDERAÇÕES FINAIS

Nesta pesquisa, propusemos uma abordagem computacional para a construção de mapas conceituais a partir de textos em português do Brasil combinada à implementação de um protótipo. O estudo de caso com uma amostra de 1.000 documentos resultou na identificação de quatro grupos distintos de resultados do processamento, utilizando o critério da perda de tokens durante o processo: G1 (com aumento de tokens), G2 (com redução parcial de tokens), G3 (sem redução de tokens) e G4 (com redução total de tokens).

Observamos que o processo não apresentou perdas semânticas em 40,56% da amostra. Em 9,33% houve perda total do conteúdo durante o processamento. Entre as causas que originaram a perda de elementos no processo estão: falhas do tagger, parcela da amostra inadequada para processamento e os erros de chunker.

Trabalhos futuros devem considerar a definição de mecanismos mais robustos no tratamento de anáforas, número, gênero, sentenças interrogativas e imperativas, além de refinar heurísticas para definição dos grafos e identificação das proposições. Outro aspecto igualmente relevante é a seleção de textos adequados para a extração de proposições.

REFERÊNCIAS

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Juliana Hiroko Kowata. Autora e MSc. em Informática pela Universidade Federal do Espírito Santo (UFES) em 2010. Suas pesquisas recentes são em Inteligência Computacional e em Informática na Educação.

Davidson Cury. Autor e DSc. pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) em 1996. Ele é professor associado do Departamento de Informática da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES). Seus interesses de pesquisa concentram-se em Ambientes Virtuais de Aprendizagem, Educação à Distância, Sistemas de Tutores Inteligentes e Linguagens de Representação de Conhecimento. Desde 2008, professor Cury coordena o projeto MorFEu – ambiente para organização de espaços virtuais.

Maria Claudia Silva Boeres. Autora e DSc. em Engenharia de Produção pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) desde 2002. Ela atualmente é professora adjunta da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES). Seus interesses de pesquisa são em Otimização Combinatória, Metaheurísticas, Problemas com Representação em Grafos e em Computação Científica Combinatória.

Esquemas de enseñanza-aprendizaje del concepto de comunicación solapada de mensajes en redes de comunicación

81

Tittle— Teaching-learning schemes for messages communication overlapped in communication networks.

Abstract— Teaching the concept of messages communication overlapped within Introduction to communication networks’ subjects in the scope on Telematics Engineering is not trivial since the student usually shows difficulties in her/his learning. This is the conclusion the authors has reached after 10 years teaching this concept in computer networks’ subjects. In this paper we present two schemes: one teaching scheme and another learning scheme, both of them adapted to the European Space Higher Education with the aim to easy the teaching-learning process of this concept.

Keywords— Communication network, overlapped messages communication, teaching-learning process, ESHE

Abstract— La enseñanza del concepto de comunicación solapada de mensajes en las asignaturas de introducción a las redes de comunicación en el área de la Ingeniería Telemática no es sencillo porque el alumno suele mostrar dificultades importantes en su aprendizaje como así lo demuestra la experiencia de más de 10 años impartiendo este concepto en la materia de redes de ordenadores. En este artículo presentamos dos esquemas: uno de enseñanza por parte del profesor y otro de aprendizaje por parte del alumno, ambos adaptados al Espacio Europeo de Educación Superior con el objetivo de facilitar el proceso enseñanza-aprendizaje de este concepto.

Keywords— Red de comunicación, comunicación solapada de mensajes, proceso enseñanza-aprendizaje, EEES

Este trabajo fue presentado originalmente en las Jornadas de Innovación

Educativa (JIE) 2010. E. Macías is with Grupo de Arquitectura y Concurrencia, Departamento

de Ingeniería Telemática, Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, Campus Universitario de Tafira, 35017 Las Palmas de Gran Canaria (+34 928 458 054; fax: +34 928 451 379; e-mail: [email protected]).

A. Suárez is with Grupo de Arquitectura y Concurrencia, Departamento de Ingeniería Telemática, Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, Campus Universitario de Tafira, 35017 Las Palmas de Gran Canaria (e-mail: [email protected]).

I. INTRODUCCIÓN

L EEES ofrece una oportunidad para mejorar la enseñanza de las asignaturas que los centros docentes asignan al

Área de Conocimiento de Ingeniería Telemática. Que el proceso enseñanza-aprendizaje se centre en el alumno significa que la metodología de la enseñanza de ciertos conceptos debe tener al alumno como intérprete de su propio aprendizaje. Enseñar teniendo esto en cuenta supone una mejora significativa en el aprendizaje de los conceptos que son claves para conocer adecuadamente el funcionamiento de las redes de comunicación. Esta mejora se produce porque primero el profesor puede hacer una introducción magistral de esos conceptos en el aula e indicar las líneas maestras del trabajo en grupo y autónomo del alumno. Y segundo el profesor haría una acción tutorial mediante la cual el alumno debería interiorizar esos conceptos de manera amena y sencilla.

En los planes de estudio en extinción, y en el actual plan de estudio del Grado en Ingeniería en Tecnologías de la Telecomunicación de la ULPGC (este grado, y otros relacionados, se imparten en la mayoría de las universidades españolas con este u otro nombre: parte de los contenidos de este Grado también se imparten en la mayoría de los países en los que existe enseñanza superior universitaria) existen algunos conceptos básicos de comunicación que por su naturaleza son muy complicados de asimilar por parte de los alumnos correctamente. Uno de estos conceptos es el de comunicación solapada de mensajes en las redes de comunicación.

La comunicación solapada de mensajes o bien no suele explicarse explícitamente en los libros de redes de comunicación [1], o bien no se introduce como concepto fundamental en el capítulo uno y no se revisa explícitamente en otros apartados [2]. En otros casos se explica someramente como parte de la conmutación de paquetes [3] (sin añadir material adicional en su Web de aprendizaje on-line), o se hace en base a añadir dibujos ilustrativos y modelos matemáticos relativamente simples [4] que ayudan a entender

Capítulo 12 Esquemas de enseñanza-aprendizaje del concepto de comunicación solapada de mensajes en redes de comunicación

Elsa Macías, Álvaro Suárez

E


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mejor la conmutación de paquetes. En [5] se presenta una buena introducción, en el ámbito de la conmutación de mensajes y un conjunto de recursos on-line interesantes que presentan las principales características de la comunicación solapada de mensajes. Esta explicación se hace mediante diagramas espacio-temporales muy simples y haciendo uso de simplificaciones enormes que podrían desvirtuar su entendimiento en un ámbito más general que el de la conmutación de paquetes. Además, en su Web de aprendizaje on-line, únicamente se le propone al alumno un conjunto de ejecuciones de un applet que ponen de manifiesto gráficamente un despliegue de mensajes y uso de las colas de comunicación pero no se entra en la verdadera utilidad de la comunicación solapada de mensajes y tampoco en sus diversas aplicaciones. Esto es perfectamente válido puesto que el libro no siempre se puede aplicar fielmente a los contenidos de una asignatura concreta y no tiene en cuenta el contexto en el que esa asignatura se enmarca dentro de su plan de estudios.

Nosotros entendemos que la explicación de la técnica de comunicación solapada de mensajes se puede (y se debe) hacer independientemente de la explicación de la conmutación de paquetes. Esta técnica es clave para, por ejemplo, entender mejor: a) los protocolos de ventanas deslizantes con repetición selectiva a nivel de enlace (y el dimensionado de los buffers del emisor y receptor), b) la necesidad de incluir colas en los encaminadores del nivel del Red, c) el manejo de buffers en los protocolos de transporte orientados a la conexión y d) la comunicación solapada de los flujos de los servicios multimedia del nivel de Aplicación. Por todo ello, pensamos que es necesario introducir adecuadamente esta técnica de tal manera que: se diseñen ejercicios ilustrativos, se marquen tareas de trabajo autónomo del alumno (individual o en grupo) para afianzar el conocimiento de este concepto y presentaciones (en grupo) en la clase presencial en el aula para madurar el trabajo autónomo del alumno y asentar definitivamente el concepto. El objetivo es lograr una asimilación “sólida y duradera” [6] de este concepto.

En este artículo exponemos dos esquemas: uno de enseñanza y otro de aprendizaje adaptados al EEES con los que se pretende ayudar al alumno a entender y asimilar correctamente y de forma duradera el concepto de la comunicación solapada de mensajes en las redes de comunicación, teniendo en cuenta los factores antes expuestos.

El resto del documento de organiza de la siguiente manera: en la sección II se presenta el contexto en el cual se explicaría el concepto de comunicación solapada de mensajes en redes de conmutación, en la ULPGC (que no debería diferir mucho del contexto en otras universidades). En la sección III se analiza y presenta un esquema concreto de enseñanza del profesor. En la sección IV, se presenta el esquema de aprendizaje por parte del alumno. En la sección V se analiza cómo se puede aprovechar la explicación de la comunicación solapada de mensajes para simplificar la enseñanza y aprendizaje de otros conceptos relacionados en redes de comunicación. En el apartado VI se comentan las conclusiones finales y líneas futuras de trabajo.

II. EL CONTEXTO DE LA ULPGC

Para implantar un esquema concreto de enseñanza-aprendizaje es importante tener en cuenta el contexto en el que se desarrolla. En este apartado nos centramos únicamente en el contexto de la ULPGC.

En el curso 2010-2011 ha comenzado en la ULPGC la impartición del Grado en Ingeniería en Tecnologías de la Telecomunicación. Este grado viene a sustituir a las antiguas titulaciones de: Ingeniería de Telecomunicación (5 cursos de primer y segundo ciclo), 4 Ingenierías Técnicas de Telecomunicación, con especialidades en Ingeniería Telemática, en Sonido e Imagen, en Sistemas de Telecomunicación y en Sistemas Electrónicos (3 cursos de primer ciclo cada una de ellas).

La comunicación solapada de mensajes es clave en todos estos títulos; pero sólo analizamos el contexto del nuevo Grado. En la tabla 1 se presentan las asignaturas inicialmente asignadas al área de Conocimiento de Ingeniería Telemática en el Grado en Ingeniería en Tecnologías de la Telecomunicación.

Tabla 1. Asignaturas del Área de Ingeniería Telemática en el Grado en Ingeniería en Tecnologías de la Telecomunicación.

Informática (6 Créditos,

Semestre 1A )

Introducción a los computadores. Uso de herramientas ofimáticas y bases de datos. Introducción a los sistemas operativos. Introducción a la programación. Conceptos básicos de

programación orientada a objetos. Estructuras de control. Estructuras de datos. Ficheros.

Programación (6, 1B)

Metodologías de desarrollo software. Programación orientada a objetos. Estructuras de datos dinámicas. Software

propio para ingeniería.

Programación de redes, sistemas y servicios (6, 3A )

Conceptos de programación concurrente. Procesos. Threads. Comunicación entre

procesos. Conceptos de programación en red. Sockets. RPC. Principios de la programación Web. Arquitectura SOA.

Desarrollo de aplicaciones en red.

Redes de comunicación (6,

2A )

Modelos de redes de Telecomunicación, Protocolos/Servicios. Nivel físico, Nivel

de enlace (codificación, control de enlace de datos, control de flujo, técnicas de acceso al medio, redes de área local fijas

y móviles). Introducción a la conmutación de circuitos y paquetes. Modelado y dimensionado de redes. Tecnologías de

acceso. Introducción al encaminamiento y congestión en redes.

Arquitectura de redes (6, 2B)

Protocolos de Red, protocolos de Transporte. Conceptos básicos sobre calidad de servicio. Nivel de aplicación

(aplicaciones y servicios de red). Normativas y estándares.

Redes de área extensa (6, 3A )

Estándares. Tecnologías de redes de

área extensa. Conmutación de circuitos y paquetes. Centralitas digitales. Señalización. Tarificación. Nodos de


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conmutación de paquetes.

Multiplexación. Tecnologías de acceso. Técnicas de encaminamiento. Control de congestión.

Aplicaciones de red (7.5, 3B)

Seguridad en redes (autenticación, cifrado, firma digital, certificado digital). Aplicaciones y protocolos de internet

(servicios Web, correo electrónico, seguridad en las aplicaciones, aplicaciones P2P). Protocolos de tiempo

real (voz, multimedia). Gestión de red. Calidad de servicio.

Redes de comunicación móviles (6, 4A )

Redes y protocolos inalámbricos. Redes

personales y de sensores. Servicios y aplicaciones sobre redes y dispositivos inalámbricos.

Programación en entornos

multidispositivos (6, 4A )

Tecnologías y arquitecturas para dispositivos móviles y STBs. Programación de aplicaciones para

dispositivos móviles. Programación de aplicaciones para STBs.

Programación Web (6, 4A )

Paradigmas de funcionamiento. Tecnologías, protocolos, lenguajes y estándares utilizados en la programación

Web. Desarrollo de aplicaciones Web. Diseños de bases de datos y acceso a través de Web. Portales Web. Servicios

Web. Comercio electrónico. Redes sociales. Web semántica.

Diseño de aplicaciones (6,

3B)

Procesos de software. Ingeniería de

requisitos. Diseño orientado a objetos. Diseño orientado a servicios. Diseño orientado a eventos. Métodos ágiles.

Reutilización de software. Verificación y validación. Gestión de proyectos.

Organización de Computadores

(4.5, 3B)

Unidades funcionales de un computador.

Niveles máquinas y de sistema operativo. Gestión de memoria y disco. Sistemas operativos empotrados, distribuidos y en

tiempo real. Drivers. Interfaces de comunicación.

Administración de sistemas (6,

3B)

Gestor de un sistema de información.

Configuración y administración de sistemas basados en computador. Gestión de sistemas de almacenamiento

(SAN). Procesos de replicación y backup. Herramientas de sistemas en red. Redes virtuales. Virtualización.

Proyectos específicos de Telemática (6,

4A )

Elaboración de un plan de sistemas de red (hosting, housing, diseño de un centro de procesado de datos) que

incorpore estudio teórico, HW, SW, medidas, estudio económico ... Mercado laboral. Gestión de procesos empresarial

(workflow, ERP). Normativa específica de telemática.

La primera cuestión de diseño del proceso de enseñanza-aprendizaje del concepto de comunicación solapada de mensajes es decidir en qué asignatura impartirlo. Como se puede observar en la Tabla 1 la primera en la que se imparten conceptos introductorios de la materia de redes de

comunicación es precisamente: Redes de comunicación (6, 2A ).

Por otro lado, en la ULPGC se permitirá que el profesor lleve a cabo algunas de las modalidades de enseñanza presencial y controle algunas de las modalidades de aprendizaje no presenciales (trabajo autónomo del alumno) recogidas en su Reglamento de Planificación Académica [7] y que son una adaptación de [8].

III. EL ESQUEMA DE ENSEÑANZA PRESENCIAL DEL PROFESOR

Una vez decidida la asignatura en la que impartir la enseñanza del concepto de comunicación solapada de mensajes, en este apartado decidimos otros detalles dentro de la asignatura y su relación con otras del Grado.

Es importante remarcar que en el primer curso los alumnos tienen una asignatura obligatoria (Ingeniería de Telecomunicación en la Sociedad) impartida por profesores de las tres áreas de conocimiento principales de Telecomunicación (Tecnología Electrónica, Señales y Comunicaciones e Ingeniería Telemática) en la que se analizan el impacto en la Sociedad de servicios Web multimedia y aplicaciones de video y audio (que los alumnos a buen seguro han utilizado antes de ingresar en el Grado). Cuando el alumno cursa la asignatura de Redes de comunicación se debe enfrentar, a nivel técnico, por primera vez a los conceptos básicos que deberá aplicar en el resto de la carrera. Nosotros pensamos que se debe introducir el de comunicación solapada de mensajes de manera independiente, puesto que es un concepto muy importante y que aparece en multitud de protocolos y técnicas de comunicación en el resto de asignaturas del Grado. Ahora bien, la segunda cuestión de diseño es decidir en qué momento se debe explicar este concepto para que aproveche términos introducidos con anterioridad y facilite la comprensión de otros en los que se puede aplicar. A partir de la tabla 1, añadiendo nosotros otros descriptores que no aparecen, el alumno debería adquirir, por orden, los siguientes conceptos básicos:

1. Introducción a la teoría de la información (codificación).

2. Introducción básica a la teoría de la comunicación.

3. Conceptos de la comunicación y dispositivos de comunicación a Nivel Físico.

4. Necesidad de diseñar un protocolo de comunicación.

5. Utilidad de la comunicación especificada y modelada como servicio.

6. La topología más sencilla de comunicación: el enlace de datos directo dedicado entre emisor y receptor.

7. Modo de comunicación en los enlaces: dúplex, semi-dúplex y símplex.

8. La construcción de una comunicación más compleja con relación uno a muchos (dispositivos o entes en general) y muchos a muchos. Necesidad de definir a nivel físico un enredo (Red) de contactos entre


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dispositivos: necesidad de diseñar nuevos dispositivos intermediarios de comunicación (puertos, puentes, puntos de acceso, conmutadores, encaminadores …).

9. Técnicas para comunicar la información en enlaces y redes: la comunicación secuencial (no existe solapamiento de la comunicación de mensajes en la red) y la comunicación solapada de mensajes (sí existe solapamiento de la comunicación de mensajes en la red) para mejorar la utilización de los dispositivos de comunicación.

10. Otros conceptos básicos: conmutación, congestión, control de flujo, protocolos del Nivel de enlace básicos (obsérvese que en el siguiente semestre se explican otros conceptos a nivel de Red y Aplicación).

Como se puede observar, el concepto de comunicación solapada de mensajes es posterior a otros conceptos básicos necesarios para poder entenderla (como por ejemplo los modos dúplex, semi-dúplex y símplex). Además debe explicarse con anterioridad a otros como la conmutación de paquetes porque creemos que así se facilita su explicación.

Una consideración clave es que para entender la comunicación solapada de mensajes es importante haber entendido antes los conceptos básicos de despliegue espacio temporal de eventos concurrentes [9] [10] [11]. Para aclarar esto pongamos un ejemplo ilustrativo basado en la Figura 1.a. En ella se puede observar un diagrama espacio-temporal de acciones concurrentes (entendiendo la concurrencia como una abstracción del paralelismo). Con líneas discontinuas verticales se indican las acciones que ocurren en cada recurso en secuencia. Cada línea discontinua horizontal marca las acciones que se realizan concurrentemente en los distintos recursos. Es importante recordar que estas acciones son atómicas. Esto es, en cada unidad de tiempo las acciones se realizan en los recursos sin interrupción. Expresado de otra manera: la duración de cada acción es una unidad de tiempo.

Y asignar unidades de medida a esa unidad de tiempo no es necesario.

Por ejemplo se puede observar que las acciones (marcadas con cajas de colores con un número en su interior) 5, 4, 3, 2 y 1 se realizan en los recursos R1, R2, R3, R4 y R5 al mismo tiempo (concurrentemente). Es importante recalcar que los recursos son independientes y que están coordinados y usan un protocolo de comunicación sencillo mediante el cual saben qué acción realizar en cada momento (simplemente se dará esta idea sin entrar en detalles de la funcionalidad del protocolo).

Introducidos los eventos concurrentes ahora se debe presentar nuestro caso particular. Las acciones atómicas que realizan los recursos (usando el protocolo mencionado) se denominan acciones solapadas tal como se muestran en la Figura 1.b. Se observa que la acción 1 se realiza en el R1 en

la primera unidad de tiempo, en la siguiente unidad de tiempo se realiza en el R2 y así sucesivamente hasta que en la unidad de tiempo 5 se realiza en el R5. Nótese que hemos considerado que la comunicación es instantánea o lo que es lo mismo la realización de la acción incluye su comunicación entre recursos adyacentes. Para las acciones restantes ocurre el mismo proceso. A partir de la unidad de tiempo 5, y hasta la unidad de tiempo n, ocurre que en cada recurso, para cada unidad de tiempo, se está realizando una acción diferente concurrentemente. En las otras unidades de tiempo algunos recursos están ociosos: no realizan acciones durante una o varias unidades de tiempo. Por tanto, la clave es que la comunicación de unos mensajes asociados a unas acciones se realizan en la misma unidad de tiempo que la realización de otras acciones (esto es, solapadamente).

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Figura 1. Diagrama espacio-temporal: a) acciones concurrentes, b) acciones solapadas.


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Una vez constatado que el alumno ha entendido este concepto y que entiende perfectamente la utilidad del despliegue concurrente de acciones, entonces se explica el concepto de la comunicación solapada de mensajes. Para ello el profesor utilizaría una técnica expositiva presencial basada en ejemplos gráficos que ilustren las ideas básicas de manera sencilla. Los alumnos deben interiorizar estos ejemplos mediante realización de ejercicios, trabajo autónomo, tutela del profesor y la presentación en grupo de los resultados de un taller realizado en grupo.

Para ello, la presentación del profesor se estructura en las siguientes etapas:

i. Utilidad de la comunicación solapada de mensajes frente a la no solapada. Se presenta un ejemplo gráfico en el que se muestre básicamente las unidades de tiempo que se tarda en realizar el total de las acciones en ambos casos demostrando que se gana en unidades de tiempo y en utilización efectiva (proporción de unidades de tiempo en las que los recursos realizan acciones y las unidades de tiempo en las que están ociosos) de los recursos tal como se muestra en la Figura 2. En esta etapa todavía es necesario evitar asignar unidades de medida a las unidades de tiempo, esto es, se debe subrayar que el tiempo que se tarda en comunicar los mensajes es despreciable (no entrando por tanto en los detalles de cómo se realiza la comunicación: lo importante es que la acción 1 se realiza en un recurso inicialmente y en la siguiente unidad se realiza en otro recurso porque ha sido comunicada desde un recurso al otro previamente). Por otro lado se observa claramente que la utilización efectiva de los recursos es mucho mayor en el caso de comunicación solapada de mensajes.

ii. Comunicación con un enlace simplex, libre de errores y con capacidad para albergar varios mensajes solapadamente. Se explica claramente que los recursos son: el Emisor (Tx), el Receptor (Rx) y distintas partes del enlace por las que fluyen los mensajes sin interferencias entre ellos. Las acciones consisten en: a) generar y enviar un mensaje desde el Tx, b) trasladarlo (forwarding) en las distintas partes del enlace y c) recibir y consumir un mensaje en el Rx. Se explica que si la capacidad de consumo del Rx es menor que la capacidad de enviar y trasladar los mensajes entonces se debe utilizar un buffer (cola) para almacenar temporalmente los mensajes recibidos y no consumidos. En la Figura 3 se muestra gráficamente un ejemplo en el que se aprecia las distintas partes del enlace por la que viajan los mensajes 1, 2 y 3 (asociados a las correspondientes acciones 1, 2 y 3).

iii. Comunicación a través de un camino (entre el Rx y el Tx) que cruza por n encaminadores. Ahora existe un nuevo tipo de recurso: el encaminador (Ei, con

). En las acciones se añaden el traslado de

los mensajes dentro de cada Ei. Se debe recordar que para cada enlace es necesario asignar una cola a cada Ei (tal como se ha observado en el ejemplo anterior). Metodológicamente es preferible suponer que la capacidad del canal es uno y por tanto no habrían varios mensajes en los enlaces solapadamente. Después, se supone que puede haber errores en los enlaces y por eso el Rx debe confirmar la recepción de paquetes al Tx suponiendo enlaces semidúplex (se hace un ejemplo gráfico suponiendo que todos los mensajes se confirman correctamente). En la Figura 4 se muestra un ejemplo ilustrativo de lo anterior poniendo las confirmaciones en círculos numerados (que tienen prioridad de comunicación frente a los mensajes de datos). Este ejemplo es útil porque ayuda al alumno a entender la necesidad de colas de comunicación en los recursos de comunicación incluso cuando la capacidad del canal sea unitaria. Además es útil porque se observa claramente el tránsito de los mensajes de datos: se reciben, se encolan (los mensajes encolados se marcan con un asterisco en su caja) y se envían. Los mensajes de confirmación no se encolan. Este gráfico es también útil porque tomándolo como base se puede fácilmente calcular: la cadencia de llegada de mensajes al Rx, el tamaño de las colas de comunicación, unidades de tiempo que un recurso está ocioso ...

iv. Cálculo básico y sencillo del tiempo total que se tarda en realizar todas las acciones y la utilización efectiva de los recursos considerando: únicamente la capacidad del enlace (se supone que todos tienen la misma capacidad), el tamaño del mensaje de datos y despreciando el tamaño de los mensajes de confirmación. También se desprecian otros factores como el tiempo que se tarda en procesar un mensaje, su introducción en la cola ... El objetivo es que el alumno asimile una forma muy sencilla de modelar este tipo de problemas debiendo él realizar problemas de mayor complejidad tanto en grupo como individualmente.

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Figura 3. Especificación de recursos y acciones para la comunicación solapada de mensajes en un enlace.


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Una vez terminadas estas etapas comenzaría el trabajo del alumno (explicado en la sección IV), y después de que el alumno haga su presentación en clase, el profesor, en esa sesión presencial expondría un ejemplo gráfico de aplicación final. En la Figura 5 se muestra un ejemplo que se puede utilizar para introducir la técnica de video streaming (recordar que en primer curso ya han tenido una referencia básica a este concepto que ellos probablemente ya habrían utilizado como servicio multimedia Web antes de ingresar al Grado), únicamente a nivel gráfico. De esta manera se pretende dar un primer avance de lo que en cursos posteriores sería analizado con todo detalle y tratando su complejidad en profundidad.

Para las clases presenciales el profesor utilizaría una animación usando algún programa de una suite ofimática o bien un simulador hecho específicamente.

El tiempo total dedicado al esquema del profesor, en la clase expositiva del profesor podría ser el siguiente: 1 hora para la explicación del problema básico de concurrencia, ! de hora para el problema inicial con un enlace de comunicación, ! de hora más para el problema con varios encaminadores y " hora (incluido un pequeño ejercicio demostrativo) para el modelado matemático. Es decir una sesión presencial típica de 2 horas. La explicación del ejemplo final se haría en 1/8 de hora.

IV. EL ESQUEMA DE APRENDIZAJE DEL ALUMNO

Dentro de este esquema incluimos las siguientes acciones que debe realizar el alumno:

1) Clase teórica de problemas o casos (obligatoria). Se trata de que un alumno elegido al azar resuelva, en la pizarra, uno de los problemas que el profesor previamente ha marcado. Su evaluación positiva contará en la nota final. Un ejemplo de problema a resolver sería el cálculo del tamaño máximo de las colas de los encaminadores dado el número de mensajes a enviar, capacidad unitaria de los enlaces semidúplex y x<n encaminadores (abstrayendo el resto de detalles). El total de tiempo que se dedicaría a este propósito sería de ! de hora.

2) Estudio teórico (obligatorio) para resolver problemas autónomamente. Se estima que se marcarían un total de 3 problemas que el alumno debería resolver autónomamente invirtiendo un tiempo total de 2 horas siendo el objetivo que descubra detalles ilustrativos de situaciones interesantes en cada uno de ellos.

3) Tutoría en grupo mediano supervisada por el profesor (obligatoria). El profesor propondría a los alumnos la búsqueda de información en libros y la Web sobre la comunicación solapada de mensajes y la elaboración

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varios encaminadores.

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Figura 5. Ejemplo de comunicación segmentada de mensajes de vídeo (vídeo streaming).


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de una pequeña animación usando un programa de animación de una suite informática (recordar que en el primer curso, en la asignatura de Informática, se les enseña el manejo de este tipo de suites). Para ello podrían partir de la animación usada por el profesor en la clase presencial. La idea es que descubran por sí mismos (en grupo) detalles interesantes sobre la comunicación solapada de mensajes. El total de tiempo que se dedicaría a este propósito sería de 1 hora por grupo.

4) Taller-trabajo en grupo (obligatorio). Esta actividad tiene por objetivo que se presenten en clase los resultados de las animaciones que han realizado en la sesión de tutoría anterior. Un representante de cada grupo presentaría su animación desarrollada. La evaluación cuenta a todo el grupo en la nota final. Cada grupo invertiría 1/8 de hora aproximadamente (un máximo de 4 grupos). Con esto se consigue que los distintos detalles guiados por el profesor y trabajados por el grupo de alumnos sean conocidos por el resto de grupos y se provoque el debate posterior de ! de hora a lo sumo.

5) Actividad complementaria formativa (optativa). Esta actividad consiste en hacer un juego con otros compañeros: un máximo de 5. La idea básica es que formen una cadena y uno de ellos grabe en vídeo (con su móvil por ejemplo), el paso de varias cajas de colores desde un extremo de la cadena hasta el otro. A partir de ahí deben procesar el vídeo (recordar que en el primer curso aprenden estas actividades en la asignatura Informática) observando distintas fotos que capten a una caja de un color dado en manos de distintos alumnos de la cadena. De esta manera entenderían que cada recurso tiene su propia evolución concurrente con los otros recursos (entendiendo que el recurso es representado por un alumno, el traspaso entre manos la comunicación solapada y las cajas los mensajes). El total de tiempo que se dedicaría a este propósito sería de 2 horas aproximadamente.

V. APLICACIÓN DE LOS CONCEPTOS APRENDIDOS

Una vez se ha comprendido claramente los conceptos de la comunicación solapada de mensajes, otros conceptos tradicionales se pueden explicar de manera más cómoda asegurando que se entenderán sin demasiada dificultad. De esta manera se puede ahorrar tiempo de exposición presencial del profesor y ganarlo para hacer más ejercicios ilustrativos o bien se puede explicar en más profundidad los conceptos.

Ejemplos de mecanismos de comunicación y protocolos cuyo entendimiento mejoraría son los siguientes:

a. A nivel de Enlace: la explicación de los protocolos de

comunicación solapada (ventanas deslizantes) sobre un enlace directo, se puede comenzar recurriendo al ejemplo de la Figura 3. Se asegura de esta manera que

el alumno ha entendido claramente que en el canal pueden existir varios mensajes simultáneamente. A partir de ahí se puede ir complicando la gestión del canal incluyendo la típica secuencia que parte de que no existen errores, luego sí hay errores … La clave es que partiendo de nuestro ejemplo se asegura que el alumno entendió el problema inicialmente y por tanto se puede ahora centrar en la comprensión de los protocolos y no perder tiempo mezclando el problema de concurrencia con el funcionamiento de los protocolos como ocurre habitualmente. Además aseguramos que el problema del control de flujo se entiende correctamente debido a que ya tienen una primera noción de que tanto el Tx como el Rx deben disponer de colas para mantener temporalmente los paquetes emitidos o recibidos y no enviados o consumidos. Ahora simplemente se pondrían ejemplos adicionales variando las capacidades de envío y consumo para que entiendan en mayor profundidad este problema.

b. A nivel de Red: la conmutación de paquetes. Bastaría con indicar que dimensionando adecuadamente el tamaño de los paquetes a ser enviados se puede obtener un solapamiento (acciones concurrentes) eficiente de tal manera que la utilización de los recursos de comunicación se haría de manera eficiente. Si el mecanismo de traspaso de los encaminadores es muy rápido entonces la conmutación de paquetes sería más útil. De esta manera se asegura que el alumno independiza el problema de la comunicación solapada de mensajes de la conmutación de paquetes (en la práctica lo suelen confundir debido a que se introduce simultáneamente en bastantes libros). Otro concepto clave que se introduce fácilmente es el de la congestión en un encaminador de la red haciendo que en él sus colas se saturen debido a que les llegan muchos mensajes que no puede trasladar eficientemente a su salida o bien le llegan pocas confirmaciones debiendo almacenar paquetes durante mucho tiempo (aumentando de esta manera la probabilidad de congestión).

c. A nivel de Transporte: los mecanismos de control de flujo y control de congestión de los protocolos de transporte ahora se pueden introducir partiendo de la Figura 4. En primer lugar se centraría la atención del alumno en las colas de Rx y Tx pidiéndoles que piensen qué factores influyen en la variación de su tamaño. Quedaría patente que si pudiéramos hacer una fotografía de todas las colas del camino de comunicación, con la segmentación de paquetes se observarían las distintas colas de los recursos con un tamaño dado. Y a partir de ahí se inicia la típica secuencia de descubrir qué mecanismos de control del flujo y la congestión mediante acciones entre el Tx y el Rx son las más adecuadas. Esto permite que diferencien claramente entre el problema de la comunicación solapada de mensajes de paquetes y el verdadero problema que existe ahora: la regulación


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del flujo de comunicación solapada de mensajes. En la práctica esto suele estar muy confuso causando problemas importantes de entendimiento de estos mecanismos de regulación entre el Tx y el Rx.

d. A nivel de Aplicación: el Real Time Streaming Protocol (RTSP) se introduce muy fácilmente usando el ejemplo de la Figura 5. La ventaja fundamental es que el alumno separa correctamente el concepto de comunicación solapada de mensajes del concepto de flujo de paquetes multimedia y su control puesto que en la práctica los suelen confundir. Y por ello entienden perfectamente (según se constata después de explicar este tema en quinto curso de la titulación actual de Ingeniería de Telecomunicación en los últimos 6 años), entienden la complejidad que supone tener acciones que duran un tiempo variable y comunicación de mensajes desiguales (que es la problemática base de la comunicación de flujos multimedia).

VI. CONCLUSIONES Y LÍNEAS FUTURAS

Los años de experiencia enseñando la materia en la que se explica por primera vez el concepto de comunicación solapada de mensajes a los alumnos de tercer curso de la titulación de Ingeniería de Telecomunicación, se detecta, curso tras curso, la elevada dificultad que tienen para entender este concepto. Además se constata la dificultad y confusiones que arrastran para entender otros conceptos dependientes de éste. Es por ello que se ha adoptado un esquema sencillo pero muy efectivo para dejar claro este concepto. Esto ha facilitado mucho la introducción de otros conceptos dependientes de éste (también muy importantes dentro de esta titulación). La experiencia obtenida durante todos estos años se proyectará mejor dentro del nuevo Grado en Ingeniería en Tecnologías de la Telecomunicación que ha comenzado a impartirse en el curso 2010-2011. En este nuevo grado la explicación de estos conceptos se facilita al permitir que el alumno deba realizar distintos tipos de actividades que le permitirán adquirir un conocimiento duradero de este importante concepto básico. Este esquema combinado de enseñanza-aprendizaje se puede fácilmente implantar en los grados de Telecomunicación e Informática de otras universidades.

Un detalle adicional importante es que nuestro esquema permite homogenizar la enseñanza de distintas materias de la Ingeniería Telemática: los sistemas operativos, la programación y las redes de comunicación. Esto es debido a que se ha empleado un esquema similar de introducción de conceptos utilizando la teoría de eventos atómicos concurrentes que suele explicarse en los sistemas operativos, arquitectura de computadores y la programación de ordenadores. Creemos que esta homogeneización es un punto de partida importante para explorar nuevos esquemas de enseñanza de las materias del Área de Conocimiento Ingeniería telemática.

Una herramienta de formación a desarrollar sería el desarrollo de un simulador sencillo que permita obtener los diagramas espacio-temporales de acciones concurrentes

específicos para la comunicación solapada de mensajes. Pero quizás la línea más interesante es el diseño de un esquema de tutela eficaz que permita luego simplificar la presentación de las animaciones realizadas por los alumnos en clase para el posterior debate.

REFERENCIAS

[1] Forouzan B.A, “Transmisión de datos y redes de comunicaciones”, Cuarta Edición, Mac Graw Hill, ISBN: 978-84-481-5617-6, 2006.

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[7] Reglamento de planificación académica de la ULPGC, BOULPGC Año III, nº 7, 2 de julio de 2010. Disponible en: https://www.ulpgc.es/hege/almacen/download/7080/7080401/boulpgc_2_de_julio_2010_.pdf

[8] De Miguel M., “Cambio de paradigma metodológico en la Educación Superior: Exigencias que conlleva”, Cuadernos de integración europea (Fundació General de la Universitat de València: Centre de Documentació Europea), ISSN 1885-1754, n. 2, 2005.

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[10] Hwang K. and Briggs F. A., “”Arquitectura de computadoras y procesamiento paralelo”, Mac Graw Hill, ISBN: 968-422-344-7, 1987.

[11] Ben-Ari M., “Principles of Concurrent and Distributed Programming”, Segunda edición, Addison-Wesley, ISBN: 0-321-31283-X, 2006.


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Elsa Macías nació en Gran Canaria, España, el 10 de Noviembre de 1971. Se licenció en Ingeniería de Telecomunicación en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación en 1997 y estudió en la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC). Obtuvo el grado de Doctor en Ingeniería de Telecomunicación en el año 2001 por la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria.

Es profesora asociada desde 1998 y profesora Contratada Doctor de Departamento de Ingeniería Telemática (DIT) de la ULPGC desde 2005. Investiga en el seno del grupo de investigación

Grupo de Arquitectura y Concurrencia (GAC) reconocido oficialmente por la ULPGC. Fue profesora visitante en el departamento Math. and Computer Science de la Universidad de Emory (Atlanta, Estados Unidos) en 2004. Ha impartido docencia como profesora de intercambio en la Universidad Ca’ Foscari di Venezia (Italia) en 2005, y ha sido profesora visitante en la Universidad de Padova y Florencia (Italia) en 2006. Ha impartido docencia de doctorado en varias universidades españolas. Ha impartido seminarios y tutoriales en varias conferencias internacionales. Ha trabajado activamente en el diseño eficiente de aplicaciones paralelas-distribuidas y su monitorización eficiente para obtener elevados rendimientos, diseño eficiente de aplicaciones móviles sobre teléfonos móviles de última generación, y diseño de aplicaciones Web orientadas a aspectos. Entre sus campos de interés actuales están la detección de fallos de comunicación en el canal radio. En este campo desarrolla su labor de docencia de doctorado y dirige a varios estudiantes de doctorado. Ha sido Miembro de los comités de programa de varios congresos internacionales y nacionales organizados por el IEEE y otros organismos.

La profesora Macías pertenece a la Sociedad de Redes Inalámbricas de la asociación internacional de Ingenieros (International Association of Engineers, IAENG).

Alvaro Suárez nació en Gran Canaria, España, el 11 de Septiembre de 1963. Se diplomó en Informática en la Escuela Universitaria de Informática en 1987, se licenció por la Facultad de Informática en 1989 y estudió en la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC). Obtuvo el grado de Doctor en Informática en el año 1993 por la Universidad Politécnica de Cataluña.

Es profesor Catedrático de Universidad del Departamento de Ingeniería Telemática de la ULPGC desde 2002. Director del grupo de investigación Grupo de Arquitectura y Concurrencia (GAC) desde 1994. Profesor visitante en el departamento Math. and Computer Science de la Universidad de Emory (Atlanta, Estados Unidos) en 2004. Impartió docencia en la Universidad Ca’ Foscari di Venezia (Italia) en 2005 y 2006. Ha impartido docencia de doctorado en varias universidades españolas y tutoriales, y charlas invitadas en varios congresos internacionales. Ha trabajado en diseño de aplicaciones paralelas-distribuidas, especificación formal de protocolos de comunicación, edición cooperativa de documentos, computación móvil. Entre sus campos de interés actuales están la detección de fallos de comunicación en el canal radio, algoritmos de traspaso entre puntos de acceso teniendo en cuenta la localización de terminales inalámbricos cuando éstos intercambian información multimedia usando la técnica de streaming, computación orientada a agentes y computación autonómica. En este campo desarrolla su labor de docencia de doctorado y dirige a varios estudiantes de doctorado.

El profesor Suárez pertenece a la Sociedad de Redes Inalámbricas de la asociación internacional de Ingenieros (International Association of Engineers, IAENG). Es miembro del International Academy, Research and Industry Association (IARIA), y de la International Association of Science and Technology for Development (IASTED). Ha sido miembro del ACM y del IEEE.

Um Objeto de Aprendizagem para apoio a Aprendizagem de Física 91

Tittle—A Learning Object to support Physics´ Learning.

Abstract—The insertion of the technologies in the educational

context has been supporting the learning of complex theories. The possibility of interactions with objects of knowledge through models and animations explores the imaginary of the students and stimulates the playful learning. A controversial and difficult subject in Physics is “time travel”, based in the Theory of the Restricted Relativity of Albert Einstein. This article explores this thematic and presents the development process of a Physics learning object using a user-centered approach (student-centered), considering aspects as learning styles and heuristics for interface usability.

Keywords— Learning Objects, Learning Styles, Theory of Relativity.

Abstract— A inserção das tecnologias no contexto educacional vem apoiando a aprendizagem de teorias consideradas complexas. A possibilidade de interação com o objeto de conhecimento através de modelos e animações explora o imaginário dos estudantes e estimula a aprendizagem lúdica. Um assunto controverso e de difícil assimilação na Física é a “viagem no tempo”, baseada na Teoria da Relatividade Restrita de Albert Einstein. Este artigo explora esta temática e apresenta o processo de desenvolvimento de um objeto de aprendizagem de física usando uma abordagem centrada no usuário (aluno), considerando aspectos como estilos de aprendizagem e heurísticas de usabilidade de interface.

Keywords— Objetos de aprendizagem, Estilos de aprendizagem, Teoria da Relatividade.

I. INTRODUÇÃO

Á é conhecida pela comunidade acadêmica a importância da utilização de ferramentas computacionais

para áreas que necessitam cálculos complexos ou simulações

Este trabalho foi apresentado originalmente no XVI Ciclo de Palestras Novas Tecnologias na Educação 2010

Maria de Fátima Webber do Prado Lima é professora e pesquisadora do Centro de Computação e Tecnologia da Informação da Universidade de Caxias do Sul ([email protected]).

Douglas Hecher é bacharel em Sistemas de Informação pela Universidade de Caxias do Sul ( [email protected]).

Elisa Boff é professora e pesquisadora do Centro de Computação e Tecnologia da Informação da Universidade de Caxias do Sul ([email protected]).

avançadas de teorias científicas. Porém, na última década ganhou bastante força a preocupação com os elementos de interação destas ferramentas, com base em teorias de interação e aprendizagem promovida no meio social [1], [2] e [3].

Os Objetos de Aprendizagem (OA) vem sendo utilizados em várias áreas do conhecimento, assim como podemos ver no repositório mantido pelo Australian Learning and Teaching Council(http://www.physclips.unsw.edu.au/) com uma variedade de vídeos sobre Física, incluindo material sobre Energia, Massa, Movimento, Gravidade, Aceleração, entre outros.

Através de pesquisa em repositórios, podemos recuperar um grande número de OAs, com diferentes preocupações em relação a metodologia de desenvolvimento, interface, funcionalidades, aspectos técnicos, formas de apresentação de conteúdo e de promoção da aprendizagem. Estes dois últimos aspectos valem uma atenção mais cuidadosa, visto que as características individuais do aluno, como personalidade, estado afetivo e estilo de aprendizagem, determinam a forma como cada um aprende conceitos, estabelece relações e desenvolve habilidades. Desta forma, a aprendizagem é um processo que envolve modificações estruturais no indivíduo baseado nas suas características individuais e nas suas relações sociais.

Independente dos padrões e regras definidas no desenvolvimento de um Objeto de Aprendizagem, deve-se torná-lo acessível ao usuário leigo de modo tal que ele possa utilizar de maneira eficiente todos os recursos nele contidos.

Tendo como base esses princípios, conceitos complexos da área de Física ou Matemática podem ser ensinados a um aluno de maneira eficiente. Um desses conceitos diz respeito à Teoria da Relatividade, desenvolvida por Albert Einstein (1879-1955) em 1915.

O projeto de um software educativo deve prever em sua fase de análise requisitos relacionados a aprendizagem do aluno. Neste trabalho, o conteúdo apresentado no Objeto de Aprendizagem “Janelas do Tempo” foi elaborado de forma a contemplar alunos com estilos de aprendizagem ativos, reflexivos, visuais, verbais, sequenciais e globais.

A seção 2 discute os diversos estilos de aprendizagem. Na seção 3 são apresentados os conceitos relacionados a OA e o padrão SCORM. A seção 4 introduz os conceitos relacionados com as viagens no tempo. Na seção 5 são mostrados alguns exemplos de OAs desenvolvidos para o ensino de física. A

J

Capítulo 13 Um Objeto de Aprendizagem para apoio a Aprendizagem de Física

Maria de Fátima Webber do Prado Lima, Douglas Hecher, Elisa Boff

Maria de Fátima Webber do Prado Lima, Douglas Hecher, Elisa Boff 92

seção 6 é apresentado o projeto e implementação do OA “Janelas do Tempo”. Por fim, são apresentadas as considerações finais.

II. ESTILOS DE APRENDIZAGEM

Segundo Becker[4], existem três modelos pedagógicos a serem seguidos quando constrói-se um Objeto de Aprendizagem: Tradicional, Centrado no Formando ou Colaborativo Relacional.

O modelo Tradicional não estabelece uma linha unindo o professor ao aluno. O aprendiz é um receptor passivo enquanto o docente é apenas um transmissor de conhecimento, não havendo interação entre as partes. Exemplos deste modelo são arquivos no formato vídeo, onde o aluno é instruído pelo Objeto de Aprendizagem, sem que possa interagir com o artefato de alguma forma.

O segundo modelo, Centrado no Formando, permite que a informação recebida pelo aprendiz seja processada de alguma forma e gere um conhecimento. O professor auxilia o aluno na busca pelo conhecimento, que será construído a partir de suas próprias experiências. Para Becker[4], este tipo de interação entre o professor e o aluno usando o Objeto não garante que o conhecimento será adquirido pelo aprendiz, uma vez que o docente atua unicamente como um agente, não como disciplinador.

O modelo Colaborativo Relacional inclui a participação de todos os indivíduos relacionados ao processo de aprendizagem, existindo uma interação social entre as partes. O professor credita ao aprendiz a tarefa de pensar, construindo representações para chegar a solução do problema.

Porém, mais do que definir o modelo pedagógico a ser adotado na construção de um OA, é essencial entender a forma particular como uma pessoa adquire conhecimento ou habilidades define seu estilo de aprendizagem. Os estilos de aprendizagem são considerados uma dimensão bipolar e se referem a um modo preferencial em abordar o conteúdo da aprendizagem. Não são “bons” ou “ruins”, simplesmente expressam uma tendência [5].

Na literatura encontram-se várias formas de classificação dos estilos de aprendizagem, como de Schmeck [6], Kolb[7], Myers-Briggs[8] e Grasha-Riechman[9]. Neste trabalho, foi adotada a classificação proposta por Felder e Soloman[10], que apresenta 4 pares de estilos de aprendizagem:

Aprendizes Ativos e Reflexivos – Aprendizes ativos tendem a reter e entender melhor a informação quando fazem algo ativo com a informação, ou seja, quando a discutem ou a explicam para outras pessoas. Já aprendizes reflexivos preferem primeiro pensar sobre a informação que receberam.

Aprendizes Sensitivos e Intuitivos – Aprendizes sensitivos tendem a aprender mais com fatos, enquanto os intuitivos preferem descobrir possibilidades e relações. Sensitivos geralmente resolvem problemas por métodos conhecidos e não gostam de surpresas, já os intuitivos preferem inovação e não gostam de repetição.

Aprendizes Visuais e Verbais – Aprendizes visuais lembram-se melhor do que veem (imagens, diagramas, gráficos, linhas do tempo, filmes e demonstrações).

Aprendizes verbais retêm palavras (escritas ou faladas). Mas os aprendizes, em geral, aprendem mais quando a informação é apresentada de ambas as formas, visual e verbal. Para isso, precisam ter a habilidade de processar a informação de ambas as formas. Porém, Felder[5] observa que a maioria das pessoas são visuais.

Aprendizes Sequenciais e Globais – Aprendizes sequenciais tendem a aprender de forma linear, passo-a-passo, com uma sequência lógica definida. Aprendizes globais tendem a absorver os conteúdos de forma aleatória, sem se preocupar com as conexões, demonstrando um comportamento mais “hipertextual”.

Segundo Felder[11], os ambientes que suportam o processo de ensino-aprendizagem devem incluir momentos variados para atender alunos de diferentes estilos. Assim, os cursos podem incluir momentos onde haja apresentação de conceitos apresentando os conteúdos estruturantes (global); possa balancear teoria e modelos (intuitivo) com demonstrações e exemplos (sensorial); utilize gráficos, gravuras, diagramas, esboços (visual) para suplementar a informação (verbal); inclua números, bem como exemplos algébricos (sensorial, indutivo) para ilustrar conceitos abstratos (intuitivo, dedutivo); propicie momentos para uma participação (ativo) e reflexão do material apresentado (reflexivo).

III. OBJETOS DE APRENDIZAGEM E O PADRÃO SCORM

A rápida evolução computacional permitiu que novas tecnologias fossem inseridas neste contexto de aprendizagem. Atualmente um dos recursos digitais bastante utilizados são os Objetos de Aprendizagem (OA). Sosteric[12] mostra que existe uma certa confusão na definição formal: “Objetos de Aprendizagem são coisas diferentes para diferentes profissionais de ensino. De fato, parece haver tantas definições como pessoas a definir”. Já o comitê LTSC (Learning Technology Standards Committee), da IEEE (http://ltsc.ieee.org/wg12/index.html), apresenta uma definição largamente utilizada por desenvolvedores de OAs, a saber: “qualquer entidade, digital ou não digital, que pode ser usada, re-utilizados ou referenciada durante o aprendizado apoiado tecnologia”.

Na construção de objetos de aprendizagem destacam-se dois padrões: o SCORM (Sharable Content Object Reference Model), desenvolvido pela ADL - Advanced Distributed Learning Iniciative; e o IMS Learning Design criado pela Instructional Management Systems Project. O padrão SCORM possui como foco principal a interação individual que o aprendiz possui com o conteúdo do Objeto de Aprendizagem, enquanto que o IMS se dedica a padronizar e avaliar toda a atividade de aprendizagem.

O SCORM é um conjunto unificado de especificações para a disponibilização de conteúdo e serviços do tipo e-learning, ou seja, de ensino através da internet. Este conjunto possui especificações para a agregação do conteúdo, modelos de sequenciamento e o ambiente de execução.

A principal proposta do Modelo SCORM é definir uma sistemática de interação entre os conteúdos de aprendizagem e os sistemas de gestão de aprendizagem, ambos sob


certificação da ADL, proporcionando independência da plataforma em que está sendo utilizado e possibilitando a migração de Objetos de Aprendizagem que estejam armazenados em ambientes diferentes de forma simples.

Citando GAMA[13] a vantagem do uso do SCORM está centrada na SCO (Shareable Content Object ), que é um arquivo Metadado (extensão XML) que pode conter os Objetos de Aprendizagem propriamente ditos, testes, simulações de ambientes, representações eletrônicas de mídia, textos, som, entre outros.

Ainda segundo GAMA[13], para que o padrão SCORM possa ser migrado entre diferentes plataformas, o arquivo Metadado deve seguir um padrão pré-definido contendo as seguintes categorias: título, autor, assunto, descrição, publicador, contribuintes, data, tipo de recurso, formato, identificador de recurso, fonte, idioma, relação, cobertura e direitos autorais.

A estrutura externa do pacote é um arquivo de formato compactado (extensão ZIP) contendo em seu interior um arquivo XML denominado Manifest (Manifesto), subdividido em quatro seções:

1. Metadados – Descrição do Objeto e informações educacionais segundo o padrão LOM (Learning Object Metadata);

2. Organizações – Índice de assuntos e tópicos educacionais tratados pelo Objeto;

3. Recursos – Mapeia as dependências do Objeto contidos dentro do arquivo compactado, caso exista mais de um;

4. (sub)Manifesto(s) – Única seção opcional, contendo manifestos subordinados quando existem pacotes armazenados dentro de pacotes. “Recursos” deve ser usado para indicar a dependência entre eles.

IV. VIAGENS NO TEMPO

Segundo a Teoria da Relatividade[14][15], definida por Albert Einstein, existe uma barreira de velocidade no Universo: nada pode ir mais rápido que a luz. A Teoria da Relatividade permite unicamente viagens no tempo para o Futuro, jamais para o passado, isso porque seria necessário ultrapassar a velocidade da luz, o que é impossível.

O que ocorreria caso a nave atingisse a velocidade da luz? A Teoria da Relatividade descreve a estrutura do espaço como uma membrana, uma espécie de lençol, que se encurva sobre grandes massas. Essa estrutura é chamada de espaço-tempo: a união das três dimensões espaciais (comprimento, largura e altura) e o tempo. Caso a pressão gerada pela massa existente em um ponto pequeno seja muito alta, essa estrutura pode se rasgar, criando um furo no Universo. Os chamados Buracos Negros são exemplos deste efeito.

A Mecânica Quântica[14][15] mostra que rasgos extremamente pequenos existem no espaço-tempo em que vivemos. A energia necessária para “capturar” um desses rasgos, ou seja, impedir que ele se feche em milésimos de segundo e esticá-lo até que ele fique com um metro de diâmetro é igual ao que o Sol produz em dez bilhões de anos.

Mesmo que fosse possível segurar uma dessas fendas, ainda existe o problema de transformá-lo em um túnel temporal.

Baseado na dilatação do tempo proposta pela teoria da Relatividade, se fosse possível prender uma das pontas deste rasgo em uma nave rebocadora e leva-lo a uma outra parte da galáxia, a uma velocidade muito próxima a da luz, o tempo passaria mais lentamente em sua superfície. Ao retornar, dezenas ou centenas de anos no futuro, uma das “bocas” deste túnel estaria no futuro, enquanto que a outra teria permanecido no tempo origem. A travessia deste túnel, apesar da viagem ter levado muitos anos, levariam poucos centésimos de segundo, visto que ele é um furo na própria estrutura do espaço.

V. OBJETOS DE APRENDIZAGEM NO ENSINO DE FÍSICA

Para Young[16], um modelo físico é uma representação simplificada de algo considerado complexo demais para ser analisado em sua totalidade, e a construção de um Objeto de Aprendizagem permite justamente a simulação de fenômenos Físicos e a exploração de conceitos relacionados a eles. Porém, como ressalta Dag[17], a aprendizagem utilizando tecnologias computacionais apesar de ser atrativa é complexa, pois deve contemplar as diferentes características de aprendizado. Desta forma, o projeto de um OA deve considerar que os alunos apresentam diferentes estilos cognitivos. Por exemplo, para um aprendiz ativo, devem ser propostos exercícios; para um aprendiz reflexivo, devem ser fornecidos exemplos onde ele possa observar para aprender; para aprendizes globais, a aprendizagem não pode ser proposta de forma incremental [18].

Analisando alguns OAs disponíveis na área da física, pode-se perceber a complexidade de considerar os diferentes tipos de aprendizagem dos alunos. Por exemplo, os objetos de física disponíveis no repositório RIVED (http://www.nce.ufrj.br/ginape/rived/objetos.htm) e no laboratório virtual da USP(http://www.labvirt.fe.usp.br/) disponibilizam OAs que apresentam a teoria envolvida de forma visual e verbal, mesclando a teoria com propostas de atividades que devem ser realizadas. Porém, os objetos são construídos de forma linear, obrigando o aluno a passar por todas as etapas propostas. Já os OAs do NTNUJAVA Virtual Physics Laboratory(http://www.phy.ntnu.edu.tw) basicamente são constituídos por páginas HTML que apresentam em forma de textos curtos a explicação teórica do processo físico. Estas páginas contém chamadas a programas desenvolvidos em linguagem Java que simulam alguns parâmetros envolvidos no processo físico.

O Departamento de Física e Física Teórica da Universidade da Austrália (Department of Physics and Theoretical Physics, Australian National University) possui, no seu endereço eletrônico, um repositório de Objetos de Aprendizagem voltados ao campo da Relatividade Especial, definida por Albert Einstein em 1915. Um dos Objetos ali armazenados é um arquivo de extensão rm (Real Player Video) de 9,35 Megabytes, baseado no modelo pedagógico tradicional de ensino (sem interação professor-aluno) onde pode-se ver o que ocorre com as ondas eletromagnéticas visíveis quando nos aproximamos da velocidade da luz.


VI. OBJETO DE APRENDIZAGEM “JANELAS DO TEMPO”

O OA “Janelas do Tempo” tem como objetivo apresentar os conceitos físicos envolvidos na teoria da relatividade restrita. Este objeto se utiliza de máquinas do tempo criadas na ficção científica, tais como o Delorean (dos Filmes De Volta para o Futuro) e as Aves de Rapina Klingon (de Jornada nas Estrelas), para facilitar o entendimento das leis da teoria da relatividade. O objeto permite que o usuário simule a dilatação espaço-temporal prevista na Teoria da Relatividade.

O processo de desenvolvimento do OA seguiu uma metodologia adaptada dos trabalhos propostos por Oliveira [19] e Campos[20], os quais, por sua vez, foram baseados em modelos de ciclo de vida da área de Engenharia de Software, como o de prototipação e iterativo. O processo seguiu as etapas de:

• Pesquisa de campo com especialistas da área do conhecimento para identificar as melhores formas de se trabalhar o conteúdo; • Identificação do público-alvo e suas características: É importante conhecer o público-alvo a fim de definir as melhores formas de projetar a interface, de selecionar os conteúdos e propor estratégias de aprendizagem; • Escolha do conteúdo; • Análise dos conhecimentos prévios necessários. Se a utilização do OA prevê conhecimentos prévios, o próprio OA deve oferecer recursos (help, FAQ, documentos, …) para suprir possíveis deficiências dos alunos; • Identificação dos conceitos estruturantes do conteúdo para facilitar o planejamento da apresentação dos conteúdos e das atividades propostas; • Documentação dos Requisitos (desenvolvimento dos Modelos de Sistema) ; • Prototipação (elaboração de um protótipo de interface funcional); • Refinamento; • Implementação; • Desenvolvimento da documentação do Software Educativo (elaboração da ficha técnica do produto e do manual de instruções para o professor e para o aluno); • Validação (Utilização e avaliação) do Software Educativo. Esta última etapa ainda está em desenvolvimento.

A Tabela 1 relaciona os principais requisitos funcionais, identificados pelos códigos RF e não funcionais do artefato, identificados como RNF.

A. Princípios Utilizados no Desenvolvimento do Objeto Como a teoria envolvida neste objeto de aprendizagem é

bastante complexa, alguns cuidados foram tomados no decorrer do seu projeto relativos a apresentação dos conteúdos envolvidos, a utilização de materiais multimídia que atraíssem o interesse do usuário e o projeto de interface do objeto.

Na apresentação dos conteúdos teóricos, o objeto de aprendizagem não se restringiu a apresentar a Teoria da Relatividade de Albert Einstein e a explicação do cálculo efetuado na simulação da viagem do tempo. O objeto apresenta as teorias complementares necessárias para a compreensão do tema, tais como o conceito de quarta dimensão, mecânica quântica e suas infinitas probabilidades, Teoria das Cordas, Teoria M e as Realidades Paralelas, Universos Paralelos e a Teoria dos Buracos de Minhoca.

Para atrair a atenção do usuário, o objeto utilizou recursos

multimídia. A explicação das teorias vinculadas a Teoria da Relatividade foi apresentada através de documentários que mostram gráficos, simulações e animações, permitindo que o usuário, de maneira visual, compreenda os conceitos matemáticos relacionados. O objeto apresenta também várias máquinas do tempo criadas na ficção científica. Para explicar o funcionamento destas máquinas, foram selecionados trechos dos filmes onde elas aparecem, além de um texto no formato pdf explicando as questões teóricas envolvidas. Além disso, todos os vídeos selecionados são acompanhados por uma trilha sonora que ajuda a prender a atenção do usuário, motivando-o a assistir os vídeos.

Outro aspecto de relevância foi o projeto da interface. Procurou-se construir uma interface capaz de permitir uma interação fácil e agradável de acordo com os princípios de usabilidade [21]. O objeto foi desenvolvido com 4 abas distintas e ordenadas de forma que o aluno conheça gradativamente o assunto. As primeiras abas propiciam que o aluno conheça as teorias relacionadas ao objeto de aprendizagem e a última aba que ele efetue o cálculo que simula a dilatação espaço-temporal prevista na Teoria da Relatividade.

B. Casos de Uso Os Casos de Uso são diagramas representativos da interação

que existe entre o usuário e o sistema, apresentando suas ações e respostas. Para realizar o processo de diagramação do sistema foi utilizado UML (Unified Modeling Language). A Figura 1 traz o caso de uso principal. As tabelas 2 a 7 apresentam os casos de uso das funcionalidades do OA.



C. Funcionalidades do Objeto de Aprendizagem A tela de abertura do Objeto de Aprendizagem (Figura 2)

possibilita o aluno assistir um vídeo introdutório que tem a finalidade de aguçar a curiosidade do aprendiz quanto ao tema proposto. Algumas frases chaves são mostradas no decorrer do vídeo, questionando sobre a veracidade de viagens ao passado e ao futuro. Para prender a atenção do usuário, o vídeo utiliza cenas de filmes de ficção científica criados para o cinema, onde máquinas do tempo foram construídas e utilizadas pelos personagens. Se o usuário não tiver interesse em conhecer as leis físicas relacionadas com a viagem no tempo, ele pode se sentir compelido a mexer no artefato por mera curiosidade em saber se este tipo de viagem é realmente possível ou se realmente faz parte da ficção científica. Foram selecionados trechos de filmes como De Volta Para o Futuro; Eu, Robô e Star Trek.

A aba “Vídeos” (Figura 3) apresenta as teorias físicas relacionadas a viagem no tempo. Estas teorias são apresentadas utilizando trechos de documentários. Na interface, os vídeos estão numerados (de um a oito) respeitando a complexidade dos assuntos tratados e sugerindo que estes vídeos sejam assistidos na ordem sequencial. Desta forma, o aluno mesmo desconhecendo qualquer informação sobre as teorias, pode selecioná-los em ordem crescente de complexidade e interação.

Os documentários utilizados são:

1. Teoria da Relatividade: apresenta a Teoria de Albert Einstein e suas características principais (a dilatação do tempo, a contração do espaço, as mudanças na freqüência da luz que são observadas em objetos em movimento em relação ao planeta Terra);

2. Espaço-tempo: apresenta a idéia da quarta dimensão e o seu relevo próximo das grandes massas. Simula o desaparecimento do Sol e de que forma uma onda de gravidade se formaria em direção a Terra;

3. Mecânica Quântica e as Realidades Paralelas:


apresenta ao usuário o que é a Mecânica Quântica e suas infinitas probabilidades. Mostra ainda que, se a Mecânica Quântica não pode precisar que tipo de evento ocorre em um dado momento, talvez este evento ocorra de maneiras diferentes em realidades diferentes.

4. Teoria das Cordas: explica o que é a Teoria das Cordas e de que maneira ela explica tudo o que existe no Universo: da menor partícula subatômica à maior Galáxia.

5. Teoria M e as Realidades Paralelas: mostra alguns problemas teóricos das Cordas e de que maneira Edward Witten criou uma nova visão da Física Quântica ao elaborar a Teoria M. No mesmo vídeo são explicadas as dimensões necessárias que o Universo deve possuir para que a teoria faça sentido.

6. Como Seriam as Realidades Paralelas: breve explicação da visão científica dos Universos Paralelos. Sendo eles formados das infinitas combinações da Mecânica Quântica, podem existir Universos extremamente semelhantes ao nosso.

7. Wormhole e o Espaço: apresenta a teoria dos Buracos de Minhoca e de que forma eles podem ser usados para viajar pelo espaço em frações de segundo. Mostra, ainda, uma visão teórica de como eles mantém o espaço-tempo coeso.

8. Wormhole e o Tempo: mostra de que forma um Buraco de Minhoca pode ser utilizado, baseado nos trabalhos de Kip Thorne, para uma viagem no tempo.

A aba “Máquinas do Tempo” (Figura 4) apresenta seis máquinas utilizadas em filmes, buscando familiarizar o usuário com o assunto. Nesta aba, o usuário pode optar em assistir um trecho deste filme ou ler um texto em formato pdf que explica sobre a máquina do tempo, discutindo os conceitos físicos envolvidos nesta máquina.

As máquinas do tempo selecionadas foram:

1. Ave de Rapina que resolve a equação da dilatação temporal para velocidades iguais a da luz e explica de que forma o tempo chega a zero e a massa ao infinito;

2. NCC-1701 Enterprise que apresenta o Paradoxo dos Gêmeos;

3. Delorean que trata da teoria dos buracos de minhoca; 4. Máquina do Tempo de H.G. Wells que resolve a

equação da dilatação temporal para velocidades acima da luz;

5. Nave do filme Planeta dos Macacos que apresenta o Efeito Doppler para velocidades próximas da luz

6. Trem do Dr. Brown que mostra alguns paradoxos temporais criados com as viagens no tempo para o passado.

A aba “Cálculo” (Figura 5) permite ao usuário simular a dilatação espaço-temporal prevista na Teoria da Relatividade. O campo “Data Atual” traz, de maneira automática, a data do computador onde está sendo executado o objeto.

O usuário informa o tempo de viagem em anos e a


velocidade em km/s utilizando uma barra seletora. O cálculo é realizado de acordo com a máquina do tempo selecionada na aba anterior (aba “Máquinas do Tempo”) e seu nome é mostrado abaixo da barra de velocidade. O resultado da equação “t / T = !1 - (V/C)2” é informado em uma mensagem na tela (Figura 5).

Se o usuário estiver executando o objeto pela primeira vez,

ao clicar no botão “OK” da mensagem mostrada ao usuário (Figura 6), um vídeo será apresentado explicando que a viagem no tempo foi cancelada por uma mensagem proveniente de um Universo Paralelo, iniciando um jogo de paradoxos temporais com o usuário, baseado na Mecânica Quântica.

A barra de menus no alto da tela (Figura 5) possui duas opções. Em “Arquivo” existe a opção para fechar o Objeto de Aprendizagem. Em “Ajuda” existem três opções: “Problemas?” que mostra em formato texto, trazendo ao usuário as informações de onde obter os programas para executar os vídeos e o leitor de PDF; “Como Utilizar” que demonstra ao usuário as funções do software e “Sobre” traz os créditos dos vídeos, das músicas e do trabalho.

D. Ferramentas Utilizadas no Desenvolvimento do Objeto de Aprendizagem O objeto de aprendizagem foi desenvolvido utilizando a

linguagem de de programação Java, utilizando a IDE (Integrated Development Environment) NetBeans ( http://www.netbeans.com).

Todos os vídeos utilizados na construção do objeto foram codificados no formato MPEG2, utilizando dois softwares: o NeroVision Express 3 (http://www.nero.com) e o Convert Vídeo do software JetAudio(http://www.cowonamerica.com). A função principal do JetAudio foi converter alguns vídeos para um formato compatível com o NeroVison, além de inserir as legendas no arquivo. Nenhum vídeo foi utilizado em sua íntegra. Todos passaram pelo processo de conversão e cortes. A versão final foi gerada pelo NeroVision. As músicas foram convertidas utilizando o Audacity ( http://audacity.sourceforge.net).

Um arquivo de legenda foi criado para o vídeo referente a Realidade Paralela. O software utilizado foi o Subtitle Workshop 4 (http://www.urusoft.net). Após ter sido criado o arquivo, de extensão .SRT, ele foi inserido, juntamente com o vídeo, no programa Convert Vídeo do software JetAudio, para que ambos se tornassem um único arquivo. Sua conversão final foi através do NeroVision.

Os filmes foram codificados através de mídias originais, extraindo-se os arquivos com extensão .VOB e convertendo-os com o auxílio do NeroVision. Já os documentários foram

encontrados na internet, em sites como o YouTube (http://www.youtube.com) e posteriormente editados, mantendo os direitos reservados a seus produtores e idealizadores.

Para converter o objeto de aprendizagem no padrão SCORM foi utilizado o software Trident (http://www.scormsoft.com/trident). O Trident é a IDE(Integrated Development Environment) oficial de desenvolvimento de Objetos de Aprendizagem em conformidade com o padrão. O Trident 2.0 é um sistema voltado ao desenvolvimento de pacotes contendo Objetos de Aprendizagem no padrão SCORM 2004, permitindo que todas as etapas de desenvolvimento do projeto sejam testadas e validadas de maneira bastante simples. Os usuários do sistema podem criar objetos com conteúdo reutilizável, organizá-los e

validar Objetos já existentes. Todas as ferramentas do Trident são baseadas em conteúdo não-proprietário, permitindo edição e adaptação do sistema a outras tecnologias existentes, incluindo editores de linguagem XML, HTML e Javascript. A criação do Manifesto, por exemplo, que segundo a descrição da norma deve apresentar o formato XML, pode ser construído em uma interface gráfica.

Ao transformar o código em um objeto no padrão SCORM, houve um cuidado nas informações cadastradas no software no que se refere ao manifesto, para que as informações técnicas e pedagógicas cadastradas facilitassem a busca do OA.

VII. CONISDERAÇÕES FINAIS

Como este OA trata de conteúdos complexos como a teoria da relatividade e a mecânica quântica, foi necessário projetar um objeto que atraísse a atenção do aluno. A utilização de filmes de ficção científica tem o intuito de prender a atenção e ao mesmo tempo despertar a curiosidade dos aprendizes se as situações mostradas são apenas ficção ou se algum dia elas poderão ocorrer. Para terem estas respostas, os alunos obrigatoriamente terão que conhecer os conceitos físicos envolvidos. A trilha sonora que acompanha os vídeos também foi selecionada com a perspectiva de integrar o aprendiz a cena.

No projeto deste OA houve uma preocupação com o processo de desenvolvimento (metodologia apresentada na seção 3), com a observação dos princípios de usabilidade (Nilsen, 2010) no projeto da interface e com a forma de apresentar os conteúdos, a fim de contemplar alunos com estilos de aprendizagem diferentes. A apresentação do conteúdo na forma de textos atende a aprendizes verbais, enquanto os vídeos e animações atendem a aprendizes visuais. Os tópicos de conteúdo foram apresentados na interface em ordem de complexidade, sequencial, o que facilita a aprendizagem de alunos sequenciais. Já alunos com preferência ao estilo global, tem a possibilidade da navegação aleatória nos tópicos de conteúdo. Alunos ativos, em geral, terão o impulso inicial de testar o cálculo da viagem no tempo para depois entenderem o resultado da operação. Já alunos com preferência pelo estilo reflexivo, vão ler o conteúdo, visualizar os vídeos e depois realizar o cálculo da viagem no


tempo para comprovar a sua reflexão inicial. O OA foi transformado para o padrão SCORM pois houve a

intenção de desenvolver um objeto de ensino que pudesse ser utilizado em diversas plataformas, possibilitando a migração deste objeto de forma simples. Além disso, este padrão proporciona a criação de objetos com conteúdo reutilizável, permitindo a edição e adaptação do sistema a outras tecnologias existentes, incluindo editores de linguagem XML, HTML e Javascript.

Para permitir uma maior compatibilidade e não perder a qualidade, os vídeos foram gerados no formato MPEG2. Porém, esta decisão acarretou em arquivos de vídeo de tamanho muito grande. Será necessário estudar algumas alternativas para diminuir o tamanho do OA, que passem pela geração do vídeo em outro formato ou a diminuição da qualidade do vídeo sem prejudicar todo o projeto do OA.

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Maria de Fátima Webber do Prado Lima nasceu em Caxias do Sul, Brasil. Possui graduação em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (Brasil, 1991) , especialização em Informática Gerencial pela Universidade de Caxias do Sul (Brasil, 1993) , mestrado em Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Brasil, 1997) e doutorado em Informática na Educação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Brasil,

2003) . Ela é Professora adjunta e Pesquisadora da Universidade de Caxias do Sul. Tem experiência na área de Ciência da Computação , com ênfase em Sistemas de Computação. Atuando principalmente nos seguintes temas: Redes de Computadores, Informática na Educação, Ensino a distância e Ambientes Digitais/Virtuais de Apredizagem. Dra. Prado Lima publicou os artigos Adding Security to a Multiagent Learning Platform em International Conference on Availability, Reliability and Security em abril de 2006, The Use of Groups in Virtual/Digital Environment em Proceedings of 5th IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies ( ICALT 2005) e Individual Behavior in Digital/Virtual Environments em Eighth International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design (CSCWD 2004).

Douglas Hecher, natural de Caxias do Sul, Rio Grande do Sul, Brasil. Graduado em Sistemas de Informação pela Universidade de Caxias do Sul em 2011 e premiado com o certificado Destaque Universitário pelo Sindicato das Empresas de Informática do Rio Grande do Sul. Ele é encarregado de informática em uma empresa do setor metalúrgico de Caxias do Sul.

Elisa Boff nasceu em Santo Ângelo, Brasil. Possui graduação em Bacharelado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (Brasil, 1997), Mestrado em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (Brasil, 2001) e doutorado em Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Brasil, 2008).

Ela é Professora Adjunta e Pesquisadora da Universidade de Caxias do Sul. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: Educação à Distância, Aprendizagem Colaborativa, Informática na Educação, Trabalho Colaborativo e Sistemas de Recomendação. Dra. Boff publicou os artigos Interoperable Bayesian Agents for Collaborative Learning em IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT 2007), Endowing a Virtual Character with Personalization Capabilities em IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (Novembro de 2006) e Social Agents to Improve Collaboration on an Educational Portal no IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT 2006).

Image Easy Sonar: Software para el procesado digital de imágenes sonar con aplicaciones docentes 101

Title—Image Easy Sonar: Software for digital processing of

sonar images with educational applications.

Abstract—At first sight, processing of digital images from sidescan sonar in unmanned underwater vehicles (UUVs), is far away from educational purposes. In this communication authors demonstrate that this target is possible at an affordable cost. This kind of image usually has low resolution compared with optical image. There are two commercial solutions to solve this trouble: the first one is using a high resolution multibeam sidescan sonar and the second one is using a bathymetric sonar. The problem is the expensive cost of both. It is obvious that for a Spanish university these solutions exceed the educational budget and need a generous external support. This work shows an economical solution employing digital image processing techniques under MATLAB environment. Results are comparable in quality with the commercial solutions. The application presented here is easy to use, it has been developed under “user friendly” philosophy, and it can be operated for users at any level. This is the first step

Este trabajo fue presentado originalmente en el XXV Simposium Nacional

de la Unión Científica Internacional de Radio (URSI 2010) celebrado en Bilbao (País Vasco), España en Septiembre de 2010.

Isabel Zamanillo Sainz de la Maza es Profesora Ayudante del Departamento de Tecnología Electrónica e Ingeniería de Sistemas y Automática de la Universidad de Cantabria en la Escuela Técnica Superior de Náutica. C/ Gamazo, 1 39004 Santander (Cantabria), España (e-mail: [email protected]).

José María Zamanillo Sainz de la Maza es Director del Aula de Imagen y Sonido de la Universidad de Cantabria y Profesor Titular del Departamento de Ingeniería de Comunicaciones de la citada Universidad en la ETSII y Telecomunicaciones. Laboratorios de I+D de Telecomunicaciones, Avda. de los Castros, s/n 39005 Santander (Cantabria), España (e-mail: [email protected]).

Elías Revestido Herrero es Profesor Ayudante del Departamento de Tecnología Electrónica e Ingeniería de Sistemas y Automática de la Universidad de Cantabria en la Escuela Técnica Superior de Náutica. C/ Gamazo, 1 39004 Santander (Cantabria), España (e-mail: [email protected]).

Francisco Jesús Velasco González es Director del Grupo de Investigación de Informática y Automática y Profesor Titular del Departamento de Tecnología Electrónica e Ingeniería de Sistemas y Automática de la Universidad de Cantabria en la Escuela Técnica Superior de Náutica. C/ Gamazo, 1 39004 Santander (Cantabria), España (e-mail: [email protected]).

for future lines of investigation in recognition of underwater objects.

Keywords—Engineering education, image processing, spatial filters, sidescan sonar.

Resumen—A primera vista, el procesamiento de imágenes digitales procedentes de un sonar de barrido lateral en vehículos submarinos no tripulados (UUVs), está bastante lejos de los propósitos educativos. En esta comunicación los autores demuestran que este objetivo es posible a un coste asequible. Este tipo de imagen tiene generalmente baja resolución comparada con la imagen óptica. Existen dos soluciones comerciales para resolver este problema: la primera es el uso de un sonar de barrido lateral de alta resolución de múltiple haz y la segunda consiste en la utilización de un sonar batimétrico. El problema está en el elevado precio de ambas. Es obvio que para una universidad española estas soluciones sobrepasan el presupuesto destinado a educación y necesitan de una generosa ayuda externa. Este trabajo muestra una solución económica empleando técnicas de tratamiento digital de imágenes bajo entorno MATLAB. Los resultados son comparables en calidad con las soluciones comerciales. La aplicación aquí presentada es fácil de usar, se ha desarrollado bajo la filosofía “user friendly”, y puede ser manejada por usuarios de cualquier nivel. Este es el primer paso para futuras líneas de investigación en el reconocimiento de objetos submarinos.

Palabras Clave— Educación en ingeniería, procesamiento de imagen, filtros espaciales, sonar de barrido lateral.

I. INTRODUCCIÓN

IGUIENDO la línea de anteriores trabajos de control de modelos a escala en superficie aplicados a la docencia en

la Licenciatura de Náutica y Transporte Marítimo, en la Licenciatura en Máquinas Navales, así como en la Ingeniería Técnica Naval Especialidad en Propulsión y Servicios del Buque por parte de nuestro grupo [1-2], y debido a la reciente adquisición de dos vehículos submarinos no tripulados, se tuvo la idea de que tuvieran una aplicación docente. Se pretende que los alumnos puedan interpretar y modificar

Capítulo 14 Image Easy Sonar: Software para el procesado digital de imágenes sonar con aplicaciones docentes

Isabel Zamanillo Sainz de la Maza, José Mª Zamanillo Member, IEEE, Elías Revestido, Francisco Jesús Velasco, Member, IEEE

S

Isabel Zamanillo Sainz de la Maza, José Mª Zamanillo, Elías Revestido, Francisco Jesús Velasco

102

imágenes sonar procedentes de un sonar de barrido lateral, por lo cual la aplicación además de ser ágil y de entorno amigable ha de ser sencilla en su manejo.

Las imágenes obtenidas a partir de los ecos de un sonar de barrido lateral en un vehículo submarino sumergido, suelen ser de baja resolución. Esto ocurre así, puesto que, para obtener imágenes de alta resolución se debe de contar con un alto presupuesto para poder afrontar los elevados costes del hardware utilizado en la captura de las imágenes y los del desarrollo del software de post-procesado de las mismas. Es por esta razón que dos grupos de investigación de diferentes departamentos de la Universidad de Cantabria han colaborado de forma activa en el desarrollo de un software que permita procesar las imágenes de un sonar de barrido lateral de un modo “inteligente” mediante la utilización de técnicas de post-procesado digital de señal, algunas de ellas ya utilizadas en sistemas de video digital DVB, de forma exitosa. El trabajo aquí presentado muestra los esfuerzos realizados en ambos grupos de investigación a la hora de mejorar la calidad de las imágenes procedentes de un sonar de barrido lateral convencional de simple haz y que éstas puedan ser utilizadas en la docencia de una forma sencilla. Los resultados obtenidos son esperanzadores y los autores creen que este tipo de técnicas son capaces de proporcionar resultados comparables a las imágenes obtenidas mediante métodos ópticos. Por ello, el principal objetivo del trabajo aquí expuesto ha sido el desarrollo de un software sencillo, de bajo coste y ágil bajo entorno MATLAB, para realizar el procesado digital. Esta aplicación será el primer escalón para futuras colaboraciones por parte de nuestros grupos de investigación en esta línea de trabajo.

II. HERRAMIENTAS DE MEDIDA Y ENTORNO

Con los actuales medios tecnológicos, la investigación submarina ha llegado a cotas impensables pocos años atrás. A diferencia de otros tipos de investigaciones que pueden llevarse a cabo en un laboratorio ó en el exterior, las herramientas de medida que se han utilizado deben adaptarse a un medio “hostil” como son las profundidades marinas.

Los sumergibles actuales han dado origen al diseño de vehículos submarinos con un sistema propulsor incorporado, lo cual ha incrementado las posibilidades de desplazamiento en el medio submarino de los mismos. Este es el caso de los vehículos submarinos no tripulados o UUVs (Unmanned Underwater Vehicles) que se dividen en dos categorías:

• ROVs (Remotely Operated Vehicles), no son

autónomos sino que necesitan utilizar un cable umbilical para recibir desde la superficie la energía y las órdenes de control.

• AUVs (Autonomous Underwater Vehicles), son propulsados por motores eléctricos autónomos y gobernados de forma remota desde la superficie, bien desde una embarcación ó desde tierra.

Con este sistema, el investigador puede avanzar con

relativa rapidez a unos cuantos metros del fondo, siguiendo la topografía del mismo y grabando las imágenes en vídeo al encontrar un sitio o un objeto que le interese. El problema presentado por este tipo de vehículos es que la calidad de imagen se degrada bastante en función de la profundidad, ya que los sistemas ópticos de captura de imágenes necesitan potentes sistemas de iluminación, que en el caso de los vehículos autónomos (AUVs) sin conexión de alimentación a través de cordón umbilical con la superficie, resulta inviable. En las figuras 1(a) y 1(b) se muestran el ROV y el AUV propiedad de la Universidad de Cantabria:

a) ROV, modelo Seaeye Falcon de la empresa sueca

SAAB, es un vehículo auxiliar de rescate provisto de un brazo articulado. Puede utilizar medios ópticos de grabación de imagen submarina puesto que cuenta con potentes iluminadores alimentados desde la superficie.

b) AUV, modelo C’Inspector de la empresa noruega Kongsberg, es un vehículo autónomo que cuenta con una conexión de datos en alta velocidad a través de cable de fibra óptica de 1Km. Puede utilizarse para tareas de inspección de fondo y detección de artefactos sumergidos.

El vehículo SAAB Seaeye Falcon no dispone de sonar de

barrido lateral (se estudiará su instalación en el futuro), no pudiéndose comparar imágenes ópticas de calidad con las imágenes acústicas procedentes del sonar, con lo cual se deja esta línea de trabajo para cuando el ROV disponga del citado hardware. Por otro lado, el vehículo C’Inspector no es capaz de suministrar imágenes ópticas de calidad por debajo de 1 m de profundidad. Si a todo esto le sumamos que se está en la fase de puesta a punto del sonar de barrido lateral cuyas características técnicas se muestran en la tabla I, es necesario remarcar que para desarrollar y depurar el software que se

TABLA I CARACTERÍSTICAS TÉCNICAS DEL SONAR DE BARRIDO LATERAL

Características Valor

Frecuencia de Trabajo 675kHz (modulación chirp) Ancho de haz Horizontal (-3dB) 0.5° Ancho de haz Vertical (-3dB) 30° Peso en aire - Electrónica 500 g Peso en aire/agua - Transductor 300/120 g cada uno Profundidad máxima del transductor

300 m

Consumo eléctrico 18-36V@12VA Conector de control Tritech Sonar Connector Nivel de la señal del transmisor 200 dB re 1µP @ 1 m Anchura de pulso 200 µs Sensibilidad del Receptor > 2µV rms Rango de Control de Ganancia 80 dB Rango Dinámico de Video 40 dB (Configurable por software) Rango de muestreo 5 - 200 µs Resolución de los datos 4-8 bits (Configurable por software) Software Tritech Seanet Display Software ó

comandos directos mediante lenguaje de bajo nivel

Formatos de ficheros de datos Propiedad de Tritech “V4Log” Protocolo de Comunicación Arcnet, RS-232 Velocidad de transmisión de datos

RS232 hasta 115.2 kbaud, Arcnet 156 ó 78 kbaud


presenta en este trabajo se han utilizado algunas imágenes procedentes del sonar del C’Inspector tomadas en varias campañas de medida realizadas en la Bahía de Santander. La inmensa mayoría de las imágenes sonar que se han utilizado

Fig. 1. ROV y AUV adquiridos por la Universidad de Cantabria

(a) ROV, modelo Seaeye Falcon de la empresa sueca SAAB. (b) AUV, modelo C’Inspector de la empresa noruega Kongsberg.

para probar y refinar los algoritmos del procesado digital proceden de librerías suministradas por la empresa fabricante del sonar de barrido lateral, Tritech International Limited y de bibliotecas de imágenes sin derecho de autor procedentes de Internet.

En este trabajo se ha utilizado el software de control proporcionado por el fabricante del sonar de barrido lateral para la captura y almacenamiento de la imagen, dicho software deja bastante que desear a la hora de exportar en formato gráfico de video o imagen estática ya que incorpora la “rejilla de calibración y comparación”, lo cual es una limitación seria a la hora de procesar la imagen. Esto se debe a que, que el software de exportación incluido en el paquete de control del sonar de barrido lateral suministrado por el fabricante efectúa una captura de pantalla o rasterización de la misma con lo cual además, se reduce la resolución nativa de la imagen. Debido a esta razón, en la actualidad se está desarrollando un software de control propio para capturar las imágenes del sonar utilizando comandos de bajo nivel y evitar así las restricciones impuestas por la aplicación de Tritech. Durante la primera fase de la investigación aquí presentada,

ésta se ha centrado en aprovechar al máximo la calidad de la imagen original proporcionada por el software comercial de control, por lo que se ha utilizado un formato de almacenamiento sin compresión, en concreto el formato TIFF, obviándose cualquier otro formato gráfico con compresión más popular y compacto como puede ser JPG para evitar en la medida de los posible la introducción de artefactos y errores adicionales propios de la compresión a la hora de proceder al post-procesado de la imagen.

III. EL SOFTWARE IMAGE EASY SONAR

Aunque en la literatura se puede encontrar algún trabajo de aplicación de técnicas de filtrado a imágenes sonar [3], ni son muy numerosas ni se suelen aplicar algoritmos utilizados en el procesado de imágenes ópticas. Como consecuencia de ello los autores han centrado su línea de trabajo en utilizar técnicas aplicadas en otras áreas de procesado al problema que aquí nos ocupa, el procesado de imagen sonar. Fruto de ello ha sido presentado un reciente proyecto fin de carrera [4], y actualmente se desarrollan en paralelo un trabajo fin de máster y una tesis doctoral sobre el tema. Por ello, se ha desarrollado un software sencillo, al que se ha denominado ImageEasySonar programado bajo la filosofía de entorno amigable al usuario ó “friendly user”, y que además es transportable, ágil, y fácilmente modificable por el usuario. La solución para esta primera parte del desarrollo del software ha venido de la mano del entorno MATLAB, ya que el código fuente es fácilmente modificable por el programador y dispone de una gran cantidad de herramientas ó “toolboxes” ya desarrolladas y comprobadas. Además, mediante la herramienta integrada “guide” se pueden desarrollar aplicaciones con elementos tales como menús desplegables, emergentes, cuadros de diálogo, alertas, etc. sin que la persona responsable de la codificación deba realizar un esfuerzo adicional para la creación de este tipo de objetos. Todo ello, unido a las rutinas matemáticas de optimización y procesado que acompañan al paquete de programación MATLAB ha hecho posible que la primera versión del software ImageEasySonar aquí presentado haya visto la luz en un tiempo relativamente corto.

El filtrado espacial es la operación que se aplica a una imagen para resaltar o atenuar detalles con el fin de mejorar la interpretación visual o facilitar un procesamiento posterior, y constituye una de las técnicas comprendidas dentro del realce de imágenes las cuales mejoran los detalles de bordes en imágenes y de esta manera “re-enfocan” digitalmente la escena, para reducir o eliminar patrones de ruido en video digital y antes de efectuar una transmisión de DVB. Siendo por ello una operación "local" en procesamiento de imagen, en el sentido de que modifica el valor de cada píxel de acuerdo con los valores de los píxeles que lo rodean, se trata de transformar los niveles originales de tal forma que se parezcan o diferencien más de los correspondientes a los píxeles cercanos. Los algoritmos de realce de imágenes se aplican a imágenes captadas remotamente con el objetivo de mejorar la apariencia de una imagen para el análisis visual humano u ocasionalmente para un posterior análisis por computadora [5-9].

(a)

(b)


104

Una posible clasificación de los filtros espaciales se basa en su linealidad, pudiéndose distinguir entre filtros lineales y filtros no lineales. Dentro del primer apartado podemos distinguir los filtros según su frecuencia espacial. Los filtros CS (Compare and Selection), WMMR-MED (Weighted Majority of M values with Minimum Range), Volterra y EDGE, entre otros analizados en esta comunicación se corresponden al grupo de filtros de realce no lineales.

Además, de las técnicas de filtrado anteriormente mencionadas se han implementado en el programa 14 filtros adiciónales procedentes de la “toolbox” o conjunto de rutinas pre-programadas para el procesado digital de imagen provistas con MATLAB.

En la figura 2 se muestran algunos de los resultados obtenidos al aplicar las técnicas de filtrado digital que se acaban de comentar, por brevedad se han obviado muchos de los resultados obtenidos para otros casos. Para analizar los mismos, se considera importante el tiempo de ejecución de cada proceso de filtrado digital, que en algunos casos depende excesivamente de los parámetros seleccionados en su aplicación tal como se muestra en las figuras 2 (b) y 2 (c) obtenidas a partir de procesado digital de la imagen mostrada en la figura 2 (a). En la figura 2 (d) se muestra el resultado de aplicar el algoritmo EDGE a la imagen (se nota la retícula), mientras que si se combinan un filtrado CS más un filtrado EDGE, el resultado obtenido no solo elimina la “rejilla”, además muestra en detalle los bordes de la imagen tratada. Las técnicas de filtrado basada en los filtros Prewitt y/o Sobel mostradas en las figuras 2 (f) y 2 (g) requieren un menor coste computacional que los anteriormente citados CS, WWMED y EDGE. En nuestro caso, no sólo dan un resultado cromático diferente a la imagen original sino que se da un aspecto de altorrelieve, o falso 3D, obteniéndose resultados muy similares a los que se obtendrían con un sonar batimétrico de haz de barrido múltiple mucho más costoso y lento en la exploración que el económico sonar de barrido lateral que se ha utilizado en el presente trabajo. De esta forma el alumno al utilizar la aplicación ImageEasySonar puede seleccionar entre 17 técnicas diferentes para procesar las imágenes, cuyos fundamentos teóricos están ampliamente detallados en la literatura [8-12].

Dado que, para futuros trabajos estos filtrados deseamos que se apliquen en tiempo real ó al menos en tiempo “cuasi-real”, en esta parte de la investigación ha primado la velocidad de cómputo frente a la calidad de procesado. A continuación, se describen las características del hardware y software utilizados para realizar el estudio, aquí presentado:

• Microprocesador AMD Athlon 64 X2 Dual Core a 3.01

GHz • 2 GB de memoria RAM DDR. • Sistema operativo Windows XP Professional versión

2002 con Service Pack2. • MATLAB versión R2009b 7.9.0.

Fig. 2. Aspectos y resultados del procesado de imagen de ImageEasySonar.

(a) Imagen Original

(b) Imagen Procesada con Filtro CS (ventana 3x3, J=4)

(c) Imagen Procesada con Filtro CS (ventana 7x7, J=2)

(d) Imagen filtrada con EDGE (se “detectan” las cuadrículas)

(e) Imagen procesada con filtro CS 3x3 y J=0.4 m.as un filtro EDGE

(f) Resultado de aplicar un filtro Prewitt sobre la imagen original

(g) Resultado de aplicar un filtro Sobel sobre la imagen original

(h) Funcionamiento de la Herramienta Zoom.del software ImageEasySonar


El tiempo de CPU en estado de reposo es inferior al 5% con aproximadamente 40 procesos ejecutándose en ese momento y aumentando entre el 50 y 55% durante el proceso de filtrado. El uso de memoria durante la operación de computo incluyendo la propia carga del programa no excede en ningún caso los 90 MBytes.

En la figura 2 (h) se muestra la herramienta zoom incluida en la aplicación con la cual el alumno puede apreciar los detalles con mayor precisión, e incluso compararlos con la imagen inicial. No se han incluido las expresiones matemáticas de cada una de las técnicas de filtrado en la comunicación por estar extensamente recopiladas en la literatura [5-12], la novedad del trabajo aquí presentado radica en la utilización de éstas técnicas pensadas tanto para imagen óptica estática como video DVB a imágenes capturadas “acústicamente” a partir de un sonar de barrido lateral de simple haz y baja resolución, así como su utilización por parte de usuarios noveles.

IV. CONCLUSIONES

Se ha desarrollado una aplicación software que permite procesar las imágenes de un sonar de barrido lateral de un modo “inteligente” mediante la utilización de técnicas de post-procesado digital de señal, y por primera vez utilizadas en el procesado de imágenes obtenidas acústicamente. El interfaz de aspecto agradable y de uso intuitivo ha sido programado bajo la filosofía “user-friendly” por lo cual es muy adecuado para ser utilizado en docencia. Los resultados obtenidos son esperanzadores y los autores creen que este tipo de técnicas son capaces de proporcionar resultados comparables a las imágenes obtenidas mediante métodos ópticos, siendo esta una actual línea de investigación.

Además la aplicación desarrollada permite la superposición de diferentes técnicas de filtrado y mejora de la calidad de imagen sobre el mismo cuadro. Mediante la aplicación de los filtros Prewitt y Sobel se puede obtener un perfil del fondo submarino si la necesidad de utilizar hardware más costoso como el caso de los sonares de barrido lateral multihaz ó complicadas técnicas de batimetría submarina.

AGRADECIMIENTOS

Los autores quieren mostrar su agradecimiento a los Servicios Científico-Técnicos de Investigación (SCTI) de la Universidad de Cantabria dependiente del Vicerrectorado de Investigación y Transferencia del Conocimiento, así como al Gobierno de Cantabria por el soporte logístico y económico sin el cual este trabajo no hubiese podido ser realizado.

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[8] Taiho Koh and Powers, E., Second-order Volterra filtering and its application to nonlinear system identification, Acoustics, Speech, and Signal Processing, IEEE Transactions on 33 (6), 1445-1455 (1985).

[9] Uvais Qidwai and C.H. Chen, Digital image processing, An algorithmic approach with MATLAB. Chapman and Hall Textbooks in computing. CRC Press ISBN 978-1-4200-7950-0

[10] A.D. Poularikas and Z.M. Ramadan, Adaptative Filtering Primer with MATLAB. Taylor & Francis. CRC Press ISBN 0-8493-7043-4.

[11] J.C. Russ The Image Processing Handbook. 5th Edition. CRC Press ISBN 0-8493-7254-2.

[12] Canny, John, A Computational Approach to Edge Detection, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. PAMI-8, No. 6, 1986, pp. 679-698.

Isabel Zamanillo Obtuvo la Licenciatura en Ciencias Físicas, especialidad en Electrónica y el Máster Interuniversitario de Tecnologías de la Información y Comunicaciones en Redes Móviles (TICRM) por la Universidad de Cantabria (UC) en 2008 y 2009, respectivamente. Durante 2003 y 2004 trabajó como becaria en el Aula de Imagen y Sonido de la UC y de 2005 a 2008 participó en varios proyectos de investigación en el departamento de Ingeniería de Comunicaciones (DICOM) de la UC. En 2009 se incorpora al departamento de Tecnología Electrónica e

Ingeniería de Sistemas y Automática (TEISA) de la UC, como profesor ayudante. Actualmente está realizando su tesis doctoral: Metodología para el desarrollo de nuevas técnicas y algoritmos utilizables en el reconocimiento inteligente de imágenes submarinas. Entre sus temas científicos de interés figura el procesado y reconocimiento de imágenes, la visión artificial, el sonar de barrido lateral, los sistemas de navegación de los ROVs (Remote Operated Vehicles) y el uso de las nuevas tecnologías en educación en ingeniería.

J.M. Zamanillo Sainz de la Maza Nació en Madrid, España, en 1963. Recibió el título de Licenciado en Ciencias Físicas en la especialidad de Electrónica por la Universidad de Cantabria, en 1988. Desde entonces ha estado trabajando, primero en el Departamento de Electrónica y actualmente en el Departamento Ingeniería de Comunicaciones (DICOM), ambos pertenecientes a la Universidad de Cantabria, dedicado a tareas docentes como profesor y realizando labores de investigación. Obtuvo su título de Doctor en 1996. Sus áreas de investigación incluyen el modelado

lineal y no lineal de dispositivos de RF y nmicroondas, así como el modelado de los canales de propagación y la aplicación de las TICs en la docencia de la Ingeniería. Ha participado activamente en diversos proyectos europeos ESPRIT y nacionales CICYTTEC así como en proyectos con empresas españolas y europeas. Desde 1990 hasta 1999 fue profesor asociado de la Universidad de Cantabria, y desde Octubre de 1999 hasta febrero de 2003 ocupó una plaza de profesor a tiempo completo en la misma Universidad. Desde Febrero de 2003 es profesor Titular de Universidad en la UC, impartiendo docencia en el grado y posgrado de Ingeniería de Telecomunicación. Además, imparte cursos con regularidad sobre tecnologías multimedia y e-learning en el CeFONT (Centro de Formación de Nuevas Tecnologías) de la Universidad de Cantabria) dirigidos al profesorado


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universitario, así como cursos de extensión universitaria en el Aula de Imagen y Sonido de la Universidad de Cantabria. Desde enero de 2004 a enero de 2008 ha sido Director de los Cursos de Verano de la Universidad de Cantabria en Laredo. Desde enero de 2008 es Director del Aula de Imagen y sonido de la Universidad de Cantabria, y simultanea las tareas de gestión propias del cargo con la docencia y la investigación. Es miembro de la sociedad IEEE desde 2003 y revisor de varias revistas de dicha sociedad y de numerosos congresos científicos. Ha publicado un libro de televisión, y otro de sistemas de de telecomunicación, varios capítulos de libros sobre dispositivos de microondas y numerosos artículos científicos en revistas internacionales y congresos nacionales e internacionales.

Elías Revestido Herrero es profesor ayudante y está a punto de defender su tesis realizada en el programa de doctorado del Dpto. de Tecnología Electrónica, Ingeniería de Sistemas y Automática de la Universidad de Cantabria. Obtuvo el título de Ingeniero Técnico Industrial especialidad en Electrónica Industrial por la Universidad de Cantabria en 2000 y también el título de Ingeniero en Automática y Electrónica

Industrial por la Universidad de Deusto en 2003. Sus actividades científicas se centran en el área de identificación de sistemas e ingeniería de control, aplicada a vehículos marinos. También ha realizado trabajos de ecuación en ingeniería con laboratorios remotos para el control del buque.

Francisco J. Velasco es licenciado en Ciencias Físicas por la Universidad de Cantabria y obtuvo su doctorado por la UNED en 1993. Es profesor de Ingeniería de Sistemas y Automática del Departamento de Tecnología Electrónica, Ingeniería de Sistemas y Automática en la Escuela Técnica Superior de Náutica de Santander de la Universidad de Cantabria. Es director del grupo de Investigación: Informática y Automática de la Universidad de Cantabria. Es miembro de IEEE desde 1994. Su actividad científica se centra en

los ámbitos de la Guía, Navegación y Control (GNC) de vehículos marinos, Robótica Submarina y Educación en Ingeniería.

Los Recorridos de Estudio e Investigación como Productos de Ingeniería Didáctica 107

Title—Trajectories of Study and Research as Didactical

Engineering Products.

Abstract— The presented work is in an experimental phase and it is worked out in a problems workshop. We try to develop sequences of teaching and learning of the mathematical activity by using a new didactical device which we are designing and experimenting. This device (Trajectory of Study and Research, TSR in the sequel) can be considered as a product of didactical engineering where the mathematical modelling and the computer tool have a strong role especially in institutional environments such as the engineering schools where we develop our job.

Keywords— computer tool; mathematical modelling; relatively complete local mathematical organization; trajectory of study and research.

Resumen— El trabajo que se presenta está en una fase de experimentación y se realiza en un taller de problemas. Se trata de crear secuencias de enseñanza y aprendizaje de la actividad matemática utilizando un nuevo dispositivo didáctico que estamos diseñando y experimentando. Este dispositivo (Recorrido de Estudio e Investigación, en adelante REI) se puede considerar como un producto de ingeniería didáctica en el que la modelización matemática y la herramienta informática tienen un fuerte protagonismo sobre todo en entornos institucionales como son las escuelas de ingeniería donde desarrollamos nuestro trabajo.

Palabras clave— herramienta informática; modelización matemática; organización matemática local relativamente completa; recorrido de estudio e investigación.

Este trabajo fue presentado originalmente en el CONGRESO 5ª

CONFERENCIA IBÉRICA DE SISTEMAS Y TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN.

C. Fonseca, Dpto. Matemática Aplicada I, E. E. Industrial, Universidad de Vigo, 36208 Vigo, Spain (e-mail: [email protected])

A. Pereira, Dpto. de Matemáticas, IES Escolas Proval, Nigrán, Pontevedra, Spain (e-mail: [email protected])

J. M. Casas, Dpto. Matemática Aplicada I, E. E. Forestal, Universidad de Vigo, 36005 Pontevedra, Spain (e-mail: [email protected])

I. INTRODUCCIÓN

La aparición en el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) del concepto de crédito (ECTS) junto con la noción de competencias (transversales y especificas) provoca un cambio importante en el proceso de estudio, se pasa de la forma de enseñar del profesor a la forma de aprender del alumno y

como consecuencia de ello, emerge un nuevo contrato didáctico, que provoca cambios en las metodologías con la introducción de nuevas herramientas y nuevos dispositivos didácticos que ayuden en el proceso de aprendizaje del alumno.

Durante muchos años, la “modelización y las aplicaciones” han estado limitadas, en las instituciones escolares, a la aplicación de un conocimiento matemático previamente aprendido por los alumnos a determinadas situaciones más o menos reales, con la doble finalidad de mostrar su utilidad y servir de motivación al aprendiz. Aún hoy en día este uso perdura en los sistemas de enseñanza. Sin embargo, en el ámbito de la investigación en Educación Matemática, la “modelización y las aplicaciones” constituyen un dominio de investigación que no ha dejado de crecer intensamente en los últimos años. Muchos enfoques en educación matemática, avalados por informes internacionales como PISA, propugnan la necesidad de enseñar las matemáticas como una herramienta de modelización, especialmente de cuestiones o situaciones que surgen fuera del ámbito de las matemáticas.

¿Cómo se manifiesta el aprendizaje de la actividad matemática de los estudiantes cuando planteamos cuestiones problemáticas ricas y con gran poder generador?. ¿Cómo es el proceso de estudio cuando los conceptos como objetos del saber están ligados a situaciones problemáticas que le dan sentido?.!

Los responsables del estudio OCDE/PISA de matemáticas [1] caracterizan la actividad de hacer matemáticas mediante cinco fases:

! Comenzar con un problema situado en la realidad. ! Organizarlo de acuerdo con conceptos matemáticos.

Capítulo 15 Los Recorridos de Estudio e Investigación como Productos de Ingeniería Didáctica

C. Fonseca, A. Pereira, J. M. Casas

C. Fonseca, A. Pereira, J. M. Casas 108

! Despegarse progresivamente de la realidad mediante procesos tales como hacer suposiciones sobre los datos del problema, generalizar y formalizar.

! Resolver el problema. ! Proporcionar sentido a la solución, en términos de la

situación inicial.

Esto parece estar en conflicto con el tipo de actividad matemática institucional, en donde la actividad matemática a construir aparece muchas veces desprovista de su relación con los sistemas extramatemáticos que están en el origen de su construcción.

Por otra parte en el EEES, hay múltiples trabajos que ponen de manifiesto que una competencia importante en todo proceso de estudio es la utilización de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC). Los matemáticos y los ingenieros profesionales saben bien que estas nuevas herramientas sofisticadas no se convierten inmediatamente en instrumentos matemáticos eficientes para el usuario: su complejidad no facilita el beneficiarse completamente de su potencial; debido a la parcial inaccesibilidad de su código interno, el control sobre su uso requiere cierta experiencia [2]. Como se afirma en [3] la potencialidad del instrumento informático como favorecedor del aprendizaje es algo que casi nadie pone en duda. Las discrepancias pueden surgir con respecto al modelo de enseñanza y al papel que en ella deba asumir la computadora.

El trabajo que presentamos forma parte del proyecto EDU2008-02750/EDUC concedido por el Ministerio de Educación y Ciencia. Está pensado esencialmente para posibilitar la creación de secuencias de enseñanza y aprendizaje que potencien la enseñanza de la modelización matemática y con un fuerte protagonismo de la herramienta informática. Esta línea de trabajo es claramente convergente con el tipo de actividades y competencias matemáticas que propugna la OCDE y que designa con el término de “matematización” “

En la propuesta de creación de secuencias de enseñanza y aprendizaje pretendemos crear un equipo de trabajo multidisciplinar, en el que participen profesores, matemáticos, investigadores en didáctica de las matemáticas, ingenieros e informáticos. Más allá pues del carácter “motivador” que puedan tener las cuestiones que se estudian en la enseñanza de las matemáticas (y del hecho que se deban poder conectar, en cierto sentido, con las problemáticas reales de la sociedad y de los alumnos), éstas deben también presentar unas características generativas apropiadas para que su estudio dé lugar a un proceso productor de nuevas técnicas, nuevas necesidades explicativas y nuevas cuestiones problemáticas.

II. ANTECEDENTES

Nos situamos en el marco de la Teoría Antropológica de lo Didáctico (TAD) [4], cuya unidad mínima de análisis lo

constituye lo que se llama una Praxeología u Organización Matemática (OM) formada por tareas, técnicas (una forma de hacer), tecnología (discurso racional de la técnica) y la teoría (justificación de la tecnología). La teoría didáctica elegida, la TAD, nos parece adecuada para el marco institucional en el que nos situamos, porque pone a disposición de los estudiantes de ingeniería nociones y herramientas que utiliza la TAD como son: la praxeología (tarea, técnica, tecnología y teoría) que tiene cierto paralelismo con las practicas de la profesión del ingeniero (problema, técnica, tecnología y proyecto); la Organización Matemática Local Relativamente Completa [5], que es una herramienta que combina un proceso de ingeniería didáctica (donde se produce la construcción de la actividad matemática) con otro proceso de ingeniería matemática (articulado alrededor de ocho indicadores); los Recorridos de Estudio e Investigación (REI), un nuevo dispositivo didáctico que prioriza el carácter funcional de las matemáticas situándolo como el corazón de la construcción de la actividad matemática y que, como recurso didáctico, encaja muy bien en el marco institucional donde desarrollamos la docencia (escuelas de ingeniería). Todo ello configura, a nuestro juicio, un marco teórico pertinente y rico, aplicable a una institución como es la ingeniería.

III. MARCO TEÓRICO

El modelo adaptado de REI [6], [7] con el que estamos trabajando viene caracterizado por los siguientes elementos:

I. Una Cuestión Problemática (CP) a la que el sistema de enseñanza tiene que dar respuesta.

II. Una Institución concreta en la cual se plantea el problema en cuestión.

III. Una Razón de Ser que explique el proceso de estudio de la actividad matemática en la que el problema en cuestión ha surgido. Debemos justificar cuál es su origen, qué contenidos propone la sociedad para su estudio y cuál es su ámbito de aplicación (donde podemos utilizarla).

IV. Una Cuestión Generatriz (CG) para abordar la situación problemática, plantearemos diversas cuestiones problemáticas (CP) que no tienen respuesta con la actividad matemática desarrollada hasta ese momento. De todas estas CP elegiremos una cuestión Q, que llamaremos cuestión generatriz que sea suficientemente rica, viva, fecunda y capaz, que obligue al alumno a un cierto compromiso personal en su resolución. El estudio de Q y sus cuestiones derivadas debe ser tomado en serio por la comunidad de estudio, que adquirirá cierto compromiso personal en su resolución. Las respuestas han de ser dadas en sentido fuerte, es decir, no basta con una simple información, pues pretendemos una respuesta que requiera la construcción de OM (con tipos de tareas, técnicas, tecnologías y teorías) cada vez más amplias y completas que conformen una estructura articulada de complejidad creciente. Esta necesidad de dar una respuesta en sentido fuerte implica la posibilidad de salirse del tema, e incluso de la disciplina,


por lo que puede ser interesante inspeccionar zonas de alcance mediante un diseño matemático a priori, pero nunca debemos renunciar al carácter abierto y dinámico que debe tener el proceso de estudio. Actualmente, el encierro disciplinar que sufre la enseñanza hace difícil respetar esta condición.

V. Una Organización Matemática Local Relativamente Completa (OMLRC) donde se genera todo el proceso de estudio de la actividad matemática. A partir de la Q plantearemos muchas cuestiones cuyas respuestas serán asequibles sólo en parte mediante la actividad matemática desarrollada por los alumnos. Aparecerán cuestiones derivadas para las que la comunidad de estudio no dispone de manera inmediata de una técnica conocida que permita encararlas. Este posible conflicto desencadenará la creación de una OM y pondrá en marcha, por un lado, un proceso de ingeniería didáctica (donde se construye la actividad matemática) cuya dinámica podrá describirse en términos de los Momentos Didácticos y, por el otro, un proceso de ingeniería matemática (la mejora de la actividad matemática viene medida por ocho indicadores (OML1-OML8) que se describirán más adelante.

Presentamos a continuación una versión muy resumida de una OMLRC que se puede ver con mayor profundidad en [5]. Aunque los procesos de construcción (o de reconstrucción escolar) de las OM pueden diferir mucho entre sí, todos ellos están regidos por una dinámica interna que puede describirse en términos de los momentos de la actividad matemática. Hay que subrayar en este punto que los momentos que estructuran el proceso de estudio no tienen un carácter “temporal”, sino que son más bien factores o dimensiones de dicho proceso:

Inicial de Equipamiento Praxeológico: a lo largo del proceso de estudio de la OM se debe potenciar la necesidad de retomar tareas, técnicas, nociones y conceptos de aquellas OM (estudiadas anteriormente o no) que contienen los materiales necesarios para construir la nueva actividad matemática, es decir, es el momento donde se habla de la mínima infraestructura praxeológica necesaria para comenzar a estudiar la nueva OM.

Primer Encuentro: Hace referencia al momento matemático donde el alumno se encuentra con un primer tipo de tareas (T). Exploratorio: Posibilidad de explorar una técnica potencialmente útil para resolver las tareas T.

Trabajo de la Técnica: Se trabaja la técnica para evitar que su aplicación se reduzca a un tipo restringido de problemas, para poder utilizarla de manera flexible, adaptándola a nuevos problemas.

Tecnológico-Teórico: Necesidad de crear un marco tecnológico-teórico que permita construir, justificar, interpretar y relacionar todas las técnicas.

Institucional: Debe precisarse lo que es “exactamente” la organización matemática elaborada.

Momento de las tecnologías de información y comunicación (TIC): Uso de las tecnologías de información y comunicación y la

utilización de calculadoras simbólicas para simplificar, completar y extender el proceso de estudio.

Evaluación: Es preciso evaluar la calidad de los componentes de la OM construida, analizando no sólo las responsabilidades del profesor y los alumnos en el REI sino también la actividad matemática desarrollada.

La construcción de la Organización Matemática genera un producto que es un proceso de Ingeniería Matemática. Para medir el grado de completitud de la misma se utilizarán los siguientes indicadores:

! OML1. Deben aparecer tipos de tareas asociados al “cuestionamiento tecnológico”, esto es, tareas que hagan referencia a la interpretación, la justificación, la fiabilidad, la economía y el alcance de las técnicas, así como a la comparación entre ellas.

! OML2. Existencia de diferentes técnicas para cada tipo de tareas y de criterios para elegir entre ellas.

! OML3. Existencia de diferentes representaciones de la actividad matemática.

! OML4. Existencia de tareas y de técnicas “inversas”. ! OML5. Interpretación del funcionamiento y del

resultado de la aplicación de las técnicas. ! OML6. Existencia de tareas matemáticas “abiertas”. ! OML7. Necesidad de construir técnicas nuevas

capaces de ampliar los tipos de tareas. ! OML8. Debe existir la posibilidad de perturbar la

situación inicial. Relacionado con lo anterior, la posibilidad de partir de situaciones más generales o más complejas, puede ser un nuevo punto de partida para la emergencia de nuevas técnicas que completen y amplíen la OM en cuestión

Hay que subrayar, que la noción de “completitud” es

relativa. No tiene sentido hablar de OM “completas” ni de OM “incompletas”. Se trata, en todo caso, de una cuestión de grado: existen OM más o menos “completas” que otras en función del grado en que sus componentes cumplen las condiciones descritas por los indicadores OML1-OML8.Todos ellos son variables que nos dan información sobre la calidad de la OM construida.

VI. Contrato didáctico (CD) es un conjunto de reglas que rigen el funcionamiento de la clase y las relaciones entre el profesor y los alumnos/as: ¿Qué es lo que realmente se pide?. ¿Qué es lo que se espera?. ¿Qué está permitido?. ¿Qué está prohibido?. Si analizamos el contrato didáctico tradicional, observamos que suele recaer sobre el profesor la responsabilidad de proponer preguntas que sean el motor del proceso de estudio, mientras que el estudiante sólo plantea dudas que el profesor debe contestar rápidamente. La aparición de la noción de competencia y de crédito europeo (ECTS), junto con las restricciones puestas de manifiesto en [5] exige la puesta en marcha de un nuevo contrato didáctico. Algunas características de este nuevo contrato son:


a. La aparición de nuevas responsabilidades del profesor y alumno. Se pasa de la forma de enseñar del profesor a la forma de aprender del alumno.

b. Primar el aprendizaje autónomo y el trabajo en grupos, y fijar las responsabilidades de ambos: la clase puede dividirse en grupos donde como tal debatan cuestiones que aporten cada vez más información al proyecto provocado por la cuestión problemática de partida y donde prime el cuestionamiento tecnológico entendido éste como un proceso reflexivo en donde se utilicen estrategias y técnicas distintas.

c. Se rompe el contrato didáctico habitual de la Clase de Problemas, que comporta el cambio relativamente frecuente de un tipo de problemas a otro y, por lo tanto, cierta rigidez en el uso de las técnicas matemáticas.

d. Trabajaremos con proyectos generados por cuestiones cruciales para el alumno que puedan llevarse a cabo en el marco institucional, es decir, deben ser proyectos realistas. Esas cuestiones cruciales deben ser lo suficientemente ricas y vivas, que les hagan ver la utilidad de la actividad matemática que van a construir. Se potencia la interdisciplinaridad dejando patente la relacción de las matemáticas con el resto de

las disciplinas. e. Uso de las tecnologías de la información y comunicación,

utilizando las plataformas de libre distribución y código abierto CLAROLINE Y MOODLE, en concreto la plataforma de teledocencia de la Universidad de Vigo: TEMA, que permiten el trabajo autónomo y colaborativo entre los alumnos. Construimos una wiki. La libertad y facilidad con la que se pueden crear y editar contenidos en una wiki contrasta con la forma jerarquizada y estructurada de comunicación que proporcionan otras herramientas como foros, tablones de anuncios u objetos de aprendizaje prediseñados por expertos, como las aulas virtuales. Ambas opciones no son orientaciones didácticas opuestas sino más bien recursos complementarios: hay momentos para conocer lo que los expertos han escrito sobre un tema y momentos para que los estudiantes creen sus propios contenidos en colaboración con otros estudiantes. Una wiki es un espacio de comunicación donde pueden incorporarse los resultados de un proyecto para ulterior revisión o evaluación por parte de todos los miembros de la comunidad de estudio. También permite almacenar archivos de diversos formatos. Las wikis mantienen internamente una historia consultable de cambios, por lo que es sencillo volver a una versión anterior, introducir comentarios marginales, usar un formato de debate, etc. Se pueden proponer actividades, estimular los enlaces cruzados entre los proyectos, la revisión, etc., para fomentar el análisis y estudio de proyectos entre grupos. Esta tecnología deberá estar diseñada para ayudar a intercambiar y compartir ideas y resultados, a promover una colaboración amplia entre los miembros del grupo y a favorecer la discusión, el debate y el consenso en relación con el proceso de elaboración del proyecto. En definitiva, es el lugar ideal para crear textos colaborativamente, independientemente de la distancia y el tiempo.!

f. Los estudiantes manejarán herramientas informáticas para el estudio de la actividad matemática (Geogebra y Maxima). En el nuevo contrato hay que construir un nuevo

discurso para las técnicas instrumentadas. Necesariamente entrelazará el conocimiento matemático estándar, el conocimiento sobre el artefacto, y el conocimiento sobre la transposición a la computadora del conocimiento matemático, discurso distinto al utilizado para el caso de las técnicas oficiales de papel y lápiz; que resulta más familiar por estar contenido en el programa de estudios, los libros de texto, y otros recursos educativos [2].

g. El alumno (o grupo de alumnos) periódicamente tiene que presentar resultados (orales y escritos) que deben ser evaluados por el profesor. Los proyectos tendrá un peso importante en la nota final.

En un REI el modelo didáctico es el inverso al modelo institucional imperante, en el que primero se da la teoría y después se buscan aplicaciones a esa teoría. Se trabaja sobre proyectos generados por cuestiones cruciales a los que debemos dar una respuesta lo mas amplia y completa posible en el entorno institucional en el que trabajamos.

Este nuevo contrato didáctico rompe con la pedagogía monumentalista que asigna al profesor la capacidad de mostrar unos monumentos cuyo valor nadie cuestiona, porque aparecen perfectamente establecidos y está en la línea propuesta por Kline en [8]

“Las cuidadas y ordenadas exposiciones que se hacen en los cursos habituales no muestran en absoluto los conflictos del proceso creativo, las frustraciones, y el largo y arduo camino que los matemáticos han tenido que recorrer para llegar a construir una estructura importante. [...], el conocimiento de cómo han avanzado los matemáticos dando traspiés, a veces en la oscuridad más absoluta, hasta llegar a reunir las piezas individuales de sus resultados, debería animar a cualquier principiante en la investigación.”

Un REI permite que sea toda la comunidad conjuntamente la encargada de estudiar colectivamente la cuestión Q y producir solidariamente una respuesta propia. También es toda la comunidad de estudio la responsable del reparto de tareas. Este desplazamiento de la responsabilidad, del individuo a la comunidad, rompe con otro aspecto importante del contrato didáctico actual, pues en lugar de aceptar por imposición las respuestas oficiales admitidas por la institución escolar, debe ser la comunidad misma la encargada de defender las respuestas provisionales producidas por ella.

Expondremos a continuación una propuesta de REI para la creación de una secuencia de enseñanza y aprendizaje sobre el estudio de la derivada. Algunas partes de este REI han sido experimentadas en el aula, lo que ha permitido introducir mejoras en el mismo. Nuestro trabajo surge como intento de de dar una respuesta a la siguiente cuestión:

¿qué tipo de dispositivo didáctico conseguiría articular los contenidos correspondientes al bloque de análisis de primero y segundo de Bachillerato e incluso primer curso universitario, de forma que la actividad matemática no se reduzca a un conjunto de cuestiones puntuales y aisladas, sino que generen OM cada vez más ámplias y completas y que, al


mismo tiempo, contemple las restricciones y condiciones que afectan a la actividad de modelización como motor del trabajo matemático?

Los alumnos de Bachillerato están poco habituados a trabajar con problemas donde sean ellos mismos los que tengan que encontrar el modelo matemático subyacente, para poder posteriormente utilizar las herramientas matemáticas adecuadas. Otra de la dificultades que surgen a la hora de poner en marcha un REI en este nivel educativo es que los alumnos/as todavía no están familiarizados con la forma de trabajo que requiere, más autonomía e independencia, por lo que al principio el director de estudio ha de intervenir más de lo deseado, y orientarlos en el proceso. Aún así serán los propios estudiantes los que investiguen todas las cuestiones a medida que las vayan planteando.

IV. METODOLOGÍA

La explicación de algunas de las discontinuidades entre la Secundaria y la Universidad habría que buscarla no tanto en la rigidez de las organizaciones matemáticas que viven en la Enseñanza Secundaria, sino más bien en la ausencia de una actividad matemática universitaria que retome las organizaciones matemáticas que se estudian en Secundaria, las desarrolle adecuadamente, las articule entre sí y las integre en otras organizaciones más amplias y completas. En efecto, en algunas ocasiones la rigidez de las organizaciones matemáticas que se estudian en la Enseñanza Secundaria, y la consiguiente “incompletitud” relativa de las correspondientes organizaciones matemáticas, podrían considerarse inevitables en una primera etapa del aprendizaje, como si estuvieran a la espera del cuestionamiento tecnológico y la consiguiente flexibilización y completación que se debería producir al inicio de la Enseñanza Universitaria, en el momento en el que se construyen o presentan los elementos tecnológicos necesarios para llevar a cabo dicho cuestionamiento. Pero si en realidad la matemática que se estudia en la universidad es completamente ajena a esta necesidad de flexibilización y completación, entonces es cuando se produce una ruptura entre las matemáticas que se estudian en ambas instituciones y las discontinuidades matemáticas y didácticas parecen insalvables.

Uno de nuestros objetivos, que está en una fase inicial, es desarrollar diversos REI alrededor de nociones matemáticas que comiencen en Bachillerato y continúen en la Universidad. Retomaremos los contenidos de Bachillerato con el objetivo de cuestionarlos, mostrar sus limitaciones y reestructurarlos o integrarlos en organizaciones cada vez más amplias y complejas a estudiar en la etapa universitaria. Después de explicar el modelo de REI con el que trabajamos, a continuación explicitaremos ese modelo para un ejemplo determinado. Partimos de una situación extramatemática en la que a partir de una serie de datos concretos provocaremos la necesidad de articular un modelo general con un fuerte protagonismo de los parámetros y las variables. Veremos

como la evolución de una técnica genera un campo de problemas cada vez más amplio y extenso.

Proponemos a continuación los aspectos más relevantes de un posible REI en una secuencia de enseñanza-aprendizaje que puede servir para estudiar la actividad matemática ligada a la optimización de funciones.

La experimentación se hace en un taller de matemáticas que se apoya en la combinación de dos estrategias didácticas, por un lado, proponer el estudio de una cuestión problemática definida inicialmente mediante unos datos fijos, pero cuyo estudio requiere que éstos se transformen progresivamente en parámetros y, por el otro, utilizar una calculadora simbólica para instrumentalizar las técnicas matemáticas necesarias para abordar los tipos de problemas que surgen en esta actividad tal como se propone en [9].

El taller que queremos desarrollar se mueve alrededor de un proyecto generado por una CP a la que tenemos que dar una respuesta. Tiene dos partes diferenciadas, pero muy relacionadas. La primera parte se sitúa en Bachillerato, que es donde situamos inicialmente la CP, a partir de la cual se genera una serie de cuestiones y por tanto de respuestas que aportarán una primera información al proyecto. En la segunda parte del REI aparecen nuevas cuestiones que no tienen respuesta con las técnicas desarrolladas en Bachillerato, lo que provocará la aparición de nueva actividad matemática que situamos en la Universidad y que permitirá dar una respuesta más amplia y completa a nuestro proyecto.

Situación Problemática: “¿Cómo afrontar problemas que requieran la búsqueda de una solución optima (máxima o mínima) para una función real?“.

Institución: Bachillerato del IES Escolas Proval y Escuelas de Ingeniería Técnica Industrial y Forestal de la Universidad de Vigo.

Razón de Ser: Necesitamos explicar el proceso de estudio de la actividad matemática en la que el problema en cuestión ha surgido. Les plantearemos diversas CP intramatemáticas o extramatemáticas correspondientes a proyectos que ellos han estudiado en Secundaria, y que están incompletos.

Cuestión Generatriz: La actividad matemática en torno a los problemas de optimización en el Bachillerato puede motivarse a través del estudio de diversas situaciones problemáticas, planteadas a la comunidad de estudio en forma de desafío. La elección de una de ellas se hará en base a su

poder generador. De todas las CP planteadas en la Razón de Ser discutimos con los alumnos cual nos parece más rica y fecunda. Se acordó elegir donde construir una estación que minimice el trayecto de viajeros entre dos pozos petrolíferos. La podemos describir de la forma siguiente:

"Un barco a motor que navega a velocidad constante transporta trabajadores de un pozo petrolífero a otro, pero debe efectuar una parada en una estación situada en la playa. ¿Dónde deberíamos construir la estación?"


Intencionadamente se plantean enunciados muy abiertos, sin datos numéricos, rompiendo el contrato didáctico profesor –alumno, en el que el profesor siempre da todos los datos necesarios para que el alumno resuelva el problema. El utilizar una tarea matemática “abierta” es uno de los indicadores (OML5) que mide la completitud de un REI.

(1) V. CONSTRUCCIÓN Y DESARROLLO DE UNA ORGANIZACIÓN MATEMÁTICA LOCAL RELATIVAMENTE COMPLETA (omlrc)

Como ya dijimos, la actividad matemática articulada alrededor de una OMLRC, busca profundizar y ampliar el estudio de Q, mediante el continuo planteamiento de cuestiones derivadas y el progresivo debilitamiento de las hipótesis establecidas en el sistema. El proceso de construcción de la actividad matemática que quiere dar respuesta a esa CG se articula alrededor de una OMLRC, cuyo desarrollo se basa en profundizar y ampliar el estudio de la CG, mediante el planteamiento de interrogantes y modificaciones que requieren, para su respuesta, el uso de tareas, técnicas, tecnologías y teorías nuevas. La construcción de esta OM puede comenzar en el Bachillerato y se desarrolla hasta el primer curso de la Universidad.

Momento Praxeológico Inicial: Al inicio del estudio de la cuestión generatriz, y también durante todo el proceso, interesa hacer presentes las praxeologías ya conocidas, es decir, que no son problemáticas para la comunidad de estudio (tareas, técnicas, tecnologías, teorías) y que de alguna forma pueden estar relacionadas con nuestro trabajo de investigación. Así se establece el equipamiento praxeológico matemático del alumno, que son los medios matemáticos de los que el alumno dispone. Los alumnos/as saben reconocer, a partir de la representación gráfica de una función, sus características fundamentales. También han trabajado de forma analítica en cursos anteriores cuestiones relacionadas con su estudio estático, su continuidad y sus tendencias. Vincularemos estos conocimientos, adquiridos en los distintos niveles de Secundaria, con otros nuevos que aportarán más información y que tienen mayor nivel de complejidad.

Momento del Primer Encuentro: Es donde podemos concretizar la Q. Lo primero que se debe hacer es delimitar el sistema, es decir, analizar el ámbito de la realidad a modelizar y las cuestiones problemáticas a estudiar: qué datos serán fijos o constantes y que datos serán las variables que queremos calcular. Les plantearemos de acuerdo con el currículo oficial de Bachillerato, el estudio de la Q para unos parámetros concretos:

“Un barco a motor que navega a velocidad constante transporta trabajadores de un pozo petrolífero A situado a 500 km de una playa a otro pozo B situado a 200 km de la misma, pero debe efectuar una parada en una estación situada en la playa. Los pozos distan entre sí 500 km. ¿Dónde deberíamos construir la estación?"

Momento Exploratorio: Implementamos el modelo en un programa de geometría dinámica de software libre, Geogebra, que los alumnos aprenden a manejar con relativa facilidad en casos sencillos como este.

Para construir correctamente el modelo en el ordenador debemos respetar las posiciones relativas. Tras una pequeña reflexión colocamos la playa sobre el eje X, al pozo A le asignamos las coordenadas (0, 500), al pozo B le corresponden la coordenadas (400, 200) aplicando el teorema de Pitágoras, y la estación E se fija en el punto de coordenadas (x, 0). Tras construir los segmentos a y b, que unen el pozo A con la estación E y la estación con el pozo B, comprobamos que el programa ya facilita automáticamente las medidas respectivas por lo que para conocer la distancia buscada definimos la variable Distancia Total = a+b. Así podemos comprobar la distancia recorrida por el barco en cada momento, variando la posición de la estación. Esta es una primera aproximación a la respuesta, pero discutimos con los alumnos la idoneidad de esta técnica.

Fig. 1. Gráfica de la trayectoria del barco dependiendo de la posición del punto E.

Momento del Trabajo de la Técnica: Construimos el modelo matemático (identificamos los elementos que forman parte del sistema, eligimos las variables que lo determinan, establecemos las primeras relaciones entre las variables y escribimos la expresión algebraica del modelo). La obtención del modelo algebraico da un impulso muy importante al estudio, porque posibilita la aparición de nuevas tareas y técnicas matemáticas.

Si construimos en el archivo Geogebra el punto F (coordenada de E, Distancia total), que dibuje un rastro al desplazar E a lo largo del eje X, podemos registrar sus coordenadas en una tabla de valores. Así conseguimos obtener la representación gráfica y una tabla de valores de la función f(x), que devuelve la distancia. En la gráfica se aprecia que la solución buscada es precisamente el mínimo. Si dibujamos además, la recta tangente a la función en un punto de ella y movemos ese punto por la gráfica, podemos comprobar que su pendiente en el mínimo es cero.


La necesidad de ser rigurosos, nos obliga a buscar una nueva técnica que proporcione una solución exacta y una forma de hacerla extrapolable a otras situaciones. Como consecuencia de ello aparece la construcción del modelo algebraico, que nos va a dar mucha información a partir de la ecuación de la función, podríamos introducirla en el programa de cálculo simbólico Maxima, derivarla, igualar a cero y resolver la ecuación para obtener la solución buscada.

Fig. 2. Gráfica de la recta tangente a la trayectoria seguida por el barco.

Otro de los indicadores importantes de un REI es el poder perturbar la cuestión generatriz de partida. Por ejemplo, podemos plantearnos el estudio de las siguientes tareas:

Primera modificación: Replantear el problema y la solución siendo las distancias de los pozos a la orilla constantes no determinadas.

Segunda modificación: la costa no es recta. Se requiere un nuevo enfoque, utilizando módulos de vectores, en lugar del Teorema de Pitágoras. La respuesta nos trasladaría a la Universidad.

Fig. 3. Detalle del perfil de otro tipo de costa.

Tercera modificación: Podemos perturbar y ampliar la cuestión inicial si escribimos una función en dos variables y

añadimos una restricción, cuya respuesta estaría también en la Universidad. Podemos variar el contexto y mantener el modelo matemático.

Cuarta modificación: Un pueblo A y otro que dista de éste 12 km, están situados a 5 y 3 km de una autopista larga y recta. Tu ayuntamiento propone, que se haga una carretera nueva desde tu pueblo A hasta un punto C de la autopista y luego conectar este punto con el otro pueblo B. Como el presupuesto de tu ayuntamiento es muy pequeño, quiere que la longitud de la carretera sea la menor posible. Sabe cuánto le cuesta el km construido, pero no sabe cuántos km tendrá que construir. ¿Cuál sería tu respuesta?”.

Quinta modificación: El trayecto recorrido es el mismo que recorre un haz de luz cuando ésta se refleja en un espejo o los rayos de sol en un lago.

Sexta modificación: El modelo serviría también para estudiar la posición que adoptaría una cuerda que une dos poleas y que pasa por una rueda fija.

Otro indicador importante a tratar en un REI es la posibilidad de estudiar tareas inversas. Podemos plantear pues problemas del tipo: ¿cuál es la posición relativa de los pozos petrolíferos si consideramos que la estación está ubicada de forma que el trayecto pozo-estación-pozo es el más corto posible?.

Finalmente el modelo estudiado es extrapolable a otro tipo de sistemas (físicos, químicos, eléctricos, médicos,…).

En el análisis de todas las modificaciones la herramienta informática juega un papel trascendental para facilitar el análisis y la obtención de conclusiones.

Momento Institucional: Pretendemos, en este caso, que el alumno de ingeniería además de estudiar la herramienta teórica relativa a la derivada, se acostumbre a una forma de trabajo autónoma, de la que forme parte una herramienta informática, pensada para obtener información sobre un proyecto determinado que admite nuevas cuestiones distintas a una cuestión inicial previa, acompañado de un discurso tecnológico que le obligue a justificar , analizar e interpretar la razón de ser de la actividad matemática que vaya apareciendo relativa a la derivada. En todo el procedimiento debe ocupar un lugar preferente el por qué y el para qué de la nueva actividad matemática que se utilice.

Momento de la Evaluación: Todos los datos recogidos en el proyecto deben poder ser evaluados y cuestionados, con el fin de introducir mejoras en el mismo.

Análisis de los resultados: Tendremos que analizar qué tipos de tareas se propusieron en el transito Secundaria-Universidad (si existen especímenes suficientemente variados de cada tipo, si están bien identificadas,…), con qué tipos de técnicas (si son pertinentes, si son fiables, si son rigurosas) y el propio discurso tecnológico (¿es suficientemente explícito?, ¿ayuda efectivamente a interpretar y justificar las técnicas?, …). Recoger e interpretar todos los resultados en los términos


del problema. Posiciones relativas de los pozos y la estación. Distancias, ángulos relativos, etc.

Fig. 4. Esquema del contenido de la wiki propuesta.

Estudiaremos fortalezas y debilidades del instrumento informatico. Como hemos visto, el manejo de herramientas informáticas como Geogebra, para el estudio geométrico, análisis de casos particulares y resolución aproximada, y Maxima, para el cálculo simbólico resulta imprescindible en el desarrollo del REI. Entre las múltiples herramientas informáticas que existen actualmente se proponen programas de software libre. En todo caso, estas herramientas tecnológicas se utilizarán para explorar, investigar y descubrir, además de como vía de aprendizaje. En términos de la TAD, desempeñan el papel de medias pero, sobre todo, de medios.

Evaluación del proyecto: Los alumnos recopilarán todo la información de este proyecto en una wiki, un entorno web 2.0 que permite el trabajo colaborativo de los alumnos a distancia. Cada alumno puede ser responsable, no necesariamente ejecutor, de completar un apartado de los trabajados.

La introducción de dispositivos que consideren la nueva organización didáctica modelizada por los REI, requiere grandes esfuerzos para pasar de su “estadio experimental” a una “práctica generalizada”. La formulación del problema didáctico y la manera de tratarlo están generadas por las herramientas teóricas y prácticas que proporciona la TAD. Pero el alcance de las restricciones y el tipo de cambios sociales, epistemológicos y pedagógicos necesarios para superar estas restricciones requieren grandes transformaciones no sólo en el nivel del tema, sino también en todos los demás niveles de codeterminación didáctica. Estos cambios afectan tanto en la forma de entender qué son las matemáticas como en la forma de concebir su enseñanza y aprendizaje. Se debe reconocer que la gran complejidad de los sistemas de enseñanza y aprendizaje ocasiona que la investigación educativa sólo pueda aportar un conocimiento parcial. Esto no significa que investigación y práctica estén condenadas a no entenderse. Han de encontrarse formas de hacer para que el conocimiento basado en la investigación sea útil fuera de los entornos experimentales donde se desarrolla, y esto no es únicamente responsabilidad de lo investigadores, sino que es preciso el esfuerzo y la cooperación de toda la comunidad escolar.

VI. CONCLUSIONES

! El REI es un dispositivo didáctico que pone en manos del profesor y del alumno nuevos recursos didácticos que están ausentes del marco institucional actual para el estudio de la actividad matemática.

! La herramienta informática tiene un importante protagonismo en todo el proceso de estudio y juega un papel fundamental en la aparición de nuevos problemas.

! El modelo construido rompe con la rigidez del modelo institucional imperante. Más concretamente, podemos reseñar que variando de manera sistemática y en la dirección adecuada el modelo que representa la situación problemática, la construcción del dispositivo didáctico se torna más rico y el alumnado percibe mejor la aplicación de las técnicas a la resolución de tareas. Este dispositivo didáctico se puede tornar aún más rico aplicándose a otras áreas científicas.

! Se pretende que nuestros alumnos trabajen como futuros ingenieros y pasen de una respuesta muy limitada de una cuestión inicial a otra situación abierta, en forma de proyecto, donde se busca una respuesta más amplia y completa

! Problemas de encaje entre el tiempo didáctico y el tiempo institucional y dificultades a la hora de gestionar el trabajo autónomo de los alumnos.

BIBLIOGRAFÍA

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[9] N. Ruiz., M . Bosch, y J . Gascón, “Modelización funcional con parámetros en un taller de matemáticas con Wiris”. En A. Estepa, L. Ruiz, F. J. García (Eds.), Sociedad, escuela y matemáticas. Aportaciones de la Teoría Antropológica de lo Didáctico (TAD) (pp. 677-702), 2007. Jaén: Publicaciones de la Universidad de Jaén.


C. Fonseca, nacido de Cangas do Morrazo, Pontevedra, en 1947, es Licenciado en Ciencias Matemáticas por la Universidad de Santiago de Compostela en 1974 y Doctor en Ciencias Matemáticas por la Universidad de Vigo en 2004, desarrollando sus líneas de investigación en Didáctica de las Matemáticas.

Cecilio ha sido Profesor de Enseñanza Secundaria desde 1976 hasta 1983, para luego incorporarse como Profesor Titular del Departamento de

Matemática Aplicada de la Universidad de Vigo. Es co-autor de trabajos relacionados con la Teoría Antropológica de lo Didáctico, entre los que cabe destacar: “Incompletitud de las Organizaciones Matemáticas Locales en las instituciones escolares” en Recherches en Didactique des Mathématiques 24 (2, 3) (2005), 205-250; “Una herramienta para el estudio funcional de las matemáticas: los Recorridos de Estudio e Investigación (REI)” en Educación Matemática 23 (1) (2011), 97-121.

Geometria através de Hipertextos com Animações Interativas 117

Tittle—Geometry through hypertexts with learning objects

Abstract— One of the challenges of education, especially for

the distance learning type, is the development of student’s attitudes towards autonomous learning. In mathematics education students are confronted with additional difficulty related to mathematical language with its signs, symbols and drawings. This paper discusses the design of hypertexts with learning objects used in a distance learning course for mathematics teachers. The results indicate interesting potential uses of the material in a learning process based on autonomy.

Keywords— Distance Learning, Hypertext, Learning Objects, Mathematics.

Resumo— Um dos grandes desafios da educação, sobretudo na modalidade a distância, é o desenvolvimento de atitudes para aprendizagem com autonomia. Na área da educação matemática existem adicionais dificuldades relacionadas a linguagem matemática com seus signos, símbolos e desenhos. Este artigo trata da produção de hipertextos com animações interativas para curso ofertado na modalidade a distância para professores da educação básica. Os resultados obtidos indicam interessantes possibilidades do material quanto ao processo de aprendizagem com autonomia

Palavras-chave— Educação a Distancia, Hipertexto, Objetos de Aprendizagem, Matemática.

I. INTRODUÇÃO

m dos grandes desafios da educação, provocados, sobretudo pela modalidade a distância, é o desenvolvimento de atitudes, por parte dos alunos, para

uma aprendizagem com a autonomia. Na área da Educação Matemática os alunos se defrontam com adicional e específica

Este trabalho foi originalmente apresentado ao XV Ciclo de Palestras Novas Tecnologias na Educação. CINTED – Centro Interdisciplinar de Novas Tecnologias na Educação. UFRGS – Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Maria Alice Gravina. Autora é Doutora em Informática na Educação e Mestre em Matemática Pura (email: gravina @ mat.ufrgs.br) Marina Menna Barreto. Autora é Mestre em Ensino de Matemática e Licenciada em Matemática (email: [email protected])

dificuldade: o domínio da linguagem matemática, com seus signos, símbolos e desenhos.

Cada vez mais, as pesquisas que tratam de aprendizagem da Matemática fazem referências aos aspectos semióticos, para além da tradicional linguagem formal, que devem ser levados em consideração nos processos cognitivos que concorrem para a construção do conhecimento. Vale aqui registrar que, no ano de 2006, a revista Educational Studies in Mathematics publicou um volume inteiramente dedicado a este assunto. E estes aspectos semióticos se evidenciam, especialmente, nas representações dinâmicas e manipuláveis que hoje se descortinam nas telas dos computadores, na forma de figuras, diagramas, sons, objetos metafóricos.

É neste cenário de discussão que vamos apresentar uma experiência de elaboração e uso de material didático digital. O material foi produzido para o Curso de Especialização Matemática, Mídias Digitais e Didática (ESPMAT), que está sendo ofertado na modalidade EAD para professores de Matemática da Educação Básica, através do Programa de Pós Graduação em Ensino de Matemática do Instituto de Matemática da UFRGS e no âmbito do projeto Universidade Aberta do Brasil/MEC. Na próxima seção trazemos algumas reflexões sobre o potencial das mídias digitais como suporte aos processos cognitivos que concorrem para a aprendizagem. O material didático digital, concebido como um hipertexto que integra diferentes animações interativas e voltado para conteúdos de geometria, é apresentado na seção 3. O resultado obtido quanto à eficácia do material para a aprendizagem com autonomia é documentado na seção IV, através da produção dos alunos-professores, apresentada como parte de trabalho de uma primeira disciplina do Curso, no segundo semestre de 2009.

II. SOBRE OS SISTEMAS DE REPRESENTAÇÃO EM MATEMÁTICA

E A APRENDIZAGEM

É de forma recorrente que vem sendo publicados artigos na área da Educação Matemática tratando da importância a ser dada aos sistemas de representação semiótica e aos aspectos cognitivos a eles associados no processo se aprendizagem da Matemática. Dentre estes, alguns dizem respeito ao papel da dimensão social na apropriação dos signos e estão em sintonia

Capítulo 16 Geometria através de Hipertextos com Animações Interativas

Maria Alice Gravina, Marina Menna Barreto

U

Maria Alice Gravina, Marina Menna Barreto 118

com discussões que também acontecem no âmbito da pesquisa em Matemática. [4]-[5]-[11]. Em interessante artigo, [13] destaca o quão mais fácil é ter-se o entendimento de um resultado de pesquisa, quando apresentado em conversa informal, quando se compara com o tempo exigido para redação e para compreensão deste mesmo resultado, se publicado em revista científica. Seu comentário [13,p.167]: [...]Por que existe tanta diferença na discussão informal, na conferência, no artigo? Na discussão informal as pessoas usam canais de comunicação que estão muito além da linguagem matemática formal. As pessoas fazem gestos, desenham figuras e diagramas, usam efeitos de som e usam a linguagem do corpo [...] A matemática em algum sentido usa uma linguagem comum: a linguagem dos símbolos, das definições técnicas, dos cálculos e da lógica. Esta linguagem comunica algumas formas de pensamento, mas não todas as formas de pensamento matemático.

São estes outros canais de comunicação que, junto com a linguagem formal clássica da Matemática, vêm se tornando objeto de pesquisa nos processos de aprendizagem, sob a ampla denominação de sistemas de representação semiótica. [2] avança na definição do que seria um sistema semiótico explicitando três componentes: um conjunto de símbolos que são expressos através da fala ou do texto, e do desenho; um conjunto de regras de produção de signos, incluindo aqui aquelas que tratam da organização do discurso que faz uso da composição de signos; um conjunto de relações entre os signos e seus significados, dependente de uma subjacente estrutura de significados.

As mídias digitais ampliam as possibilidades destes sistemas de representação – os quais vamos então denominar de sistemas dinâmicos de representação semiótica. Nestes sistemas, por ex., além das variáveis e relações matemáticas que regem um certo modelo, têm-se a iconografia, em profusão na tela, do computador – gráficos, diagramas e objetos metafóricos que registram diferentes aspetos de um conceito matemático. Foi fazendo uso deste dinamismo que [7] desenvolveu o projeto “SimCalculus” disponível em http://www.simcalc.umassd.edu , onde em micromundo interativo os alunos , ainda em idade escolar, trabalham com o conceito de taxa de variação, que usualmente é apresentado nos cursos universitários de cálculo diferencial. É assim, também, que na geometria, através do dinamismo dos desenhos, se evidencia o conceito figural teorizados por [3]. Através da clara fusão de seus dois componentes: o componente conceitual, apresentado em linguagem natural e/ou simbólica; o componente figural consistindo de família de desenhos que se apresentam em diferentes posições e tamanhos, mas que são invariantes quanto a propriedade geométrica dada pelo componente conceitual - por ex., no caso de um losango os lados se mantém sempre congruentes.

Vê-se que o dinamismo das representações veiculadas na tela computador, associado à possibilidade de manipulação direta, torna-se um suporte que propicia a fluidez dos processos mentais, de forma incomparável àquela que se consegue com o texto e desenho estático, quer impresso ou feito com giz no quadro negro. Nesta concretização dinâmica tem-se até mesmo a possibilidade de construção de conceitos que, em princípio, estariam fora do alcance cognitivo de

sujeitos em idade escolar, como o caso do conceito de taxa de variação referido acima.

É na perspectiva de [8] que consideramos os sistemas dinâmicos de representação semiótica como tecnologias da inteligência. Por um lado, eles concorrem para interiorização de saberes, isto através de suporte mais versátil – ampliando-se assim o papel dos signos no desenvolvimento das funções psicológicas superiores. Aqui nos colocamos também sob a perspectiva vygotskiana, ao considerarmos os signos como meios que dão suporte a resolução de problemas (comparar, reportar, analisar, escolher, entre outras ações mentais), sendo eles instrumentos para a atividade cognitiva, assim como as ferramentas são instrumentos para o trabalho [14]. Por outro lado, estes mesmos sistemas permitem, cada vez mais, externar explorações e investigações que normalmente acontecem nos bastidores da atividade intelectual. E mais, com os avanços dos recursos tecnológicos informáticos, tais sistemas estão incorporando representações de pensamentos que fazem intenso uso de imagens – são os pensamentos de natureza visual que, em diferentes graus, participam de nossos funcionamentos cognitivos. Na pesquisa matemática atual, objetos e processos abstratos até então restritos aos “olhos da mente” são agora externados através de precisas e dinâmicas visualizações na tela de um computador, implicando novas idéias para o entendimento da complexidade de muitos destes objetos e processos. É nesta perspectiva que [9] desenvolveu software especialmente dirigido ao que ele denomina visualização matemática (mathematical visualization), e nos fala que conforme a matemática se torna mais e mais complexa, torna-se cada vez mais importante ter ferramentas que suplementem nossa intuição e que nos ajudem a comunicar nossas idéias intuitivas.

É fato que as mídias digitais cada vez mais se integram às nossas atividades – sejam cotidianas, de aprendizagem, de pesquisa ou de diversão – e isto explica as recorrentes reflexões que aparecem na literatura, associadas às expressões paradigmáticas tais como tecnologias da inteligência (cunhada em [8]) ou ferramenta para o pensamento (cunhada em [10]). Nesta direção, e avançando sob um ponto de vista epistemológico, temos a provocativa expressão em [12] - “ferramentaparapensamentos (toolforthougths)” - cunhada com o propósito de registrar uma visão que considera que sujeitos e artefatos tecnológicos podem se colocar em situação de simbiose, em processo mútuo de ação e reação. Ou seja, o artefato também tem o poder de agir sobre o sujeito, daí a expressão que funde as duas palavras. Esta ferramentaparapensamentos estaria sinalizando a criação de uma nova cultura cognitiva humana. Esta cultura estaria em linha de continuidade com a história das culturas da humanidade, que nos seus primórdios desenvolveu, a partir dos gestos físicos, a cultura mimética; com a palavra e as narrativas faladas, a cultura mítica; com o registro da informação escrita na forma de símbolos e a possibilidade de reuso de idéias cria-se a cultura das teorias. E hoje, com a possibilidade de externar processos simbólicos através de mídias computacionais, ainda segundo os mesmos autores, estaríamos entrando na cultura do virtual, para a qual ainda não chegam a apresentar um claro paradigma. Acrescentaríamos, de forma mais específica, que com as possibilidades de internalizar e externar idéias e pensamentos


através de sistemas dinâmicos de representação semiótica, os nossos funcionamentos cognitivos se tornam, no mínimo, mais versáteis.

É intencionalmente que nesta seção fizemos considerações que, mesmo sendo muito breves, se aproximam de questões de natureza epistemológica. E justificamos: este contexto nos ajuda a entender o alcance que podem ter as mídias digitais nos processos educativos, se queremos provocar ao máximo as habilidades cognitivas que acompanham as situações de aprendizagem, dentre elas, aquela que busca o domínio dos sistemas de representação que veiculam idéias e novos conhecimentos matemáticos. Neste sentido, os hipertextos que integram animações interativas são interessantes possibilidades de material educativo, especialmente para a EAD. É através da apresentação do material que está sendo produzido para o ESPMAT, que vamos ilustrar algumas destas possibilidades, na próxima sessão deste artigo.

III. HIPERTEXTOS COM ANIMAÇÕES INTERATIVAS E A

APRENDIZAGEM DA GEOMETRIA

A produção de material na forma de hipertexto permite a

criação de ambientes favoráveis ao aprendizado autônomo, pois os recursos de programação permitem a conjugação de navegação com diferentes ferramentas de interação. No entanto, algumas características na estrutura dos sites devem ser observadas para que, de fato, possam atingir os resultados desejados: a estrutura do hipertexto deve ser entremeada de diferentes mídias.

Destacamos as figuras fixas ou dinâmicas e os vídeos que orientam e enfatizam aspectos relativos a conteúdos, trabalhos e atitudes. Tudo isso dentro de uma estrutura não linear que maximize o uso da navegação na definição de percursos que contribuam para o processo de aprendizagem. A navegação também deve ser intuitiva de forma que o aluno possa localizar rapidamente o material desejado.

É dentro dos princípios apresentados acima que está sendo desenvolvido material para o curso ESPMAT, voltado para professores de Matemática da Educação Básica. É uma iniciativa que busca a produção de um material digital que explora diferentes recursos pedagógicos, fundamentada nos objetivos que norteiam o projeto pedagógico do curso, a saber: a atualização dos conhecimentos dos professores de matemática, integrando nisso o uso de mídias digitais na sala de aula; a implementação de práticas-pedagógicas inovadoras nas escolas, contemplando um papel ativo do aluno no processo de aprendizagem, em particular através do uso de mídias digitais.

Para cada disciplina do curso está sendo implementado um site, sempre com a mesma estrutura de navegação. Esta estrutura é muito simples e propicia uma navegação fácil, rápida e intuitiva através da barra vertical de “menus” que organiza os módulos de trabalho da disciplina (Fig. 1). Cada módulo inicia com uma breve apresentação daquilo que será desenvolvido ao longo da semana e está dividido em sub-menus: objetivos – dá o panorama geral do módulo e contém a

resposta para a pergunta: “o que estudaremos neste módulo?”; conteúdos – apresenta e desenvolve a teoria e o conhecimento básico da matemática ou da didática que será necessário para a exploração do módulo; atividades - sugere atividades a serem desenvolvidas; recursos - propõe o uso de recursos de mídias digitais e que possam ser utilizados em sala de aula e disponibiliza tutorias para ajudar no domínio do recurso; complementos - sugere materiais adicionais, envolvendo os conteúdos matemáticos e/ou didáticos e os recursos apresentados no módulo.

Fig. 1. Interface do site da disciplina Mídias Digitais I e detalhes do material disponibilizado no Módulo III.

As considerações feitas na sessão anterior são, também,

explicitações do nosso entendimento da importância da versatilidade dos sistemas de representação semiótica a ser usado em material que é projetado para uma aprendizagem com autonomia. É assim que em cada Módulo procuramos integrar aos hipertextos diversos objetos de aprendizagem que, na sua maioria, se caracterizam como animações dinâmicas e interativas. Os objetos foram implementados com o software de domínio público, GeoGebra, disponível em http://www.geogebra.org/cms/. Este é um software de geometria dinâmica, pois as figuras nele construídas, se com princípios geométricos, mantém suas propriedades quando seus pontos são movimentados.

Com o propósito de tornar mais clara nossa proposta, vamos colocar atenção no site da disciplina Mídias Digitais I, em especial no material que está disponibilizado no Módulo III. É importante mencionar que esta disciplina teve como objetivo a capacitação do professor de escola no uso de mídias digitais (software e objetos de aprendizagem) para a Educação Matemática, incluindo nisso o domínio dos conteúdos matemáticos.

Neste módulo é desenvolvida uma proposta que trata de modelagem geométrica, especialmente em mecanismos com movimentos, e é inspirada na idéia de que o mundo que nos rodeia está repleto de situações em que a geometria se faz presente. Por ser a modelagem matemática um processo de abstração de uma situação ou fenômeno físico pode-se dizer então, que dessa forma faz uso de um sistema de representação semiótica. Em situações de aprendizagem, a modelagem pode ter também o simples propósito de provocar as habilidades cognitivas (conforme veremos nos trabalhos produzidos pelos alunos). E mais, de acordo com [1], não há dúvida de que aprendemos e entendemos melhor as propriedades de algum modelo quando temos a oportunidade de vê-lo, manipulá-lo, e


mais ainda, construí-lo. É nesta linha de pensamento que foi desenvolvido o material que trata de modelagem geométrica.

No sub-menu “Objetivos” os alunos são inicialmente provocados a observar, em situações cotidianas, mecanismos com movimento já procurando identificar as propriedades geométricas neles presentes. A título de primeiros exemplos, o hipertexto traz figuras de mecanismos como ventilador, macaco de carro, balança, roldana. É então colocado o desafio: como construir réplicas dos objetos, usando o software de geometria GeoGebra?

A transposição do objeto físico para um modelo geométrico exige domínio do sistema de representação no qual são expressos os segmentos, retas, círculos, rotações e translações (entre outros conceitos), de forma a criar no modelo o mesmo movimento do objeto físico. Como esta transposição não é de todo simples, no sub-menu “Conteúdos” disponibilizamos quatro modelos que podem ser manipulados – são animações que incorporam o funcionamento do ventilador, do macaco de carro, do pistão e da balança de prato (Fig. 2).

Fig. 2. Modelos geométricos de ventilador, macaco de carro, pistão e balança.

São applets Java, feitos no GeoGebra, resultantes de

construções feitas de tal forma que o movimento de um único ponto (ponto Mova) desencadeia o movimento de todo o mecanismo. Assim o aluno é provocado a entender, no dinamismo do movimento, as propriedades geométricas que foram impostas na construção do modelo. Observamos que, nesta etapa, o aluno está sendo provocado no entendimento de um modelo já construído. A complexidade da construção não é ainda visível e o aluno explora apenas qualitativamente as relações geométricas que se evidenciam no dinamismo. Esta exploração qualitativa é etapa importante no processo de aprendizagem da modelagem [6]. Isto porque variáveis geométricas e relações de dependências devem ser identificadas no modelo, e neste caso, o sistema de representação com desenhos dinâmicos torna-se um importante apoio. A título de exemplo trazemos na Fig. 3 o modelo do macaco de carro em diferentes instâncias de movimento. Com um olhar acurado no dinamismo da figura, o aluno pode (e deve) identificar o segmento que se comporta como “raio de círculo girando”, pois é a partir deste segmento que se constrói o losango que constitui a estrutura do macaco.

Fig. 3. Modelo do macaco de carro. A manipulação do ponto “Mova” dá movimento ao mecanismo. A figura mostra três instâncias do movimento.

Neste ponto, se já confiante nos princípios que regem a

modelagem geométrica, o aluno pode se aventurar na construção de seu próprio modelo de mecanismo. O material de estudo, até então, faz uso de sistema dinâmico de representação na concisa forma de “desenhos com movimento”. O entendimento da informação exige habilidades cognitivas associadas a pensamentos de natureza visual, e isto pode ser difícil para alunos com vivências em sistemas de representação que fazem uso, sobretudo, do texto e do desenho estático. Neste sentido, o material disponibilizado no site procura atender, de forma gradativa, as dificuldades dos alunos.

Fig. 4. Modelo dinâmico do macaco de carro. A barra de navegação, assinalada, permite o acompanhamento dos passos de construção.

Dando continuidade, o aluno é convidado ao estudo da

geometria que está por trás de cada um dos modelos apresentados. Para isto, no sub-menu “Recursos”, são disponibilizados objetos de aprendizagem através dos quais é possível explorar o procedimento de construção dos modelos. Na Fig. 4 temos o objeto relativo à construção do modelo do macaco de carro. O seu funcionamento pode ser acompanhado “passo-a-passo”, no seu ritmo de aprendizagem, através da barra de navegação que se encontra na parte inferior do objeto. A todo instante pode-se manipular o ponto “Mova” e usar o dinamismo da figura para o entendimento das relações geométricas que estão sendo construídas. Em particular, observar que o modelo relaciona dois tipos de movimento: o movimento circular do ponto “Mova” e o movimento retilíneo vertical do ponto E (este o ponto em que o carro se apóia no macaco), e isto é garantido pela propriedade que caracteriza o losango - aquela de ter diagonais perpendiculares.

Essa é a reflexão que se deseja provocar no aluno a partir da exploração do objeto de aprendizagem. Isto porque, é com este entendimento que o aluno pode avançar na construção de outros modelos.

Os objetos de aprendizagem disponibilizados no site apresentam as características elencadas por [15]: ser digital, ter a possibilidade de reutilização e ter intencionalidade quanto à aprendizagem. No caso da modelagem geométrica, os objetos foram concebidos para que os alunos, de forma autônoma, aprendessem geometria e desenvolvessem


habilidades para fazer modelagem geométrica. Além disto, na concepção e implementação dos objetos estivemos atentos ao uso de sistemas dinâmicos de representação semiótica, apostando no papel de tais sistemas no desenvolvimento de habilidade cognitivas que enriquecem o “pensar sobre formas geométricas”.

IV. SOBRE OS RESULTADOS

Com o propósito de situar o contexto de uso do material didático digital apresentado na seção anterior, descrevemos brevemente o funcionamento do Curso. As atividades iniciaram em julho de 2009 e ainda estão em andamento, devendo ser desenvolvidas ao longo de três semestres. Cada semestre é composto por um conjunto de disciplinas que tratam de conteúdos de matemática, de didática e do uso de mídias.

As diversas disciplinas estão ancoradas no ambiente Moodle-UFRGS e a rotina semanal de trabalho se organiza da seguinte forma: no Moodle os alunos recebem orientações sobre a tarefa da semana, com indicação do material para estudo disponibilizado em Módulo do site da disciplina e com descrição do trabalho a ser entregue. Através de chats, fórum ou mensagens esclarecem suas dúvidas com os tutores.

Foi na terceira semana da disciplina de Mídias Digitais I que os alunos iniciaram seus estudos sobre modelagem geométrica. A tarefa da semana consistia em, inicialmente, explorar e estudar o hipertexto com os objetos de aprendizagem relativos à modelagem do ventilador e do macaco-de-carro, disponibilizado no link “Módulo III” do site da disciplina. Uma vez entendido os procedimentos da modelagem geométrica – para isto explorando os objetos de aprendizagem, sempre que necessário - o aluno deveria produzir uma nova modelagem, escolhendo um mecanismo de seu interesse.

A entrega do trabalho foi feita no espaço “Banco de Dados”, no Moodle na forma texto com breve descrição do procedimento de construção e das dificuldades encontradas acrescentado do arquivo do GeoGebra com a construção e ainda imagem (formato jpeg) do modelo construído. A publicação dos trabalhos no Banco de Dados se organiza como uma “Galeria” e assim, em breve vista de olhos, já nos foi possível identificar o importante papel do material disponibilizado na forma de hipertexto com animações interativas. A Galeria descortinou muitos ventiladores e rodas gigantes, mas também outros mecanismos como automóveis, relógios, brinquedos e pontes móveis.

É importante salientar que estes professores-alunos estavam, neste momento, acompanhando a primeira disciplina do Curso e, portanto com pouca vivência no uso do software GeoGebra. Foi na situação de aprendizes iniciantes que fizeram esta primeira atividade de modelagem, e assim, naturalmente, produções muito simples e parecidas com aquelas exploradas nos objetos de aprendizagem foram apresentadas. Mas também foram feitas modelagens de mecanismos diferentes e mais complexos como, por exemplo, a modelagem de janelas e de portas.

Fig. 5. Situações de modelagem apresentadas pelos alunos

A Fig. 5 traz uma amostra das produções. A modelagem do

cata-vento, ilustrada na Fig. 5a, não traz muita novidade: os princípios geométricos que garantem o movimento são os mesmos usados na modelagem do ventilador. Quanto ao movimento, o aluno não se aventurou em ir além do que lhe foi ensinado; no entanto integrou, à construção, o movimento de translação para obter o efeito “muitos cata-ventos” (uma situação que lembra o parque eólico da cidade de Osório, RS). Na Fig. 5b ainda temos uma reprodução do mesmo movimento circular do ventilador, mas acrescido de detalhes que nos fazem ver uma roda-gigante. Já na Fig. 5c temos o modelo de mecanismo bem mais elaborado, embora os movimentos no modelo ainda sejam independentes – a roda gira, mas não se desloca; ou a roda se desloca, mas não gira (a sincronização dos dois exige uma maior desenvoltura para fazer modelagem geométrica). A Fig. 5d traz situação em que o aluno conseguiu resolver um problema de modelagem mais complexo, pois agregou o movimento circular e movimento retilíneo que produzem o efeito do “abrir a veneziana”.

Sendo esta a terceira atividade de uma primeira disciplina do Curso, e considerando que os alunos também estavam iniciando primeira experiência em educação a distância, julgamos que os resultados obtidos foram interessantes e animadores. Também é preciso destacar que diferentes competências estavam sendo exigidas, como o domínio de conteúdos de geometria; do software GeoGebra; e dos princípios de modelagem geométrica.

V. CONSIDERAÇÕES FINAIS

Após quase um ano de curso, é possível observar um franco progresso dos alunos-professores quanto à articulação entre conhecimentos de Matemática, de Mídias Digitais e de Didática. A sistemática disponibilização, para cada disciplina, de site na forma de hipertexto com diferentes recursos – recursos de vídeos e tutoriais também começaram a serem incluídos, além dos objetos de aprendizagem – têm sido uma referência de estudo para os alunos. Com a estrutura de navegação padronizada, eles podem concentrar esforços no avanço de questões que estão no cerne do programa de formação – são as questões relativas a conteúdos de


Matemática e de domínio de tecnologia, visando novas práticas escolares.

Essa experiência de produção do material didático para o curso de especialização tem nos mostrado que a educação na modalidade a distância exige material com linguagem de comunicação que seja muito versátil e é assim que procuramos tirar o máximo proveito das imagens visuais, nisso fazendo uso de recursos dinâmicos e interativos. Com a implementação de objetos de aprendizagem, onde sistemas dinâmicos de representação semiótica estão presentes, estamos também contribuindo para provocar o desenvolvimento de habilidades cognitivas que serão cada vez mais necessárias na cultura do virtual.

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Maria Alice Gravina é professora no Instituto de Matemática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul e trabalha no Curso de Pós Graduação em Ensino de Matemática e na Licenciatura em Matemática. Tem como interesse de pesquisa a aprendizagem da matemática com suporte das mídias digitais, e vem orientando trabalhos e produzindo artigos que discutem o papel das representações semióticas dinâmicas nos processos de aprendizagem. Também é responsável pelo site Edumatec ( http:// www . edumatec . mat . ufrgs . br), o

qual tem como propósito a difusão do uso de tecnologia na educação matemática .

Marina Menna Barreto tem trabalhado como tutora a distancia em cursos de formação continuada para professores de Matemática e tem como especial interesse o desenvolvimento de material didático digital interativo na forma de hipertextos que integram animações e vídeos. É´ co-autora do material didático desenvolvido para o Curso de Especialização “Matemática , Mídias Digitais e Didática”, oferecido na modalidade de educação a distancia pelo Programa de Pós-Graduação em Ensino de Matemática do Instituto de Matemática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul

(http:// :www.ufrgs.br/espmat), em parceria com a Universidade Aberta do Brasil.

Uso de la Pizarra Digital y los Sistemas de Respuestas para la Implantación del Aprendizaje Basado en Proyectos en I.I.

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Tittle—Digital Board and Classroom Response System for Developing Problem Based Learning in Computer Engineering.

Abstract—The integration of Problem-Based Learning (PBL) in the European Higher Education Area needs complementary techniques that improve student motivation. Digital boards are found useful in this context, offering an interactive view of contents. However, their use is limited by the cost, infrastructure needs and interaction drawbacks. To cope with these issues, this work proposes an improvement of a mature experience in PBL, with portable digital boards and classroom response systems. Thanks to a wireless tablet-type device, both professors and students can move around the classroom, taking advantage of an interactive board. The resultant methodology is demonstrating to be positive, raising the motivation in those PBL stages a priori less interesting for students, i.e. theoretical lessons.

Keywords—Digital board, problem-based learning, collaborative learning, European Higher Education Area.

Abstract—La integración del Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) en el Espacio Europeo de Educación Superior necesita técnicas complementarias para mejorar la motivación del alumnado. Las pizarras digitales son útiles en este contexto, ofreciendo una visión interactiva del contenido de la materia. Sin embargo, su uso se ve limitado por su alto precio, la necesidad de instalación y la ausencia de interacción con el alumno. El trabajo que se propone mejora una experiencia madurada en la implantación del ABP en Tecnología Electrónica, mediante pizarra digital portátil y un sistema de respuestas mediante pulsadores. Gracias a un dispositivo portátil tipo “tablet” inalámbrico, profesores y alumnos pueden moverse por el aula aprovechando las capacidades de una pizarra digital interactiva. La metodología resultante está demostrando ser positiva, favoreciéndose la implicación del alumnado en aquellas etapas del ABP a priori menos alentadoras: las sesiones teóricas.

Keywords— Pizarra digital, aprendizaje basado en proyectos, aprendizaje colaborativo, Espacio de Educación Superior.

Este trabajo fue presentado originalmente en Simposio Nacional de

Tecnologías de la Información y las Comunicaciones en la Educación (SINTICE 2010)

J. Santa (autor a cargo), A. J. Jara, G. Villalba y M. A. Zamora trabajan en la Universidad de Murcia, 30100 Murcia (teléfono: +34 868 888771; fax: +34 868 888771; e-mail: josesanta | jara | germanvm | mzamora @um.es).

I. MOTIVACIÓN

as universidades españolas se encuentran en pleno camino de reconversión hacia el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES). Dicho marco supone un

conjunto sustancial de cambios en la manera de concebir la docencia en la Universidad. Como consecuencia de dicha transición, multitud de nuevas técnicas docentes están apareciendo para tratar los nuevos modelos de enseñanza. Las nuevas metodologías activas de docencia [1] están siendo consideradas para introducir al alumno en su propio proceso de enseñanza [2]. En este sentido, la programación de materias según un modelo centrado en la clase magistral está siendo criticada, en aras de implantar una programación centrada en el aprendizaje. Se intenta dirigir la visión del profesorado universitario hacia métodos didácticos que favorezcan la asimilación de contenidos por parte del alumno.

El Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) presenta un nuevo modelo de enseñanza en donde los alumnos aprenden a aprender mediante el trabajo en grupo [3]. A diferencia de la docencia tradicional, en donde el profesor hace uso de la clase magistral y la aplicación de los conocimientos se hace a posteriori, en el caso del ABP los alumnos reciben unos conceptos iniciales y se les “lanza” hacia la resolución de un problema. Este trabajo se realiza de forma cooperativa en pequeños grupos, lo cual ayuda al desarrollo de los propios conceptos de la materia y de nuevas habilidades y competencias de carácter transversal. En España el uso del ABP en enseñanzas técnicas está empezando a resultar efectivo. La Universidad Politécnica de Cataluña presenta uno de los modelos a seguir en su incorporación del ABP en informática [4] y su incorporación en otras facultades españolas parece extenderse [5]. La Universidad de Murcia también posee una trabajada experiencia en este ámbito [6], aunque ahora el ABP se está comenzando a complementar con herramientas como la pizarra digital.

Un problema identificado en la aplicación del ABP está en

Capítulo 17 Uso de la Pizarra Digital y los Sistemas de Respuestas para la Implantación del Aprendizaje Basado en Proyectos en Ingeniería Informática

José Santa, Antonio J. Jara, Germán Villalba, Miguel A. Zamora

L

José Santa, Antonio J. Jara, Germán Villalba, Miguel A. Zamora 124

aquellas sesiones teóricas iniciales o explicaciones puntuales impartidas mediante clase magistral. El objetivo de este artículo es combinar el ABP con el uso de pizarras digitales interactivas portátiles y los sistemas de respuesta, para incentivar la motivación y la atención del alumnado. En otros trabajos se han incluido las nuevas tecnologías en forma de sistemas de gestión de cursos [7] o el uso de servicios de Internet [8]. En este trabajo se observa cómo las pizarras digitales interactivas portátiles y los sistemas de respuesta mediante pulsadores pueden complementar estas aproximaciones, para hacer al alumno más partícipe de su aprendizaje. La meta marcada al principio del proyecto se centraba en hacer las sesiones magistrales del ABP más amenas, atractivas e interactivas. A lo largo del artículo se explica cómo se ha conseguido este objetivo.

Siguiendo el orden del trabajo, en la Sección II se ofrece una introducción a las pizarras digitales interactivas y portátiles, ofreciendo varias referencias a trabajos relacionados, si bien los autores no tienen constancia de ningún trabajo en donde se presente la combinación del ABP con esta tecnología. En la Sección III se describe la metodología de enseñanza usada en dos asignaturas del área de Tecnología Electrónica: Domótica y Diseño Basado en Microprocesadores. Los resultados obtenidos de la experiencia se han evaluado mediante encuestas a los alumnos, y han sido analizados en la Sección IV. Otras cuestiones observadas en la experiencia por parte del profesorado son estudiadas en la Sección V. Finalmente, el artículo es concluido en la Sección VI, recapitulando las principales ideas del trabajo y presentando algunos trabajos futuros.

II. PIZARRAS DIGITALES

Las Pizarras Digitales (PD) tradicionales han permitido hasta la fecha utilizar un ordenador para mostrar una imagen multimedia de los contenidos tratados en clase mediante un sistema de proyección [9]. Su evolución hasta las Pizarras Digitales interactivas (PDi) ha supuesto un nuevo paso en la interacción con la pizarra, permitiendo actuar directamente sobre su superficie [10] para realizar anotaciones, enfatizar determinadas partes de la imagen, etc. La irrupción de la Pizarra Digital interactiva (PDi) en las aulas ha marcado un punto de inflexión en la metodología y en las expectativas que se tienen puestas en las nuevas tecnologías desde la docencia. En [11] se presentan resultados empíricos de las ventajas de este tipo de pizarras en Estados Unidos, Reino Unido y Australia, concluyendo en el aumento de la atención y la motivación en el aula. La propuesta que se presenta en este artículo está, sin embargo, centrada en la evolución de este concepto con la aplicación de la Pizarra Digital interactiva Portátil (PDiP) [12]. No obstante, en vez de usar la propia superficie de proyección para la interacción, aquí se apuesta por una tableta gráfica para este fin. La tableta presenta un medio portátil que puede llevar el profesor en clase, y se conecta de forma inalámbrica con el ordenador encargado de la proyección. El trabajo descrito en [13] muestra un ejemplo de aplicación similar para la enseñanza de electrónica, sin embargo, se hace uso de una tableta independiente de la

pizarra digital, lo cual dificulta la interacción con el área de visión común a todos los alumnos.

La movilidad es una ventaja en las PDiP, pues evita la aproximación del alumno a la pizarra de gran formato en caso de requerir su interacción. Además, permite la participación en modo multiusuario, con diferentes pizarras portátiles repartidas por el aula, y facilita la integración con un sistema de respuestas interactivo. Dicha participación puede ser colaborativa o competitiva, según esté diseñada la actividad. Además, en caso de tener algún alumno con discapacidad motora, esta solución le permite participar igual que sus compañeros en actividades sobre la pizarra.

III. METODOLOGÍA DE ENSEÑANZA

En este artículo se describe la combinación de ABP y PDiP sobre dos asignaturas impartidas en la Facultad de Informática de la Universidad de Murcia: Diseño Basado en Microprocesadores (DBM) y Domótica (DOM), ambas incluidas dentro de un proyecto piloto de innovación para la transición hacia el EEES.

Las asignaturas objeto del análisis se encuentran dentro del plan de estudios de Ingeniero Técnico en Informática de sistemas, en el tercer curso. Ambas asignaturas tratan conceptos relacionados con el diseño y aplicación de sistemas embebidos, por lo que están relacionadas respecto al contenido, pero también en la metodología seguida. De hecho, suele ser común que los alumnos matriculados en DBM también lo estén en DOM. DBM trata conceptos generales de sistemas embebidos, mientras que Domótica se centra en la automatización inteligente de hogares.

A. Metodología ABP La aplicación del ABP en DBM y DOM se encuentra

descrita en [14, 6], respectivamente. Ambas materias tienen la particularidad de contar con un límite de plazas de quince alumnos. Esto ha permitido poder adelantarnos y empezar a utilizar nuevas formas y metodologías de trabajar en el aula desde el curso académico 2004/2005.

La metodología actual de DBM sigue la filosofía del ABP, a través de un proceso de implantación paulatino durante los últimos cuatro cursos académicos. Entre las adaptaciones ABP más importantes, destacan el trabajo en grupos, definición inicial de un problema y listado de entregables. Las clases magistrales han quedado reducidas a los primeros temas sobre conceptos básicos, dejando el resto para el trabajo de los grupos fuera y dentro del laboratorio. Los entregables se corresponden con pequeñas prácticas que se realizan en sesiones presenciales en laboratorio que deben entregarse en el plazo estipulado, con el fin de guiar temporalmente el trabajo del alumno. Los profesores realizan la asignación del proyecto en una sesión en la que se establecen los grupos y aclaran cualquier duda inicial que pueda surgir. La corrección final del proyecto es realizada por los docentes, existiendo además una presentación pública en clase.

Por otro lado, en DOM se ha optado por una parte de teoría inicial de cuatro sesiones de una hora, en la que se intercalan las exposiciones del profesor con ejercicios tutorizados para


introducir a los alumnos en un contexto real. En el caso de las prácticas, debido el interés de fomentar la interacción entre alumnos, se decidió hacer únicamente dos grupos de ocho participantes. Una sesión semanal se utiliza para hacer un seguimiento individualizado y conjunto de cada grupo. En ésta se informa al profesor sobre los avances del grupo y se le plantean cuestiones sobre el enfoque elegido. En un seguimiento individualizado, cada alumno expone su aportación durante la semana actual y lo que va a realizar para la siguiente.

Como se puede observar, tanto en DBM como en DOM se siguen manteniendo sesiones teóricas, aunque en un número eminentemente menor. Es en esta parcela en donde las PDiP han sido utilizadas para mejorar la experiencia, junto con pequeños sondeos mediante un sistema de respuestas basado en pulsador.

B. Metodologías para la aplicación de la PDiP y los pulsadores

La pizarra digital puede ser relevante en muchas etapas del proceso educativo. En este trabajo, en particular, se presenta su aplicación en aquellas fases del ABP que resultan menos atractivas para los alumnos, es decir, las sesiones teóricas iniciales y las explicaciones puntuales durante las sesiones prácticas.

Un método tradicional para aumentar la participación de los alumnos en clase, mediante sondeos generales o preguntas individuales, implica generalmente una falta de participación. Es por ello que la solución que se propone consta de un sondeo con un sistema de respuestas, para comprobar si los alumnos poseen ciertos conocimientos clave, y la aclaración o justificación puntual por parte de algunos alumnos con las PDiP. Con este enfoque ellos mismos construyen la respuesta de una manera colaborativa, dando siempre la oportunidad de abrir la discusión entre los alumnos que tienen una idea y el resto. De esta manera se consigue que los alumnos asimilen conceptos de forma mucho más efectiva y que mantengan una actitud más activa en clase. Además, el profesor se asegura del aprendizaje de los conceptos básicos antes de comenzar con el proyecto de la asignatura. La metodología seguida para la evaluación de algunos conceptos básicos sobre la materia es la siguiente: 1) Definición de preguntas tipo test con cuatro respuestas

candidatas.

2) Sondeo de las respuestas de los alumnos con los pulsadores.

3) Dar una pizarra a un alumno que respondió la respuesta correcta y otra a uno que lo hizo incorrectamente.

4) Justificación de la respuesta mediante la pizarra por parte de los alumnos.

5) Apertura de debate con el resto de los alumnos sobre la solución planteada.

6) Justificación por parte del profesor, con su pizarra, a partir de los enfoques de los alumnos.

Para el caso de DOM, por ejemplo, se propone una actividad, basada en la PDiP y el sistema de respuestas, para la comprensión de los sensores de gas. Ésta se realiza al inicio de la clase sobre sensores de seguridad domésticos, presentándose las características de algunos gases y la razón por la que deben contemplarse sensores diferentes para cada tipo de gas en cada localización. En la Fig. 1 se puede ver una de las preguntas de esta actividad. El modelo de PDiP usado ha sido el INTERWRITE Mobi, mientras que el sistema de respuestas es el Classroom Performance System IR, ambos de Interwrite. La Fig. 2 muestra a los alumnos contestando con los pulsadores. Con esta técnica el profesor puede ver quién ha respondido y qué ha pulsado cada uno.

Se han planteado actividades con las pizarras que pueden ser tanto colaborativas como competitivas. De esta manera, todos los alumnos pueden trabajar sobre un mismo área de la pantalla, o bien se puede dividir para dos o más grupos. Estos mecanismos dan la opción de una discusión posterior sobre las soluciones propuestas. La metodología seguida en estos casos consistiría en: repartir las pizarras a los grupos, dividir la zona de proyección en partes (si es un ejercicio competitivo), resolver el ejercicio y, finalmente, analizar los resultados detectando errores y proponiendo mejoras.

Un ejemplo de este tipo de sesiones desde el enfoque cooperativo ha sido la clasificación de distintas tecnologías domóticas según el tipo de red a la que pertenecen (datos, control o multimedia). En la Fig. 3 se puede ver cómo se divide la clase en dos grupos (un grupo para cada fila de alumnos), y cómo van clasificando las tecnologías por turnos, una a una, justificando el porqué.

Fig. 1. Ejemplo de actividad de sondeo mediante PDiP y sistema de respuestas.

Fig. 2. Alumnos utilizando los pulsadores en una actividad de sondeo.


En aquellas sesiones puntuales para explicar conceptos generales a toda la clase, se han desarrollado actividades que permiten reforzar su comprensión. Estas sesiones surgen durante la elaboración del proyecto, como necesidad de explicar conceptos no tratados durante las sesiones teóricas iniciales, ya que se requería que el alumno comenzase su trabajo y adquiriese ciertas destrezas. Un ejemplo de estas sesiones fueron la introducción a las placas embebidas con soporte Java y la configuración de una vivienda a partir de un kit de sensores adquirido. En la Fig. 4 se muestra la actividad de configuración de las viviendas para dos grupos, siguiendo la metodología de pizarras en su versión competitiva.

IV. RESULTADOS DE LA EXPERIENCIA

Con el objetivo de recoger la opinión sobre la nueva metodología combinada con PDiP y sistema de respuestas, se elaboró un modelo de encuestas para el alumnado. En éste se contemplaron cuatro bloques fundamentales, repetidos para la PDiP y el sistema de respuestas: 1) Opinión general del uso, con preguntas generales sobre la

aceptación en una escala de cero a cinco. 2) Problemas técnicos, incluyendo una serie de posibilidades

a marcar y “otros”. 3) Problemas en el aprendizaje de los conceptos con la

tecnología. 4) Valoración general de la experiencia.

Al final de la encuesta se pedía una valoración de cero a cinco de la experiencia global combinada de PDiP y sistemas de respuesta. La Tabla 1 resume los valores promedio de los cuatro bloques, así como la valoración global. Estudiando la desviación estándar de los resultados recabados, se ha comprobado que la opinión entre los alumnos no difiere en demasía. Como se puede ver en los resultados, la opinión general sobre el uso de las PDiP es buena (3.55 sobre 5),

aunque el sistema de respuestas recibe una mejor aceptación (3.84 sobre 5). Esto puede deberse a la aparición de más problemas técnicos (0.54 sobre 5 posibles) y dificultades al inicio de uso de la metodología con el aprendizaje (0.38 sobre 3 posibles) con las PDiP que con los pulsadores (0.08 sobre 4 posibles y 0.31 sobre 4 posibles, respectivamente). La valoración general con cada una de estas dos tecnologías incluso aumenta la diferencia de aceptación entre las PDiP y los pulsadores, indicando un grado de 3.31 para las PDiP y 4.23 para el sistema de respuestas.

Los problemas técnicos observados en la PDiPs están centrados en la habilidad necesaria para su manejo. Esto se atribuye al periodo de aprendizaje necesario hasta dominar su uso. Los problemas asociados al aprendizaje en las PDiPs son menos relevantes que los técnicos, pero requieren de una especial atención, ya que están centrados en la complejidad de uso del dispositivo y en la dispersión de la atención por el uso de la tecnología. Aunque menos relevante que en las PDiPs, el sistema de respuestas presenta algunos problemas de aprendizaje para los alumnos también al inicio de uso, debido de nuevo a la distracción por la tecnología y, lo que es más importante, por la tensión que les supone el ser evaluados durante la sesión.

Como resultados particulares relevantes, se ha obtenido una valoración muy positiva (4.15 sobre 5) de las PDiP, en cuanto a que ayudan a hacer más amenas las clases teóricas. En cuanto al sistema de respuestas, el resultado más importante radica en que los alumnos opinan que los pulsadores les ayudan a mantener más la atención. Como se puede ver en la Tabla 1, la valoración global media de la experiencia combinada de las PDiP y los pulsadores es de 3.69 sobre 5, lo cual nos alenta para seguir en esta línea.

V. DISCUSIÓN

Además de la opinión del alumnado, se ha considerado la de los profesores involucrados en las asignaturas, mediante una encuesta similar, conformando finalmente una serie de puntos principales de discusión a tener en cuenta. Éstos son resumidos a continuación, identificando las principales ventajas e inconvenientes en el uso de las PDiP, comparando también con las PDi comunes, y enfatizando la mejora

Fig. 3. Actividad colaborativa de clasificación mediante PDiP.

Fig. 4. Actividad competitiva de configuración de un sistema domótico mediante PDiP.


observada en la aplicación del ABP.

A. Número de actores La PDiP permite la interacción de más de un actor en un

determinado momento. La pizarra digital común sólo permite un actor, aunque en las nuevas versiones duales admite hasta dos. En el caso de la pizarra digital portátil, se contemplan hasta nueve usuarios, aunque en la práctica se ha identificado que la participación de muchos actores y el profesor puede ocasionar problemas de atención, debido a la reducción del área de trabajo para cada usuario. Además, la coexistencia de varios objetos moviéndose en la pantalla ocasiona confusión.

B. Fomento de la participación La PDiP y el sistema de respuestas permiten que los

alumnos más introvertidos puedan participar, ya que no deben exponerse al resto de sus compañeros ni levantarse. Si bien se ha comprobado en las encuestas que sigue existiendo cierta tensión, el alumnado “tímido” participa más, puesto que observa como el resto de compañeros también se equivoca.

C. Uso del hardware Puesto que la PDiP no dispone de una pantalla directa en la

tableta, el profesor debe volver siempre la cabeza hacia la proyección o al ordenador donde esté conectado la pizarra, forzando posturas poco ergonómicas en algunos casos. En cuanto al tiempo necesario para adquirir la destreza en el manejo de la tableta, éste es diferente dependiendo de la habilidad del individuo, desde menos de un minuto a más de cinco minutos en algunos casos, que se podrían repetir en menor medida por sesión. Junto a esto, se han detectado algunos problemas al enlazar las pizarras con el ordenador, mediante el interfaz inalámbrico.

D. Trabajo cooperativo/competitivo La PDiP permite configuraciones en donde un conjunto de

alumnos pueden resolver un problema de forma grupal, o bien resolver individual y simultáneamente un ejercicio bajo condiciones competitivas. La pizarra digital estática no ofrece una solución flexible para la organización de este tipo de actividades, presentando problemas de organización y los inconvenientes antes listados.

E. Atención continua El uso complementario de los mandos para el sondeo de los

alumnos permite que todos tengan que estar activos y atentos. Mediante los pulsadores, se puede también preguntar a los

alumnos que se equivocan, con el objetivo de encontrar cualquier duda o razón que les haya llevado a la confusión.

F. Eficiencia en las explicaciones La PDiP permite un mayor dominio del espacio de

proyección, ya que con la PDi estática se tiende al desuso de las zonas superiores por quedar fuera del alcance. Los problemas de configuración al inicio de las sesiones también son solventados con esta tecnología, ya que no es necesario establecer el área de proyección al inicio de la clase.

G. Docencia distribuida Mediante la PDiP todos los actores participan de forma

distribuida, cada uno situado en su mesa. No obstante se deben tener en cuenta los problemas derivados de la posición de la proyección, con tal de evitar los problemas de visión para los alumnos más alejados o cercanos a la pantalla. No hay que olvidar que el reflejo de lo que se hace con la tableta se ve en la proyección.

VI. CONCLUSIONES

Este trabajo presenta una experiencia de implantación de las pizarras digitales interactivas portátiles, y un sistema de respuesta mediante pulsadores, para mejorar la docencia en las explicaciones teóricas del Aprendizaje Basado en Proyectos. La metodología implantada hace partícipe y motiva al alumno, fomentando la competitividad y la discusión, al despertar las clases un mayor interés. Por otro lado, la pizarra digital interactiva portátil está demostrando facilitar la docencia a los profesores de las materias objeto de estudio, complementando perfectamente al Aprendizaje Basado en Proyectos.

La metodología se ha implantado en dos materias dentro del área de Tecnología Electrónica: Diseño Basado en Microprocesadores y Domótica. Se ha descrito la metodología seguida en cada caso, centrada en el Aprendizaje Basado en Proyectos, aplicando la pizarra digital interactiva portátil y el sistema de respuestas tanto en las explicaciones teóricas iniciales, como en sesiones generales puntuales durante el curso. Se han mostrado varios ejercicios reales que se llevan a cabo en Domótica. Los resultados recogidos en encuestas directas al alumnado reflejan una opinión favorable sobre la metodología, y han servido de base para discutir la utilidad real de su aplicación.

Entre las líneas futuras, destaca la evaluación de la metodología en cursos paralelos, estando uno de ellos basado en el modelo ABP anteriormente descrito, y otro centrado en la las pizarras digitales interactivas portátiles, junto con el sistema de respuestas. Además, se pretende hacer uso de librerías de desarrollo para crear un software propio de gestión de los pulsadores.

AGRADECIMIENTOS

Este trabajo se ha realizado en el grupo de Sistemas Inteligentes, incluido en el Registro de Grupos de Excelencia de la Fundación Séneca (04552/GERM/06), y ha estado apoyado por el Vicerrectorado de Convergencia Europea de la Universidad de Murcia.

TABLA I RESULTADOS RECOGIDOS EN UNA ENCUESTA REALIZADA AL ALUMNADO

SORE LA EXPERIENCIA

PDiP Sistema de respuestas

Opinión del uso 3.55 (0-5) 3.84 (0-5) Problemas

técnicos 0.54 (0-5) 0.08 (0-4)

Problemas de aprendizaje

0.38 (0-3) 0.31 (0-4)

Valoración 0.31 (0-5) 4.23 (0-5) Global 3.69 (0-5)


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José Santa nació en Yecla (Murcia), España, en 1981. Obtuvo el título de Ingeniero en Informática en 2004, el Máster Oficial en Nuevas Tecnologías de la Información y las Comunicaciones en 2008, y el grado de Doctor en Informática en 2009, todos ellos en la Universidad de Murcia (Murcia, España). Actualmente es Profesor Asociado en la misma Universidad, compaginando sus trabajos de investigación en el ámbito de la telemática con la innovación en el ámbito educativo para la transición hacia el Espacio Europeo de Educación

Superior y la aplicación del Aprendizaje Basado en Proyectos.

Antonio J. Jara nació en Ceutí (Murcia), España, en 1986. Obtuvo el título de Ingeniero en Informática en 2009, el Máster Oficial en Tecnologías de la Información y Telemática Avanzadas en 2010, y actualmente está llevando a cabo su tesis doctoral, todos ellos en la Universidad de Murcia (Murcia, España). Ha sido profesor de secundaria en el Instituto de Educación Secundaria Monte Azahar de las Torres de Cotillas.

Actualmente colabora en tareas docentes en la misma Universidad, donde también ha participado en algunos trabajos de investigación en el ámbito de la telemática con la innovación en el ámbito educativo para la transición hacia el Espacio Europeo de Educación Superior y la aplicación del Aprendizaje Basado en Proyectos, así como ha desarrollado algunas investigaciones sobre la transferencia de las nuevas tecnologías desde la Universidad a los centros de educación secundaria.

Germán Villalba nació en Cartagena (Murcia), España, en 1972. Obtuvo el título de Ingeniero Industrial en 1998, por la Universidad de Murcia (España). Actualmente es Profesor Asociado en la misma Universidad, participando activamente en la innovación en distintos niveles educativos aplicando las TIC.

Miguel A. Zamora-Izquierdo nació en Cartagena (Murcia), España, en 1972. Obtuvo el título de Ingeniero Industrial en 1997 y el grado de Doctor Ingeniero Industrial en 2003, ambos en la Universidad de Murcia (Murcia, España). Actualmente es Profesor Titular en la misma Universidad, con una dilatada trayectoria en el campo de la electrónica y las comunicaciones. Ha participado activamente desde la propia dirección de la Facultad en el proceso de transición hacia el EEES y ha participado/coordinado distintos

proyectos de innovación educativa en los estudios de informática.

Sentiment Analysis on a corpus of texts written by Primary School children 129

Abstract— Here is described the making of the e-Culturas

corpus from written texts by 10-11-year-old-children. These texts have been written from the memory of some event in which the kid has felt fear, hapiness or sadness. The purpose of the corpus in this report is the training of an automatic classifier for these sentiments. The results of the evaluation of the classifier are hopeful, in spite of being in a preliminary development status. We think that they show that the methodology used for the making of the corpus is suitable, and specific techniques can perform at a level good enough to be useful within the e-Culturas web platform.

Index Terms— Automatic classification, making of corpus, opinion mining, sentiment analysis.

Abstract— En este artículo se describen las actividades que se han realizado para generar un corpus de textos acerca de las emociones alegría, miedo y tristeza por niños de entre 10 y 11 años participantes en la edición del 2009 de la Red Internacional e-Culturas. También se detallan los pasos llevados a cabo para refinar los textos que forman el corpus, así como una experimentación preliminar con el corpus y las ideas para un trabajo futuro.

Index Terms— Clasificación automática, creación de corpus, minería de opinión, análisis de sentimientos.

Este trabajo fue presentado originalmente al CONGRESO “5ª

Conferencia Ibérica de Sistemas y Tecnologías de Información”, Santiago de Compostela (España).

Manuscript received April 14, 2011. (Write the date on which you submitted your paper for review.) This work was supported in part by the U.S. Department of Commerce under Grant BS123456 (sponsor and financial support acknowledgment goes here). Paper titles should be written in uppercase and lowercase letters, not all uppercase. Avoid writing long formulas with subscripts in the title; short formulas that identify the elements are fine (e.g., "Nd–Fe–B"). Do not write "(Invited)" in the title. Full names of authors are preferred in the author field, but are not required. Put a space between authors' initials.

E. Blanco is with the IDEO Group at University of Jaen, Spain (e-mail: [email protected]).

F. Martínez and L. A. Ureña are with the SINAI Group at University of Jaen, Spain (e-mail: [email protected] / [email protected]).

A. Pantoja is with the IDEO Group at University of Jaen, Spain (e-mail: [email protected]).

I. INTRODUCCIÓN

l análisis de sentimientos (sentiment analisys) es una tarea del Procesamiento del Lenguaje Natural que se preocupa por el tratamiento automático de opiniones,

sentimientos y subjetividad presente en el texto escrito, [1] (Pang & Lee, 2008). La popularización de lo que ha venido a denominarse Web 2.0 requiere de herramientas adecuadas que permitan explotar de una manera adecuada tal flujo de información. Es prometedora la confluencia de toda esta nueva fuente de texto subjetivo junto con herramientas que permitan modelar automáticamente el conocimiento allí expresado de tal forma que sea computacionalmente manipulable.

Por Educación Emocional se entiende el desarrollo de conocimientos y habilidades sobre las emociones con la finalidad de capacitar a la persona para afrontar mejor los retos de la vida, mejorando su bienestar personal y social, [2] (Bisquerra, 2002).

En el presente trabajo se propone la aplicación de técnicas propias de análisis de sentimientos como una herramienta valiosa para la integración intercultural y desarrollo emocional de niños de 10 y 11 años dentro de la Red Internacional e-Culturas, [3] (Pantoja, 2008) y [4] (Alcaide, Blanco, Pantoja, & Jiménez, 2008). Este trabajo, es parte de uno de mayor envergadura, cuya finalidad será la detección automática de emociones en el texto que escriban los alumnos de la Red Internacional e-Culturas acerca de una cuestión intercultural o sobre Educación Emocional para, dependiendo de la emoción detectada, plantearle al alumno unas actividades que intenten corregirla si esta ha resultado negativa.

El artículo está organizado como sigue: a continuación, una pequeña descripción de la Red Internacional e-Culturas. En la sección III se justifica la elección de las emociones a detectar, en la sección IV se presentan las actividades utilizadas para generar el texto del corpus, en la sección V se detallan los pasos para la creación del corpus, en la sección VI se presenta una breve experimentación con el corpus.

Capítulo 18 Sentiment Analysis on a corpus of texts written by Primary School children

Eladio Blanco, Fernando Martínez, Antonio Pantoja, L. Alfonso Ureña

E

Eladio Blanco, Fernando Martínez, Antonio Pantoja, L. Alfonso Ureña 130

Finalmente en la sección VII se resume brevemente este trabajo, así como la línea de investigación futura.

II. RED INTERNACIONAL E-CULTURAS

El proyecto e-Culturas [5] desarrolla desde hace años el uso de las TIC en la orientación y la tutoría, y la educación intercultural.

El objetivo principal es favorecer la interacción y el conocimiento cultural entre el alumnado y profesorado de centros educativos de España y de Latinoamérica. Éste se completa con varios objetivos específicos, entre los que destacan:

• Crear una red intercultural entre los países participantes (España, Argentina, Brasil, Chile y Paraguay).

• Conocer los efectos del Programa Intercultural e-Culturas en el cambio de las actitudes y las competencias comunicativas interculturales del alumnado de los centros participantes.

• Favorecer la interacción y el conocimiento cultural entre alumnado y profesorado de centros educativos españoles y latinoamericanos de nivel primario, mediante el diseño y aplicación de un programa educativo que utilice como soporte las TICs.

Los sujetos que han participado en el estudio fueron 517 de 5 países diferentes agrupados en 14 centros y 18 aulas (cada grupo contaba con un tutor que les ayudaba en caso de alguna dificultad y a la vez los tutores de los grupos hermanados estaban también en contacto para cualquier problema que les surgiera). Todos eran alumnos de 6º de Educación Primaria en España y de niveles similares en el resto de los países (10 y 11 años de edad). La Tabla I muestra los alumnos que han participado en esta experiencia en la última edición de e-Culturas, desglosado por países.

III. TRABAJO RELACIONADO

La llegada de la Web 2.0 [10] (OReilly, 2005) ha multiplicado el contenido textual en Internet, pues todos sus usuarios toman parte activa como productores de información. Pero esto trae consigo la consecuente diversificación de los registros lingüísticos lejos de formalismo o los lenguajes académicos. Comentarios en "blogs", opiniones en tiendas "online", discusiones en foros y otros paradigmas de publicación han atraído el interés por

hacer minería y análisis sobre estos textos de libre escritura y, en consecuencia, retador análisis [11] (Quarterly, 2009).

Esta revisión de la minería de textos se conoce como Minería de Opiniones y Análisis de Sentimientos (Opinion Mining and Sentiment Análisis) [1] (Pang & Lee, 2008). Si bien ambos términos se usan de forma no diferenciada, no son lo mismo. El análisis de sentimientos trabaja sobre aspectos como la clasificación de la polaridad de los sentimientos o la subjetividad expresados en un texto. Evidentemente, estos análisis son de gran utilidad para las tareas de minería de opinión, en las que se intenta obtener, a partir de los comentarios escritos por diversos usuarios, una idea general de la opinión del público sobre productos, noticias u otras entidades presentes en la red.

El interés que despiertan estas tareas puede verse reflejado en la aparición de recursos, como una variante de WordNet que refleja aspectos relativos a sentimientos en las palabras [12] (Esuli & Sebastiani, 2006) o corpus destinados a ser usados como base para la experimentación en técnicas de minería de opiniones y análisis de sentimientos, como el corpus multilíngüe de NTCIR [13] (Seki, Evans, Ku, Chen, Kando, & Lin, 2007) o el corpus usado en las competiciones TREC [14] (Ounis, MacDonald, de Rijke, Mishne, & Soboroff, 2006). Además, ya han tenido lugar importantes competiciones a nivel internacional sobre la materia, como las cuatro últimas ediciones del TREC Blog Track (de 2006 a 2009) [15] (Ounis, Macdonald, & Soboroff, 2008) o el MOAT de 2008 [16] (Passant & Laublet, 2008).

IV. ELECCIÓN DE LAS EMOCIONES

En la literatura existen diversas clasificaciones de emociones, [2] (Bisquerra, 2002) y [6] (Goleman, 2001). En la Tabla II se muestran las clasificaciones de sentimientos

TABLA I NÚMERO DE ALUMNOS POR PAÍS EN E-CULTURAS 2009

País Número de alumnos

España 139 Argentina 55 Brasil 121 Ecuador 157 Paraguay 48

Total 517

TABLA II CLASIFICACIÓN DE LAS EMOCIONES MÁS EXTENDIDAS

Emoción Goleman (2001) Bisquerra (2002)

Ira X X Tristeza X X Miedo X X Placer X Amor X X

Sorpresa X X

Enojo X

Vergüenza X X

Ansiedad X

Aversión X

Alegría X

Humor X

Felicidad X

Esperanza X

Compasión X

Cólera X


más extendidas. En este trabajo se han seleccionado tres de ellas atendiendo, primero, a su utilidad de cara a su integración dentro de la plataforma de e-Culturas y, segundo, que sean emociones bien diferenciadas. Por ejemplo, Bisquerra distingue entre alegría y felicidad; pensamos que conseguir distinguir entre emociones tan similares mediante un formalismo computacional es excesivamente ambicioso, al menos en el estadio actual del proyecto. Así, a los alumnos se les anima a que expresen emociones relativas al miedo, la alegría y la tristeza.

La emoción ira, según bastantes autores, junto al miedo, alegría y tristeza forman las llamadas emociones primarias, las cuales están biológica y genéticamente predeterminadas (son innatas), a diferencia de las emociones secundarias (amor, sorpresa, aversión, vergüenza) que son el producto de aprendizajes, es decir, de combinaciones y modulaciones de las emociones básicas que han sido experimentadas y aprendidas por la persona.

En este estudio inicial se ha dejado la ira fuera para

abordar el problema a tratar con una mayor sencillez. En futuros trabajos de ampliación del corpus, se prevé incluirla, así como alguna otra emoción si se considere oportuno.

V. ACTIVIDADES PARA GENERAR EL CORPUS

A continuación se presentan las actividades, adaptadas de [7] (Renom i Plana, 2008), utilizadas para generar los textos que forman el corpus.

A. Actividad 1: ¿Qué se siente? • Objetivos:

o Expresar emociones a través de una imagen dada. (Ver fotografías utilizadas: Figura 1, 2 y 3).

o Comunicar y describir verbalmente las propias emociones.

o Diferenciar emociones en situaciones similares.

• Procedimiento: Se le muestran al alumno una serie de fotografías y se le pide que anote la primera emoción que haya sentido y que desarrollen lo que piensan.

• Ejemplo de fotografías: o Alegría: Una madre jugando con dos niños y un

perro, personas riéndose... o Miedo: Personas con la boca abierta y caras de

terror. o Tristeza: Una persona llorando con ropa sucia y

rota.

Variante: Se pone a la vista del usuario bastantes fotografías y se le pide que seleccione la que le causa alguna emoción. A continuación tendrá que explicar por qué la ha seleccionado y qué emoción ha provocado en él.

B. Actividad 2: Las emociones de la semana/mes • Objetivos:

o Recordar situaciones vividas. o Descubrir y comparar emociones propias.

• Procedimiento: Se le pide al alumno que recuerde

situaciones vividas durante la última semana/mes. A continuación se le pide que escriba por separado aquellas situaciones que tengan que ver con alegría, miedo y tristeza.

VI. CREACIÓN DEL CORPUS

Cada alumno tuvo que realizar las dos actividades explicadas en el apartado anterior. En el caso de las aulas de España se supervisó personalmente la realización de las actividades para que generaran el mayor número de texto posible. En los países Latinoamericanos se delegó esta responsabilidad en los tutores, cuya implicación fue menor al

Fig. 1. Imagen utilizada para recoger textos relativos a la emoción alegría.

Fig. 2. Imagen utilizada para recoger textos relativos a la emoción miedo.

Fig. 3. Imagen utilizada para recoger textos relativos a la emoción risteza.


ser un apartado voluntario dentro de la Red Internacional e-Culturas y por tanto, de ahí el menor número de textos producidos por estos países.

De las actividades para recoger texto, la Actividad 1, en la que se le pedía al alumno que anotase la emoción que había sentido y lo que había pensado al ver una fotografía, no resultó de utilidad, pues el alumno se limitaba a describir lo que veía en la fotografía sin llegar a expresar ninguna emoción en el texto. Por ejemplo, en la figura 2 se limitaban a comentar que les parecía graciosa la situación, en vez de intentar ponerse en el pellejo de los personajes para describir que estaban asustados, o en la figura 3 que comentaban simplemente “esta triste”, sin llegar a generar más texto sobre el tema…

La Actividad 2, en la que se les pedía que contaran situaciones vividas de cada emoción, sí funciono perfectamente para recoger texto con contenido emocional. A cada alumno se le pidió que contará 2 situaciones vividas por emoción, de esta forma se llegaron a recoger 1160 textos de alumnos de los 5 países expresando las 3 emociones seleccionadas, tal como muestra la Tabla III. Aunque se ha insistido en que escribieran textos largos, debido a la edad de los alumnos ha sido bastante difícil esta cuestión, obteniéndose una media de 27 palabras por texto, como se puede ver en la Tabla IV. Cabe destacar que para le emoción positiva (alegría) la media de palabras por texto aumenta, así como el número de textos escritos por los niños. Al ser estas actividades emocionales voluntarias, dentro de la Red Internacional e-Culturas, no todos los participantes las realizaron. En la Tabla V se detalla el número de niños por país que las llevaron a cabo.

A. Ejemplos de textos recogidos Los textos que se muestran a continuación han sido

escritos por los niños tal y como se muestran, incluyendo las faltas de ortografía.

• Alegría: “El día mas feliz de mi vida fue cuando fui a

isla mágica me lo pase muy bien el día mas divertido de mi vida fue ese. Me monte en casi todo y me lo pase muy bien. Ese mismo día fui también a ver un partido de fútbol que también me lo pase muy bien mi equipo empato y empezó perdiendo pero pudieron empatar”.

• Miedo: “Un día estaba en mi casa yo sola porque mis padres se habían ido de viaje y me puse en mi ordenador y sentí un ruido que me asuste y yo me pregunto¿que pasara? y era mi hermanillo que no se había ido y estaba allí en mi casa jugando”.

• Tristeza: “El año pasado estaba yo estudiando para un exámen muy importante, todos los días estudiando un ratito, pero el día del exámen llego, como ya he dicho el exámen era importante; era importante porque de ese exámen dependía si tenia que venir el año siguiente a recuperarlo. Cuando la maestra me dio el

exámen me puse tan nervioso que la mayoría de las cosas se me olvidaron pero al final catee el exámen y tuve que recuperarlo”.

B. Limpieza de textos Algunos de los textos generados están en portugués,

debido a la participación en la Red e-Culturas de alumnos brasileños. Al ser un porcentaje pequeño la opción tomada fue eliminarlos directamente, para quedarnos así con los textos en español únicamente.

Otro tipo de textos que se eliminaron fueron los generados por aquellos alumnos que no se tomaban en serio la actividad y rellenaban los campos con información que no tenía nada que ver con lo que se le pedía o simplemente se limitaban a escribir caracteres para rellenar texto (“sdfsdfsdfsdfsdf…”).

C. Corrector de faltas de ortografía Una vez disponibles los textos relevantes, se procedió a su

corrección ortográfica mediante un sencillo sistema que se explicará más adelante. Lo primero, fue hacer un estudio sobre gran parte del corpus de las faltas de ortografía más típicas que comenten los niños de estas edades al escribir. Algunos errores encontrados:

• Cambiar b por v y viceversa.

TABLA III TEXTOS RECOGIDOS POR EMOCIÓN Y PAÍS

País Alegría Tristeza Miedo Total

Argentina 66 52 45 163 Brasil 44 41 41 126 Chile 26 22 22 70 España 275 253 239 767 Paraguay 20 8 6 34 Total 431 376 353 1160

TABLA IV PALABRAS POR TEXTO

Alegría Tristeza Miedo Total

Número palabras

14113 9141 8068 31322

Número textos

431 376 353 1160

Media de palabras por texto

32,74 24,31 22,85 27

TABLA V NIÑOS PARTICIPANTES POR PAÍS

País Niños participantes

Argentina 33 Brasil 22 Chile 13 España 139 Paraguay 10 Total niños 217


• Cambiar c por s y viceversa. • Cambiar z por s y viceversa. • Cambiar s por x. • Cambiar n por m. • Cambiar i por y. • Cambiar r por l. • Omitir la letra h. • Omitir signos de acentuación.

Para su corrección se ha utilizado un algoritmo que busca en un listado de palabras en español la palabra a corregir aplicándole recursivamente las reglas anteriores mientras no se encuentre la palabra correcta. Para esto se ha utilizado un modelo de RI (Recuperación de Información) clásico mediante el software Lemur, en el que cada palabra del diccionario LaTeX para el español utilizado [8], mediante un etiquetado especial, ha sido indexada como un documento. La forma de proceder era, dada la palabra escrita por el alumno, se buscaba el documento (palabra) en el cual estaban sus letras (equivalentes a las palabras en un sistema clásico de RI).

VII. EXPERIMENTOS

Se han realizado numerosos experimentos teniendo en cuenta diversas características como la ocurrencia y frecuencia de palabras, n-gramas, etiquetas POS (Part Of Speech) y lemas; el tamaño en Bytes y número de palabras del texto completo y la media por frase; ocurrencia y frecuencia de trigger words, palabras enfatizadas, símbolos especiales… En este trabajo las trigger words están formadas por conjuntos de unas 10-15 palabras semilla que se han seleccionado manualmente a partir del corpus de entrenamiento (véase Tabla VI). Algunos de los experimentos en los que se han obtenido mejores resultados son los siguientes:

a. SEM: Ocurrencia de las palabras semilla. b. DIC: Ocurrencia de las palabras de diccionario. c. NGR: Ocurrencia de n-gramas de más de 4 letras. d. DIC+POS: Ocurrencia de las palabras de diccionario y

etiquetas POS. e. NGR+POS: Ocurrencia de n-gramas de más de 4

letras y etiquetas POS. f. FDIC+POS: Frecuencia de las palabras de diccionario

y etiquetas POS.

g. FSEM+POS: Frecuencia de las palabras semilla y etiquetas POS.

Finalmente, se ha procedido a entrenar un algoritmo de aprendizaje supervisado con el corpus de entrenamiento, evaluando la bondad del modelo sobre el corpus de evaluación para cada uno de los experimentos anteriores. El algoritmo de aprendizaje automático utilizado en esta experimentación es SVM, [9] (Cristianini & Shawe-Taylor, 2000).

VIII. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS

Los resultados obtenidos se describen en la Tabla VII. A pesar del sencillo modelo de categorización implementado los resultados son esperanzadores, si bien hay diferencias significativas entre cada emoción dependiendo del experimento realizado, por ejemplo, tanto en NGR y NGR+POS mejoran los resultados obtenidos para tristeza y empeoran los de miedo y alegría si los comparamos con sus experimentos predecesores DIC y DIC+POS respectivamente.

Si en vez de utilizar simplemente la ocurrencia de las características, como se hace en DIC+POS, se tiene en cuenta la frecuencia de las mismas, tal es el caso de FDIC+POS, se vuelve a obtener resultados mejores para tristeza, empeorándose ligeramente los de alegría y miedo.

Utilizando solamente la ocurrencia de las palabras semilla, SEM, en general se consiguen mejores resultados que midiendo la frecuencia de las mismas, FSEM+POS, por tanto en las siguientes líneas y debido a que es el caso con más margen de mejora, se tratará de forma más exhaustiva este tema haciendo un estudio de los errores cometidos.

TABLA VI ALGUNAS PALABRAS SEMILLA

Emoción Palabras Semilla

Alegría Ganar, contento, regalar, reír, aprobar,

familia

Tristeza Llorar, pena, lástima, perder, suspender,

morir, romper, enfadar

Miedo Susto, secuestrar, terror, pegar, pesadilla, asustar, inquietud, morir, horror, atacar

TABLA VII RESULTADOS DE LA CLASIFICACIÓN DE EMOCIONES

Exp. Emoción Accuracy Precisión/ cobertura

SEM Alegría 0,796 0,681/0,833 Miedo 0,918 1,000/0,692 Tristeza 0,755 0,687/0,611

DIC Alegría 0,829 0,844/0,675 Miedo 0,914 0,893/0,807 Tristeza 0,762 0,765/0,382

NGR Alegría 0,800 0,771/0,675 Miedo 0,905 0,862/0,807 Tristeza 0,800 0,809/0,500

DIC +

POS

Alegría 0,839 0,849/0,700 Miedo 0,905 0,862/0,807 Tristeza 0,771 0,778/0,412

NGR +

POS


FDIC +

POS


FSEM +

POS



Como es usual en las tareas de categorización, una precisión elevada se suele conseguir penalizando la cobertura, tal es el caso del miedo en SEM con una precisión de 1, pero a costa de una discreta cobertura que no alcanza el 70% de los textos marcados con tal emoción. Sin duda, este resultado nos indica que el conjunto de palabras semilla seleccionado para esa emoción es preciso, pero incompleto. En el otro extremo se encuentra la alegría, que obtiene una cobertura que supera el 80%, pero con pobre resultado en cuanto a la precisión: un 0,68. Esto es, posiblemente superar esa cobertura a partir de las sencillas características léxicas y morfosintácticas utilizadas sea muy difícil, si no imposible, pero sí pensamos que es posible reducir la lista de palabras semilla sin que la cobertura se resienta. Finalmente, la tristeza se muestra como la emoción más difícil, con un resultado discreto tanto en precisión como en cobertura.

En la Tabla VIII y Tabla IX se muestran algunos errores cometidos por el categorizador en lo relativo a la categoría de tristeza, debido a que aparecen palabras semilla en una categoría distinta a la que se le presupone. Tal es el caso de los textos 1 y 3 de la Tabla VIII, ambos errores inducidos por la palabra ganar que se corresponde con la categoría alegría. Similar situación, pero a la inversa se da en los textos 1 y 2 de la Tabla IX y el verbo perder. Al margen que estos casos concretos indican que ganar/perder requiere un tratamiento particular, parece claro que para corregir estos casos se requiere un análisis sintáctico más profundo. Otros motivos de error son escritos con un vocabulario muy aséptico, aunque lo que allí se describa tenga una fuerte carga emocional, tal es el caso del texto 2 de la Tabla VIII.

Un caso especialmente interesante es el último texto de la Tabla IX: el categorizador marca con la categoría miedo un texto que el niño escribió como respuesta a una actividad pensada para que éste manifieste tristeza. Sin embargo, el texto claramente relata una situación en la que el niño pasó miedo, pero la recuerda con tristeza, no con miedo. Esto nos indica, por una parte, que los niños a estas edades pueden confundir ambos sentimientos y que puede darse solapamiento. En consecuencia es necesario etiquetar manualmente cada texto y contemplar la posibilidad de que haya textos pertenecientes a más de una categoría.

IX. CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO

Se ha presentado aquí la creación de corpus para el idioma español a partir de textos escritos por niños de 10 y 11 años relativos a experiencias en las que hayan sentido miedo, tristeza o alegría. Hemos descrito la metodología seguida para la creación del corpus. Para validar el corpus resultante se ha procedido a realizar una experimentación preliminar, orientada a la categorización automática de los sentimientos. Los resultados que hemos obtenido son en buena medida consistentes con el corpus tal cual está etiquetado manualmente, alcanzando una precisión media de 82.7% para una cobertura del 60%. El análisis de errores realizado por el categorizador desarrollado muestra que el enfoque para crear el corpus es el adecuado: en buena medida los

errores tipo cometidos requieren ampliar el conjunto de palabras semillas o añadir algunas características basadas en reglas morfo-sintácticas. Sin embargo, algunos errores como la distinción entre miedo y tristeza son más sutiles, y posiblemente requiera de técnicas más afinadas, como el tratamiento individualizado para algunas palabras, tal es el caso de los verbos ganar/perder.

En lo relativo a la creación del corpus, éste aún tiene un tamaño reducido, pero esperamos que a lo largo del curso escolar su tamaño se incremente muy significativamente, no sólo porque los niños sigan haciendo uso de las actividades ya diseñadas, sino también por la inclusión de nuevas

TABLA VIII EJEMPLOS DE FALSOS NEGATIVOS DE LA CATEGORÍA TRISTEZA. LOS TEXTOS

SE PRESENTAN TAL CUAL FUERON ESCRITOS POR LOS NIÑOS

Falsos negativos de la emoción tristeza

Que el primer año de moto cros quede segundo por un puntito y no pude ganar el campeonato. El año pasado estábamos toda mi familia en el campo de mi tío en una matanza. Estaba toda mi familia y cuando llegamos fuimos a matar lo cerdos. Los matamos y cuando terminamos dijo mi primo yo voy a echarle de comer a los caballos y mi padre y yo nos fuimos con él porque nos gustan mucho. Estábamos llegando a la cuadra cuando dice mi primo qué raro que hoy no haya relinchao el caballo porque siempre que vengo por aquí le silvo y él relincha. Cuando llegamos a la cuadra no lo veíamos; abrimos la puerta y nos lo encontramos en el suelo tirado y estaba muy hinchado. Mi padre lo primero que hizo fue coger un chaleco mojarlo y ponérselo en la cabeza y parecía que había reaccionado pero llamamos al veterinario para que lo viera. LLegó en un momento le dijimos lo que había pasado y le puso un pinchanzo para dormirlo; lo estuvo observando y le había dado un cólico y si hubiéramos llegado mas tarde hubiera muerto.Le pusimos oxígeno y suero y el caballo se levantó. Al día siguente el caballo ya estaba mucho mejor y ahora mi primo se monta en él. Ache 1 mes icimos un campeonato en educasion fisica,nos decepcionamos por que perdimos.Estabamos jugando el A contra el B nosotros que somos el b,perdimos gano el a porque nosotros estavamos muy cansados pero esque si no,ese dia ganamos el partido encima con la calor.Que acia que no iba a perder y quedars e agotado.

TABLA IX EJEMPLOS DE FALSOS POSITIVOS. ENTRE PARÉNTESIS LA CATEGORÍA

ASIGNADA POR EL CATEGORIZADOR. LOS TEXTOS SE PRESENTAN TAL CUAL

FUERON ESCRITOS POR LOS NIÑOS

Falsos positivos

(alegría) El día mas feliz de mi vida fue cuando fui a isla mágica me lo pase muy bien el día mas divertido de mi vida fue ese. Me monte en casi todo y me lo pase muy bien. Ese mismo día fui también a ver un partido de fútbol que también me lo pase muy bien mi equipo empato y empezó perdiendo pero pudieron empatar *** (alegría) Mi primo un día fue al Rocío con migo y cuando estábamos allí nos encontramos una cartera que tenia 500$, tarjetas de créditos y una foto de su familia y lo entregamos a objetos perdidos pero los 500$ los repartimos entre los dos y toco a cada uno 250$.Que suerte encontrar tanto dinero. (alegria) (miedo) pues mira a mi me da tristreza cuando la gente abanandonan a los animales , cuando alguien se muere o esta malita , cuando perdemos un partido de futbol , cuando me castigan en mi clase , cuando los reyes magos no me regalan na, cuando las niñas me ignoran. (miedo) me perdi en el supermercado y me largue a llorar pero del miedo cuando tenia 4 años


actividades y la ampliación a un mayor número de alumnos con acceso a la plataforma de e-Culturas. Con esto, la estimación para este año se describe en la Tabla X, donde 355 nuevos alumnos generarán unos 2130 documentos con una media de unas 30 palabras por texto.

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Eladio Blanco López, Ingeniero en Informática por la Universidad de Jaén, se encuentra acutalmente realizando el Doctorado en Informática en la misma universidad. Miembro del grupo de investigación IDEO desde 2008. Su área de investigación es el Procesamiento del

Lenguaje Natural, Análisis de Sentimientos y Minería de Opinión.

Fernando Martínez-Santiago is full professor of Databases at the Technical School. He is a member of the SINAI group in the Department of Software and Computing Systems at the University of Jaén. He received his Master's degree in Computer Science at the University of Granada, Spain and his PhD in Computer Science at the UNED, Spain. His research interests are cross-lingual information retrieval,

semantic analysis, specifically textual entailment and subjective language analysis, and its application to other NLP areas, such as Question Answering and Sentiment Analysis. He is the author of more than 20 research papers for international journals and conferences. He has been a reviewer and a member of many program committees of international conferences and has been involved in different national and international research projects.

Antonio Pantoja Vallejo, Profesor Titular de Universidad de Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación - Universidad de Jaén - España. Facultad de Humanidades y CC. de la Educación - Departamento de Pedagogía. Doctor en Filosofía y Ciencias de la Educación por la UNED con premio extraordinario de doctorado. Profesor de la Universidad de Jaén desde 1998, titular del área de Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación desde 2002. Coordinador

de varios programas de doctorado nacionales como internacionales, que en la actualidad están en fase de tesis doctorales. Ha dirigido numerosas investigaciones que han dado lugar a la obtención del Diploma de Estudios Avanzados (DEA), así como diversas tesis doctorales vinculadas con mis líneas de investigación. Es el responsable del Grupo de Investigación IDEO (HUM 660) de la Junta de Andalucía (http://www.grupoideo.net) y coordinador de la “Red internacional e-Culturas” (http://www.e-culturas.org. Director académico del Máster en Educación que organizan conjuntamente la Universidad de Jaén y FUNIBER. Ha participado como ponente y conferenciante en congresos, jornadas y seminarios nacionales e internacionales. Posee dos tramos de investigación del CNEAI. Autor de diversos libros, capítulos de libros y más de una treintena de artículos en revistas científicas. Ha dirigido una docena de tesis doctorales.

L. Alfonso Ureña-López is Assistant Professor in the Department of Computer Science at Jaén University (Spain). He received M.S. degree in Computer Science from the University of Granada, and Ph. D. in Computer Science from Software Engineering Department of Granada. His Ph. D. Thesis was the winner of the 2001 Awards of the Spanish Society for Natural Language Processing. His current main research interest is Intelligent Search, including

Search Engines, Search Assistants, Natural Language Processing Tools for Text Mining and Retrieval and Human Computer Interaction. Relevant topics include Multilingual-Multimodal Information Access, Information Synthesis and Summarization, semantic networks (wordnets, lexical acquisition, web as corpus, word sense disambiguation), web search engines (clustering and visualization of search results, portal search engines). Dr. Ureña was Director of the Computer Science Department at University of Jaén (1997-2004). Currently he is Deputy Director of Polytechnic School at Jaén. He is Director and founder of Research Group of Intelligent Systems of Information Access. Also, he is President of SEPLN from 2007 and editor of Procesamiento de Lenguaje Natural Journal. He has given several scientific conferences, both in Spain and abroad. He has directed several research projects and several contracts with companies in technology transfer. He has directed several Ph. D. in Computer Science and research works. He has participated in numerous courts dissertations at universities in Spain and abroad. Also, He has directed and participated in numerous courses at several universities. He is author or co-author of more than 100 scientific publications. He is technical reviewer in several journals and in the Program Committee of some major conferences.

TABLA X PREVISIÓN DE PARTICIPACIÓN EN LA EXPERIENCIA E-CULTURAS PARA ESTE

AÑO ESCOLAR Y SU INCIDENCIA EN LA AMPLIACIÓN DEL CORPUS

País Niños

participantes Documentos por emoción

Total Alegría Tristeza Miedo

Argentina 19 38 38 38 114 Brasil 14 28 28 28 84 Chile 69 138 138 138 414 España 125 250 250 250 750 Paraguay 128 256 256 256 768 Total 355 710 710 710 2130

Correcção semi-automática de respostas em texto livre 137

Tittle — Computer Assisted Assessment of Free Text Answers Abstract—The assessment of free-text answers to open

questions is time consuming and subject to fluctuations in the rigor of application of the evaluation criteria. As a result of these fluctuations, inherent to human nature, it is natural that some discrepancies may arise in the marks assigned to similar answers. Our claim is that it is possible to reduce these discrepancies in assessing the correctness of answers in free text by applying text mining techniques, allowing to group similar answers into clusters of homogeneous quality.

Keywords—text mining, active learning, computer assisted assessment

Abstract—A correcção de respostas a perguntas em texto livre no decorrer de um processo de avaliação é uma tarefa demorada e sujeita a flutuações no rigor da aplicação dos critérios de avaliação. Em consequência destas flutuações, inerentes à natureza humana, é natural que possam surgir discrepâncias nas classificações atribuídas. Entendemos que é possível homogeneizar a aplicação dos critérios de avaliação na correcção de respostas em texto livre através da aplicação de técnicas de text mining, que permitam agrupar as respostas em conjuntos de qualidade homogénea.

Keywords—text mining, aprendizagem activa, correcção assistida de texto livre

I. INTRODUÇÃO

EM processos de avaliação baseados em respostas escritas

This work has been originally presented at the 9th European Conference on

eLearning, ECEL 2010, in Porto, Portugal. Nuno Escudeiro is with the Instituto Superior de Engenharia do Porto, Rua

Dr António Bernardino de Almeida, 431, 4200-072 Porto, Portugal and with the Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão LIAAD INESC Porto L.A., Rua de Ceuta, 118 – 6º, 4050-190 Porto, Portugal (phone: +351-228 340 500; fax: +351-228-321-159; e-mail: [email protected]).

Paula Escudeiro is with the Instituto Superior de Engenharia do Porto, Rua Dr António Bernardino de Almeida, 431, 4200-072 Porto, Portugal and with the GILT - Graphics, Interaction and Learning Technologies, Rua Dr António Bernardino de Almeida, 431, 4200-072 Porto, Portugal (e-mail: [email protected]).

em texto livre é frequente que o processo de correcção exija um grande esforço por parte dos avaliadores, em particular quando o número de respostas é elevado. Este processo exige aos avaliadores uma grande concentração por longos períodos de tempo estando sujeito a flutuações do nível de concentração e do humor próprias do ser humano.

Por outro lado, o facto de avaliar as respostas por ordem

aleatória, ou, pelo menos, sem qualquer ordenação relacionada com a qualidade da resposta em si, pode conduzir a situações em que duas a respostas de qualidade semelhante sejam atribuídas classificações diferentes. Avaliar uma resposta de qualidade média depois de avaliar um conjunto de respostas muito más poderá ter um efeito inflaccionador da classificação atribuída. De forma análoga, se esta mesma resposta for avaliada depois de avaliar uma série de respostas muito boas, o efeito poderá ser deflaccionador. Duas respostas de qualidade semelhante, avaliadas depois de uma série de respostas boas e más, terão classificações diferentes com alguma probabilidade.

Este efeito poderá ser mais evidente se o processo de avaliação for mais demorado.

Estes efeitos poderão ser minimizados se a selecção das respostas a avaliar for feita de forma criteriosa – para que as respostas de qualidade semelhante sejam avaliadas sequencialmente – e por ordem crescente ou decrescente de qualidade – para evitar flutuações bruscas no contexto emocional do avaliador.

Entendemos que é possível homogeneizar a aplicação dos

critérios de avaliação de respostas em texto livre através da aplicação de técnicas de text mining, em particular de classificação automática de textos, que permitam identificar os diferentes níveis de qualidade das respostas e agrupá-las em função destes níveis. Estas técnicas permitirão (a) reduzir o tempo necessário para concluir o processo de avaliação (b) reduzir a ocorrência de erros de avaliação e (c) detectar mais facilmente casos de plágio.

A proposta que aqui apresentamos recorre a técnicas de aprendizagem activa e a classificação automática de textos para organizar as respostas a uma pergunta em grupos

Capítulo 19 Correcção semi-automática de respostas em texto livre

N. Escudeiro, P. Escudeiro

N. Escudeiro, P. Escudeiro 138

homogéneos ordenando-os em função da sua qualidade. Este processo necessita que o avaliador forneça um

conjunto de respostas previamente classificadas para, com base nestas respostas e na classificação que lhes foi atribuída, gerar um modelo de classificação automática. Para gerar os modelos de classificação utilizamos classificadores Support Vector Machines, SVM (Chapelle e tal 2006), referenciados como os mais indicados para tarefas de classificação de texto.

Este modelo será posteriormente aplicado a todas as respostas ainda não avaliadas para, de forma automática e com base nas respostas previamente classificadas pelo avaliador, atribuir uma classificação às restantes respostas.

O agrupamento das respostas nos grupos homogéneos e a sua ordenação serão baseados nestas classificações provisórias atribuídas de forma automática.

Para gerar um modelo de classificação que consiga reconhecer todos os grupos de interesse é necessário obter respostas de cada um desses grupos previamente classificadas pelo avaliador. Esta fase – até que seja possível obter um modelo de classificação que abranja todos os grupos e que seja suficientemente preciso – é a fase mais exigente e mais sujeita a erros de avaliação. É, portanto, importante que seja uma fase de curta duração exija ao avaliador a avaliação de um número reduzido de respostas. Para minimizar o esforço requerido ao avaliador e simultaneamente encurtar esta fase de aprendizagem recorremos a uma estratégia de aprendizagem activa denominada D-Confidence (Escudeiro et al 2009). As técnicas de aprendizagem activa permitem seleccionar as respostas mais informativas, face à evidência conhecida, evitando pedir ao avaliador que classifique respostas de baixo valor acrescentado. É desta forma que se reduz a carga de trabalho exigida ao avaliador. Resultados experimentais mostram que é possível obter modelos de classificação válidos e melhorar as condições dos processos de avaliação. Nas restantes secções deste artigo começamos por fazer uma breve revisão da área da aprendizagem activa, descrevendo o algoritmo D-Confidence, na secção 2. A secção 3 descreve a nossa proposta para correcção assistida de respostas em texto livre. Na secção 4 apresentamos a avaliação efectuada e na secção 5 as nossas conclusões e trabalho futuro.

II. APRENDIZAGEM ACTIVA

A. Review Stage Existem vários paradigmas de classificação automática com

inúmeras aplicações. O paradigma da aprendizagem supervisionada permite

especificar conceitos arbitrários, específicos de um determinado problema. No entanto, requer um conjunto de dados totalmente etiquetado o que pode ser proibitivo quando a etiquetagem de casos é um processo de elevados custos. Para além disso, necessita que todas as classes a aprender tenham casos previamente etiquetados.

A classificação semi-supervisionada (Chapelle e tal 2006) permite a especificação de necessidades particulares sem necessitar de um processo prévio de etiquetagem intensiva. Precisa também de um conjunto mínimo de casos etiquetados que cubra a totalidade das classes a aprender.

A classificação não-supervisionada não necessita de qualquer etiquetagem prévia; no entanto, é um paradigma que não dá ao utilizador qualquer possibilidade de adequar os grupos formados às suas necessidades específicas e não temos nenhuma garantia à priori de que os grupos formados estejam alinhados com os grupos em que o utilizador está interessado.

Na aprendizagem activa, que parece mais adequada aos nossos propósitos, o próprio algoritmo selecciona o próximo caso a etiquetar de forma criteriosa e solicita ao utilizador que lhe forneça a sua classe. Os casos mais informativos serão seleccionados pelo algoritmo de aprendizagem ao invés de serem seleccionados aleatoriamente como acontece no caso supervisionado.

No trabalho presente, recorremos ao algoritmo de aprendizagem activa denominado D-Confidence. Esta abordagem condiciona o processo de aprendizagem e etiquetagem desviando-o para regiões do espaço de casos ainda não exploradas. Desta forma minimiza o número de perguntas que é necessário fazer para encontrar casos representativos de todas as classes.

O D-Confidence selecciona os casos a etiquetar baseado num critério que agrega a confiança que o classificador actual tem numa dada classe – um critério tradicional em aprendizagem activa – com a distância entre esse caso e os casos dessa classe previamente conhecidos pelo classificador.

Este critério está enviesado para os casos que não pertencem a classes conhecidas – baixa confiança – e que estão localizados em regiões do espaço de casos ainda não exploradas – distância elevada às classes conhecidas. Desta forma é mais eficiente na cobertura homogénea dos conceitos a aprender.

Técnicas comuns de aprendizagem activa baseiam-se numa baixa confiança do classificador instanciado para seleccionar os casos a etiquetar (Angluin 1988) e assumem que os caos pré-etiquetados cobrem a totalidade das classes a aprender – este pressuposto não é válido no nosso caso. Estas abordagens usam o modelo de classificação instanciado em cada iteração para calcular a confiança em cada classe para cada caso não etiquetado, seleccionando posteriormente o caso não etiquetado com a menor confiança.

Outras abordagens mais recentes recorrem à classificação não supervisionada para encontrar casos a etiquetar (;Dasgupta e tal 2008).

O D-Confidence de um determinado caso (Eq. 1) pesa a confiança do classificador numa dada classe com o inverso da distância entre o caso em análise e os caso previamente etiquetados que pertencem a essa classe.

( )( )

( )( )!!

"

#

$$

%

&=

kxlabu,distmedian

u|kcconfkmaxudConf (1)


Este enviesamento do modelo favorece uma cobertura mais eficiente do espaço de casos, demonstrando uma tendência para explorar áreas desconhecidas. Consequentemente, apresenta uma convergência mais rápida que os algoritmos baseados exclusivamente na confiança.

Este enviesamento para as regiões não exploradas é conseguido seleccionando o caso com o mínimo D-Confidence. Valores de D-Confidence baixos decorrem da combinação de valores baixos de confiança – provavelmente indicando casos de classe desconhecidas – com distância grande às classes conhecidas – apontando para regiões desconhecidas do espaço de casos.

III. CORRECÇÃO ASSISTIDA DE REPOSTAS EM TEXTO LIVRE

Para avaliar as mais-valias de uma abordagem como a que propomos, desenvolvemos um protótipo para a correcção assistida de respostas em texto livre (Figura 1).

Fig. 1. Arquitectura do protótipo para a correcção assistida de respostas em texto livre.

Este protótipo compila as respostas em texto livre a uma

dada pergunta processando-as para que assumam um formato adequado para a aplicação de técnicas de classificação automática de textos (Pré-processamento). Em particular, o conjunto das respostas a uma dada pergunta é convertido numa matriz TFxIDF (Weiss e tal 2005) que o representa, Cada resposta é representada por um vector que constitui uma

linha desta matriz. As colunas, por sua vez, representam os termos ou, de uma forma mais geral, os elementos da língua natural que ocorrem nas respostas. As técnicas de classificação automática de texto são posteriormente aplicadas sobre esta matriz de vectores representativos das várias respostas.

O processo de avaliação das respostas é iniciado pelo avaliador (professor) que analisa e classifica um conjunto de respostas (no mínimo, duas). As classificações dadas pelo professor devem ser referidas à escala 0-100. Estas respostas, previamente classificadas pelo professor, são utilizadas para treinar um classificador SVM (tarefa Aprendizagem na Figura 1). Este classificador gera um modelo de classificação para um conjunto de etiquetas/classes que é determinado automaticamente pelo protótipo em função do número de respostas no conjunto que se está a avaliar. Esta limitação decorre do facto de ser necessário um número mínimo de exemplos por cada classe para que se possa garantir alguma precisão na classificação automática. Dependendo do número de respostas, N, a uma determinada pergunta é calculado o número de classes, K, que o classificador terá que aprender. A fórmula de cálculo utilizada é a seguinte (Eq. 2):

1100

KCntiki +!

"

#$%

& '= (2)

Assim, num caso em que existam 25 respostas a avaliar, por

exemplo, estas serão agrupadas em 3 grupos ou classes. A classe 1 que agrupa as respostas classificadas com uma nota entre 0% e 33%, a classe 2 que agrupa as respostas classificadas entre 34% e 66% e a classe 3 que agrupa as respostas com classificação entre 67% e 100%.

Depois de determinado o número de grupos ou classes em

que se irão agrupar as respostas a uma dada pergunta e depois de gerado o primeiro modelo de classificação o processo de aprendizagem decorre paralelamente ao processo de avaliação das respostas, através de várias iterações e até que se obtenha um modelo de classificação considerado razoável.

Em cada iteração deste processo de aprendizagem (Figura 2), começa-se por aplicar o modelo de classificação actual a todas as respostas ainda não avaliadas. Este modelo atribui a cada resposta a classe que lhe parece mais adequada.

Depois de atribuídas estas classes a cada resposta aplica-se o algoritmo D-Confidence de aprendizagem activa para ordenar as respostas ainda não classificadas que são apresentadas ao professor por ordem decrescente do seu potencial informativo para o modelo actual de classificação. O professor avalia a resposta com maior potencial informativo que é adicionado ao conjunto das respostas já avaliadas. Este conjunto é então utilizado para gerar um novo modelo de classificação – que se espera seja mais preciso pois foi treinado com base em mais casos devidamente etiquetados – e o processo é iterado.

Estas iterações repetem-se até que o modelo gerado consiga classificar as respostas não etiquetadas de forma considerada

N. Escudeiro, P. Escudeiro 140

suficientemente precisa. A partir desse momento o modelo gerado é aplicado para classificar as respostas ainda não etiquetadas que serão agrupadas nas classes

previamente identificadas e apresentadas ao professor nos grupos homogéneos assim constituídos por ordem crescente ou decrescente da sua qualidade de acordo com a preferência do professor.

Fig. 2. Processo de aprendizagem; avaliação e atribuição de cotação a respostas para treino do modelo de classificação.

IV. AVALIAÇÃO

Para a avaliação desta proposta realizou-se um processo de

aprendizagem do classificador automático para um conjunto de respostas em texto livre de 31 alunos a uma pergunta de um exame de Engenharia de Software.

Como o número de respostas é de 31 foram consideradas 3 classes correspondentes às cotações nas seguintes gamas de valores: 0-33%, 34-66%, 67-100%.

Todas as repostas forma avaliadas e a todas foi atribuída pelo professor uma cotação entre 0 e 100. Esta cotação é escondida do classificador sendo necessária exclusivamente para comparar as cotações atribuídas pelo professor com a classe atribuída pelo modelo de classificação para determinar a precisão do modelo de classificação automática.

A precisão do classificador é calculada no conjunto das respostas que não foram utilizadas para treinar o classificador actual.

Na primeira iteração foram fornecidas ao classificador

apenas 3 cotações de classes diferentes. O modelo de classificação gerado foi aplicado às 28 repostas não utilizadas para treino atribuindo uma classe a cada uma delas. Destas classes atribuídas pelo classificador, 6 correspondem à classe verdadeira da resposta, o que corresponde a uma precisão de 21% (6/28). Neste teste o classificador foi treinado com base em 3 casos e ainda não tem uma precisão aceitável. A confiança é baixa e o professor não poderá aceitar as sugestões dadas pelo classificador.

Numa segunda iteração foram submetidas 6 cotações, tendo sido atribuídas 2 para cada classe diferente. A percentagem de previsões correctas no conjunto das respostas não utilizadas para treinar o classificador é de 36% (9 acertos em 25).

Nesta iteração o índice de confiança ainda é baixo, e o professor não poderá aceitar as sugestões do classificador.

Na terceira iteração foram submetidas 9 cotações, estando atribuídas 3 cotações para cada classe.

A percentagem de previsões correctas é de 45% (10/22). Finalmente, numa quarta iteração foram submetidas 12

cotações (4 cotações para cada classe). A percentagem de previsões correctas é de 68% (13/19). Embora a precisão de 68% não seja um valor que nos deixe

descansados, parece razoável para o efeito pretendido. Relembremos que o objectivo da classificação automática não é fazer a atribuição automática de cotações às respostas dos alunos mas, simplesmente, permitir agrupar as respostas em grupos homogéneos para reduzir os erros involuntariamente cometidos no processo de avaliação decorrentes de uma selecção aleatória das perguntas a avaliar.

V. CONCLUSÕES

Agrupar respostas de qualidade semelhante, no sentido em

que são merecedoras de uma cotação semelhante, previamente à sua avaliação pelo professor que, desta forma, poderá avaliar as respostas do mesmo grupo sequencialmente, poderá reduzir erros decorrentes de uma avaliação aleatória das perguntas intercalando constantemente respostas de alta qualidade com outras de menor qualidade.

Para que o processo de avaliação possa ser feito desta forma é necessário dispor de alguma forma semi-automática de criar esses grupos de respostas e de os ordenar por ordem crescente ou decrescente da sua qualidade. Esta necessidade decorre do esforço que, doutra forma, seria necessariamente requerido ao professor para proceder a este agrupamento prévio que, por si só, provavelmente inviabilizaria todo o processo.

A avaliação a que procedemos indica que, apesar de uma fraca precisão, é possível criar os grupos de respostas homogéneas recorrendo a técnicas de classificação automática de texto.

Uma das razões para a fraca precisão prende-se provavelmente com o facto das respostas serem todas sobre o mesmo tema. Este facto, sendo incontornável para uma aplicação deste tipo, reduz a utilidade do classificador. Um teste realizado com classificação de textos sobre temas diferentes permitiu obter cerca de 96% de sugestões correctas (a sugestão referia-se ao tema a que o documento dizia respeito).

Atendendo a este facto incontornável estamos a estudar o potencial impacto sobre a precisão do classificador da utilização de modelos das respostas mais elaborados. Estamos a analisar os benefícios da utilização de modelos baseados em atributos multi-termo (N-grams), em determinadas categorias das palvras (part-of-speech tagging) e em string kernels (Lodhi 2002).


REFERENCES

[1] Angluin, D. (1988) Queries and Concept Learning, Machine Learning,

2, 319-342 [2] Chapelle, O., Schoelkopf, B. and Zien, A. (ed.) (2006) Semi-supervised

Learning, MIT Press, Cambridge, MA [3] Dasgupta, S. and Hsu, D. (2008) Hierarchical sampling for active

learning, In Proceedings of the 25th International Conference on Machine Learning

[4] Escudeiro, N. and Alípio, J. (2009) Efficient coverage of case space with active learning. In P. M. L. M. R. Lus Seabra Lopes, Nuno Lau, editor, Progress in Artificial Intelligence, Proceedings of the 14th Portuguese Conference on Artificial Intelligence (EPIA 2009), volume 5816, pages 411–422. Springer

[5] Lodhi, H., Saunders, C., Shawe-Taylor, J., Cristianini, N. and Watkins, C. (2002) Text Classification Using String Kernels, Journal of Machine Learning Research, 2, 419-444

[6] Weiss, S., Indurkhya, S., Zhang, T., Damerau, F. (2005) Text Mining, Predictive Methods for Analyzing Unstructured Information, Springer

Nuno Escudeiro teaches at IPP-ISEP in the Computer Engineering Department. He has a MSc degree on Data Analysis and Decision Support Systems and is a PhD student on Informatics at the University of Porto. He is a researcher at LIAAD - INESC Porto LA. He has also a 15 years experience on software industry, prior to entering the academic career, during which he has assumed several positions in the area, from programming to project leader and development director. During this phase he has leaded several

development teams and managed several projects and product lines.

Paula Escudeiro teaches at IPP-ISEP in the Computer Engineering Department. Doutorada em Engenharia Informática/Sistemas e Tecnologias da Informação na Educação/Sistemas Multimédia, Professora Adjunto do Instituto Superior de Engenharia do Porto, no Departamento de Engenharia Informática, onde lecciona regularmente as disciplinas de Sistemas Multimédia em Aprendizagem; Aplicações Gráficas

Avançadas (Mestrado Engª Informática – Ramo Sistemas Gráficos e Multimédia) e Engenharia de Software (Licenciatura Engª Informática). Sub-directora do Departamento de Engenharia Informática, Directora do Laboratório de Multimédia do Departamento de Engenharia Informática, exerceu cargo/funções de elemento da Comissão Directiva do Departamento de Engenharia Informática, Directora de Sistemas de Informação do Instituto para o Desenvolvimento Tecnológico, Vice-Presidente do Conselho Pedagógico, Directora do Núcleo de Desenvolvimento de Produtos Multimédia para o Instituto Nacional de Administração, Elemento da Subcomissão de Avaliação da Qualidade para o Instituto Superior de Engenharia do Porto. Exerce actividades de Investigação no GILT-Graphic Interaction & Learning Techologies, colabora em acções Formativas e de Extensão em Instituições Nacionais e Internacionais.

Mobile Learning Engine Moodle adaptado aos diferentes Estilos Cognitivos utilizando Hipermídia Adaptativa 143

Title - Mobile Learning Engine Moodle adapted to different

Cognitive styles utilizing Adaptive Hipermedia

Resumo - Este trabalho apresenta a adaptação do ambiente

virtual de aprendizagem Mobile Learning Engine Moodle aos diferentes estilos cognitivos utilizando a hipermídia adaptativa. A validação do sistema foi realizada em duas turmas onde foi ministrado o Curso sobre Softwares Educativos. Os materiais e atividades foram apresentados de acordo com os quatro Estilos cognitivos que mais se destacaram: Holista, Serialista, Divergente e Reflexivo. Os resultados inferidos mostraram que o AVA adaptado influenciou positivamente no processo de aprendizagem dos alunos e consequentemente na sua estrutura cognitiva.

Palavras- Chave - estilos cognitivos, hipermídia adaptativa MLE Moodle, , SEDECA

Abstract - This work presents the adaptation of the virtual learning environment Mobile Learning Engine Moodle to different cognitive styles by using the adaptive hypermedia. The system validation was performed in two classes where he taught the course on Educational Software. The materials and activities were presented in accordance with the four cognitive styles that stood out: holist, serialist, Divergent and Reflective. The results showed that the inferred adapted AVA has positively influenced the process of learning and consequently in their cognitive structure.

Keywords - adaptive hypermedia, cognitive styles, MLE Moodle, SEDECA

Este trabalho foi originalmente apresentado ao XV Ciclo de Palestras

Novas Tecnologias na Educação. CINTED – Centro Interdisciplinar de Novas Tecnologias na Educação. UFRGS – Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Patricia Mariotto Mozzaquatro. Autora é Especialista em Tecnologias da Informação e da Comunicação Aplicadas à Educação e Mestre em Ciência da Computação (e-mail: [email protected]).

Roseclea Duarte Medina. Autora é Doutora em Informática na Educação (e-mail: [email protected]).

I. INTRODUCÃO

as últimas décadas, segundo [1], “a educação a distância (EAD) tomou um novo impulso que favoreceu a

disseminação e a democratização do acesso à educação em diferentes formas de interação e aprendizagens”. Nesse sentido, a utilização das tecnologias de informações e comunicação (TICs) constituem um dos eixos orientadores do desenvolvimento da educação e formação, podendo ser considerada como um dos paradigmas de inovação e evolução das sociedades. No entanto, mais importante do que qualquer tecnologia é a forma como as pessoas a utilizam no seu desenvolvimento individual ou coletivo, ou seja, como as pessoas tornam as tecnologias úteis às suas vidas, tendo em conta os seus estilos cognitivos.

De acordo com as autoras [7], “a principal meta na área educacional é a construção do conhecimento”. Pesquisas são feitas com o intuito de aprimorar estratégias de ensino para a obtenção de melhores resultados na aprendizagem.

No atual contexto pretende-se que o aluno seja o centro de sua própria aprendizagem, em que sua experiência e interesses são peças fundamentais, identificar e saber tirar proveito do conhecimento dos estilos cognitivos, pode constituir um ótimo princípio para garantir o sucesso acadêmico dos alunos.

[20] definem “estilos cognitivos como formas sutis e relativamente estáveis usadas pelo sujeito para perceber, resolver problemas e aprender a se relacionar com os outros”. Ao tratar o tema estilos cognitivos surgem algumas questões, tais como: Quais são os estilos cognitivos em que se pretende refletir? Como se pode identificar os estilos cognitivos predominantes de cada pessoa? Quais são os níveis de preferência admitidos para cada estilo cognitivo?

Os estudos de [2], mostram o desenvolvimento de ambientes virtuais de aprendizagem (AVAs) que suportam essa modalidade de educação, o foco será o aluno-aprendiz, em suas necessidades, objetivos, estilo cognitivo e ritmo de aprendizagem, com a finalidade de facilitar o processo de aprendizagem e gerar conhecimento.

Capítulo 20 Mobile Learning Engine Moodle adaptado aos diferentes Estilos Cognitivos utilizando Hipermídia Adaptativa

Patricia Mariotto Mozzaquatro, Roseclea Duarte Medina

N

Patricia Mariotto Mozzaquatro, Roseclea Duarte Medina 144

No contexto das interfaces de aprendizagem, um dos problemas comuns nos AVAs é que a maioria se limita a uma rede de páginas de hiperdocumentos estáticos e que não aproveitam todas as funcionalidades e características das aplicações hipermídia [10], outro problema é que os estudantes são tratados como se tivessem sempre o mesmo perfil, conhecimento e estilo de aprendizagem. É neste contexto de variáveis que se procurou adaptar o AVA MLE Moodle (módulo extensivo do AVA Moodle acessado via dispositivo móvel) aos diferentes estilos cognitivos, com o auxílio do SEDECA, favorecendo situações de aprendizagem individualizadas.

II. MOBILE LEARNING (M-LEARNING) O avanço das TICs têm estimulado o desenvolvimento das

mais diversas e inovadoras formas de difundir conhecimento através da WWW. Neste contexto, discute-se hoje o conceito de Aprendizagem com Mobilidade – Mobile Learning ou M-Learning definida como: processos de aprendizagem que ocorrem, necessariamente apoiados pelo uso de tecnologias de informação móveis (TIMS) e que tem como característica fundamental a mobilidade de atores humanos [5].

O M-Learning é a fusão de diversas tecnologias de processamento e comunicação de dados que permite a estudantes e professores uma maior interação. Nesse sentido, tornou-se possível o surgimento de novos ambientes de programação focados neste tipo de equipamento, onde é possível desenvolver aplicações quase que totalmente independentes de dispositivo e fabricante. A seguir é apresentado o AVA móvel Mle Moodle.

Mobile Learning Engine Moodle (Mle Moodle): é um sistema criado para dispositivos móveis, totalmente gratuito, de código aberto e personalizável, vinculado ao AVA Moodle. As especificações podem ser adaptadas conforme necessário com WML, PHP e MySQL. O ambiente fornece a interface para o dispositivo móvel, quaisquer alterações efetuadas ao Moodle são automaticamente convertidos para os dispositivos Mle Moodle. O MLE Moodle integra os seguintes recursos que são acessados via dispositivo móvel e que estão presente no E-Learning Moodle: Lição, Quiz, Recursos, Fórum, Questionário, Wiki, Banco de Dados e Sistema de mensagens instantâneas. Apresenta também recursos parcialmente específicos para m-learning: Flashcard Trainer, Mobile Learning Objects, Mobile tags.

III. A IMPORTÂNCIA DE DIAGNOSTICAR ESTILOS

COGNITIVOS PARA O ENSINO A DISTÂNCIA A EAD contempla uma comunidade virtual de

aprendizagem onde aluno e professor passam a ser parceiros. Essas relações ocorrem em um contexto cultural dinâmico e em constante evolução e, podem, no processo educacional promover a aprendizagem através da troca de informações e conhecimentos entre os principais envolvidos: professores e alunos. Um aspecto de grande relevância na EAD são os estilos cognitivos dos integrantes do processo educacional.

Cabe salientar que esses estilos influenciam aspectos como: atitudes, valores, interação social, resolução de problemas, entre outros.

Segundo [11], “o conhecimento do estilo cognitivo do aluno é importante para o professor que almeja a aprendizagem desse sujeito”. Esse conhecimento também é de fundamental importância para apoiar a adaptação de um AVA que mediará o processo de educação não presencial, uma vez que os estilos cognitivos predominantes podem influenciar o modo como os alunos aprendem, como os professores ensinam e como juntos eles interagem.

[16] afirmam que: “Há uma preocupação crescente nos investigadores com a construção de AVAs, de modo que sejam adaptáveis aos diferentes estilos cognitivos, ou seja, na concepção e estruturação dos conteúdos, numa perspectiva da sua reutilização em novos ambientes de educação”. As potencialidades das tecnologias de informação e da comunicação, mais precisamente as características multimídia, podem contribuir para a construção de materiais adaptados ao estilo particular de cada aluno, sem a preocupação de uma esteriotipagem ou categorização dos alunos [13].

[14] afirma que “a personalização de experiências de aprendizagem exige conhecer o aluno”. O mesmo autor, acrescenta que quanto mais se conhecer o aluno para a construção do sistema de aprendizagem, maior é a oportunidade para lhe proporcionar informação adequada. A chave para o sucesso da aprendizagem em AVAs é reconhecer que as diferenças de aprendizagem existem e que as mesmas devem ser reconhecidas, salientando que uma mesma abordagem não funciona do mesmo modo para todos os alunos [18].

IV. ESTILOS COGNITIVOS

Na literatura existe diversas conceituações para estilos cognitivos [11]. Nesta pesquisa, entende-se que os estilos cognitivos referem-se ao meio preferido pelo qual um indivíduo processa a informação, descrevendo o seu modo típico de pensar, relembrar ou resolver problemas. Em síntese, os estilos cognitivos poderiam ser utilizados para auxiliar na elaboração das estratégias instrucionais mais eficazes para um dado indivíduo.

Quando se conhece os diferentes estilos cognitivos dos alunos e o ato de ensinar é adaptado a esse fato, os alunos podem tornar-se mais responsáveis e atingem, de modo significativo, níveis mais altos de aprendizagem [4].

A identificação dos estilos cognitivos é importante no sentido de incitar uma ligação entre o ensino e os modos como os alunos preferem aprender e, se assim for, os alunos demonstram melhores resultados e um desejo mais forte de aprender [12]. A investigação associada aos estilos cognitivos refere que os alunos aprendam melhor quando a abordagem ao conhecimento é adequada aos seus modos preferidos de aprender.

Quanto às dimensões dos estilos cognitivos, um grande número delas encontra-se disponível na literatura, as quais são descritas a seguir.


Os autores Felder e Soloman formularam um modelo de estilos cognitivos com dimensões relevantes para a educação científica. Os autores definiram estilos cognitivos como preferências e características dominantes no modo como as pessoas recebem e processam as informações [19]. O modelo proposto define quatro dimensões de estilos: Retenção da informação (Visual-Verbal), Percepção da informação (Sensorial-Intuitivo), Processamento da informação (Ativo-Reflexivo) e Organização da informação (Seqüencial-Global). Para a identificação dos estilos cognitivos foi desenvolvido um instrumento, denominado Index of Learning Styles Questionnaire (ILS) disponível em: http://www.engr.ncsu.edu/learningstyles/ilsweb.html .

O modelo proposto por Honey e Munford considera que as principais características das pessoas podem ser integradas em quatro estilos cognitivos: Ativo, Reflexivo, Teórico e Pragmático. Admitem ainda, que em cada pessoa é possível identificar características dos vários estilos cognitivos, embora geralmente, cada pessoa possua um estilo dominante [15]. Foi criado o Cuestionario Honey-Alonso de Estilos de Aprendizaje disponível em: http://www.estilosdeaprendizaje.es/chaea/chaea.htm, na versão Portuguesa, com o objetivo de ajudar os alunos a estarem atentos aos seus pontos fortes e fracos dos estilos cognitivos.

Para Bariani, os estilos cognitivos são formas relativamente estáveis referentes às características da estrutura cognitiva de uma pessoa, que são definidas, em parte, por fatores biológicos, sendo influenciadas pela cultura e modificadas a partir da influência direta ou indireta de novos eventos [3]. A autora utiliza quatro dimensões: Dependência de campo - Independência de campo, Reflexividade de resposta - Impulsividade, Convergência de pensamento - Divergência de pensamento e Holista - Serialista. Para identificar estilos cognitivos foi desenvolvido um instrumento de coleta de dados, composto por modelos de questionário para obtenção de dados pessoais e outro do tipo escalar – uma escala do tipo Likert [3].

V. HIPERMÍDIA ADAPTATIVA

O autor [6] define Hipermídia Adaptativa como: “Todo sistema de hipertexto e/ou hipermídia que reflita algumas características, de seus diferentes usuários, em modelos e aplique, esses modelos, na adaptação de diversos aspectos visíveis do sistema às necessidades, desejos e preferências de cada usuário”. O objetivo da Hipermídia Adaptativa é oferecer aos usuários interfaces cujo estilo, conteúdo, recursos e links sejam automaticamente selecionados, reunidos e apresentados de acordo com seus objetivos, necessidades e preferências [7]. Além do conhecimento dos aspectos que devem ser levados em conta na adaptação, também é necessário saber quais as características do sistema que podem ser adaptadas para diferentes usuários, são apresentadas: adaptação em nível de conteúdo e adaptação em nível de links.

A adaptação em nível de conteúdo é realizada através de técnicas de apresentação adaptativa, enquanto que a adaptação em nível de links é realizada através de técnicas de suporte

adaptativo à navegação. A seguir são apresentados métodos e técnicas de apresentação adaptativa e navegação adaptativa.

Segundo Palazzo as técnicas de apresentação adaptativa são: Texto Condicional, Strechtext, Fragmentos Variantes, Páginas Variantes e Frames [17]. Os métodos para a adaptação, segundo o mesmo autor são: Explicação Adicional, Explicação Requerida, Explicação Comparativa, Explicação Variante e Classificação de Fragmentos [17]

A adaptação na navegação introduz os componentes da interface passo a passo, e por Palazzo [17], as técnicas para modelar uma navegação adaptativa são: Orientação Direta, Classificação Adaptativa, Ocultação, Anotação Adaptativa e Mapas Adaptativos. Os métodos que dão suporte à navegação adaptativa são: Condução Global, Condução Local, Suporte à Orientação Local e Orientação Global.

VI. METODOLOGIA

A pesquisa consistiu na adaptação do AVA móvel MLE Moodle aos diferentes estilos cognitivos utilizando técnicas de hipermídia adaptativa. Foi criado e aplicado um Sistema Especialista para diagnosticar estilos cognitivos, SEDECA. O estilo de aprendizagem foi identificado através do Instrumento "Questionário" embasado nos instrumentos de investigação propostos por [19], [15] e [3].

O resultado do teste indicou as preferências nos estilos: Sensorial, Intuitivo, Visual, Verbal, Ativo, Reflexivo, Seqüencial, Global, Teórico, Pragmático, Impulsivo, Convergente, Divergente, Holista, Serialista, Independência de Campo e Dependência de Campo. O sistema inicialmente foi constituído por 68 questões objetivas (quatro questões de cada estilo) em que o aluno deveria escolher uma das quatro alternativas apresentadas Concordo(C), Concordo Totalmente (CT), Discordo (D), Discordo Totalmente (DT). A partir dos dados coletados no SEDECA, foi possível identificar os quatro estilos cognitivos que mais se destacaram, como também as ferramentas de comunicação preferenciais a cada estilo, a fim de subsidiar o processo de modelagem e implementação do AVA a ser adaptado.

O questionário foi aplicado aos alunos dos cursos de Graduação e Pós- Graduação da modalidade EAD. Constatou-se que os quatro estilos predominantes foram Divergente (28%), Holista (26%), Reflexivo (24%) e Serialista (22%). Em relação às ferramentas de comunicação preferenciais aos estilos predominantes destacaram-se a mensagem e o fórum (estilo Divergente e Reflexivo). Estilo Holista (chat e mensagem) e o estilo Serialista (chat e fórum).

Prosseguindo, foi aplicado um Questionário On-line complementar ao SEDECA. O questionário foi composto por treze questões, sendo elas objetivas e dissertativas. O conteúdo abordado no questionário referiu-se a indicação das ferramentas de comunicação e formato do material. Após estabelecer –se os indicadores para a adaptação, iniciou-se o processo de modelagem. A modelagem foi realizada através de diagramas UML. A Figura 1 apresenta o diagrama de Casos de uso.


Fig. 1. Diagrama de Caso de Uso Geral

Na Figura 2 é apresentada a arquitetura básica para

adaptação do AVA Mle Moodle ao estilo cognitivo do aluno.

Fig. 2. Arquitetura proposta

A arquitetura apresenta três componentes básicos: Modelo do aluno que descreve o usuário para o sistema, nele é representado suas preferências de aprendizagem, conhecimentos e estilos cognitivos. Este modelo contém uma representação do estilo cognitivo do aluno desde o momento em que interage com o sistema (responde o questionário o qual irá detectar seu estilo cognitivo predominante); Modelo de domínio: este modelo é conhecido como base de conhecimento do domínio, onde é representado o material instrucional adaptado ao estilo cognitivo do aluno, que posteriormente será utilizado pelo mesmo; Mecanismo de Adaptação: utiliza o modelo do aluno e o modelo de domínio para prover, de forma dinâmica a adaptação do AVA móvel ao estilo cognitivo do aluno.

Na adaptação proposta foi utilizada técnica (Página Variante) e método (Explicação variante) de hipermídia adaptativa. O material instrucional e as ferramentas de interação síncronas e assíncronas foram apresentadas aos alunos conforme seu estilo cognitivo.

VII. MOBILE LEARNING ENGINE MOODLE ADAPTADO O trabalho proposto buscou adaptar um AVA móvel aos

diferentes estilos cognitivos. A adaptação foi realizada no AVA móvel Mle Moodle.

A adaptação do conteúdo baseou-se em estereótipos, classificando os alunos de acordo com os estilos cognitivos. Um aluno pode estar compreendido entre quatro estilos cognitivos: Reflexivo, Serialista, Holista e Divergente.

Para cada um destes estilos, foram definidas as melhores formas de apresentação de conteúdo, baseadas nos trabalhos de [3] e [11]. Através desse modelo, foram estabelecidas catorze técnicas de adaptação, sendo nove de conteúdo e cinco de avaliação, e definidas quais as mais adequadas para cada estilo cognitivo. A seguir são apresentadas as técnicas utilizadas:

No estilo Holista o material a ser apresentado ao aluno encontra-se nas categorias: Texto (Links, Artigos, Livros); Imagem (Diagramas ou Mapas); Atividades (Pesquisa, Resenha crítica); Ferramentas (Chat, Mensagem).

O Estilo Serialista sugere o Texto no formato de (Tutoriais e materiais apresentados na forma de tópicos); Imagens (Vídeo e Esquemas); Atividades (Fórum, Questionário e Pesquisa); Ferramentas (Chat e Fórum).

No Estilo Divergente é apresentado: Texto ( Links e formato Tópicos); Imagens (Vídeo, Diagramas ou Mapas); Atividades (Fórum, Mapa conceitual, Pesquisa e Questionário); Ferramentas (Fórum e Mensagem).

O Estilo Reflexivo apresenta: Texto (Capítulo de Livros, Artigo, Tutorial); Imagens (Vídeo, Diagramas ou Mapas); Atividades (Fórum, Resenha Crítica, Questionário, Pesquisa); Ferramentas (Fórum, Mensagem).

Agregado ao ambiente, existe um questionário que deverá obrigatoriamente ser preenchido por todos os alunos ao iniciarem um curso. Esse questionário tem como função identificar o estilo cognitivo predominante. Para o aluno ser individualizado no sistema, deve efetuar um login inicial, desta forma suas ações serão registradas e acompanhadas.

Após será mostrada uma página contendo um instrumento (Figura 3), através do qual será estabelecido o estilo cognitivo dominante, que será armazenado no banco de dados e comporá o Modulo Adaptado.

A identificação do estilo de aprendizagem servirá para indicar quais as ferramentas e materiais preferenciais serão mais adequados a seus estilos cognitivos. Somente depois de respondido o questionário, o aluno terá acesso à tela inicial do sistema. A adaptação do conteúdo apresentada no Curso Softwares Educativos, segundo dois estilos cognitivos diferentes é demonstrada nas figuras 5 e 6 respectivamente, o conteúdo foi disponibilizado a alunos que possuem os estilos cognitivos Holista e Serialista. A Figura 5, cujo estilo predominante é Holista apresentando texto e diagrama


demonstra a implementação da técnica de Página Variante (uma página pode apresentar vários conceitos onde cada um deles é formado por fragmentos variantes que são combinados de acordo com o estilo de aprendizagem do aluno).

Fig. 3. Questionário

A figura 4 apresenta o resultado do questionário.

Fig. 4. Resultado do Questionário

Fig. 5. Estilo Cognitivo Holista A figura 6 apresenta o mesmo conteúdo sob a visão de um

aluno com estilo cognitivo dominante Serialista, que visualiza as informações sob a forma de tópicos.

Fig. 6. Estilo Cognitivo Serialista

VIII. RESULTADOS E DISCUSSÃO

O AVA móvel adaptado foi validado por vinte e cinco alunos dos Cursos de Graduação e Pós Graduação a Distância do Sistema Universidade Aberta do Brasil (UAB). Foi ministrado um Curso sobre Softwares Educativos integrando uma população de cinquenta alunos, sendo a Turma A


composta por vinte e cinco alunos acessando o ambiente adaptado e a Turma B também com vinte e cinco alunos acessando ambiente não adaptado. O acesso aos ambientes foi realizado via desktop e dispositivo móvel.

O material integrante do Curso foi apresentado de acordo com os quatro estilos cognitivos: Holista, Serialista, Divergente e Reflexivo. As atividades existentes foram diferenciadas de acordo com os estilos cognitivos, para compor a avaliação final.

A constituição formal deste trabalho deu-se através de análises estatísticas e análise de conteúdo, utilizadas com o propósito de estudar e analisar se o prévio conhecimento dos estilos cognitivos irá influenciar positivamente no processo de ensino – aprendizagem.

Analisando-se os resultados da validação quanto à interação com o sistema e à adaptação de conteúdo, verificou-se que todos os itens avaliados tiveram resultados positivos com relação ao Ambiente Adaptado.

Destaca-se que a 83% dos alunos que participaram da validação, consideram válida a utilização do sistema implementado. Com relação à adaptação das atividades, 100% dos alunos consideraram que o tipo de atividade proposta para o seu estilo cognitivo favoreceu o processo de aprendizagem.

Quanto aos estilos cognitivos diagnosticados, 83% afirmam que a forma de apresentação dos conteúdos favoreceu a aprendizagem.

Além dos resultados apresentados, os alunos que participaram da validação tiveram um espaço para realizar considerações sobre o AVA adaptado, entre as quais destacou-se: “A forma de apresentação do conteúdo foi bastante satisfatória. Senti muita diferença, pois consegui visualizar o conteúdo de forma prazerosa”; “O acesso ao ambiente pelo iphone foi normal, apenas encontrei algumas limitações em relação ao tamanho dos arquivos e imagens. Mas foi muito produtivo, pois em qualquer lugar e a qualquer tempo eu pude ler os materiais e fazer as atividades”.

Nas questões que envolveram a interface e a navegação, todos os percentuais apresentados foram positivos com relação ao sistema implementado.

Conforme exposto anteriormente, o Curso foi ministrado para duas turmas. A partir dos dados coletados foram feitas demonstrações gráficas apresentando os resultados obtidos. A Figura 7 apresenta o total de participantes x desistentes integrantes das respectivas turmas.

Curso Softwares Educativos - Participantes x

Desistentes

21

4

16

9

37

13

50

Participantes AVA

adaptado

Desistentes AVA

adaptado

Participantes AVA não

adaptado

Desistentes AVA não

adaptado

Total de participantes

Total de disistências

Fig. 7. Participantes x Desistentes

Conforme observa-se na Figura 7, a Turma A que utilizou o AVA adaptado apresentou 21 participantes com apenas 4 desistências. Em contrapartida, a Turma B que utilizou o AVA não adaptado apresentou 16 participantes com 9 desistências. Dos 21 participantes da Turma A, 6 realizaram o curso via dispositivo móvel e 15 via desktop. Ao efetuar a inscrição no Curso, os alunos responderam a um questionário (Figura 8)

A Figura 8 apresenta o nível de conhecimentos dos alunos em relação ao tema Softwares Educativos antes do início do Curso.

0

20

40

Nível de Conhecimento - Softwares Educativos

Conhecimento básico 21

Conhecimento Intermediário 3

Nenhum Conhecimento 10

Conhecimento Avançado 3

1

Fig. 8. Nível de conhecimento Observa-se que a maioria dos alunos apresentou

conhecimento básico (21). Quanto aos níveis de conhecimento Intermediário e Avançado (3). Em contrapartida, um número elevado de participantes apresentaram nenhum conhecimento sobre o tema (10).

Através da ferramenta Relatório dos AVAs foi possível verificar a quantidade de acessos dos integrantes das Turmas A e B quanto aos materiais para leitura e atividades. A Figura 9 demonstra este processo.

314169

1186

788

15 150

500

1000

1500

Acessos ao Ambiente Virtual de Aprendizagem

AVA Adaptado 314 1186 15

AVA não Adaptado 169 788 15

Materiais para leitura

Atividades Período

Fig. 9. Acessos aos AVAs Conforme observado na Figura 9, a quantidade de acessos

aos materiais para leitura e atividades foram maiores no AVA adaptado (314 acessos aos materiais e 1186 acessos às atividades). Em contrapartida, no AVA não adaptado (169 acessos aos materiais e 788 acessos às atividades).

A Figura 10 apresentou a média geral dos alunos integrantes da Turma A (AVA adaptado) e Turma B (AVA não adaptado).


60

65

70

75

80

Curso Softwares Educativos - Média Geral

Série1 68,25 77,33

Media Geral AVA não adaptado

Media Geral AVA Adaptado

Fig. 10. Média geral O Curso ministrado compõe-se de seis atividades (Fórum,

Resenha Crítica, Questionário, Mapa conceitual, Pesquisa e Glossário), sendo três delas correspondentes a cada semana. Observou-se que a média geral dos alunos participantes da Turma A foi 77,33%, enquanto os alunos integrantes da Turma B apresentaram 68,25%, constatou-se um diferencial de 9,08%.

IX. CONSIDERAÇÕES FINAIS

Acredita-se que o trabalho, que aqui se encerra, tenha alcançado seus objetivos, bem como contribuído para uma evolução nas pesquisas sobre o tema estilos cognitivos. O ambiente adaptado foi validado no Curso sobre Softwares Educativos com alunos dos Cursos de Especialização (TICs Aplicadas à Educação, Mídias na Educação, Educação Ambiental e Mestrado em Geografia) e Graduação (Pedagogia, Letras e Matemática) sistema UAB/UFSM.

Conforme a análise dos resultados referentes às médias gerais, número de acessos aos AVAs, interação com o sistema e à adaptação de conteúdo considera-se que os objetivos definidos neste artigo foram alcançados na sua totalidade. As médias gerais da Turma A que utilizou o AVA adaptado ao estilo cognitivo do aluno diferenciou-se com percentual de 9,08% maior que a Turma B (AVA não adaptado). Percebeu-se que o AVA adaptado proporcionou maior motivação dos alunos a interagirem com os materiais e atividades que compõe o ambiente. Deve-se ressaltar que a qualidade da atuação da autora na Turma A (AVA adaptado) e Turma B (AVA não adaptado) foi equivalente.

Logo, estes dados levam-nos a crer que o prévio conhecimento dos estilos cognitivos irá influenciar positivamente na estrutura cognitiva do aluno.

Espera-se contribuir com novos olhares para aprimorar estratégias de ensino que proporcionem melhorias para o processo de ensino – aprendizagem, contribuindo assim, para a formação integral do acadêmico. Procurou-se, antes de tudo, entender que o processo de ensino e aprendizagem alcança seus objetivos quando professor e aluno encontram-se dispostos a experimentar novas alternativas que promovam e justifiquem a aprendizagem.

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[20] H. A. Witkin; D. R. Goodenough, Cognitive Style: essence and origins. New York: International Universities Press, 1981


Patricia Mariotto Mozzaquatro. São Miguel – Restinga Seca, RS, Brasil. Especialista em Tecnologias da Informação e da Comunicação Aplicadas à Educação (UFSM) e Mestre em Ciência da Computação (UFSM). É professora da Universidade de Cruz Alta, atua no curso de Pós-Graduação Mídias na Educação (UFSM) e Graduação em Ciência da Computação(UNICRUZ). É coordenadora do Núcleo de Ensino a Distância da UNICRUZ.

Faz parte da Comissão Editorial da Universidade de Cruz Alta. As áreas de pesquisa/interesse são: Sistemas de Informação, com ênfase em Software Básico, Engenharia de Software, Análise e Projeto de Sistemas, Banco de Dados, Informática na Educação, Ambientes Virtuais de Aprendizagem e Computação Móvel. Possui artigos publicados em eventos nacionais e internacionais.

Roseclea Duarte Medina. Santa Maria, RS, Brasil. Doutora em Informática na Educação (UFRGS) e Mestre em Ciência da Computação (UFRGS). É professora da Universidade Federal de Santa Maria, atua nos cursos de Pós-Graduação em Informática (PPGI) e Graduação em Ciência da Computação.É coordenadora do Curso de Pós-graduação Mídias na Educação. Faz parte do Comitê Editorial da Revista RENOTE, Varia Scientia, Revista Brasileira de Computação Aplicada, Revista de Gestão da Tecnologia e Sistemas de Informação.

As áreas de pesquisa/interesse são Computação aplicada a Educação e Redes de Computadores. Possui artigos publicados em eventos nacionais e internacionais participa de diversos comitês científicos, como Ciclo de Palestras sobre Novas Tecnologias na Educação, ESUD, ERRC, SBSEG.

Tengo una respuesta para usted sobre estilos de aprendizaje, creencias y cambios en los estudiantes 151

Tittle—I have an answer for you about learning styles, beliefs

and changes on students.

Abstract— To perform good research in education is essential to have a solid starting point and good knowledge of the area; this is the right way to build new knowledge and be sure that the results we are showing are scientific evidences and not mere opinion. In this paper we try to answer these questions: Does the teaching method affect how students learn? Students learn with any method? Have changed the students coming to the University today? Should we change our attitude and our beliefs regarding teaching and students? We show the responses that we have found after an exhaustive search in the literature.

The greatest discovery of any generation is that human beings can alter their lives by altering the attitudes of their minds. (Albert Schweitzer)

Keywords— Education, learning, evolution

Abstract—Para realizar una buena investigación en docencia es imprescindible partir de una buena base y tener claro el conocimiento del área, solo así será posible construir sobre este conocimiento y exponer con fuerza los resultados obtenidos,

Este trabajo fue presentado originalmente en la XVI edición de JENUI

(2010). M. Asunción Castaño es profesora del Departamento de Ingeniería y

Ciencia de los Computadores de la Universitat Jaume I de Castelló, Avd. Sos Baynat, s/n, 12071 Castellón de la Plana, España (tlf: +34-964-82-53; fax: +34-964-72-84-86; email: [email protected]).

Mercedes Marqués es profesora del Departamento de Ingeniería y Ciencia de los Computadores de la Universitat Jaume I de Castelló, Avd. Sos Baynat, s/n, 12071 Castellón de la Plana, España (email: [email protected]).

Rosana Satorre es profesora del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Alicante, Carretera de San Vicente del Raspeig s/n, 03690 San Vicente del Raspeig, Alicante, España (tlf: +34-965-90-39-00; email: [email protected]).

Antoni Jaume-i-Capó es profesor del Departamento de Matemáticas e Informática de la Universitat de les Illes Balears, D221. Edifici Anselm Turmeda. 07122 Palma. España (email: [email protected]).

David López es profesor del Departamento de Arquitectura de Computadores de la Universitat Politècnica de Catalunya, Despacho C6-218. UPC-Campus Nord. Jordi Girona 1-3, 08034 Barcelona, España (email: [email protected]).

demostrando que son evidencia científica y no mera opinión. En este artículo intentamos contestar tres cuestiones: ¿Influye el método docente en el aprendizaje de los alumnos o los alumnos aprenden con cualquier método?, ¿han cambiado los estudiantes que entran en la Universidad? y ¿conviene cambiar nuestra actitud y nuestras creencias respecto a la enseñanza y los estudiantes? Mostramos las respuestas que hemos encontrado tras una exhaustiva búsqueda por la literatura.

El mayor descubrimiento de cualquier generación es el de que los seres humanos pueden cambiar sus vidas cambiando sus actitudes mentales. (Albert Schweitzer)

Keywords— Educación, aprendizaje, evolución

I. INTRODUCCIÓN

N nuestro trabajo como profesores universitarios hay una distinción muy clara entre nuestra vertiente docente e

investigadora. Como investigadores seguimos unos métodos bien definidos para trabajar en nuevos campos y construir nuevo conocimiento: somos creativos. Como docentes, sin embargo, combinamos una lista de objetivos de aprendizaje, con una lista de estrategias didácticas que nos han recomendado, porque suelen dar buenos resultados, y un número determinado de clases en unos horarios prefijados y distribuidos a lo largo del semestre: somos gestores. Quizás el momento en que nos encontramos es el más adecuado para combinar ambas vertientes y dejar que nuestras dos caras queden frente a frente, de manera que nuestra faceta de investigadores pueda abarcar también nuestra faceta como docentes.

Si somos capaces de obtener buenos resultados en investigación científica, también somos capaces de hacerlo en investigación en Educación. Y del mismo modo que en el campo de la investigación científica manejamos referencias bibliográficas a las que damos gran valor, así hemos hecho en este trabajo para investigar la respuesta a tres cuestiones, especificadas como varias preguntas, que nos hemos planteado.

Cada una de las cuestiones se aborda en una sección

Capítulo 21 Tengo una respuesta para usted sobre estilos de aprendizaje, creencias y cambios en los estudiantes

M. Asunción Castaño, Mercedes Marqués, Rosana Satorre, Antoni Jaume i Capó Member IEEE, David López

E

M. Asunción Castaño, Mercedes Marqués, Rosana Satorre, Antoni Jaume i Capó,David López

152

diferente de este trabajo. La primera sección intenta contestar a las preguntas: ¿Influye el método docente en el aprendizaje de los alumnos o los alumnos aprenden con cualquier método? y ¿Cuál es la mejor estrategia didáctica? La segunda parte se centra en las cuestiones: ¿Han cambiado los estudiantes que entran en la Universidad? Y ya en la Universidad, ¿los distintos cursos provocan nuevos cambios? Y la tercera parte plantea la pregunta: ¿Conviene cambiar nuestra actitud y nuestras creencias respecto a la enseñanza y los estudiantes?

Con el fin de responder a algunas de estas preguntas nos hemos dirigido a expertos pedagogos y andragogos1 para que nos orienten en la búsqueda inicial. También hemos indagado en las actas publicadas en congresos de Educación (ACM ITiCSE, JENUI, SiNDI, Congreso Internacional de Estilos de Aprendizaje, etc.), revistas especializadas (SIGCSE Bulletin, Aula Abierta, Comunications of the ACM, ReVisión, Revista de Estilos de Aprendizaje, etc.), libros, portales como Google Académico, etc. Las referencias allí encontradas nos han servido, en muchas ocasiones, para redirigir las búsquedas hacia nuevos contenidos y lugares.

En este artículo presentamos las respuestas que hemos encontrado a las preguntas que nos hemos planteado, respuestas que no son nuestra opinión sino la opinión de la comunidad que investiga en Educación. También proporcionamos las referencias obtenidas en la búsqueda de dichas respuestas. Demos paso, pues, a las opiniones de la comunidad de investigación en Educación sobre cada una de las tres cuestiones estudiadas.

II. SOBRE LOS ESTILOS DE APRENDIZAJE Y LOS MODELOS

ANDRAGÓGICOS

¿Influye el método docente en el aprendizaje de los alumnos o los alumnos aprenden con cualquier método? ¿Cuál es la mejor estrategia didáctica?

Un modelo de enseñanza-aprendizaje es un plan estructurado que puede usarse para configurar un currículum, para diseñar materiales de enseñanza y para orientar la enseñanza en las aulas. Bruce Joyce y Marsha Weil presentan una posible clasificación de los modelos de enseñanza-aprendizaje, así como los fundamentos teóricos de cada uno de ellos, su intencionalidad y los correspondientes efectos educativos esperados [22]. En su libro también plantean que no existe un modelo de enseñanza-aprendizaje perfecto ni único, ya que no hay modelo capaz de hacer frente a todos los estilos de aprendizaje.

No existe una única definición de estilo de aprendizaje, sino que muchos autores dan su propia definición. Pero básicamente, un estilo de aprendizaje es la forma en que un individuo aprende. Por lo tanto, los estudios existentes ofrecen un marco conceptual que nos permite entender los

1 Pedagogía, atendiendo a su etimología griega, es la ciencia que se ocupa

de educar y enseñar a los niños. Por lo tanto, la ciencia relacionada con la enseñanza de los adultos debería llamarse Andragogía.

comportamientos diarios en el aula, cómo se relacionan con la forma en que están aprendiendo los alumnos y los tipos de acciones que pueden resultar más efectivas en un momento dado.

Los primeros estudios realizados sobre estilos de aprendizaje datan de los años 70 y son numerosos. Por ejemplo, podemos encontrar una extensísima recopilación de referencias a trabajos realizados desde 1971 sobre el tema [25, 26], con más de 2.500 publicaciones. Y también existe una revista [33] y un congreso internacional [11] dedicados de forma monográfica a los estilos de aprendizaje.

Hay una gama amplia y variada de taxonomías de estilos de aprendizaje [2], [16]. Pero probablemente la taxonomía de mayor relevancia es la propuesta por David Kolb [23]. Este describe sus estilos de aprendizaje en función de dos variables: la forma de captar la información (de lo abstracto a lo concreto) y la forma de procesarla (desde la acción hasta la reflexión). Del cruce de las dos variables Kolb, distingue cuatro estilos de aprendizaje: convergente frente a divergente y acomodador frente a asimilador. En el estilo convergente se prima la conceptualización abstracta y la experimentación activa. En el divergente se usa la experiencia concreta junto a la observación reflexiva. El estilo acomodador privilegia la experiencia concreta y la experimentación activa. Y, finalmente, en el asimilador se privilegia la conceptualización abstracta y la observación reflexiva. En la página web de David Kolb [24] podemos encontrar más detalles de los numerosos estudios que este ha desarrollado sobre el aprendizaje experimental (basado en experiencias).

Inspirados en la clasificación de David Kolb, Peter Honey y Alan Mumford plantean otra clasificación [21]. Asumen que el aprendizaje experimental consta de cuatro fases denominadas: la experiencia, la reflexión sobre la experiencia, la formulación de conclusiones y la aplicación. Cada una de las fases conlleva conductas y actitudes propias. Según ellos, la mayor parte de las personas, a través de los logros y los fracasos de sus conductas en sus tentativas de aprender, establecen preferencias sobre una de estas fases del proceso de aprendizaje. Estas reflexiones les permiten establecer otros cuatro estilos de aprendizaje: activo, reflexivo, teórico y pragmático, según las preferencias que la persona muestre sobre la fase de experiencia, de reflexión de la experiencia, de formulación de conclusiones o de aplicación, respectivamente. Fruto de las colaboraciones de Honey y Mumford con Catalina Alonso, se ha creado una lista con las destrezas que poseen las personas enmarcadas en cada uno de estos estilos [1]. La extensa trayectoria investigadora [2] llevada a cabo posteriormente por esta última autora la ha convertido en una de las figuras nacionales con más prestigio en el ámbito de los estilos de aprendizaje.

Inspirándose también en la taxonomía de David Kolb, Richard M. Felder [14] clasifica los estilos de aprendizaje a partir de cuatro dimensiones: la forma en la que se percibe la información (sensitivo o intuitivo), el tipo de información que se prefiere (visual o verbal), la forma de procesar la información que se percibe (activo o reflexivo) y la manera de


adquirir el conocimiento (secuencial o global). Recomendamos visitar la página web de Felder [15] donde se recopilan los numerosos artículos (más de cien) que ha escrito sobre estilos de aprendizaje y su influencia en la enseñanza.

Sabemos, pues, que cada persona tiene un estilo diferente de aprendizaje en función de sus capacidades individuales. Una consecuencia interesante es que cada estilo de aprendizaje requiere distintas estrategias didácticas. La tarea del profesor será conocer qué estrategias didácticas son más adecuadas para cada estilo. Ahora bien, la existencia de diferentes estilos puede hacer que dentro de la misma aula, una misma actividad sea apreciada por un tipo de aprendices y no por otro, o que una actividad genere satisfacción en un grupo y rechazo en otro. Por tanto, una ajustada combinación de actividades enfocadas a diferentes estilos de aprendizaje hará más satisfactoria y eficaz la actividad del docente en Informática y permitiría conseguir un aprendizaje más significativo y permanente de todos nuestros alumnos. Teniendo esto en cuenta, y según la taxonomía establecida, por ejemplo, por David Kolb, deberíamos definir diferentes actividades que cubran la conceptualización abstracta (teoría, demostraciones, libros, teoremas, etc.), la experiencia concreta (estudio de casos, role playing, artículos de la prensa diaria, artículos especializados, visitas de campo, etc.), la experimentación activa (ejercicios a resolver, clases de problemas, uso de simuladores, talleres prácticos, etc.) y la observación reflexiva (mesas redondas, discusión de una solución a un problema real, debates, exposición de casos resueltos, etc.).

Aunque no era el objetivo de nuestro estudio, hemos encontrado que cada tipo de estrategia didáctica permite adquirir determinadas competencias. Centrándonos en las competencias transversales, tras procesar más de 33.000 encuestas respondidas por egresados de 13 universidades europeas, Andrea Conchado [10] sugiere que competencias como el liderazgo se desarrollan mejor con actividades como el trabajo en grupo, las exposiciones orales y las prácticas en empresa; la comunicación se desarrolla mediante trabajos en grupo, desarrollo de proyectos y exposiciones orales; y la creatividad, mediante el desarrollo de problemas individual o grupalmente. Una vez que sabemos qué tipo de actividades fomentan cada una de las competencias transversales y las relaciones entre dichas actividades y los estilos de aprendizaje, sería deseable combinar en una o varias sesiones diferentes actividades, asociadas a una misma competencia, que cubran los distintos estilos de aprendizaje.

Para finalizar, y como conclusión, podemos indicar que, tras analizar los diferentes estilos de aprendizaje, los autores vemos ahora clara la respuesta a la pregunta “¿Cuál es la mejor estrategia didáctica?”: depende del estilo de aprendizaje del alumno. Enseñar implica, por lo tanto, atender a la diversidad en términos del estilo de aprendizaje de nuestros estudiantes.

III. SOBRE EL CAMBIO QUE SUFREN LOS ESTUDIANTES

¿Han cambiado los estudiantes que entran en la Universidad? Y ya en la Universidad, ¿los distintos cursos

provocan nuevos cambios? Toda persona sufre cambios en su vida personal, afectiva y

profesional, y nuestros estudiantes no son una excepción. Por ello los docentes nos encontramos con alumnos a los que vemos cambiar a lo largo de su carrera universitaria. Y también somos testigos de los cambios existentes entre las distintas generaciones que llenan nuestras aulas. Ese cambio es algo que siempre se ha percibido, incluso en la antigüedad [28]. Son conocidas las citas de Sócrates o los babilonios al respecto. Pero ¿en qué sentido cambian?

Los cambios que los profesores observamos en nuestros alumnos son, posiblemente, más notorios ahora, cuando nos encontramos inmersos en la era digital, ya que los que ahora son estudiantes nacieron en una era tecnológica. No son inmigrantes como nosotros, que accedimos de adultos a la era digital, sino que son nativos, han crecido con la tecnología, son parte de ella. Sin embargo, no todos coinciden en identificar si estos cambios son positivos o negativos, o ambos. Unos afirman que nuestros estudiantes, a los que denominan “generación Einstein”, son más listos, más rápidos, más sociales y con un potencial muy alto [6]. Otros, sin embargo, opinan que sí, que es cierto que las tecnologías han cambiado nuestra mente, pero consideran que aunque sus capacidades son extraordinarias, también lo son sus consecuencias negativas (falta de atención, aislamiento, pérdida de habilidades sociales, etc.) [36]. En este sentido nosotros podríamos contribuir a que mejoren esos aspectos sociales que puede que ellos hayan abandonado o no se aprovechen del todo. Aunque no está claro cuál es la magnitud del cambio, sí lo está que tenemos estudiantes que son diferentes a los que ocupaban los pupitres hace ya algo más de una década.

En cualquier caso, estudiar un cambio en la forma de ser de los estudiantes exige un estudio longitudinal de muchos años. Y no existe tal estudio. Lástima. Lo que sí existe son estudios sobre cómo cambian los estudiantes durante sus años de universidad. Veamos qué nos dicen.

Hay varios modelos muy conocidos. Ya por los años 50 Benjamin Bloom publicó su conocida taxonomía [5]. En ella describe cómo cambia el conocimiento desde cuestiones más superficiales (recordar información previamente aprendida, nivel 1) a ser capaz de criticar ideas (evaluación, nivel 6), estableciendo seis objetivos educativos según tres aspectos: el cognitivo, el afectivo y el psicomotor.

William Perry realizó otra clasificación según lo que él denominó la madurez intelectual [31]. Una clasificación centrada en la actitud del estudiante frente al conocimiento que va desde el dualismo —todo es blanco o negro, correcto o incorrecto— hasta la construcción de conocimiento.

Posteriormente, en los años 90, un antiguo estudiante de Bloom, Lorin Anderson, revisó la taxonomía de su maestro y publicó, en el año 2001, la “Taxonomía Revisada de Bloom” [3]. En ella se tienen en cuenta los nuevos comportamientos, acciones y oportunidades de aprendizaje que aparecen a medida que las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones avanzan y se vuelven más omnipresentes. En todos ellos mencionan que los niveles que muestran son los


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que deberían ser, pero que si el profesor no provoca que esos cambios de nivel se produzcan, los alumnos tienen dificultad en pasar a niveles superiores. ¿Pero cómo provocamos nosotros esos cambios?

Eric Meyer y Ray Land proporcionaron una base teórica para comprender algunos de los cambios que los estudiantes experimentan [27]. Ellos sugieren que ciertos conceptos básicos en una disciplina, que denominan “conceptos umbral”, son transformadores. Sugieren que tales transformaciones “no sólo transforman el pensamiento, sino que transfiguran la identidad”. Estos cambios en la percepción y la identidad pueden causar algunas de las diferencias entre los que están dentro de la disciplina —estudiantes en Informática, en nuestro caso— y los que están fuera.

Moström et al. examinan las transformaciones experimentadas por sus alumnos durante sus estudios de Informática [29]. Transformaciones en las que cambia su pensamiento, identidad, comportamiento y confianza. Consideran que estas transformaciones se producen por el aprendizaje de conceptos particulares —a menudo asociados con la escritura de programas y el aprendizaje de nuevos lenguajes de programación— o por la interacción con sus compañeros al realizar proyectos en equipo. Y también indican que son provocados cuando los estudiantes son capaces de identificar sus insuficiencias. Casi todos los cambios los identifican como positivos, y consideran que contribuyen al desarrollo de los estudiantes como informáticos.

También Kristy Boyer y Robert Philips analizan los resultados que obtienen los estudiantes según el tipo de tutorización recibida [8]. De nuevo, vemos un análisis de resultados según la docencia recibida. En función de si el profesor les ha dejado mayor o menor margen de participación, esto es, si la tutorización ha sido menos o más dirigida, la implicación del estudiante ha sido distinta. A menor encasillamiento de la tutorización, mejores resultados en el aprendizaje.

En otros trabajos lo que se analiza es cómo cambiar el modo de impartir las clases y cómo cambiar los materiales que se les ofrecen a los alumnos para mejorar/facilitar su aprendizaje. Incluso se analizan los cursos que preceden a otros cursos con intención de modificar sus hábitos y conseguir así cambios de actitud del estudiante [9]. De nuevo, encontramos cambios en la metodología dirigidos hacia la transformación del estudiante. Y, de nuevo, la pregunta surge: Los cambios que ahora realizamos, y que puede ser que sean muy útiles, ¿seguirán funcionando en próximos años con los nuevos alumnos? Ya no se trata de metodología sino de que nuestros alumnos viven en una era tecnológica, sujeta a continuos cambios, y que evidentemente ello influye en sus actitudes: en su forma de trabajar, en su forma de relacionarse y, en definitiva, en su desarrollo. Por ello, algunos profesores ya apuestan por introducir el aprendizaje mediante entornos virtuales, pues si los estudiantes utilizan la tecnología de forma cotidiana y ya no tanto el lápiz y el papel, tendremos que acercarnos a ellos utilizando sus mismos instrumentos. En

esta línea han surgido numerosos trabajos con claros ejemplos de uso de la tecnología en el proceso de enseñanza-aprendizaje y estudios sobre sus ventajas e influencia [20].

Carol Edmondson plantea las distintas percepciones que tienen los estudiantes frente a los profesores en titulaciones de Informática [13]. Percepciones muchas veces enfrentadas, lo cual demuestra que a veces los docentes y los estudiantes andan por diversas vías sin encontrarse. Esto puede ser provocado por un estancamiento de los docentes acostumbrados a un tipo de estudiante que no es el actual, que ha cambiado. O puede ser que esto haya ocurrido siempre y que nadie se haya detenido a analizar qué ocurre. Además, muchas veces los estudiantes se sienten como números, como estatuas de piedra en una estructura educativa en la que deberían ser parte activa. Parece que cada vez existe mayor distancia física y simbólica entre profesores y estudiantes [37].

Concluimos esta sección indicando que es evidente que existe cambio en nuestro alumnado, también nosotros cambiamos. Sin embargo, es complicado analizar globalmente en qué sentido se produce dicho cambio. Podemos estudiar esos cambios en función del tipo de tutorización recibida, de la implicación del profesor, del tipo de asignatura, etc., pero ¿por qué se dan? y ¿son positivos? ¿son negativos? o ¿simplemente son cambios a los que hay que adaptarse? Y, ¿hacia dónde va el cambio? Hacia la utilización de entornos virtuales y el uso de juegos en la educación como muestra la portada del Communications of the ACM de diciembre de 2009. Pero esto lo dejaremos para otra ocasión. De momento, una reflexión que nos podemos plantear es ¿serían distintos los resultados presentados si los ensayos se hubiesen realizado con estudiantes de hace algunos años? Y es más, ¿serán distintos los resultados si repetimos tales experimentos en futuros estudiantes? Muchas preguntas y pocas respuestas. Quizá tengamos que retomar en unos años el tema y comparar los resultados, pero para ello debemos esperar. De momento nos conformamos sabiendo que existen cambios y que somos muchos los preocupados en provocar que esos cambios sean para bien.

IV. SOBRE LAS CREENCIAS

¿Conviene cambiar mi actitud y mis creencias respecto a la enseñanza y los estudiantes?

Los profesores usamos estrategias didácticas para planificar nuestras asignaturas, para implicar de manera activa a los estudiantes, para evaluar su aprendizaje y para reflexionar sobre nuestra práctica docente. Tanto la variedad como el tipo de estrategias didácticas que utilizamos dependen, en gran medida, del nivel de confianza que sentimos en nosotros mismos para utilizarlas de forma eficaz.

En 1977, Albert Bandura define las creencias sobre la autoeficacia docente como la confianza que tiene el profesor en su capacidad de ayudar a aprender a los alumnos [4]. Desde entonces se han realizado numerosas investigaciones respecto a las creencias de autoeficacia docente que han sido revisadas recientemente y de manera exhaustiva por Leonor Prieto [32].


Así, se sabe que los profesores que se creen eficaces ayudando a aprender a sus alumnos son profesores que se sienten satisfechos con su tarea docente, se sienten bien preparados para enseñar y se sienten responsables de los logros de sus alumnos. Por otra parte, los profesores con una percepción débil de su autoeficacia docente tienen una visión pesimista de la motivación de los alumnos, suelen ser autoritarios, tienden a ejercer un control rígido en clase para mantener la disciplina y suelen confiar en sanciones negativas para intentar conseguir que los alumnos estudien. Como consecuencia, se tiende a evitar el uso de ciertas estrategias didácticas —o se utilizan con menos frecuencia— y es habitual resistirse a introducir innovaciones educativas.

Si nuestras creencias de autoeficacia docente tienen un papel tan determinante en nuestra práctica docente, nos planteamos conocer los factores que las generan y que hacen que disminuya nuestra percepción de autoeficacia. Según recoge Leonor Prieto estos factores son:

• La falta de conocimientos en técnicas didácticas. • La falta de estudios sobre profesores ineficaces. • La falta de apoyo institucional para mejorar la

docencia. • Determinadas características del profesor, tanto de

su personalidad como de su manejo de las relaciones interpersonales.

• Las creencias sobre los estudiantes y sobre cómo se aprende, sobre la práctica docente, sobre la disciplina y el control en clase.

Los tres primeros factores podríamos considerarlos evidentes: si no se conocen estrategias didácticas, si no se conocen estudios sobre lo que no es eficaz o si falta apoyo institucional, es difícil sentirse satisfecho o seguro de lo que se hace. Sin embargo, los dos factores restantes pueden llegar a sorprendernos y, lo que nos resulta más interesante, es que dependen única y exclusivamente de nosotros mismos. Se habla de nuestras características de personalidad, del modo de relacionarnos y de nuestras creencias sobre la enseñanza y el aprendizaje; y aunque un primer pensamiento que nos puede asaltar es que estas no son cuestiones que uno pueda cambiar, hemos llegado a la conclusión de que tal pensamiento no es más que otra creencia.

Cuando se habla de características de personalidad deseables se cita el entusiasmo por la docencia, el sentido del humor, la curiosidad intelectual, la flexibilidad, la firmeza, la seguridad en uno mismo, la paciencia, la coherencia, la proactividad. Cuando se habla de las relaciones interpersonales se cita el respeto a los alumnos, la comprensión de sus necesidades, la empatía, la humanidad, el liderazgo, la cercanía, la visión positiva del otro. Partiendo del supuesto de que queramos potenciar estas características, nos preguntamos ahora cómo podemos hacerlo. En este sentido, hemos encontrado que son interesantes los planteamientos que se hacen alrededor del coaching.

El coaching consiste en liberar el potencial de una persona para incrementar al máximo su rendimiento, para ayudarle a aprender en lugar de enseñarle. Se basa en el método

socrático, en el que el que el instructor, mediante preguntas, consigue que el discípulo adquiera el conocimiento. En los manuales sobre coaching que hemos consultado [30, 38] encontramos que gran parte de las características de personalidad y de comunicación de un buen coach (instructor) son las mismas que nos permitirán aumentar nuestra percepción de autoeficacia. Si es posible potenciar estas características en el ámbito del coaching, también es posible hacerlo en el ámbito de la docencia [7]. Además, hemos encontrado que en estos manuales se enseñan también competencias técnicas propias de la programación neurolingüística (también conocida como PNL) [35] como la escucha activa, el uso de las preguntas o saber dar feedback, entre otras, que pueden incorporarse como estrategias didácticas en nuestra práctica docente.

Para abordar el otro factor que disminuye nuestra percepción de autoeficacia docente, y que tiene que ver con las creencias, resulta interesante la reflexión sobre las mismas que realiza Joseph O'Connor [30]. Este autor señala que construimos las creencias basándonos en nuestras experiencias, y que después actuamos como si estas creencias fuesen ciertas. Si los resultados que obtenemos de nuestras acciones nos gustan, podemos seguir actuando igual, manteniendo y reforzando nuestras creencias. Pero si no nos gustan, podemos actuar de forma distinta y cambiar nuestras creencias. Desde luego, el primer reto es adoptar la creencia de que las creencias pueden cambiar. Creencias como “los alumnos quieren evitar el trabajo y ponen obstáculos a mi esfuerzo y mi motivación” o “el rendimiento de los alumnos está en función de su capacidad y de su madurez” constituyen un obstáculo. Cambiar la enseñanza requiere cambiar las creencias respecto a ella. Determinados estudios sobre lo que dicen los alumnos [19], [34], ejemplos de experiencias docentes que funcionan (las hay en abundancia en las actas de JENUI) o explorar otros enfoques de la Psicología como la teoría de las inteligencias múltiples de Howard Gardner [17], el pensamiento lateral de Edward De Bono [12] o el espíritu creativo [18], pueden ayudarnos también a terminar con las creencias que nos limitan.

V. CONCLUSIONES

Cada uno tenemos un modo de aprender en el que nos sentimos más a gusto, un modo en que captamos y procesamos la información de manera más natural. En atención a la diversidad de estilos de aprendizaje que encontramos en las aulas resulta conveniente utilizar distintas estrategias didácticas, de manera que todos los estudiantes encuentren un espacio en el que aprender.

El uso de estas estrategias no es una garantía de éxito, hay otras cuestiones de gran importancia que debemos utilizar para aderezarlas, cuestiones que tienen que ver con nuestras características de personalidad y cuestiones que tienen que ver con nuestra capacidad para relacionarnos. Podemos trabajar sobre todas ellas para potenciarlas de manera positiva, aunque ello conlleve en muchas ocasiones terminar con algunas de nuestras creencias más arraigadas.


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Algunas de estas creencias están ligadas a cómo son nuestros alumnos. Del mismo modo que la sociedad hoy no es la de nuestra infancia, ni se educa a los niños como se hacía antes, no debemos educar en la Universidad como antaño. No es que lo de antes fuera malo, es que, simplemente, las cosas han cambiado.

AGRADECIMIENTOS

Queremos expresar nuestro agradecimiento a Joe Miró por su iniciativa, su constante apoyo y sus valiosos comentarios.

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Dra. M. Asunción Castaño (Gijón, 1965) es Licenciada en Informática y Doctora en Informática (Universidad Politécnica de Valencia, 1990 y 1998 respectivamente). ). Fue miembro de la asociación IEEE desde 2001 hasta 2006. Su especialidad incluye los sistemas operativos, las redes neuronales artificiales, la programación de procesadores gráficos y la educación en ingeniería. Desde 1993 trabaja como profesora en el Departamento de Ingeniería y Ciencia de los Computadores de la Universitat Jaume I (Castellón,


España), donde es profesora Titular de Universidad desde 2001. Ha ocupado el cargo de Presidenta de la Comisión Docente del Departamento de Ingeniería y Ciencia de los Computadores entre 2001 y 2010 y desde 2002 es coordinadora de los cursos de formación de alumnado y profesorado que organiza dicho departamento Su tesis versó sobre redes neuronales artificiales. Ha participado y dirigido diversos proyectos de innovación docente, centrados mayoritariamente en estilos y estrategias de aprendizaje, que han derivado en una docena de artículos científicos y divulgativos. La Dra. Castaño es miembro de AENUI y del comité organizador de JENUI y revisora de la revista de educación ReVisión.

Dr. Antoni Jaume-i-Capó (Santa Maria del Camí, Mallorca, 1979) es Ingeniero y Doctor en Informática (Universitat de les Illes Balears, 2004 y 2009 respectivamente). Su especialidad incluye interfaces basadas en visión para la rehabilitación. Es miembro de la asociación IEEE. Desde 2004 trabaja como profesor en el Departament de Ciències Matemàtiques i Informàtics de la UIB (Palma, España). Ha participado en diversos proyectos de innovación

docente sobre competencias genéricas, autoevaluación y coevaluación. Ha publicado diferentes artículos sobre los resultados obtenidos en estos temas. El Dr. Jaume-i-Capó es revisor de la revista de educación ReVisión.

Dr. David López (Barcelona, 1967) es Licenciado y Doctor en Informática (Universitat Politècnica de Catalunya –UPC–, 1991 y 1998 respectivamente). Más allá de la formación técnica, posee un Postgrado en Arte y Sociedades del Asia Oriental (Universitat Oberta de Catalunya, 2008). Su especialidad incluye la arquitectura y estructura de computadores, la educación en ingeniería, y la relación de la tecnología con la sostenibilidad, la ética y los derechos humanos.

Desde 1991 trabaja como profesor en el Departament d’Arquitectura de Computadors de la UPC (Barcelona, España), donde es profesor Titular de Universidad desde 2001. Ha sido consultor de la Universitat Oberta de Catalunya. Ha ocupado el cargo de Secretario de Departamento entre 2005 y 2008. Su tesis estuvo relacionada con temas de arquitectura de computadores y compilación, y desde 2006, ha hecho de la educación en ingeniería y su relación con ética y la sostenibilidad su tema principal de investigación, con una treintena de artículos científicos y divulgativos publicados en los últimos 5 años. Es uno de los responsables de la implantación en los planes de estudios de informática en la UPC de las competencias relativas a “Sostenibilidad y Compromiso Social” y “Comunicación eficaz oral y escrita”. El Dr. López es miembro de AENUI y uno de los editores de la revista de educación ReVisión.

Dra. Mercedes Marqués (Valencia, 1965) es Licenciada en Informática (Universidad Politécnica de Valencia, 1990) y Doctora en Informática (Universitat Jaume I de Castelló, 2010). Desde 1993 trabaja como profesora en el Departamento de Ingeniería y Ciencia de los Computadores de la Universitat Jaume I (Castellón, España), donde es profesora Titular de Escuela Universitaria desde 2000. Ha ocupado el cargo de Coordinadora de Estancias en Prácticas de

Ingeniería Técnica en Informática de Gestión entre 1998 y 2006, y desde 2010 es Coordinadora de la Especialidad de Ciencias Experimentales y Tecnología de Máster Universitario en Profesor/a de ESO y Bachillerato, FP y Enseñanza de Idiomas Su tesis estuvo relacionada con temas de Computación de Altas Prestaciones y su docencia ha estado centrada fundamentalmente en Bases de Datos y, más recientemente, en Innovación Educativa en formación del profesorado. La Dra. Marqués es miembro de AENUI y una de los editores de la revista de educación ReVisión.

Dra. Rosana Satorre (Alcoy, 1967) es Licenciada en Informática y Doctora en Ingeniería Informática (Universidad de Alicante, 1993 y 2002 respectivamente). Su especialidad incluye la programación, la visión estereoscópica, los juegos educativos, la educación en ingeniería, y la formación del profesorado en las TIC. Desde 1994 trabaja como profesora en el Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Alicante

(Alicante, España), donde es profesora Titular de Universidad desde 2008. Ha ocupado el cargo de Subdirectora de Departamento entre 2000 y 2004, Directora en funciones de Departamento entre 2004 y 2005, Subdirectora de las Titulaciones de Informática de la Escuela Politécnica Superior entre 2005 y 2009, y desde ese momento hasta la actualidad es Secretaria de la Escuela Politécnica Superior. Su tesis estuvo relacionada con temas de visión estereoscópica, aunque desde sus inicios en la Universidad ha dedicado numerosos esfuerzos a la educación y formación de profesorado en y mediante la informática. En su periodo de Subdirectora de las titulaciones de Informática coordinó la elaboración de los nuevos planes de estudio de Grado en Ingeniería Informática, implantados en este momento en la Universidad de Alicante. Forma parte del grupo ByteRealms, nacido a raíz del proyecto GameLearning de desarrollo de mini juegos para potenciar habilidades directivas en adultos. La Dra. Satorre es miembro de AENUI.

Comunidades de Prática em Ambientes Virtuais: da Teoria à Experiência Colaborativa 159

Tittle — Communities of practice in virtual environments:

from theory to collaborative experience Abstract—This paper aims to present a literature review on the

knowledge construction process within virtual communities, supported by learning communal constructivism theory. Based on Gunawardena’s et al. [1] model, it is intended to analyze the authors’ own experience, during a PhD Program, in wich Web 2.0 tools were used to support the development of different disciplines work. The approach in which the PhD Program has been developed allowed to: (i) construct and produce knowledge autonomously and collaboratively in community, (ii) constitute a learning community and (iii) improve professional practices, which lead its members to feel part of a community of practice.

Keywords—communal constructivism, communities of practice, learning communities, virtual environments.

Abstract—Com este artigo pretende-se apresentar uma revisão de literatura sobre o processo de construção de conhecimento em comunidades virtuais, tendo por base a teoria do construtivismo comunal. De acordó com o modelo de Gunawardena’s et al. [1], pretende-se analisar a experiência dos autores deste artigo, num Programa Doutoral, em que as ferramentas da Web 2.0 foram utilizadas para o desenvolvimento do trabalho de diferentes disciplinas. A abordagem em que o Programa Doutoral foi desenvolvido permitiu: (i) construir e produzir conhecimento autonomamente e em colaboração numa comunidade, (ii) constituir uma comunidade de aprendizagem e (iii) melhorar as

Este trabalho foi apresentado originalmente na 9th European Conference

on e-learning (ECEL2010). M. J. Macário e T. Tréz são membros do CIDTFF, que se situa no

Departamento de Educação da Universidade de Aveiro, Campus de Universitário de Santiago, 3810-193 Aveiro, Portugal. (emails: [email protected], [email protected]).

S. Ferrão-Lopes é professora na Escola Secundária de Seia, Agrupamento de Escolas de Seia, Rua Alexandre Herculano, 6270-428 SEIA, Portugal. (email: [email protected])

J. Gonçalves é professor na Escola Superior de Educação, Comunicação e Desporto, que se situa no Instituto Politécnico da Guarda, Av. Dr. Francisco Sá Carneiro,50, 6300 – 559 Guarda, Portugal (email: [email protected])

I. Cabrita e L. Pombo são membros do CIDTFF, que se situa no Departamento de Educação da Universidade de Aveiro, Campus de Universitário de Santiago, 3810-193 Aveiro, Portugal. (emails: [email protected], [email protected]).

práticas profissionais, o que levou os seus membros a sentirem-se parte de uma comunidade de prática.

Keywords— ambientes virtuais, construtivismo comunal, comunidades de aprendizagem, comunidades de prática

I. INTRODUÇÃO

URANTE muitos anos, a Educação foi dominada por um modelo hierárquico unidirecional, em que o

conhecimento de um pequeno grupo era disseminado para um elevado número de indivíduos. O conhecimento era encarado como estático. Atualmente, com o recurso à tecnologia digital, o acesso à informação é incrivelmente maior, reformulando-se o modo como se acede aos conteúdos e se processa a sua organização, sendo necessário reaprender a estruturar o conhecimento e o processo de aprendizagem. O indivíduo é convidado a participar, a experimentar, podendo construir colaborativamente o conhecimento.

Com o volume de informação disponível a todo o momento, é importante que o indivíduo saiba determinar o que é importante aprender e como pode aceder e gerir a informação. É nesse sentido que, nestes ambientes virtuais, emergem diferentes comunidades que se organizam em torno de um tema ou de um objetivo comum.

O presente trabalho tem como finalidade refletir sobre a experiência vivida por uma Comunidade de Aprendizagem (CoA) e Comunidade de Prática (CoP) no âmbito de um Programa Doutoral, à luz das tendências das investigações realizadas na última década sobre as CoP e as CoA que integrem tecnologias de informação e comunicação (TIC), no contexto da educação a distância.

Em função da finalidade identificada para este trabalho, propõe-se: (i) conhecer as tendências das investigações internacionais sobre as CoP e as CoA, que integrem as TIC no contexto de educação a distância, (ii) identificar alguns resultados da investigação sobre as CoP e as CoA em Portugal e (iii) refletir sobre a criação, desenvolvimento e experiência de uma CoP no âmbito de um Programa Doutoral, partindo de um modelo recentemente proposto por uma equipa de doutorandos da University of New México [1]. Assim, o

Capítulo 22 Comunidades de Prática em Ambientes Virtuais: da Teoria à Experiência Colaborativa

Maria João Macário, Ticiana Tréz, Sandra Ferrão-Lopes, Jorge Gonçalves, Isabel Cabrita, Lúcia Pombo

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presente artigo apresenta-se sob a forma de revisão bibliográfica, com incidência em publicações entre 1999 e 2009 sobre as CoP e as CoA em ambientes virtuais. Este enquadramento teórico serviu para uma reflexão sobre a experiência vivida por uma CoP e uma CoA no âmbito de um curso de 3º Ciclo de Bolonha, na Universidade de Aveiro.

II. COMUNIDADES VIRTUAIS EMERGENTES

Com o surgimento de CoP e de CoA virtuais em contexto educacional, tornou-se necessária uma visão analítica da aprendizagem e abriram-se caminhos para educadores e investigadores questionarem o lugar da educação formal tradicional. A ênfase deixou de estar no conhecimento abstrato do ensino tradicional para se centrar numa aprendizagem que resulta do envolvimento em comunidades, capazes de promover uma construção colaborativa de conhecimento.

Com as potencialidades dos ambientes virtuais, têm surgido várias comunidades em contexto educacional, que importa conhecer.

A. Comunidades de prática e comunidades de aprendizagem É possível identificar quatro tipos de comunidades virtuais,

em função do seu contexto de emergência, que envolve a intencionalidade de criação da comunidade e a coesão que se estabelece entre os seus membros. Podem surgir desde grupos com maior ou menor desejo de se envolverem num empreendimento comum, até grupos de pessoas caracterizados por elevado nível de envolvimento e coesão [2]. Estas comunidades partilham características comuns, mas em graus diferentes.

No nível mais baixo de envolvimento, estão as comunidades de interesse e as comunidades de interesse orientadas para um objectivo. O empenho, a participação, o apoio mútuo, a negociação de significados e a afirmação de uma identidade comum encontram-se no nível mais baixo.

A um nível superior de coesão social e de intencionalidade emergem as CoA. Mais vocacionadas para contextos académicos de aprendizagem e formação, constituem-se com alunos, formandos, professores, de uma ou várias instituições, que podem estar geograficamente dispersas. A construção de conhecimento ocorre durante a realização dos projetos, através da negociação de significados e da participação dos seus membros. O trabalho colaborativo promove a solidariedade no seio do grupo, a consciência da divisão do trabalho e a responsabilidade individual com a comunidade. Esta permanece em atividade, enquanto durar o programa educacional.

No mais elevado grau de coesão social e de intencionalidade, surgem as CoP. Trata-se de "groups of people who share a concern or passion for something they do and learn how to do it better as they interact regularly" [3:4].

Os autores identificam três elementos estruturais: o domínio, a comunidade e a prática, que ajudam a estabelecer o quadro teórico que suporta a aprendizagem nestes ambientes. O domínio de uma comunidade é a razão para se fazer parte

dela. Pode-se entender que é o "spot publicitário" [3:31] que faz acreditar que ali existe um conjunto de preocupações e necessidades que interessam aos que estão e aos que pretendem entrar. Também se pode considerar que o domínio é a identidade do(s) interesse(s) compartilhado(s) na comunidade. A adesão implica um compromisso com o domínio e, portanto, a competência em partilhar com os outros membros.

No desenvolvimento dos seus interesses, os membros participam em atividades conjuntas e em discussões, em que a ajuda e a partilha de informações entre todos lhes permite aprender uns com os outros. Assim, segundo os autores, a comunidade desenvolve-se como uma fábrica de aprendizagem social, na qual um grupo de pessoas aprende e interage conjuntamente na construção de uma relação de pertença e compromisso mútuo.

Os membros de uma CoP desenvolvem um conjunto de recursos (experiências, histórias e ferramentas) de forma partilhada que permite estabelecer estratégias para enfrentar problemas. A prática não é mais do que o conhecimento específico desenvolvido, partilhado e mantido pela comunidade. Esta atitude constrói-se e mantém-se pela contínua interação dos seus membros.

A combinação destes três elementos constitui uma CoP e, através do seu desenvolvimento paralelo, cultiva-se a comunidade - "ideal knowledge structure" - que assume a responsabilidade de desenvolver e partilhar conhecimento [3:31].

A teoria do construtivismo comunal reveste-se de grande importância para a compreensão da forma como a aprendizagem e a construção de conhecimento ocorrem no seio destas comunidades.

B. Construtivismo communal – paradigma centrado na comunidade A relevância que estão a ganhar as CoP e as CoA nos mais

diversos contextos vem questionar o sistema educativo atual. Os ambientes proporcionados pelas TIC vêm, igualmente, colocar desafios a este sistema, tornando-se fulcral procurar soluções que atendam às diferentes necessidades do principal foco do sistema educativo: a aprendizagem dos alunos.

Com as mais recentes tecnologias interativas, "imaginam-se formas totalmente distintas de ensino, que tornam dispensáveis as escolas tradicionais e que promovem a individualização do ensino. A educação pode acontecer em qualquer lugar e a qualquer hora, tendo como referência professores reais ou virtuais". A Escola, tal como a conhecemos hoje, deixará de existir. No futuro, haverá "centros de aprendizagem" a funcionar ininterruptamente e a distância. O ensino e a aprendizagem processar-se-ão em salas de aula virtuais [4:75].

Reconhecendo este contexto de mudança impulsionado pela integração das TIC, alguns investigadores procuraram novas perspectivas de aprendizagem mais coerentes com as atuais abordagens sobre o processo de aprendizagem e de construção de conhecimento.


Os princípios do construtivismo comunal perspetivam os alunos como construtores do seu próprio conhecimento, resultado da interação com os outros (construtivismo social). Os alunos estão ativamente envolvidos no processo de construção de conhecimento para a CoA que integram [5]. Trata-se de aprender para e com os outros.

Numa interessante analogia, Bryn Holmes e seus colegas [5] assumem que o sistema educativo moderno se assemelha a um sistema de canalização sanitária, por onde diversos alunos são empurrados sem deixar qualquer vestígio por onde passam. Assim, consideram-se, finalmente, “educados”. Já na perspetiva do construtivismo comunal, o processo educativo assemelha-se mais a um rio, que, por onde passa, esculpe o seu próprio ambiente.

Ainda no estudo de Tangney, FitzGibbon, Savage, Mehan & Holmes [5], os autores apresentam particular interesse na forma como as TIC podem ser utilizadas criativamente para dar nova vida às ideias construtivistas. Com base na experiência desenvolvida, os autores observaram que tanto os alunos como os professores foram beneficiados com a integração da perspetiva do construtivismo comunal e das TIC, até mesmo no contexto da aprendizagem ao longo da vida. Concluíram que o construtivismo comunal se baseia numa aprendizagem centrada na comunidade, em que o aluno exerce o seu papel ativamente durante todo o processo e não somente após o seu término.

Dada a reflexão sobre o impacto das comunidades nos processos de ensino e de aprendizagem, cabe refletir sobre os fatores que determinam a manutenção e a evolução das CoP especificamente.

C. Fatores determinantes na manutenção e evolução das CoP Nas CoP, identificam-se dois tipos de conhecimento: o da

comunidade (ou coletivo) e o individual. Ambos evoluem lado e lado e estabelecem uma dinâmica de causa-efeito mútuo. Contudo, o conhecimento da comunidade é maior que a soma das partes do conhecimento de cada membro participante [6], uma vez que a comunidade detém o conhecimento colectivo.

Segundo Johnson [7], o conhecimento deve ser reconhecido como algo em ação e a sua gestão como uma competência. Neste sentido, não é o conhecimento que tem valor, mas a capacidade de os membros da comunidade se organizarem de forma a gerarem conhecimento e inovarem a partir dele. Esta premissa só é efetivamente alcançada se houver discussão no seio da comunidade. Tal como referem Bielaczyc & Collins [8], citados em Johnson [7], o conhecimento é expandido através da discussão.

Assim, a capacidade para gerir e construir colaborativamente conhecimento é um fator essencial para o desenvolvimento das CoP.

Outro fator determinante é a segurança e a confiança entre os membros, essencial para os motivar a participar nas atividades da comunidade [9]. Este ambiente permite, por um lado, que os pontos de vista ou os erros sejam alterados ou corrigidos de forma natural dentro da comunidade, sem ressentimentos. Por outro lado, a colaboração é mais intensa,

dando lugar a uma contínua aprendizagem [7]. Dias [10] considera que os níveis de confiança são

fundamentais para a construção da identidade da comunidade, do envolvimento social e das práticas entre os seus membros.

Para que uma comunidade evolua em ambiente virtual é também necessário que os seus membros se apropriem adequadamente das TIC e tenham competências para as utilizar criticamente como meio de comunicação.

Para Soden & Halliday [11], citados por Johnson [7:50] a relação expert-aprendiz é considerada como um fator determinante para o desenvolvimento destas comunidades. Esta relação é conhecida por "participação legítima periférica", que conceptualiza os novos aprendizes na zona periférica da comunidade e os experts no seu centro. Embora a situação coloque cada um dos intervenientes em patamares diferentes, isso não invalida que a relação aconteça. Antes pelo contrário, é o envolvimento e a fusão de diferentes tipos de conhecimento que conduzem à tão característica colaboração entre os vários membros da comunidade.

A figura do e-moderador é recomendada por diversos autores [9], [10], [12], [13], [14], enquanto parte ativa no processo de construção de significados, em detrimento do papel tradicional do professor entendido como transmissor de conteúdos, pois permite (i) facilitar a comunicação, (ii) regular os processos de organização dos grupos e das aprendizagens realizadas em ambientes virtuais, (iii) envolver os participantes na construção de um conhecimento mobilizável em novas e diferentes situações e (iv) promover uma discussão que deve obedecer a objetivos e critérios para os concretizar, bem como uma avaliação entre pares e de autoavaliação dos objectivos alcançados.

O papel de facilitador do moderador é mais importante do que qualquer conteúdo ou informação que a comunidade adquira, assumindo-se como essencial para a sustentabilidade do projeto de aprendizagem do grupo online [10], [14].

III. COMUNIDADES DE PRÁTICA E COMUNIDADES DE

APRENDIZAGEM NA EDUCAÇÃO EM PORTUGAL

Com o desenvolvimento dos processos de comunicação mediada por computador (CMC), as instituições de educação e formação começaram a adotar modelos de aprendizagem colaborativa em ambiente virtual.

Em Portugal, as plataformas de gestão de aprendizagem já ultrapassaram as fronteiras das Universidades e começam a instalar-se também nos ensinos básico e secundário, nomeadamente com plataformas de aprendizagem open source e comerciais [10].

O Plano Tecnológico da Educação [15] da responsabilidade do Governo reforça essa necessidade de criar redes de conhecimento, que integrem os espaços de aprendizagem com as práticas profissionais, bem como a promoção de práticas de e-learning.

Neste sentido, é também importante refletir sobre os resultados da investigação acerca das CoP e das CoA no contexto educacional português.

Dada a natureza deste trabalho, não cabe aqui fazer uma


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revisão aprofundada sobre a investigação em Portugal, nem tirar conclusões precipitadas relativamente às principais tendências das mesmas. Contudo, referem-se alguns exemplos, que se julgam serem pertinentes.

Cardoso [16] desenvolveu um estudo com um grupo de estudantes de mestrado, procurando determinar o impacto da comunicação informal no desenvolvimento de uma comunidade de aprendizagem. Também Monteiro [17] desenvolveu uma investigação-ação com alunos do 3º Ciclo do Ensino Básico, no sentido de perceber o impacto do trabalho de pesquisa na internet na emergência de uma comunidade de aprendizagem. Ao mesmo tempo, procurou evidenciar esse impacto também na aquisição de literacia científica, concretizada no desenvolvimento de competências de comunicação, na resolução de problemas e no pensamento crítico.

No contexto da formação de professores, Martins [18] desenvolveu um estudo com o objectivo de conhecer as práticas e atitudes dos professores da disciplina de Educação Visual e Tecnológica no que refere à integração das TIC nas suas aulas, bem como de recolher informações que permitam definir as condições necessárias à emergência de uma CoP online, onde os seus membros possam desenvolver competências profissionais através da partilha e da coconstrução de conhecimento.

Estes trabalhos de investigação apontam dificuldades na criação e desenvolvimento da comunidade, o que se poderá justificar por (i) a comunidade não se ter formado espontaneamente, (ii) o professor ser visto mais como detentor de saberes e avaliador, do que como facilitador da aprendizagem, (iii) a falta de tempo, (iv) os entraves da avaliação tradicional, (vii) os detalhes logísticos, entre outros. Estas situações impediram o desenvolvimento da confiança, essencial na construção da identidade da comunidade e motor da partilha e construção de conhecimento. Contudo, os três estudos afirmam que, apesar destas dificuldades, esta abordagem foi importante para a construção e apropriação de conhecimento, pois estimulou o desenvolvimento de competências sociais, tecnológicas e comunicacionais essenciais aos cidadãos da sociedade de conhecimento atual.

Assim, percebe-se que a adaptação a estes novos modelos está em evolução em Portugal, com inúmeras potencialidades para uma educação que se quer mais preparada para os desafios que atualmente se impõem.

IV. EXPERIÊNCIA DE UMA COMUNIDADE DE PRÁTICA E DE

APRENDIZAGEM NO ÂMBITO DE UM PROGRAMA DOUTORAL

A revisão bibliográfica sobre o tema das CoP e das CoA, a nível internacional e nacional, serviu de base aos autores do presente artigo para refletirem sobre a sua experiência no âmbito do Programa Doutoral em Multimédia em Educação (PDME). A tabela 1 abaixo apresenta as Unidades Curriculares (UCs) que compõem o Programa.

Realizado em regime de b-learning, a metodologia de ensino e de aprendizagem desenvolvida no âmbito deste curso de 3º Ciclo de Bolonha proporcionou a criação de uma CoA, que se tem vindo a identificar também como CoP, já que as interações construíram uma identidade profissional resultante do processo de aprendizagem, que se refletiu nas práticas profissionais dos envolvidos. Recentemente, com base na sua experiência enquanto comunidade de prática, um grupo de doutorandos da University of New Mexico avançaram com aquilo a que chamaram de espiral de aprendizagem de uma comunidade (cf. Fig. 1) onde se identificaram 5 fases do processo de aprendizagem numa CoP: (i) contexto, (ii) discurso, (iii) ação, (iv) reflexão, (v) reorganização e (vi) metacognição mediada socialmente [1].

Fig. 1. Social network spiral [1]

TABELA I UNIDADES CURRICULARES DO PDME E RESPETIVOS ETCS

UCs Sigla ECTS

Desenvolvimento de Materiais Multimédia para Educação

DMMEd 8

Tecnologias da Comunicação em Educação

TCEd 8

Educação a Distância EaD 6

Multimédia e Acessibilidade

MmA 6

Multimédia e Arquitecturas Cognitivas

MAC 8

Metodologias de Investigação em Educação

MIE 12

ECTS – European Credit Transfer and Accumulation System.


Partindo da proposta de Gunawardena et al. [1], relativa à

espiral de aprendizagem de uma comunidade, identificou-se e refletiu-se sobre esses momentos face à experiência no PDME.

Assim, relativamente ao contexto, quando se iniciou a primeira UC – Desenvolvimento de Materiais Multimédia para Educação (DMMEd) -, os elementos desta comunidade foram surpreendidos não só pelo tipo de projeto, mas também pelo modo de desenvolvimento do trabalho.

O projeto envolvia a caracterização das conceções dos alunos relativamente aos temas da aprendizagem, tecnologia e conhecimento. Esta caracterização devia ser apresentada num produto multimédia único e contínuo do trabalho entre cada grupo temático. Todo o trabalho seria feito a distância, com o uso preferencial do Facebook. Foi através dessa formalização do grupo que os alunos se puderam conhecer melhor, não só através dos perfis editados, das fotos e dos posts no blog pessoal, mas sobretudo pelos sucessivos comentários escritos na secção fórum de discussão.

No início, a interação e a participação entre os diferentes alunos e grupos de trabalho não foi fácil, porque poucos conheciam a dinâmica de uma rede social, por isso sentia-se receio de colocar algum comentário ou ideia mais pessoal ou até contrária à que foi postada. À semelhança de Gunawardena et al. [1], acredita-se que o processo de inteligência coletiva num ambiente de rede social começou aqui, no contexto do Facebook, na utilização individual de cada um e de cada grupo de trabalho e que se prolongou e desenvolveu ao longo das UCs subsequentes Tecnologias de Comunicação e Educação (TCEd) e Educação a Distância (EaD).

No que respeita ao discurso, a maior parte dos temas de discussão do fórum foram colocados pelos alunos na procura e negociação de significados [19]. Nos posts pode perceber-se como a identidade de cada um regista e desenvolve o significado de cada conceito, por exemplo: conectivismo vs construtivismo ou CoP vs CoA.

O contributo da experiência profissional e académica de cada membro emerge através do discurso para a construção do conhecimento da comunidade. Os diferentes grupos procuraram outras formas de comunicação síncrona, para melhor discutirem as estratégias de ação para o desenvolvimento do trabalho, reforçando assim a negociação de significado. Todo este processo de interação e partilha uniu os elementos da comunidade de aprendizagem. No final da primeira UC, o grupo sentia-se motivado para continuar a analisar e a debater outros temas relacionados com multimédia em educação. Reconhece-se que em DMMEd não se conseguiu trabalhar entre grupos, apesar de se ter ensaiado uma discussão no fórum, se terem marcado algumas reuniões no Skype ou até mesmo construir um guião comum no Google docs. Após a terceira UC de EaD ultrapassaram-se naturalmente estas dificuldades.

Sobre a ação, importa referir que em TCEd, o projeto apresentado desafiava a construção colaborativa, entre os diferentes grupos, daquilo que seria o panorama tecnológico do meio escolar em 2015. Partindo da experiência anterior, foi mais fácil negociar a ferramenta que permitiria realizar este

projeto, a Wiki. Cada grupo perspetivou o uso das TIC na Educação num

determinado nível de ensino/formação, desenvolvendo uma página para a descrição do cenário com hiperligações para outras páginas secundárias (de Wikis, de vídeos, de imagens, de esquemas), desenvolvidas em modo colaborativo para descrever algumas ferramentas, teorias de aprendizagem ou estratégias de avaliação. Percebeu-se que a Wiki mediou a inteligência coletiva do grupo, bem como outras ferramentas da Web 2.0 (Prezi, Ning, Google docs, Skype, e-Mail, Youtube e Box.net).

Outro exemplo de trabalho intenso da fase de ação foi a coconstrução do presente artigo no Google docs. Os autores identificaram objetivos, delinearam tarefas e discutiram ferramentas colaborativamente. Com a utilização de outra ferramenta social, o Ning, a integração foi fácil e até muito mais participada. Basta analisar a frequência dos posts individuais, dos blogs, fotos, vídeos e fóruns de discussão. O grupo de alunos assumiu, naturalmente, a sua participação na comunidade de uma forma mais responsável e dinâmica.

A fase da reflexão é caracterizada pela interação da experiência individual e o conhecimento do grupo. No desenvolvimento dos trabalhos, refletiu-se (i) em DMMEd sobre o modo como incorporar os resultados do inquérito na realização de um produto multimédia informativo mas também reflexivo, (ii) em TCEd, nos diferentes modelos de formação académica e profissional atuais e futuros, com base no desenvolvimento tecnológico, (iii) em EaD, na elaboração das fichas de leitura e na organização e escrita do artigo do grupo, na leitura crítica dos artigos dos outros grupos e na elaboração de semanários de bordo ou relatórios de atividades.

Os momentos de reflexão em grupo foram importantes para a integração dos trabalhos mas, por vezes, revelaram-se difíceis, uma vez que foi preciso gerir os diferentes pontos de vista e negociar significados. De igual modo, os momentos de reflexão individual também foram importantes, dado que obrigam cada aluno a avaliar o seu conhecimento na comunidade, a identificar problemas no contexto da sua realidade profissional e a repensar mudanças de atitude e de prática. Exemplo disso foi o artigo escrito em TCEd no qual cada aluno identificou um problema da sua realidade profissional e estudou uma proposta de minimização ou solução mediada pelo uso de ferramentas da Web 2.0.

A seguir à fase da reflexão seguiu-se a fase da reorganização, que pressupôs o reajustamento do trabalho do grupo face às sugestões dos outros grupos, dos feedbacks dos professores ou mesmo quando um membro partilhou um novo entendimento do trabalho.

Na construção colaborativa do presente artigo, o momento da revisão do texto, efetuada tanto pelas professoras como pelos colegas, conduziram a análise integrativa, por parte do grupo, dos tópicos de desenvolvimento do artigo. Deste modo, a fase de reorganização despertou novas ações (tarefas), nova reflexão e nova reorganização, até o grupo de trabalho ter considerado que foram atingidos os objectivos propostos. Também a leitura de outros artigos ajudou a reestruturar o presente artigo e a completar aspetos importantes. Esta fase


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esteve presente em vários momentos do percurso noutras UCs, uma vez que os restantes grupos e professores devolveram sempre feedbacks em milestones antecipadamente combinados.

Outro exemplo na fase da reorganização está relacionado com as mudanças de práticas profissionais que entretanto aconteceram de modo individual. Na apresentação dos artigos individuais da UC de TCEd alguns dos alunos ensaiaram e/ou perspetivaram intervenções no seu meio profissional. São exemplo a utilização de e-portfolios na avaliação da disciplina de inglês numa escola superior do centro do país; o envolvimento da comunidade educativa com uma plataforma digital para melhoria da comunicação interna numa escola do centro do país; utilização de uma rede social para potenciar o trabalho colaborativo numa empresa de publicidade; construção de uma plataforma de comunicação para promover a educação para o desenvolvimento sustentável e o envolvimento familiar na educação escolar das crianças; utilização de uma rede social para esclarecimento de dúvidas online na disciplina de matemática, entre outros.

As fases anteriormente descritas conduziram à metacognição mediada socialmente, isto é à construção do conhecimento através de um processo de aprendizagem colaborativo mediado por ferramentas da Web social.

V. CONCLUSÕES

As mudanças que se têm feito notar na educação, graças às inúmeras potencialidades da Web social levaram os formadores e os investigadores a repensarem as perspetivas de aprendizagem e de construção de conhecimento. A aprendizagem do aluno é, atualmente, o foco central da Educação [4]. O discente é convidado a construir autonomamente o seu conhecimento, estando ativamente envolvido no processo de construção colaborativa de conhecimento coletivo, no seio da comunidade na qual está inserido.

Neste contexto, o surgimento das CoP e das CoA na Educação é já uma realidade, como indicam os estudos internacionais e nacionais referidos.

No sentido de se perceber mais de perto como se formam e desenvolvem as CoP, Gunawardena et al. [1] apresentam uma espiral de aprendizagem de uma comunidade, baseada no contexto, no discurso, na ação, na reflexão, na reorganização e na metacognição mediada socialmente. Essa análise serviu de base para a reflexão sobre a experiência vivida pelos signatários deste artigo, tendo sido possível relacioná-la também com a realidade das comunidades de prática em ambientes virtuais, quer a nível das funcionalidades disponíveis nestes ambientes, quer a nível dos comportamentos dos seus intervenientes.

É possível concluir que, decorrido um semestre do Programa Doutoral, os autores deste artigo se envolveram num empreendimento comum, em contexto académico, com a mediação de professores, que assumiram o papel de moderadores.

A maior parte das comunicações e interações ocorreram a distância e com recurso a ferramentas gratuitas e disponíveis online, pelo que a comunidade se constituiu em ambiente virtual.

A aprendizagem e a construção de conhecimento resultaram da realização dos trabalhos e da participação dos membros da comunidade. Deste modo, o trabalho colaborativo caracterizou-se pelo envolvimento mútuo nas atividades da comunidade, na partilha de conhecimentos entre os membros e na participação conjunta no processo de aprendizagem. Essa colaboração permitiu, também, desenvolver competências tecnológicas, sociais e comunicacionais.

Os laços sociais estabelecidos, a intencionalidade em formar o grupo e as atividades desenvolvidas permitiram aos seus membros identificarem-se como comunidade de aprendizagem. Contudo, as aprendizagens e o conhecimento desenvolvidos têm permitido melhorar a prática profissional dos membros da comunidade, enquanto professores que partilham as mesmas condições de trabalho. Neste sentido, considera-se que a comunidade se tem vindo a desenvolver e a identificar como comunidade de prática. São exemplos alguns trabalhos que os doutorandos entretanto dinamizaram ou perspetivaram a sua aplicação no contexto da sua atividade profissional: (i) dinamização de ações de formação na(s) escola(s) sobre a utilização da plataforma Moodle, (ii) construção e partilha de material sobre as potencialidades de ferramentas da Web 2.0, (iii) desenvolvimento da avaliação por e-portfólio na(s) disciplina(s) que lecionam na escola, (iv) divulgação e informação entre pares das novidades e tendências em educação e multimédia e (v) apresentação de um plano para a implementação de uma CoP entre professores de uma escola secundária e reflexão dos fatores que determinam a sua viabilidade, sustentabilidade e visibilidade.

Em suma, a modalidade em que o PDME se tem desenvolvido permitiu: (i) construir e produzir conhecimento autonomamente e em comunidade, (ii) constituir uma CoA e (iii) melhorar práticas profissionais, o que leva os seus membros a sentirem-se parte de uma CoP.

AGRADECIMENTOS

Este trabalho foi desenvolvido no decurso da unidade curricular de Educação a Distância do Programa Doutoral em Multimédia em Educação, no Departamento de Educação da Universidade de Aveiro. Os quatro primeiros autores (alunos doutorandos) agradecem o apoio, orientação e incentivo das docentes responsáveis, Prof.ª Doutora Isabel Cabrita e Prof.ª Doutora Lúcia Pombo.

REFERÊNCIAS

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[11] R. Soden and J. Halliday, "Rethinking vocational education: a case study in care," International Journal of Lifelong Education, vol. 19, pp. 172-182, 2000.

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[16] M. d. G. Á. Cardoso, "Comunicação informal e a emergência de comunidades de aprendizagem em contexto de E-Learning: um estudo de caso," Mestrado, Departamento de Educação, Portugal, Lisboa, 2007.

[17] V. C. C. N. M. Monteiro, "Emergência de comunidades de aprendizagem em contexto de educação em química mediada pela Internet: um estudo de caso no 3º Ciclo do Ensino Básico," Mestrado, Departamento de Educação, Universidade de Aveiro, Aveiro, 2007.

[18] T. Martins, "Concepção de uma CoP online: um estudo em torno da integração das TIC na disciplina de EVT," Mestrado, Departamento de Comunicação e Arte, Universidade de Aveiro, Aveiro, 2007.

[19] E. Wenger. (2001). Supporting communities of practice a survey of community-oriented technologies. Available: http://www.ewenger.com/theory/index.htm

Maria João Macário. Esta autora terminou a sua licenciatura em Estudos Portugueses pela Universidade Católica Portuguesa em 2006. Lecionou Língua Portuguesa em escolas públicas e em cursos de educação e formação de jovens e de adultos no Centro de Formação Profissional de Viseu.

Atualmente, possui uma bolsa de doutoramento, financiada pela Fundação para a Ciência e a Tecnologia, desde 2009. É membro do Laboratório de Investigação em Educação em Português (LEIP), no Centro de Investigação Didática e Tecnologia na Formação de Formadores (CIDTFF), na Universidade de Aveiro. Encontra-se, também, a frequentar o Programa Doutoral em Didática e Formação, sendo que, no primeiro semestre do primeiro ano do curso frequentou a unidade curricular de Educação a Distância do Programa Doutoral Multimédia em Educação, onde desenvolveu colaborativamente o trabalho que apresenta neste artigo. A sua tese de doutoramento encontra-se em curso, sob o título Trabalho colaborativo em fóruns na formação de professores: um contributo para a Didática da Ortografia, sob orientação de António Augusto Moreira e Cristina Manuela Sá, ambos membros do CIDTFF da Universidade de Aveiro, Portugal.

Ticiana Tréz. É Mestre em Comunicação e Educação em Ciência pela Universidade de Aveiro (Portugal) desde 2007 e Licenciada em Ciências Biológicas pela Universidade Federal de Santa Catarina (Brasil) desde 2003. Atualmente é aluna do Programa Doutoral em Multimédia em Educação da Universidade de Aveiro, onde possui uma bolsa de doutoramento financiada pela Fundação para a

Ciência e a Tecnologia, desde 2009. É membro do Centro de Investigação Didática e Tecnologia na Formação de Formadores (CIDTFF) e do Laboratório de Conteúdos Digitais, ambos da Universidade de Aveiro. A sua área de interesse centra-se atualmente sobre a integração das Tecnologias de Informação e Comunicação na Educação em Ciência nas perspetivas Ciência-Tecnologia-Sociedade (CTS) e Educação para o Desenvolvimento Sustentável (EDS).

Sandra Ferrão-Lopes. Esta autora terminou a Licenciatura em Ensino de Matemática no Departamento de Matemática da Universidade de Aveiro em 1996. Em 2008, na mesma instituição, concluiu o Mestrado em Matemática Aplicada na especialização de Ciências da Computação. Desde 1996 desempenha as funções de docente de Matemática na Escola Secundária de Seia.

Atualmente é aluna do Programa Doutoral Multimédia em Educação do Departamento de Educação e Departamento de Comunicação e Arte da Universidade de Aveiro. No momento, a sua tese de doutoramento, na área do Pensamento crítico e Educação e Formação de Adultos, encontra-se em curso sob a orientação de Rui Marques Vieira e António Augusto Moreira, membros do CIDTFF da Universidade de Aveiro, Portugal

Jorge Gonçalves. É mestre em Informática pela Faculdade de Ciências da Universidade do Porto desde 2008. É docente da Escola Superior de Educação, Comunicação e Desporto do Instituto Politécnico da Guarda, onde exerce funções desde 2002.

Atualmente, encontra-se a frequentar o Programa Doutoral em Multimédia em Educação sobre o qual se centra o tema deste artigo. A sua tese de doutoramento encontra-se em curso, sob o título Social and Learning Tecnologies use by Higher Education Students: a case study, sob orientação de Luís Pedro da Universidade de Aveiro.

Isabel Cabrita. Obteve o doutoramento em Didática (1999) e a Licenciatura em Matemática e Desenho (Ensino) (1984) na Universidade de Aveiro (UA) (Portugal).

É Professora Auxiliar no Departamento de Educação (UA) e Diretora dos Cursos de Mestrado em Didática e em Ensino de Matemática para professores do

3ºCEB/Secundário. É membro fundador e Secretária Executiva do Centro de Investigação Didática e Tecnologia na Formação de Formadores (CIDTFF/UA) e coordenadora do lem@tic/Laboratório de Educação em Matemática. A nível lectivo, de investigação e de extensão universitária, tem trabalhado a interface entre a matemática e as tecnologias, principalmente, informáticas. Coordena/participa em projetos de investigação, inovação e/ou desenvolvimento; tem várias publicações e comunicações (de âmbito nacional e internacional) e orienta(ou) várias teses de doutoramento e dissertações de mestrado.

Lúcia Pombo. Concluiu o Doutoramento em Biologia, pela Universidade de Aveiro, em 2005. Concluiu o seu projeto de Pós-doutoramento e atualmente encontra-se como Investigadora Auxiliar no Centro de Investigação em Didática na formação de Formadores (CIDTFF), situado no Departamento de Educação da Universidade de Aveiro, onde

é membro do Laboratório de Conteúdos Digitais. Participa em projetos europeus, lecciona unidades curriculares como

Ciências Integradas da Natureza e Educação a Distância (Programa Doutoral em Multimédia em Educação); orienta alunos de Mestrado e de Doutoramento em Multimédia em Educação. Tem publicado artigos científicos na área da avaliação da qualidade educativa e da avaliação do Ensino Superior com recurso às TIC em contextos online.

Plataforma Educacional con Remolcador de Altura Autónomo

167

Tittle—Educational Platform with Autonomous Tug.

Abstract— This paper describes a remote platform to control

an in-scale tug. It has all of the elements required to emulate the installation of a real vessel. The in-scale tug model was built taking into account the hydrodynamic characteristics of the full-scale vessel. This model is autonomous and is controlled remotely from a PC using Wi-Fi communications. With the in-scale physical model, tests are carried out in open waters that can not be made in a model basin due to its operative dimensional limitation. A simulation of a manoeuvring model is developed based on geometrical definitions and compared to real data. Furthermore, the platform is appropriate for performing the sea trials most widely used with full-scale ships and its possibilities in education are discussed.

Keywords—Engineering education, autonomous marine vehicles, wireless communication, simulation.

Abstract— En este trabajo se describe una plataforma de control remoto para manejar un remolcador a escala. Tiene todos

Este trabajo fue presentado originalmente al CONGRESO: XXV Simposium Nacional de la Unión Científica Internacional de Radio (URSI 2010)

F. J. Velasco está en el Dpto. de Tecnología Electrónica, Ingeniería de Sistemas y Automática, Univ. Cantabria, E.T.S. de Náutica - C/ Gamazo 1 - 39004 Santander (Cantabria), (e-mail: [email protected]).

E. Revestido está en el Dpto. de Tecnología Electrónica, Ingeniería de Sistemas y Automática, Univ. Cantabria, E.T.S. de Náutica - C/ Gamazo 1 - 39004 Santander (Cantabria), (e-mail: [email protected]).

E. López está con el Dpto. de Ciencias y Técnicas de la Navegación, motores y Arquitectura Naval, Univ. País Vasco (UPV/EHU), E.T.S. de Náutica y Máquinas Navales - C/ Ma Diaz de Haro 68 - 48920 Portugalete (Vizcaya), (e-mail: [email protected]).

E. Moyano está en el Dept. de Matemática Aplicada y Ciencias de la Computación, Univ. Cantabria, E.T.S. de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación - Avda. de los Castros, s/n - 39005 Santander (Cantabria), (e-mail: [email protected]).

A. Bascones está en el Dpto. de Tecnología Electrónica, Ingeniería de Sistemas y Automática, Univ. Cantabria, E.T.S. de Náutica - C/ Gamazo 1 - 39004 Santander, (e-mail: [email protected]).

I. Zamanillo está en el Dpto. de Tecnología Electrónica, Ingeniería de Sistemas y Automática, Univ. Cantabria, E.T.S. de Náutica - C/ Gamazo 1 - 39004 Santander (Cantabria), (e-mail: [email protected]).

J. M. Zamanillo está en el Dpto. de Ingeniería de Comunicaciones (DICOM). Universidad de Cantabria. Edificio I+D+i Telecomunicación, Plaza de la Ciencia s/n. 39005 Santander (Cantabria), (e-mail: [email protected]).

los elementos necesarios para emular la instalación de un barco real. El modelo a escala del remolcador fue construido teniendo en cuenta las características hidrodinámicas de la embarcación a escala real. Este modelo es autónomo y se controla de forma remota desde un PC a través de una red Wi-Fi. Con el modelo físico de escala, se llevan a cabo las pruebas en aguas abiertas que no se puede hacer en un canal debido a su limitación de dimensiones operativas. Se desarrolla una simulación de un modelo de maniobra basándose en definiciones geométricas y se compara con los datos reales. Además, la plataforma es adecuada para realizar las pruebas de mar que se realizan habitualmente con buques a escala real y se discuten sus posibilidades en educación.

Keywords— Educación en ingeniería, vehículos marinos autónomos, comunicaciones inalámbricas, simulación

I. INTRODUCTION

l empleo de modelos a escala de barcos para predecir el comportamiento de los buques reales es de gran

importancia en la construcción de un buque. El primer paso en la construcción del buque es diseñar un modelo a escala del buque y llevar a cabo ensayos, en canal, con el fin de obtener el modelo matemático de la embarcación. Con este modelo, mediante simulación se determinan las características de maniobra del buque. Con las pruebas realizadas en el canal, se pueden medir las características del comportamiento dinámico del buque, dando una indicación de su estabilidad y capacidad de maniobra así como, establecer las limitaciones del sistema de control y el comportamiento del buque en situaciones de emergencia. Los ensayos con modelos se realizan de tal manera que el comportamiento del modelo a escala y el buque real sean similares, con la posibilidad de que los resultados del modelo puedan ser transferidos a la embarcación real por un factor de proporcionalidad. Se pueden desarrollar distintos tipos de ensayos para estudiar diferentes características de maniobra, tales como: mantenimiento de rumbo, cambios de rumbo, seguimiento de trayectorias (importante en aguas restringidas), cambio de velocidad, así como la experimentación a escala de coordinación entre buques. Una vez que el buque esté construido, se repiten los ensayos en aguas abiertas con el fin de verificar si se obtienen los mismos resultados que en la simulación.

Capítulo 23 Plataforma Educacional con Remolcador de Altura Autónomo

F. J. Velasco miembro IEEE, E. Revestido, E. López, E. Moyano, A. Báscones, I. Zamanillo, J. M. Zamanillo

E

F. J. Velasco, E. Revestido, E. López, E. Moyano, A. Báscones, I. Zamanillo, J. M. Zamanillo 168

En la literatura, se encuentran artículos relacionados con el uso de prototipos a escala [1] [2], con ensayos realizados en los lagos. Trabajos más recientes utilizan un barco pequeño (sin relación de escala) para las pruebas [3], o un barco pequeño para realizar pruebas en un tanque [4]. En este trabajo, se ha desarrollado una plataforma, para la experimentación a distancia para estudiar las maniobras del buque con fines docentes y de investigación. Como parte de la plataforma, se dispone de un modelo físico a escala (Figura 1), que es una réplica de un remolcador de altura. El modelo a escala, se ha diseñado para que sea autónomo y se controla de forma remota desde un equipo portátil para realizar pruebas en el mar [5] [6].

Uno de los objetivos del entorno de experimentación es el de proporcionar una plataforma en la cual los estudiantes puedan realizar una serie de experiencias practicas. Los estudiantes pueden realizar maniobras que se realizan habitualmente con buques de nueva construcción y además participan en el proceso típico de diseño de un buque nuevo debido a la importancia del uso de modelos a escala para predecir el comportamiento de un barco real.

Fig. 1. Modelo a escala de un remolcador de altura.

II. SISTEMA DE CONTROL REMOTO

Este entorno de experimentación a distancia con remolcador incluye elementos a bordo similares a los de un buque real, como son: tres motores (dos en la popa para la propulsión y uno a proa para el posicionamiento dinámico), dos servomotores, dos variadores de velocidad, dos toberas orientables “kort” para la propulsión y la dirección. El modelo a escala también cuenta con circuitos de control para la modulación por ancho de pulso (PWM). Los instrumentos incluyen un sistema de posicionamiento global (GPS), una unidad de medición inercial (IMU). El sistema de a bordo también incorpora un PC y un punto de acceso para las comunicaciones inalámbricas, junto con una tarjeta de adquisición de datos (DAQ). En tierra, el sistema receptor dispone de un pc portátil y un router. Este sistema permite realizar las pruebas de mar utilizados para determinar las principales características de dirección y estabilidad de un buque, tales como: la curva de evolución, la maniobra de zig-zag y las maniobras en espiral.

Se ha implementado un soporte de software en LabVIEW para capturar y almacenar datos, a distancia, de todos los instrumentos de la plataforma. En este soporte software, se han programado todas las maniobras estándar para que puedan llevarse a cabo de forma automática. Para ello, el PC embarcado está equipado con una aplicación, que se publica en el servidor Web de tal forma que se puede acceder a la aplicación del remolcador desde el PC portátil. La comunicación entre el ordenador situado en tierra y el PC embarcado se realiza a través de una red inalámbrica mediante Wi-Fi (Wireless Fidelity). Una vez que se ha comprobado que se han establecido las comunicaciones correctamente a través de la red inalámbrica, se puede acceder desde el portátil a los datos publicados en el servidor Web del PC industrial tecleando la dirección correspondiente en un navegador Web, como Internet Explorer, en el portátil. LabVIEW permite la creación de un documento HTML donde se puede incrustar, un VI que se está ejecutando en otro equipo.

III. EL MODELO

El modelo lineal sujeto a estudio es el siguiente [7]:

(1) donde !=[v r]T es el vector de estados (Figura 2), !" son las

fuerzas hidrodinámicas generadas por la tobera. El sistema de propulsión y las perturbaciones del entorno (viento y olas) generan el vector de fuerzas externas. En el caso de modelos de maniobra, los ensayos experimentales se desarrollan en aguas tranquilas, por lo tanto se asume que las fuerzas se deben únicamente al sistema de propulsión.

Fig. 2. Variables que describen el movimiento del modelo a escala en el plano horizontal.

La ecuación (1) se formula en el eje de coordenadas fijo al modelo, bO (Figura 2). Este sistema de coordenadas está fijo

al punto determinado por la intersección del plano de simetría de babor estribor con el plano de la línea de agua y el plano transversal vertical en Lpp (ver apéndice). Las matrices, que constituyen la ecuación (1) se definen a continuación. La matriz total de masas M esta compuesta por términos de cuerpo rígido y masa adicional:

(2) donde las derivadas hidrodinámicas siguen la notación de

SNAME [8] En la matriz N(u0) se incluyen los términos de amortiguamiento lineal, Coriolis y centrípetos.


169

(3)

La estimación de las derivadas hidrodinámicas de las matrices (2) y (3) se ha realizado con la formulación propuesta por Clarke [9] donde las derivadas hidrodinámicas son calculadas a partir del conocimiento de la geometría del casco. El remolcador a escala tiene un “deadwood” y dos aletas. Jacobs [10] estableció que las derivadas hidrodinámicas del “deadwood” se pueden calcular con una exactitud razonable, simplemente añadiendo la contribución de cada una de las aletas a las derivadas del casco desnudo.

A. Características de Empuje Un modelo idéntico al presentado en este trabajo con escala

1:54 fue objeto de ensayo en el canal de experiencias hidrodinámicas del pardo (CEHIPAR) en Madrid. Los datos resumidos en la tabla 1 son resultado de transferir los datos del modelo a escala 1:54 al modelo a escala 1:27. Esto se hizo gracias al número de Froude donde las velocidades relativas son:

escala realU U! = (1)

siendo ! la escala del modelo. TABLA 1: ENSAYOS CON EL REMOLCADOR.

Velocidad Velocidad Resistencia Potencia Motor Real a escala (Kg) (Kw) (Kw) (Kn) (m/s)

5 0.49 0.38 0.002 0.008 10 0.99 1.45 0.014 0.057 12 1.19 2.16 0.026 0.102 14 1.39 3.48 0.048 0.192 15 1.48 4.27 0.063 0.252 16 1.58 4.93 0.078 0.311 18 1.78 6.98 0.124 0.495

La potencia del motor se ha obtenido de la Potencia de

Remolque y considerando una eficiencia de la hélice de 0,25. De modo que, para conseguir la potencia máxima de 495 vatios, de la tabla 1, se han instalado en la popa dos motores de 250 vatios.

B. Tobera Tipo Kort En el remolcador a escala se han instalado dos toberas

orientables tipo “kort” y dos hélices como en el remolcador a escala real. El modelo de las toberas se basa en el propuesto por Perdon [11]. Las fuerzas generadas por las toberas y las hélices se expresan como funciones de empuje y de la deflexión de la tobera ".

(1) El empuje T se expresa como,

(1) donde, Ta es el empuje total a la velocidad inicial cuando el

buque navega en línea recta. El primer término expresa una reducción en el empuje causado por la velocidad en el eje

longitudinal. El segundo término expresa la pérdida de empuje debido a la desviación de la tobera.

IV. FILTRADO

Las derivadas del rumbo, !! y !!! , se calculan a partir de

mediciones de datos procedentes del GPS. Cuando las derivadas no son medibles se puede utilizar un estimador local para obtenerlas [12]. Es decir, para cada medición secuencial se ajusta un polinomio local basado en un número cercano a las mediciones de la medición de interés y estimar el modelo siguiente:

(1) donde i=-M,…-1,0,1,…,M; siendo M el número de puntos

del suavizador. Entonces, la medida suavizada y sus derivadas se obtienen tomando i=0:

(1)

Fig. 3: Resultados del filtro aplicado a los datos capturados por la plataforma remota.

En el diseño del suavizador se ha de tener en cuenta el concepto de compromiso entre sesgo y varianza. Esto es, si el suavizado de los datos no es suficiente, el resultado son datos con poco sesgo y mucha varianza pero si por el contrario el suavizado es elevado, el resultado serán datos con poca varianza y mucho sesgo. El parámetro M es el que controla este compromiso entre varianza y sesgo. En la Figura 3 se muestran los resultados del suavizador donde se observan los datos de rumbo calculados por el suavizador y la derivada del rumbo r= !! obtenida también con el suavizador.

V. SIMULACIONES

Las simulaciones se han realizado con el simulador “Marine Systems Simulator” (MSS), que es una “toolbox” de Matlab / Simulink para sistemas marinos. La biblioteca también contiene los bloques de simulación necesarios para la guía,


navegación y control (GNC) de buques. Se ha simulado un prueba de zig-zag 30-30 (ver [13] para

más detalles sobre ésta maniobra) para ver el comportamiento del buque, figura 4. En esta figura están representados, en el sistema de coordenadas Ob definido anteriormente, las principales velocidades y ángulos: la velocidad de desplazamiento lateral v, la velocidad angular en el eje zb r, el rumbo y el ángulo de giro de los “water jets” en el sistema de coordenadas Og. Si hacemos una comparación entre la figura 3 y la figura 4, en ambos casos, la velocidad de cambio de rumbo r en estado estacionario es alrededor de 8º/s para un ángulo de la tobera de 30º. La velocidad de cambio de rumbo r a partir de datos reales medidos con el remolcador a escala presenta un comportamiento no lineal que se atribuye en parte a los efectos de una perturbación leve de la corriente y del viento en los datos adquiridos. Los ensayos se realizaron en aguas tranquilas, pero siempre hay un pequeño efecto del viento y la corriente.

Fig. 4: Resultados de simulación correspondientes al modela a escala para una prueba de zig-zag 30-30.

VI. APLICACIÓN PARA LA DOCENCIA

La plataforma educacional con remolcador de altura autónomo proporciona un entorno en el que los alumnos pueden desarrollar los siguientes objetivos educativos:

• Obtención de conocimientos teóricos sobre los fundamentos del comportamiento dinámico de los vehículos marinos a través de simulaciones por ordenador con modelos empíricos (basándose en modelos sección III).

• Obtención de conocimientos prácticos, desarrollando distintas pruebas de mar en aguas abiertas con el modelo a escala y analizando los datos adquiridos.

• Transferir los resultados adquiridos del modelo a escala al buque real mediante factores de proporcionalidad con la teoría correspondiente [14] para poder estudiar el comportamiento del buque real.

• Realizando los tres primeros pasos, los estudiantes toman

parte en las etapas más comunes de la construcción de un nuevo buque (ver introducción).

• Aprendizaje de los fundamentos de filtrado de señales analizando las señales adquiridas por la plataforma en aguas abiertas (ver sección IV).

• Comprensión de las diferencias entre la teoría y la práctica, comparando los datos simulados con los datos adquiridos por la plataforma (ver sección V).

Estos objetivos están incluidos en la asignatura regulación y control de máquinas navales (RCMN) de la E. T. S. de Náutica de Santander. El uso de la plataforma sirve como complemento de esta asignatura y proporciona una serie de posibilidades nuevas de aprendizaje que no se podían conseguir en la asignatura tradicional. Mediante la plataforma los estudiantes pueden:

• Asociar la teoría con una aplicación real. • Usar aparatos reales y ejecutar comandos en herramientas

reales para adquirir habilidades prácticas. • Comparar datos simulados con datos reales. Además, el desarrollo de pruebas en una ambiente real

motiva a los alumnos a aprender y suscita su curiosidad. Para ilustrar como se utiliza esta plataforma educacional

con remolcador para la enseñanza de ingeniería en educación como un complemento en la asignatura (RCMN), se dan los siguientes pasos:

Paso 1: El instructor imparte clases teóricas a los estudiantes para que puedan adquirir conocimientos teóricos, como se hace normalmente en la asignatura RCMN.

Paso 2: El profesor informará a los estudiantes sobre la plataforma educacional con remolcador y sus posibilidades. Los estudiantes deben familiarizarse con los diferentes aparatos e instrumentación.

Paso 3: Antes de realizar pruebas en aguas abiertas, los estudiantes deben obtener conocimientos teóricos y conceptos fundamentales del comportamiento dinámico del vehículo a través de simulaciones por ordenador mediante formulas empíricas. De esta forma, los estudiantes tienen una idea de como va a ser el comportamiento del buque en el agua y complementan los conocimientos teóricos aprendidos en el paso 1.

Paso 4: El instructor da una muestra / demo de experimentación con la plataforma educacional en aguas abiertas para que los estudiantes puedan obtener conocimientos prácticos. Se desarrollan diferentes tipos de pruebas de mar: curvas de evolución, maniobra de zigzag, etc.

Paso 5: El Instructor guía la interpretación de los datos adquiridos para que los estudiantes puedan realizar un filtrado de los datos adquiridos en las pruebas de mar.

Paso 6: Los estudiantes comparan los datos simulados con los datos reales adquiridos de las pruebas de mar en la Bahía de Santander.

VII. CONCLUSIONES

Se ha presentado un sistema remoto para la experimentación de un remolcador a escala y sus posibilidades como herramienta educativa. Se han comparado los datos


171

reales de los ensayos en aguas abiertas con datos simulados a partir de modelos teóricos. Con el entorno de experimentación se pueden realizar diferentes tipos de pruebas de mar que suelen aplicarse a los buques reales en aguas abiertas y también simulaciones en simulink con el fin de comparar la teoría con los datos reales adquiridos y ver las diferencias entre la teoría y la práctica.

En la actualidad se esta trabajando en una arquitectura de red inalámbrica adecuada para la comunicación entre varios vehículos Marinos y una estación base en tierra de tal forma que se puedan controlar y adquirir datos de cada uno de los vehículos marinos y también para que se puedan intercambiar datos entre ellos.

A. Apéndice TABLA 2: DERIVADAS HIDRODINÁMICAS DEL REMOLCADOR A

ESCALA EN SU FORMA NO DIMENSIONAL (Y'

v, !)f -5.3601e-05 (Y'

v)f -3.2702e-004

Y'v, !

-0.0040 Y'v

-0.0044

Y'r, !

0.0010 Y'r 0.0025

N'v, !

0.0011 N'v

5.3409e-004

N'r, !

-6.2483e-004 N'r -0.0013

Datos principales de la geometría del casco del remolcador a escala.

Fig. 5: Dimensiones principales del remolcador a escala.

TABLA 3: DIMENSIONES DEL REMOLCADOR A ESCALA. Dimensión Símbolo Remolcador Unidad Eslora entre perpendiculares L

pp 1.71 m

Manga B 0.535 m Masa m 97 Kg Velocidad nominal u

0 1 m/s

Calado T 0.0159 m Dist. al CG en el eje x x

G -0.02 m

Desplazamiento ! 0.1181 m

3

Momento de inercia de guiñada Iz 62.33

Kgm2

REFERENCIAS

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[6] Velasco F. J., T. M. Rueda, E. Revestido, E. Lopez, E. Moyano, and L. A. Esquibel. Experimentation environment for marine vehicles. Journal of Maritime Research, 3:3–18, 2006.

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[12] Vladislav Klein Eugene A. Morelli. Aircraft System Identification Theory and Practice. AIAA Education Series, 2006.

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[14] Journee J. M. J and W. W. Massie. Offshore Hydromechanics. Delft University of Technology, 2001.

Francisco J. Velasco es licenciado en Ciencias Físicas por la Universidad de Cantabria y obtuvo su doctorado por la UNED en 1993. Es profesor de Ingeniería de Sistemas y Automática del Departamento de Tecnología Electrónica, Ingeniería de Sistemas y Automática en la Escuela Técnica Superior de Náutica de Santander de la Universidad de Cantabria. Es director del grupo de Investigación: Informática y Automática de la Universidad de Cantabria. Es miembro de IEEE desde 1994. Su

actividad científica se centra en los ámbitos de la Guía, Navegación y Control (GNC) de vehículos marinos, Robótica Submarina y Educación en Ingeniería.

Elías Revestido Herrero es profesor ayudante y está a punto de defender su tesis realizada en el programa de doctorado del Dpto. de Tecnología Electrónica, Ingeniería de Sistemas y Automática de la Universidad de Cantabria. Obtuvo el título de Ingeniero Técnico Industrial especialidad en Electrónica Industrial por la Universidad de Cantabria en 2000 y también el título de Ingeniero en Automática y Electrónica Industrial por la

Universidad de Deusto en 2003. Sus actividades científicas se centran en el área de identificación de sistemas e ingeniería de control, aplicada a vehículos marinos. También ha realizado trabajos de ecuación en ingeniería con laboratorios remotos para el control del buque.

Emiliano Moyano nació en Madrid, España. Obtuvo su licenciatura en Ciencias Física por la Universidad Complutense de Madrid en 1977. En 1985, se hace miembro del Departamento de Matemática Aplicada de la Escuela de Ingeniería Industrial (Universidad de Cantabria, España), donde actualmente es Profesor titular. Sus intereses de investigación incluyen el control óptimo y control del buque.


Eloy López obtuvo su licenciatura en Ingeniería Marina de la Escuela de Náutica de Bilbao (Universidad del País Vasco, España) en 1979 y obtuvo su doctorado en motores marinos de la Universidad del País Vasco en 2005. Es profesor titular desde 2005. Su actividad científica se centra en las áreas de automatización naval, modelado de buques y la guía, navegación y de control (GNC) de vehículos marinos.

Abel Báscones Gutiérrez es Licenciado en Náutica y Transporte Marítimo por la Universidad de Cantabria (UC), Posee también el título de Técnico Superior en Desarrollo de Productos Electrónicos. El doble perfil de marino y electrónico, le permitió acceder a una beca de iniciación a la investigación durante 2007-2009 con el grupo de Tecnología Electrónica, Ingeniería de Sistemas y Automática de la UC en el campo de Guía, Navegación y Control (GNC) de

vehículos marinos. Actualmente, trabaja como Técnico en el Laboratorio de Experimentación de Vehículos Marinos de la UC desarrollando labores de gestión, mantenimiento y manipulación de los Equipos Submarinos que posee la Universidad.

Isabel Zamanillo Obtuvo la Licenciatura en Ciencias Físicas, especialidad en Electrónica y el Máster Interuniversitario de Tecnologías de la Información y Comunicaciones en Redes Móviles (TICRM) por la Universidad de Cantabria (UC) en 2008 y 2009, respectivamente. Durante 2003 y 2004 trabajó como becaria en el Aula de Imagen y Sonido de la UC y de 2005 a 2008 participó en varios proyectos de investigación en el departamento de Ingeniería de Comunicaciones (DICOM) de la UC. En 2009 se incorpora al departamento de Tecnología Electrónica

e Ingeniería de Sistemas y Automática (TEISA) de la UC, como profesor ayudante. Actualmente está realizando su tesis doctoral: Metodología para el desarrollo de nuevas técnicas y algoritmos utilizables en el reconocimiento

inteligente de imágenes submarinas. Entre sus temas científicos de interés figura el procesado y reconocimiento de imágenes, la visión artificial, el sonar de barrido lateral, los sistemas de navegación de los ROVs (Remote Operated Vehicles) y el uso de las nuevas tecnologías en educación en ingeniería.

J.M. Zamanillo Sainz de la Maza Nació en Madrid, España, en 1963. Recibió el título de Licenciado en Ciencias Físicas en la especialidad de Electrónica por la Universidad de Cantabria, en 1988. Desde entonces ha estado trabajando, primero en el Departamento de Electrónica y actualmente en el Departamento Ingeniería de Comunicaciones (DICOM), ambos pertenecientes a la Universidad de Cantabria, dedicado a tareas docentes como profesor y realizando labores de investigación.

Obtuvo su título de Doctor en 1996. Sus áreas de investigación incluyen el modelado lineal y no lineal de dispositivos de RF y microondas, así como el modelado de los canales de propagación y la aplicación de las TICs en la docencia de la Ingeniería. Ha participado activamente en diversos proyectos europeos ESPRIT y nacionales CICYTTEC así como en proyectos con empresas españolas y europeas. Desde 1990 hasta 1999 fue profesor asociado de la Universidad de Cantabria, y desde Octubre de 1999 hasta febrero de 2003 ocupó una plaza de profesor a tiempo completo en la misma Universidad. Desde Febrero de 2003 es profesor Titular de Universidad en la UC, impartiendo docencia en el grado y posgrado de Ingeniería de Telecomunicación. Además, imparte cursos con regularidad sobre tecnologías multimedia y e-learning en el CeFONT (Centro de Formación de Nuevas Tecnologías de la Universidad de Cantabria) dirigidos al profesorado universitario, así como cursos de extensión universitaria en el Aula de Imagen y Sonido de la Universidad de Cantabria. Desde enero de 2004 a enero de 2008 ha sido Director de los Cursos de Verano de la Universidad de Cantabria en Laredo. Desde enero de 2008 es Director del Aula de Imagen y sonido de la Universidad de Cantabria, y simultanea las tareas de gestión propias del cargo con la docencia y la investigación. Es miembro de la sociedad IEEE desde 2003 y revisor de varias revistas de dicha sociedad y de numerosos congresos científicos. Ha publicado un libro de televisión, y otro de sistemas de de telecomunicación, varios capítulos de libros sobre dispositivos de microondas y numerosos artículos científicos en revistas internacionales y congresos nacionales e internacionales.

Recursos Pedagógicos para Dispositivos Móveis: uma Análise com Foco na Matemática 173

Educational Resources for Mobile Devices: an Analysis with

Focus on Mathematics

Abstract — Educational resources for mobile devices are essential for the effective use of m-learning (mobile learning). However, it is important to consider whether or not these resources take into account distinguishing features of this area. Discussions in this field can contribute to the development of resources best suited to the area of m-learning. This chapter analyzes and classifies applications and learning objects for mobile devices built specifically to Mathematics. We used three taxonomies for m-learning activities identified in the literature, and observed that the resources analyzed did not explore much of the specificities of mobile devices.

Keywords — Classification of resources, Learning Resources Mathematics, M-learning

Resumo — Recursos pedagógicos para dispositivos móveis são fundamentais para a efetiva aplicação de m-learning (mobile learning). Porém, é importante analisar se estes recursos levam em consideração, ou não, características que são diferenciais dessa área. Reflexões nesse campo podem colaborar para o desenvolvimento de recursos mais adaptados à proposta de m-learning. Em particular, neste capítulo promove-se a análise e classificação de aplicativos e objetos de aprendizagem para dispositivos móveis, direcionados à Matemática. Para tanto, foram utilizadas três taxonomias para atividades em m-learning, identificadas na literatura. Em geral, observou-se que os recursos analisados ainda exploram pouco as especificidades dos dispositivos móveis.

Palavras-Chave — Classificação de Recursos, Matemática, M-learning, Recursos Pedagógicos

Este trabalho foi apresentado originalmente no XVI CICLO DE

PALESTRAS NOVAS TECNOLOGIAS NA EDUCAÇÃO em 2010. Silvia Cristina F. Batista professora de Matemática, Coordenação de

Ensino Superior, Instituto Federal Fluminense, Campos dos Goytacazes, Rio de Janeiro, CEP 28030-130, Brasil (telefone: 00-55-22-27262800; fax: 00-55-22-27333079; e-mail: [email protected]).

Patricia A. Behar professora do Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS, CEP 90040-060, Brasil (e-mail: [email protected]).

Liliana M. Passerino professora Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS, CEP 90040-060, Brasil (e-mail: [email protected]).

I. INTRODUÇÃO

OBILE learning (m-learning) é um campo de pesquisa que busca analisar como os dispositivos móveis podem

colaborar para a aprendizagem. O desenvolvimento de recursos pedagógicos para estes dispositivos são essenciais para a efetiva aplicação de m-learning. Entende-se que recursos pedagógicos são objetos e instrumentos que podem contribuir para a obtenção dos objetivos educacionais pretendidos. Nesta abordagem, tais objetos e instrumentos são digitais.

Atividades em m-learning, em geral, apresentam características como interatividade, mobilidade, trabalho em equipe, aprendizagens em contextos reais, entre outras. No entanto, nem todos os recursos desenvolvidos para dispositivos móveis consideram estas características. Como defendido por Patten et al. [1], alguns recursos são particularmente adequados à aprendizagem com dispositivos móveis. São aqueles que não buscam reproduzir, ou mesmo ampliar, os atuais cenários de aprendizagem, mas sim criar novas oportunidades que não seriam possíveis sem a tecnologia móvel.

Nesse contexto, considera-se importante promover uma análise sobre recursos pedagógicos para dispositivos móveis. Embora essa análise seja necessária de maneira geral, este capítulo focaliza uma área curricular em particular, a Matemática.

Pesquisas relacionando m-learning e Matemática são, ainda, muito recentes, mas alguns estudos já destacam vantagens no uso destes dispositivos para a aprendizagem nesta área [2] – [3]–[4]. Tendo por foco a Matemática, diversos recursos pedagógicos para dispositivos móveis estão sendo desenvolvidos. Entende-se que análises sobre os mesmos podem contribuir para o desenvolvimento de recursos mais adaptados à proposta de m-learning.

Assim, este capítulo tem por objetivo analisar e classificar alguns aplicativos e objetos de aprendizagem (OA) para dispositivos móveis, direcionados à Matemática. Esclarece-se que um OA é um recurso que visa apoiar a construção do conhecimento e pode ser criado em qualquer mídia ou formato. Além disso, um OA pode ser simples, como uma animação ou uma apresentação de slides; ou complexo, como

Capítulo 24 Recursos Pedagógicos para Dispositivos Móveis: uma Análise com Foco na Matemática

Silvia Cristina F. Batista, Patricia Alejandra Behar, Liliana Maria Passerino

M

Silvia Cristina F. Batista, Patricia Alejandra Behar, Liliana Maria Passerino 174

uma simulação [5]. Para a análise e classificação dos recursos, são utilizadas

três taxonomias para formas de uso de m-learning, identificadas na literatura [1]–[6]–[7]. Os aplicativos analisados são compatíveis com celulares ou com outros dispositivos móveis, como iPhone®, iPod® e iPad®. Os OA considerados foram elaborados usando o MyMLE, um software para computador que permite desenvolver objetos de aprendizagem para celular.

Tendo em vista o objetivo proposto, são descritas, na seção 2, as classificações de formas de uso de m-learning propostas por Patten et al. [1], Naismith et al. [6] e Deegan e Rothwell [7]. Na seção 3, são analisados e classificados recursos para m-learning direcionados à aprendizagem matemática, segundo as categorias apresentadas na seção 2. Finalizando, na seção 4, são apresentadas algumas considerações sobre o tema abordado.

II. FORMAS DE USO DE M-LEARNING: IDENTIFICANDO

CATEGORIAS

Classificar formas de utilização de m-learning contribui para a compreensão de questões específicas, desafios e benefícios do uso de dispositivos móveis na educação [7]. Nesta seção, são descritas três taxonomias para m-learning, identificadas na literatura [1] –[6] –[7].

A. Proposta de Naismith et al.

Naismith et al. [6] identificam seis amplas categorias para atividades relacionadas à m-learning, de acordo com a teoria pedagógica adotada:

-- Behaviorista: segundo esta abordagem, para facilitar a aprendizagem é preciso criar estímulos e oferecer reforços adequados. No contexto das tecnologias digitais, o recurso utilizado apresenta uma questão ou um problema (estímulo) que deverá ser solucionado pelo aluno (resposta). Testes de múltipla escolha enviados por mensagens de texto em celulares, por exemplo, pertencem a essa categoria;

-- Construtivista: abordagem segundo a qual os alunos constroem ativamente novas idéias ou conceitos. Com m-learning, alunos são encorajados a construir seus conhecimentos, com apoio dos dispositivos móveis. Por exemplo, alunos podem participar de simulações, nas quais os dispositivos móveis permitem a imersão em sistemas dinâmicos em contextos realistas;

-- Situada: envolvem atividades em contextos autênticos, tendo em vista a aprendizagem. Dispositivos móveis são bem adaptados a essa abordagem. Sistemas que fornecem informações em museus e galerias, com base na localização dos visitantes, são exemplos dessa categoria;

-- Colaborativa: incluem atividades que promovem aprendizagem por meio da interação social. Dispositivos móveis oferecem diversos recursos para esse tipo de abordagem;

-- Informal e para toda a vida: atividades que dão suporte

à aprendizagem fora de contextos formais de aprendizagem. Aprendizagem informal pode ser intencional ou não. Os dispositivos móveis, por permitirem acesso à informação em qualquer tempo e lugar, são bem adaptados a esse tipo de abordagem;

-- Suporte ao ensino e à aprendizagem: dispositivos móveis podem ser utilizados para acessar informações sobre horários, datas de provas, mudança de salas, entre outras, assim como acessar materiais de cursos e enviar trabalhos.

B. Proposta de Patten et al. Patten et al. [1] apresentam um framework para

categorização de aplicativos para m-learning. Estes autores, assim como Naismith et al. [6] levam em consideração as teorias pedagógicas subjacentes, mas, além disso, analisam a função dos aplicativos. O framework proposto considera sete categorias (administrativos, referenciais, interativos, micromundos, coleta de dados, sensíveis à localização e colaborativos) e identifica a teoria educacional mais claramente associada a cada uma delas. Há uma progressão entre as categorias identificadas, de modo que, em geral, uma categoria incorpora algumas das funcionalidades da anterior. As categorias iniciais reproduzem aplicativos disponíveis nos computadores, enquanto as posteriores contemplam atributos específicos de dispositivos móveis:

-- Administrativos: aplicativos que focam em armazenamento e recuperação de informações educacionais, como agendas, calendários, lista de atividades, entre outros. Em geral, são direcionados ao suporte à gestão educacional e não são desenvolvidos segundo uma proposta pedagógica. Tendem a replicar, embora de forma útil, os aplicativos já disponíveis em plataformas tradicionais;

-- Referenciais: incluem ferramentas estilo office, dicionários, tradutores, programas para leitura de e-books, entre outros. Fazem uso da mobilidade dos dispositivos móveis, permitindo acessar informações em qualquer tempo e lugar. Apesar de amplamente disponíveis, não são aplicativos pedagogicamente projetados e, como na categoria anterior, tendem a replicar aplicativos tradicionais. Em geral, são utilizados segundo uma abordagem instrucionista de aprendizagem. Esclarece-se que no Instrucionismo o aluno assume uma atitude passiva, apenas recebendo informações hierarquizadas e compartimentalizadas. Muitas vezes, mídias atuais são utilizadas segundo essa abordagem [8];

-- Interativos: de maneira geral, quando comparados com os aplicativos das categorias anteriores, os interativos tendem a ser um pouco mais criativos. Estes fazem uso dos recursos de entrada e saída dos dispositivos e incluem desde aplicativos do tipo teste de múltipla escolha, com feedback imediato (abordagem behaviorista) até recursos menos diretivos. Assim, uma vez que estes recursos permitem uma interatividade com diferentes níveis de participação do aluno, é possível contemplar diferentes teorias de aprendizagem, desde as mais diretivas até as mais interacionistas, dependendo do design instrucional dos aplicativos;

-- Micromundos: são aplicativos que permitem que os


alunos construam conhecimentos por meio da experimentação de modelos de domínio do mundo real. Participando dessa experimentação, os alunos são capazes de se envolver com o conteúdo, de forma inovadora. Aplicativos desta categoria são pedagogicamente mais consistentes do que os anteriores, embasados na teoria de aprendizagem construcionista. O Construcionismo é uma derivação do Construtivismo, estabelecida por Papert, na qual os alunos constroem ativamente seu conhecimento e sua aprendizagem por meio da elaboração de modelos interativos [6]. Observa-se que sistemas desse tipo ainda não são comuns para dispositivos móveis;

-- Coleta de dados: estes aplicativos fazem uso da capacidade de dispositivos móveis para registro de dados e informações sobre o ambiente. Assim, constituem uma tentativa genuína de usar a tecnologia para criar experiências de aprendizagem que seriam inviáveis, ou pelo menos problemáticas, sem os dispositivos móveis. Geralmente, a tecnologia tem um papel pequeno e bem definido de coleta de dados, dentro de um projeto mais amplo de educação. Nesta categoria, três subcategorias, não excludentes, podem ser identificadas: i) aplicativos científicos: buscam incentivar o aluno a aprender mais sobre o ambiente, por meio do registro de informações relevantes sobre o mesmo. Aplicativos desse tipo seguem, em geral, um enfoque contextual (entende-se a abordagem contextual como correspondente à abordagem situada, definida nas categorias de Naismith et al. [6]); ii) aplicativos reflexivos: muito comum na educação médica, estes aplicativos incentivam o registro de observações do contexto de trabalho. Posteriormente, estas observações podem ser usadas para reflexões sobre o que foi feito. Assim, estes aplicativos incentivam a prática pedagógica social reflexiva; iii) aplicativos multimídia: permitem capturar imagens, sons e vídeos para finalidades diversas. Aplicativos desse tipo, em geral, estão relacionados a uma abordagem construtivista;

-- Sensíveis à localização: aplicativos desta categoria fazem uso de atributos específicos dos dispositivos móveis, permitindo ao aluno interagir com o meio ambiente. Estes utilizam sensores ou sistemas de localização e apresentam informações referenciais adequadas, indo, portanto, além da proposta da categoria anterior (Coleta de dados). Aplicativos deste tipo são úteis em atividades que envolvem visitações e experiências com realidade aumentada e, em geral, seguem uma abordagem contextual;

-- Colaborativos: fazendo uso da mobilidade, ferramentas de comunicação e capacidades computacionais (como recursos de entrada e saída, rede wireless, entre outros), estes aplicativos incentivam a troca de conhecimentos, independente das localizações geográficas dos alunos. Atividades que envolvem, por exemplo, aplicativos do tipo “sensíveis à localização”, muitas vezes são colaborativas. Esta categoria final, segundo os autores, é a que melhor faz uso das características da tecnologia móvel para apoio significativo de cenários de aprendizagem. Em geral, estão relacionadas a abordagens contextuais, colaborativas e construcionistas.

Patten et al. [1] destacam as categorias “Coleta de dados”,

“Sensíveis a localização” e “Colaborativos” como, particularmente, adequadas à aprendizagem com dispositivos móveis, baseadas em teorias de aprendizagem construcionistas, contextuais e colaborativas. Estas três categorias incluem aplicativos que buscam fazer uso das novas oportunidades abertas com a tecnologia móvel.

C. Proposta de Deegan e Rothwell Deegan e Rothwell [7] estabelecem cinco categorias para o

uso dos dispositivos móveis, de acordo com a função que desempenham na aprendizagem:

-- Gerenciamento da aprendizagem: os dispositivos móveis podem ser utilizados para fazer matrícula em um curso, verificar notas e freqüências, enviar trabalhos, entre outros. Isso pode ocorrer até mesmo por meio de ambientes de aprendizagem;

-- Suporte: dispositivos móveis podem dar suporte à aprendizagem presencial ou a distância. Existem duas vertentes para esta categoria: comunicação direta entre as pessoas envolvidas (chamada de voz, SMS, comunicação via redes sociais ou mensagens instantâneas) e levantamento de dados (votações, opiniões ou posicionamentos sobre o entendimento do conteúdo apresentado);

-- Baseado no conteúdo: o conteúdo a ser disponibilizado nos dispositivos móveis deve ser diferente do que são apresentados nos computadores. Acessando um computador, em geral, o aluno está sentado em um local razoavelmente silencioso, no qual pode passar uma ou duas horas. Já com os dispositivos móveis é comum uma menor disponibilidade de tempo, em locais onde as condições do ambiente costumam contribuir para distrações. Além disso, ao disponibilizar um conteúdo, devem ser consideradas questões relacionadas ao tamanho da tela, resolução, capacidade de armazenamento, entre outras;

-- Baseado no contexto: o uso de dispositivos móveis tendo em vista a aprendizagem baseada em contexto é o mais autêntico uso de m-learning, segundo os autores. Sensores incorporados no dispositivo móvel podem ajudar a interpretar o ambiente. Os resultados da aprendizagem e os materiais podem mudar com base no contexto ambiental. A realidade aumentada é considerada um uso baseado em contexto. Esta é uma combinação do mundo real e dados gerados por computador (realidade virtual), na qual objetos gráficos de computador são incorporados a imagens reais, em tempo real;

-- Colaborativo: os dispositivos móveis podem apoiar situações de aprendizagens colaborativas, nas quais o aluno tem um papel ativo no processo, construindo seu conhecimento por meio da interação com o grupo. Os dispositivos móveis podem ser utilizados em grupo, por exemplo, para coletar dados em situações de contextos reais. Os dados recolhidos podem ser interpretados e realimentados pelo grupo, permitindo ver, imediatamente, os resultados do trabalho colaborativo.

Observa-se que, de maneira geral, as categorias propostas por Patten et al. [1] são um pouco mais específicas do que as propostas por Naismith et al. [6] e Deegan e Rothwell [7].


Patten et al. [7] consideram dois critérios de análise (teoria pedagógica e função do aplicativo) enquanto Naismith et al. [6] e Deegan e Rothwell [7] analisam apenas uma (teoria pedagógica e função do aplicativo, respectivamente). No entanto, algumas categorias estão presentes nas três abordagens, ainda que com nomenclaturas diferentes. Por exemplo, pode-se entender a categoria “Situada” de Naismith et al. [6] como correspondente à categoria “Sensíveis à localização” de Patten et al. [1] e “Baseada no contexto” de Deegan e Rothwell [7]. Portanto, as classificações segundo os critérios “função do aplicativo” e “teoria pedagógica” se entrelaçam, mostrando que estes aspectos são bastante relacionados.

III. MATEMÁTICA E M-LEARNING: ANÁLISE DE RECURSOS

Nesta seção, analisam-se alguns aplicativos e objetos de aprendizagem para Matemática. Utilizando as três taxonomias apresentadas na seção 2, são identificadas as funções para a aprendizagem e a teoria pedagógica mais claramente associada aos recursos. Busca-se verificar se os mesmos contemplam características associadas à m-learning ou se apenas reproduzem recursos desenvolvidos para computador, sem explorar o potencial das tecnologias móveis.

Para facilitar a leitura, as propostas de Naismith et al. [6], Patten et al. [1] e Deegan e Rothwell [7] serão designadas, nesta seção, como propostas A, B e C, respectivamente.

A. Aplicativos O MobileMaths (Fig. 1) é um aplicativo comercial,

desenvolvido pela Mobile-Science (http://www.mobile-sciences.com), com versão de teste. Trata-se de um sistema computacional algébrico para celulares que permite traçar gráficos de funções em 2D e 3D, resolver sistemas, trabalhar com matrizes, efetuar cálculos estatísticos, resolver equações polinomiais, calcular integrais, entre diversas outras ações. Suporta seis idiomas diferentes, dentre os quais, português. O aplicativo requer plataforma Java ME.

O aplicativo apresenta um conjunto de ferramentas que pode ser utilizado de diferentes formas, sem ter uma proposta pedagógica claramente associada. Dessa forma, poderia ser classificado na categoria “Construtivista” da proposta A, de acordo com encaminhamento dado pelo professor. Mas, também é possível considerar que o mesmo pode colaborar em atividades profissionais ou em outras atividades que estejam além da aprendizagem formal, o que justificaria a opção pela categoria “Informal e para toda a vida” também da proposta A. Na proposta B, entende-se que a categoria que melhor se adapta é a “Interativos”. Na C, considera-se a categoria “Baseado em conteúdo” como a que mais se aproxima, embora os conteúdos não sejam disponibilizados diretamente, e sim ferramentas de cálculo. A Tabela I resume o exposto.

Fig. 1. MobileMaths. Fonte: http://www.mobile-sciences.com/mobilemaths/mobilemaths_description.html

TABELA I

CLASSIFICAÇÃO DO MOBILEMATHS

Aplicativo Classificação

MobileMaths

A: Naismith et al.[6]

Dependendo do enfoque:

- Construtivista

- Informal e para toda a vida

B: Patten et al. [1] - Interativo

C: Deegan e Rothwell [7] - Baseado em conteúdo

Em versão comercial para iPhone®, iPod Touch® e iPad®

há o Wolfram|Alpha App (http://products.wolframalpha.com/mobile/), desenvolvido pela empresa Wolfram, responsável pelo Mathematica (http://www.wolfram.com/products/mathematica/index.html), conceituado software para computadores. O Wolfram|Alpha App inclui um sistema computacional algébrico (que apresenta passos explicativos para o alcance do resultado exibido pelo aplicativo), além de informações sobre diversas outras áreas do conhecimento, mapas e informações ambientais. Entende-se que proposta do Wolfram|Alpha App, devido à variedade de informações, se aproxima mais claramente da categoria “Informal e para toda a vida” da proposta A. Mas, de maneira geral, a Tabela I poderia também resumir a análise do referido aplicativo.

O Solve2Go (Fig. 2) é um aplicativo gratuito do projeto Math4Mobile (http://www.math4mobile.com/). Este permite promover comparações entre os gráficos de duas funções, selecionadas a partir de uma listagem que apresenta diversas “famílias” de funções. Os coeficientes destas funções podem ser alterados dinamicamente, o que permite a análise de diversos exemplos e favorece o estabelecimento de conjecturas. Pontos de interseção entre os gráficos podem ser identificados pelo Solve2Go, o que torna possível determinar a solução de várias equações e inequações.


Fig. 2. Solve2Go.

Fonte: Imagem obtida a partir do microemulador disponível em: http://www.math4mobile.com/demo/solve2go

Esse aplicativo apresenta uma proposta diferente dos anteriores. Possui recursos que permitem a investigação e o levantamento de hipóteses, por meio da possibilidade de execução de diversos exemplos. É possível associá-lo à categoria “Construtivista” da abordagem A, pela sua própria proposta pedagógica. Nas categorias da proposta B, a “Interativos” é que mais se aproxima, embora fique claro que essa mesma categoria está sendo utilizada para aplicativos com graus de interatividade distintos. Nas categorias da proposta C, a considerada mais adequada é a “Baseada em conteúdo”, embora nenhum conteúdo seja explicitamente abordado e sim haja uma proposta de investigação. A Tabela II resume as classificações.

TABELA II

CLASSIFICAÇÃO DO SOLVE2GO


Solve2Go

A: Naismith et al.[6] - Construtivista



O Geometry Stash

(http://itunes.apple.com/pt/app/geometry-stash/id324651852?mt=8#) é um aplicativo comercial, desenvolvido pela empresa Apparent Etch, cujo objetivo é apresentar propriedades e teoremas de Geometria (Fig. 3). O mesmo é compatível com iPhone®, iPod Touch® e iPad®.

Não se identificou uma categoria da proposta A que fosse adequada para o Geometry Stash. Na B, o aplicativo pode ser associado à categoria “Referenciais”, uma vez o mesmo permite, basicamente, acessar informações. Na proposta C, o aplicativo é facilmente classificado como “Baseado em conteúdo” (Tabela III).

Fig. 3. Geometry Stash. Fonte: http://itunes.apple.com/pt/app/geometry-stash/id324651852?mt=8#

TABELA III CLASSIFICAÇÃO DO GEOMETRY STASH


Geometry Stash

A: Naismith et al.[6] ---

B: Patten et al. [1] - Referencial


O iAptitude (http://itunes.apple.com/pt/app/iaptitude-ipad-

edition/id364607410?mt=8), cuja tela é mostrada na Fig. 4, é um aplicativo gratuito, desenvolvido pela empresa Softweb Solutions, compatível com iPad®.

Fig. 4. iAptitude. Fonte:http://itunes.apple.com/pt/app/iaptitude-ipad-edition/id364607410?mt=8

Esse aplicativo apresenta testes que devem ser respondidos

em certo tempo, segundo três níveis de dificuldade (fácil, médio e difícil). Na proposta A, o aplicativo se adapta à categoria “Behaviorista”, uma vez que são apresentados estímulos que aguardam respostas. A Tabela IV apresenta as classificações.

Por meio do estudo realizado, foi possível observar que os aplicativos analisados são, em geral, adaptações do que já vem sendo desenvolvido para computadores e, algumas vezes, segundo abordagens pedagógicas tradicionais.


TABELA IV

CLASSIFICAÇÃO DO IAPTITUDE


iAptitude

A: Naismith et al.[6] - Behaviorista



B. Objetos de aprendizagem para celular: MyMLE O ambiente virtual de aprendizagem Moodle possui o MLE-

Moodle, um plugin que permite estender suas funcionalidades para celulares. Como o próprio ambiente, o MLE-Moodle tem código-fonte livre, é gratuito e personalizável. O MLE-Moodle possui um editor (MLE-editor) para criar Mobile Learning Object (MLO), um objeto de aprendizagem próprio para o MLE-Moodle. Os MLO podem ser armazenados no celular e, posteriormente, utilizados sem requerer conexão Internet. Tais objetos podem fazer uso de todas as facilidades do MLE-Moodle, tais como: questões interativas com correção automática e possibilidade de envio de resultados ao servidor [9].

O MLE-Moodle é um recurso, em geral, utilizado em nível institucional, uma vez que requer um servidor Internet. Em versão mais simples, mais pessoal, existe o MyMLE (http://mle.sourceforge.net/mymle/index.php?lang=en&page=download.php), um programa para computador, livre, que permite criar objetos de aprendizagem para celular (com recursos semelhantes aos do MLE-editor). Depois de criados, estes objetos são selecionados e transformados em aplicativos para celular (Java ME) e podem, então, ser transferidos, juntamente com o ambiente MyMLE, por Bluetooth, por exemplo.

Os objetos apresentados na Fig. 5 foram elaborados com o MyMLE, no âmbito do projeto “Aprendizagem com Dispositivos Móveis” (http://www.nie.iff.edu.br/projetomlearning/), como parte da pesquisa promovida pelas autoras deste artigo. Todos são questões sobre algum conteúdo matemático, o que justifica os dados da Tabela V.

Fig. 5. Objetos de aprendizagem – MyMLE

É possível elaborar objetos com mais de uma página, o que permite juntar várias questões em um único objeto ou, então, apresentar pequenos trechos teóricos e questões. Além disso, também podem ser incluídos vídeos e áudios. As ferramentas de desenvolvimento de OA do Moodle (MLE editor e o MyMLE) são, portanto, importantes contribuições para m-learning. Observa-se, no entanto, que tais ferramentas podem evoluir, de forma a possibilitar o desenvolvimento de recursos com maior grau de interatividade. Os OA apresentados na Fig. 5 representam pouco avanço até mesmo em relação ao material impresso tradicional.

TABELA V

CLASSIFICAÇÃO DOS OBJETOS DE APRENDIZAGEM


Objetos de Aprendizagem (Fig. 5)

A: Naismith et al.[6] - Behavioristas

B: Patten et al. [1] - Interativos

C: Deegan e Rothwell [7] - Baseados em conteúdo

Os recursos analisados (aplicativos e OA) podem ser

acessados a qualquer tempo e lugar, por meio do dispositivo móvel correspondente. Isto favorece a mobilidade, que é uma das características de m-learning. Porém, de maneira geral, foi possível observar que os mesmos ainda refletem pouco o potencial que as tecnologias móveis possuem.

IV. CONSIDERAÇÕES FINAIS

A popularização dos dispositivos móveis é um aspecto positivo em termos educacionais, uma vez que favorece o alcance de um grande número de pessoas, sem requerer deslocamentos físicos. Porém, além deste aspecto, existem diversas outras características, tais como mobilidade, interatividade, aprendizagens em contextos reais, e práticas colaborativas, que têm motivado pesquisas em m-learning.

Fig. 5 (a). Cálculo de área. Fig. 5 (b). Teorema de Tales.

Fig. 5 (c). Geometria de Posição.


Neste capítulo foram analisados aplicativos e objetos de aprendizagem para Matemática em dispositivos móveis, visando verificar se os mesmos contemplavam tais características associadas à m-learning. No entanto, em geral, observou-se que os mesmos favorecem a mobilidade e a interatividade, ainda que em diferentes graus, mas exploram pouco as práticas colaborativas e a aprendizagem em contexto real.

Aplicativos com propostas mais direcionadas à investigação e à construção de conhecimentos, como o Solve2Go, representam avanços em relação a recursos tradicionais. Estes apresentam propostas que motivam o desenvolvimento do senso crítico e do raciocínio lógico. No entanto, os mesmos não deixam também de ser adaptações de programas para computador. Aplicativos como o Wolfram|Alpha App, pela variedade e quantidade de informações que permitem acessar, já representam também um passo além, contribuindo para a aprendizagem informal e ao longo da vida.

Ferramentas como o MLE Editor e MyMLE, ao permitirem o desenvolvimento de recursos pedagógicos para celulares, colaboram para uma aproximação entre estes dispositivos e o contexto educacional. No entanto, em relação à Matemática, observa-se que os objetos de aprendizagem obtidos são poucos dinâmicos e interativos.

Finalizando, ressalta-se que alguns recursos com propostas distintas foram associados a uma mesma categoria. Isto sinaliza que algumas categorias, como a “Interativos” de Patten et al. [1] e a “Baseado em conteúdo” de Deegan e Rothwell [7], podem englobar uma grande variedade de recursos, não permitindo captar certas diferenças entre os mesmos.

REFERÊNCIAS

[1] B. Patten, I. Arnedillo Sánchez, and B. Tangney, “Designing collaborative, constructionist and contextual applications for handheld devices,” Computers & Education, vol. 46, n.3, April 2006, pp. 294–308. DOI= 10.1016/j.compedu.2005.11.011

[2] R. C. G. Calle y J. A. T. Vargas, “Incorporación de Tecnologías Móviles para Mejorar el Aprendizaje de Cálculo, Soportada en una Propuesta Didáctica: caso de estudio para Cálculo de Varias Variables,” en Actas del IX Congreso Nacional Informática Educativa, Redes, Comunidades de Aprendizaje y Tecnologia Móvil, Barranquilla, Colombia, Jul. 09-11, 2008. pp. 1–10.

[3] Eduinnova, “Tecnología Portátil en la Sala de clases: Pocket PC”, Proyecto Piloto – Informe Final, 2009. Disponível em: http://colabora.inacap.cl/sitios/ciedu/Documentos%20compartidos/Archivos_Pag_CIEDU/Informe_final_Eduinnova.pdf

[4] N. Baya'a and W. Daher, “Students' perceptions of Mathematics learning using mobile phones,” in Proceedings of the 4th International Conference on Mobile and Computer Aided Learning, Amman, Jordan, April 22-24, 2009, pp. 1–9. Disponível em: http://users.qsm.ac.il/cellmath/Material/Conferences/IMCL2009/students_perceptions_of_mathemat.pdf

[5] L. N. de Macêdo, J. A. de Castro Filho, A. A. M. Macêdo, D. M. B. Siqueira, E. M. de Oliveira, G. L. Sales, R. S. Freire, “Desenvolvendo o Pensamento Proporcional com o Uso de um Objeto de Aprendizagem,” in Objetos de aprendizagem: uma proposta de recurso pedagógico, C. L. Prata, A. C. A de Nascimento, Orgs., Brasília, Brasil: MEC, SEED, 2007, pp.17–26.

[6] L. Naismith, P. Lonsdale, G. Vavoula, and M. Sharples, Literature Review in Mobile Technologies and Learning. Bristol, UK: NESTA Futurelab Series, 2004. Disponível em:

http://futurelab.org.uk/sites/default/files/Mobile_Technologies_and_Learning_review.pdf

[7] R. Deegan and P. A Rothwell, “Classification of M-Learning Applications from a Usability Perspective,” Journal of the Research Center for Educational Technology (RCET), vol. 6, n. 1, Spring, 2010, pp. 16–27. Disponível em: http://www.rcetj.org/index.php/rcetj/article/viewArticle/49

[8] P. Demo, “Instrucionismo e Nova Mídia,” in Educação Online: teorias, práticas, legislação, formação corporativa, M. Silva, Org., 2. ed., São Paulo: Edições Loyola, 2006, pp. 77–90.

[9] MLE-Moodle – End Users, “MLE-Moodle,” 2009. Disponível em: http://mle.sourceforge.net/mlemoodle/index.php?lang=en

Silvia Cristina Freitas Batista. Nascida em Campos dos Goytacazes, Rio de Janeiro, Brasil. Possui graduação em Ciências - Habilitação em Matemática - (1984-1987) pela Faculdade de Filosofia de Campos. É Mestre em Ciências de Engenharia, foco em Engenharia de Produção (2002-2004) pela Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro, Rio de Janeiro. Doutoranda em Informática na Educação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (início em 2008).

Atua como Professora, desde 1993, no Instituto Federal Fluminense Campus Campos-Centro. Tem experiência na área de Matemática, com ênfase em Cálculo Diferencial e Integral. Desde 2003 é uma das coordenadoras do projeto de pesquisa "Tecnologias de Informação e Comunicação no Processo de Ensino e Aprendizagem de Matemática" e, desde 2010, é uma das coordenadoras do projeto “Aprendizagem com Dispositivos Móveis”, ambos vinculados ao IF Fluminense. No âmbito do referidos projetos, atua principalmente nos seguintes temas: qualidade de softwares educacionais para Matemática, desenvolvimento de recursos pedagógicos, formação de professores, uso pedagógico de dispositivos móveis na Matemática e desenvolvimento de modelo pedagógico para atividades envolvendo m-learning.

Patricia Alejandra Behar. Nascida em Buenos Aires, Argentina, cursou o Bacharelado em Informática (1986–1990) na Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS, Brasil. É Mestre (1991-1993) e Doutora (1994-1998) em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Brasil. Professora Associada 3 da Faculdade de Educação e dos Cursos de Pós Graduação em Educação (PPGEdu) e em Informática na Educação (PPGIE) da Universidade Federal do

Rio Grande do Sul. Bolsista de Desenvolvimento Tecnológico e Expansão Inovadora (DT), nível I. Tem experiência na área de Educação, com ênfase em Educação a Distância (EAD) e Informática na Educação. Atua, principalmente, nos seguintes temas: desenvolvimento de ambientes virtuais de aprendizagem (AVAs), produção e avaliação de materiais educacionais digitais, arquiteturas pedagógicas, modelos pedagógicos para EAD, construção do conhecimento em AVAs, formação de professores em AVAs. Coordena o Núcleo de Tecnologia Digital aplicada à Educação (NUTED) da Faculdade de Educação (FACED) e vinculado ao Centro Interdisiciplinar de Novas Tecnologias na Educação (CINTED). Desenvolveu o ambiente virtual ROODA, utilizado como uma das plataforma de EAD da UFRGS em cursos presencias, semi e totalmente a distância, por mais de 48 000 usuários.

Membro do comitê IFIP (International Federation for Information Processing) WG 3.8 - Lifelong Learning. Autora do Livro Modelos Pedagógicos em Educação a Distância. ArtMed: Porto Alegre, 2009.


Liliana Maria Passerino. Nascida em Rosario, Argentina, onde se formou como Analista Universitária de Sistemas em 1987 pela Universidad Tecnológica Nacional (UNR) Facultad Regional de Rosario (FRR). Realizou seu mestrado em Ciência da Computação pelo Instituto de Informática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) em 1992. Posteriormente, se doutorou pelo Programa de Informática na Educação (PGIE) da mesma universidade (UFRGS).

Atua, desde 1992, como Professora e Pesquisadora sobre cognição humana e seu desenvolvimento mediado pelo uso de tecnologias da informação e comunicação, em diferentes campos de aplicação. Coordenadora da Área de Tecnologias na Educação pela Faculdade de Educação/UFRGS, é bolsista produtividade do Conselho Nacional de Pesquisa (CNPq)-Brasil. Atualmente atua no CINTED - Centro Interdisciplinar de Tecnologias na Educação/UFRGS, no qual coordena o Grupo de Investigação TEIAS- Tecnologias na Educação para Inclusão e Aprendizagem em Sociedade. ([email protected]).

Mejorando el aprendizaje de Procesadores de Lenguajes mediante visualizaciones 181

Title—Improving the learning of Language Processing courses

using visualizations

Abstract—Language processing course is a very complicated subject for students. Although automatic generation tools make easier the design of Language processors, there are not enough educational tools. In this communication it is described VAST, an educational tool based on visualization. From the last improvements, VAST is an integrated environment for language processor design with visualization functionalities. After using the tool during the part of the course dedicated to the bottom up parsing, we have found significant differences in the learning of students. Besides, VAST has been considered by students as a high quality and easy to use tool.

Keywords— Compilers, Visualization, Educational technology

Resumen—Procesadores de Lenguajes es una asignatura bastante compleja para los estudiantes. Aunque las herramientas de generación automática facilitan su diseño, apenas existen herramientas educativas. En esta comunicación se describe la herramienta educativa basada en visualización VAST. Con las últimas mejoras desarrolladas, VAST es un entorno integrado de diseño de procesadores de lenguajes con facilidades de visualización. Tras utilizar la herramienta durante la parte del curso dedicada a análisis ascendente, se han detectado mejoras significativas en el aprendizaje de los estudiantes que usaron VAST. Además, VAST es reconocida por los estudiantes como una herramienta de alta calidad, fácil de usar y que ayuda a su aprendizaje.

Palabras clave—Compiladores, Visualización, Informática educativa

Este trabajo fue presentado originalmente al congreso SINTICE 2010. Francisco J. Almeida Martínez pertenece al Laboratorio de Tecnologías de

la Información en la Educación (LITE) de la Universidad Rey Juan Carlos, C/Tulipán s/n, 28933 Móstoles (Madrid) España (e-mail: [email protected]).

Jaime Urquiza Fuentes pertenece al Laboratorio de Tecnologías de la Información en la Educación (LITE) de la Universidad Rey Juan Carlos, C/Tulipán s/n, 28933 Móstoles (Madrid) España (e-mail: [email protected]).

J. Ángel Velázquez Iturbide pertenece al Laboratorio de Tecnologías de la Información en la Educación (LITE) de la Universidad Rey Juan Carlos, C/Tulipán s/n, 28933 Móstoles (Madrid) España (e-mail: [email protected]).

Este trabajo se ha financiado con el proyecto TIN2008-4103 del Ministerio de Ciencia y Tecnología del Reino de España.

I. INTRODUCCIÓN

SIGNATURAS como Procesadores de Lenguajes o Compiladores son tradicionalmente costosas para los estudiantes. Aún así, la complejidad del diseño de

procesadores de lenguajes1 ha disminuido gracias a las herramientas de generación automática, como la pareja ampliamente conocida Lex y Yacc [11]. Éstas producen el código del analizador a partir de una especificación –léxica, sintáctica o de traducción–. Este tipo de herramientas se usan en la enseñanza, pero no están pensadas para su uso educativo, más bien se enseña a los alumnos a utilizar una herramienta del ámbito profesional. El hecho de conocer el manejo de una herramienta profesional es una ventaja, pero su aprendizaje suele ser bastante costoso. Existen multitud de herramientas de este tipo, pero difieren bastante en las especificaciones, tanto en la notación utilizada como en la organización de las especificaciones léxica y sintáctica.

Las tecnologías educativas basadas en visualizaciones tienen un claro potencial en este campo. Algunos de los conceptos fundamentales de estas asignaturas son el árbol sintáctico y su proceso de construcción. La visualización de estos conceptos es abordable, de hecho existen herramientas educativas que visualizan estos conceptos en el ámbito de la teoría de autómatas y lenguajes formales [17]. Sin embargo se echan en falta herramientas de este tipo en nuestro ámbito.

En esta comunicación se describe la última versión de VAST, una herramienta educativa basada en visualización que mejora el aprendizaje de los estudiantes en el diseño de procesadores, así como su evaluación educativa. El resto de la comunicación se estructura como sigue. En la sección 2 se revisa los trabajos relacionados. La sección 3 describe la herramienta con las últimas mejoras incorporadas. En la sección 4 se detalla la evaluación educativa. Finalmente, la sección 5 expone las conclusiones y líneas de trabajo futuro.

1 Nos referimos a ellos como procesadores en el resto del artículo

Capítulo 25 Mejorando el aprendizaje de Procesadores de Lenguajes mediante visualizaciones

Francisco J. Almeida Martínez, Member, IEEE, Jaime Urquiza Fuentes, J. Ángel Velázquez Iturbide, Member, IEEE

A

Francisco J. Almeida Martínez, Jaime Urquiza Fuentes, J. Ángel Velázquez Iturbide 182

II. TRABAJOS RELACIONADOS

La aplicación de tecnologías de visualización a los

procesadores no es nueva. Aparte de herramientas más relacionadas con los fundamentos teóricos de la teoría de autómatas y lenguajes formales como JFlap [17] o SEFALAS2, hemos encontrado dos clases de herramientas dependiendo de si permiten construir procesadores a los usuarios o no.

Las herramientas de la primera clase proporcionan visualizaciones del funcionamiento de procesadores pero no permiten generarlos, bien porque están desarrollados para reconocer un lenguaje concreto –ICOMP [4] y VisiCLANG [15]–, bien porque son meras herramientas de visualización –CUPV [9], APA3 [10] y TREE-VIEWER [18]. Tan sólo BURGRAM [7] se podría considerar más cercano a la generación ya que admite especificaciones que usen la sintaxis de YACC, aunque la propia herramienta no genera el procesador.

Las herramientas de la segunda clase sí permiten la generación de procesadores, pero cada herramienta usa, de forma transparente al usuario, un generador distinto y a veces propio. Así, VCOCO [16] utiliza la herramienta de generación COCO/R [12]. Su visualización se basa en resaltar las líneas en ejecución correspondientes a la gramática, las especificaciones léxica y sintáctica, la cadena de entrada y el propio código del analizador. ANTLRWorks4 es un entorno visual para el desarrollo de gramáticas con un claro enfoque profesional, para generar los procesadores usa la herramienta ANTLR5. Tanto VCOCO como ANTLRWorks trabajan con analizadores descendentes (LL). Se podrían alcanzar funcionalidades similares con las parejas CUPV

[9]-CUP6 o BURGRAM [7]-Yacc[11], pero el usuario necesitaría generar de forma manual y explícita el procesador, usando las herramientas de generación mencionadas. Las cuatro posibilidades mencionadas dependen de una notación propia, o de un sistema con el que están íntimamente ligadas. Este enfoque restringe su uso educativo ya que hace al generador y las visualizaciones totalmente dependientes. Así, el alumno debe esforzarse en aprender a utilizar diferentes herramientas: el formato de especificación, el proceso de construcción y la interpretación de mensajes de salida –informe sobre conflictos, matriz de transiciones o conjuntos de items–. Además, el profesor también tiene que familiarizarse con los distintos entornos, obligándole a utilizar un tiempo que probablemente creerá necesario para otras tareas educativas [14].

Nuestros esfuerzos se han dedicado a diseñar una herramienta de visualización que permita a los usuarios –profesores o estudiantes– realizar tareas como construir y 2 !""#$%%&'()*+,)-'%#&.-/%'"0"(1%'23".0,-)!"4&56787939:-0&4-;"-9-'"09!-,,04(-;"09;29"(-;-9;24/,-59!-42'9-'12+(<29-&901,=;(429<-&9

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9

visualizar sus propios procesadores, así como ser casi independiente7 de las herramientas de generación aprovechando el esfuerzo de los usuarios en su aprendizaje.

III. DESCRIPCIÓN DE VAST

En esta sección se describe la herramienta VAST.

Brevemente se mencionan sus características básicas, véase [3] para más detalles. Tras varias evaluaciones [1, 2] se decidió aplicar un conjunto de mejoras descritas al final de esta sección y cuya evaluación se detalla más adelante en esta comunicación.

A. Características básicas El objetivo fundamental de VAST es el uso educativo eficaz

de visualizaciones de procesadores de lenguajes. Por lo tanto debemos prestar tanta atención a los aspectos visualizados como al uso educativo [8] de la herramienta.

La visualización básica generada por VAST consiste en el árbol sintáctico construido durante el procesamiento de la cadena de entrada, es decir la aplicación de las distintas producciones gramaticales distinguiendo símbolos (nodos) terminales y no terminales. Para facilitar el manejo de árboles sintácticos de gran tamaño VAST proporciona dos vistas sincronizadas, global y detallada. El usuario se puede desplazar fácilmente sobre ellas así como variar el grado de detalle con el zoom gráfico y la expansión/resumen de subárboles. Además de estas características estáticas, VAST permite animar el proceso de construcción del árbol sintáctico. La reproducción de esta animación se realiza con controles típicos de vídeo. Para mejorar la comprensión del proceso de construcción del árbol sintáctico VAST mantiene de forma sincronizada visualizaciones de la pila y la cadena de entrada.

En cuanto al uso educativo, VAST se ha diseñado para permitir a los usuarios observar el funcionamiento de sus propios procesadores. Por un lado, la visualización permite facilitar la labor de diseño de procesadores, por otro se consigue integrar las visualizaciones de forma más natural en tareas y ejercicios, por ejemplo diseñar una gramática y demostrar su correcto funcionamiento construyendo una animación.

A pesar de las ventajas que la visualización pueda aportar, su uso se verá muy restringido si no se facilita su integración en los diferentes contextos educativos [13]. Por ello hemos diseñado VAST con enfoque genérico de forma que se pueda adaptar a: diferentes técnicas de procesamiento (LL, LR) y diferentes herramientas de generación automática de procesadores como Cup8 o ANTLR9. Así, VAST se divide en un API de generación de la información a visualizar, llamada VASTapi, y la interfaz gráfica de visualización, llamada

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VASTview. Con esta estructura, el usuario tenía que anotar su especificación sintáctica con llamadas a VASTapi, construir el procesador con el generador que quiera usar, y al ejecutarlo obtendría la información visualizable mediante VASTview.

B. Mejoras realizadas

Tras evaluar la herramienta [1] se observó que el proceso para obtener las visualizaciones con VAST no se adaptaba a la manera real de construcción de compiladores, ya que añade dos etapas al proceso –anotación de la especificación y visualización–. La principal consecuencia era que los estudiantes tenían que trabajar con varias aplicaciones distintas al mismo tiempo –consola de comandos para generar, compilar y ejecutar, editor para la especificación sintáctica y la cadena de entrada, y VAST para visualizar el resultado– haciéndolo más proclive a errores de los estudiantes. Por ello se planeó una integración global compuesta de dos integraciones funcionales que adapta el proceso de visualización a la manera real de construcción de compiladores.

Se distinguen dos tareas durante el desarrollo de un analizador: la construcción y la ejecución. Así la integración global debe permitir, por un lado editar, anotar, generar y compilar una determinada especificación –la construcción del analizador visualizable con VAST. Y por otro, editar la cadena de entrada y seleccionar el analizador a ejecutar para crear la visualización –la ejecución del analizador y la visualización de su comportamiento. El resultado final facilitará que el ciclo de desarrollo de un procesador –especificación, generación y prueba (visualización)– se haga por completo con la misma herramienta, VAST.9

1) Integración del proceso de edición, anotación, generación y compilación

Esta integración persigue aglutinar las fases previas a la

compilación del analizador generado. En primer lugar, VAST va a permitir tanto editar especificaciones como importarlas. A continuación, dada una especificación determinada, la anotación se realizará de forma transparente al usuario y la generación y compilación del analizador se hará desde la misma interfaz.

Para hacer transparente el proceso de anotación hay que automatizarlo. Técnicamente esto es sencillo, pero hay que construir anotadores automáticos para cada generador de analizadores, perdiendo en cierto modo el enfoque genérico original. Desde el punto de vista del estudiante, hacer que la anotación sea transparente es más importante que perder generalidad. Desde el punto de vista del profesor, el enfoque genérico se sigue manteniendo, porque si no hay anotador automático disponible siempre se podrá realizar la anotación de forma manual.

Finalmente, la generación del procesador y su compilación son simples llamadas a las aplicaciones correspondientes.

2) Integración del proceso de ejecución y visualización

Esta integración persigue aglutinar las tareas de ejecución del analizador y visualización de su comportamiento. El objetivo principal es permitir desde la propia interfaz de VASTview la edición de la cadena de entrada y la visualización del proceso.

La cadena de entrada se puede editar directamente o cargar desde un fichero. Finalmente, para conseguir agrupar todos los casos de uso posibles también se contempla la posibilidad de cambiar el analizador utilizado, de forma que el usuario podría ejecutar un analizador previamente construido sin abandonar la interfaz de VASTview. La usabilidad de esta integración se ha evaluado de forma satisfactoria previamente [2].

3) Otras funcionalidades añadidas

Además de las integraciones antes descritas se ha mejorado tanto la aplicación como la interfaz de VASTview. Las mejoras en la aplicación han proporcionado mejoras en los tiempos de ejecución, acceso a un menú de ayuda y facilidad de configuración como la autodetección de la máquina virtual de Java. Se ha mejorado VASTview de dos formas. Por un lado se ha flexibilizado la distribución general de la interfaz, de forma que se puede adaptar más fácilmente a la visualización de árboles de gran anchura o profundidad. Por otro, se han aumentado las vistas disponibles con la gramática asociada a la especificación del procesador, explicaciones textuales de las acciones realizadas durante el procesamiento de la cadena de entrada y la visualización de árboles sintácticos parcialmente construidos consecuencia de cadenas sintácticamente erróneas. El aspecto final de la interfaz de VASTview se puede ver en la Figura 1.

IV. DESCRIPCIÓN DE LA EVALUACIÓN

En esta sección se describe detalladamente la evaluación: los estudiantes participantes, el diseño experimental, el protocolo y las tareas educativas.

A. Participantes En esta evaluación participaron de forma voluntaria 16

alumnos de la asignatura Compiladores e Intérpretes de la Universidad Rey Juan Carlos. La distribución por géneros no está equilibrada, pues sólo el 6.3% (1/16) de los estudiantes eran mujeres. Antes de comenzar con la evaluación, se realizó un test de estilos de aprendizajes [6], sus resultados muestran que los estudiantes son principalmente visuales y activos.

B. Diseño experimental Esta evaluación se ha diseñado como un estudio de eficacia

educativa y usabilidad. Se dividió a los alumnos en dos grupos de tal forma que, el grupo de tratamiento utilizaría VAST y el grupo de control las herramientas JFlex-Cup para solucionar los ejercicios. Para equilibrar en la medida de lo posible las condiciones del experimento un mismo profesor impartió la parte teórica en ambos grupos y otro, externo al equipo de


investigación, impartió la parte práctica también en ambos grupos.

Por lo tanto, la variable independiente es la herramienta utilizada: VAST para el grupo de tratamiento y JFlex-Cup para el grupo de control. Las variables dependientes se centran en la eficacia pedagógica y la usabilidad. La eficacia pedagógica se ha medido con un pre-post test diseñado según 4 niveles de la taxonomía de Bloom [5] –conocimiento, comprensión, aplicación y síntesis–, valorando los niveles de forma independiente y conjunta –media ponderada de los niveles con pesos del 1 al 4 respectivamente–. La usabilidad se midió en términos de la opinión de los estudiantes sobre cuatro aspectos fundamentales: facilidad de uso, mejora del aprendizaje, calidad de la herramienta y satisfacción del estudiante.

A diferencia de evaluaciones previas [1, 2] en las que la duración de las mismas era de una sesión de prácticas (2 horas), ésta se ha diseñado como una evaluación de larga duración en la que se han dedicado 4 sesiones (8 horas).

C. Tareas Las tareas realizadas por los estudiantes debían ser

documentadas al final de la evaluación, mediante respuestas textuales y visualizaciones (sólo en el grupo de tratamiento). Las tareas consistían en tres ejercicios sobre el diseño de gramáticas para analizadores LR(1). Antes de comenzar la evaluación se explicó al grupo de tratamiento cómo trabajar con VAST y con su editor. En el grupo de control se explicó cómo trabajar con las herramientas JFlex-Cup en conjunto, así como la generación y ejecución de los analizadores creados. El grupo de tratamiento9 debía solucionar los ejercicios utilizando el editor de gramáticas de VAST y probando las diferentes cadenas de entradas proporcionadas. Las soluciones a cada ejercicio consistían en la especificación en JFlex y Cup

del analizador, junto con las cadenas de entradas probadas, acompañadas de las visualizaciones y explicaciones textuales correspondientes. El grupo de control debía trabajar únicamente con las herramientas JFlex y Cup. Al igual que en el grupo de tratamiento, se les proporcionaba ciertas cadenas de entrada que debían probar. Los alumnos debían generar una gramática que aceptara dichas cadenas pero sin generar visualizaciones. En este caso, las soluciones a los ejercicios consistían únicamente en las especificaciones de JFlex y Cup y las explicaciones textuales correspondientes.

TABLA 1. PROTOCOLO DE LA EVALUACIÓN. LOS NÚMEROS (1 Ó 2) HACEN REFERENCIA

AL PROFESOR QUE IMPARTIÓ ESA SESIÓN

Grupo de tratamiento Grupo de control Teoría 1

Estilos de aprendizajes (1) Pre-test (1)

Eval. VAST (2) Eval. JFlex-Cup(2) Post-test (2)

C. Opinion (2) C. Ayuda (1) VAST (1) C. Opinión

TABLA 2.

COMPARATIVA DE LOS RESULTADOS DEL PRETEST ENTRE LOS GRUPOS DE

CONTROL Y TRATAMIENTO. K (CONOCIMIENTO), U (COMPRENSIÓN), AP

(APLICACIÓN) Y S (SÍNTESIS) Nivel Control Tratamiento Estadísticas

K 0.36 0.45 t(13)=3.84, p>0.05 U 0.72 0.37 T(13)=0.29, p>0.05

AP 0.37 0.10 T(13)=5.75, p>0.05 S 0.25 0.06 T(13)=5.00, p>0.05

Total 2.74 1.40 T(13)=6.25, p>0.05

Figura 1. Interfaz mejorada de VASTview


D. Protocolo

En esta sección se describe el protocolo seguido para la realización de la evaluación. En la tabla 1 se muestra un resumen de las actividades realizadas por los alumnos y profesores.

La parte teórica del análisis sintáctico duró un total de 10 clases (20 horas) en cada grupo. Dos semanas antes de la evaluación se realizó el test de estilos de aprendizajes [6]. Una semana antes de la evaluación se realizó el pretest de conocimientos en ambos grupos. Este test reveló (ver cuadro 2) que no existían diferencias significativas entre los grupos. En la primera sesión del grupo de tratamiento se dedicó 30 minutos para introducir VAST. Durante el resto de la sesión los alumnos trabajaron en el primer ejercicio de la evaluación.

Al concluir la evaluación se realizó el postest y se contestó un cuestionario de opinión acerca de las herramientas utilizadas. Después de la sesión de evaluación, se pidió a los alumnos del grupo control que contestaran a un cuestionario donde se les preguntaba si les hubiera resultado de ayuda alguna herramienta informática y una breve descripción de la misma. En la siguiente sesión (únicamente para el grupo de control) se introdujo VAST y se pidió que resolvieran de nuevo el primer ejercicio de la evaluación. Tras la familiarización con VAST, se pidió que contestaran al cuestionario de opinión acerca de VAST.

E. Resultados

En esta sección se detallan los resultados obtenidos durante el periodo de evaluación. Durante este tiempo se observó como los estudiantes trabajaban con la herramienta, así como los problemas que tuvieron en su manejo. Los resultados se dividen en resultados educativos, observaciones del instructor y las respuestas a los cuestionarios.

Tras finalizar la evaluación se analizó en primer lugar el tiempo de estudio de los alumnos involucrados en ambos grupos. No se obtuvo diferencia significativa que indicara que un grupo se hubiera implicado más con la asignatura después de realizar la evaluación (t(9)=3,15, p>0.05). En el cuadro 3 se muestran las diferencias entre post-test y pre-test. Como se puede observar existen diferencias significativas en los niveles de comprensión y síntesis, es decir, los alumnos que utilizaron VAST, han incrementado significativamente sus niveles de comprensión y síntesis.

Durante las sesiones de la evaluación el instructor observó cómo los estudiantes trabajaban con la herramienta. En general, ninguno se vio en la necesidad de utilizar papel para diseñar las gramáticas que se pedían en el enunciado. En el grupo de tratamiento se detectó la necesidad de que VAST mostrara el árbol sintáctico aunque la cadena de entrada no se adaptara a la gramática, de esta forma sería más sencillo arreglar la gramática. En el grupo de control los alumnos tuvieron problemas para generar el analizador y compilar las clases generadas en Java.

El cuestionario de opinión de VAST se diseñó para que los alumnos pudieran tanto puntuar la herramienta como dar su

opinión mediante respuestas abiertas. Aunque el número de alumnos era reducido se ha realizado un análisis de las puntuaciones medias obtenidas en los cuestionarios, los cuales permiten obtener información acerca de la facilidad de uso y calidad general y/o por partes y la ayuda a la compresión de diferentes partes del procesamiento. En el cuadro 4 se muestran las puntuaciones medias obtenidas para los aspectos generales del grupo de tratamiento. Este grupo piensa que VAST es fácil de usar (4,67). Además, opinan que les ayuda a la comprensión de construcción del árbol sintáctico (4,17) y el funcionamiento de la pila (4,00). Por último, herramienta es alta (4,00). En el cuadro 5 se muestran las puntuaciones medias obtenidas para los aspectos generales del grupo de control. En este grupo los alumnos piensan que las herramientas JFlex-Cup son fáciles de usar (4,00). Asimismo, opinan que les ayuda a comprender mejor la construcción del árbol sintáctico (4,2) y procesamiento de la cadena de entrada (4,4). Por último, la calidad general de las dos herramientas obtiene una alta puntuación (4,4). En cuanto a la posibilidad de tener una herramienta informática para el desarrollo de las prácticas anteriores, el 85,71% de los alumnos opinó que sí les hubiera servido de ayuda. Y sobre sus características, 3 alumnos destacaron la posibilidad de crear un IDE para escribir las especificaciones (léxica y sintáctica). Por otro lado, 2 alumnos se centraron en facilitar la compilación. Por último, 2 alumnos se centraron en aspectos de visualización, creyendo necesario visualizar el árbol sintáctico y el autómata generado.

TABLA 3.

COMPARATIVA DE LOS RESULTADOS DE DIFERENCIAS ENTRE POST-TEST Y PRE-TEST. K (CONOCIMIENTO), U (COMPRENSIÓN), AP (APLICACIÓN) Y S

(SÍNTESIS)

Nivel Control Tratamiento Estadísticas K 0.23 0.00 T(9)=0.28, p>0.05 U -0.20 0.11 T(9)=0.95, p<0.05

AP 0.03 0.02 T(9)=0.79, p>0.05 S 0.25 0.75 T(9)=0.21, p<0.05

Total 0.11 0.35 T(9)=0.69, p<0.05

TABLA 4. PUNTUACIONES DE ASPECTOS GENERALES DE VAST

Aspecto Media % [4-5] Facilidad de uso

Facilidad uso general 4.67 100% Promedio partes 4.10 73%

Ayuda a la comprensión Construcción del AS 4.17 83% Funcionamiento de la pila 4.00 67% Procesamiento de la CE 3.67 50%

Calidad técnica Calidad general 4.00 83% Promedio partes 3.35 62%

Satisfacción de los estudiantes Satisfacción general 4.17 83%


TABLA 5. PUNTUACIONES DE ASPECTOS GENERALES DE JFLEX-CUP

Aspecto Media % [4-5] Facilidad de uso

Facilidad de uso Cup 4.5 100% Facilidad de uso JFlex 3.5 66.67%

Ayuda a la comprensión Construcción del AS 4.2 80% Funcionamiento de la pila 3.6 60% Procesamiento de la CE 4.4 50%

Calidad técnica Calidad general 4.4 100% Promedio partes 4.14 72.67%

V. CONCLUSIONES

A partir de un uso continuado de VAST se han obtenido mejoras significativas en el aprendizaje de los estudiantes. Además, opinan que es un entorno de calidad y fácil de usar. Tras la realización de la evaluación se han obtenido diferencias significativas en dos de los niveles de la taxonomía de Bloom (comprensión y síntesis) y en el aprendizaje global de los alumnos. Las integraciones realizadas, el planteamiento de los ejercicios de la evaluación y la duración de la misma han permitido que los alumnos que utilizaban VAST se familiarizaran con la herramienta. Se ha comprobado que los alumnos que utilizaron VAST mejoraron un 31% en el nivel de comprensión y un 50% en el de síntesis. Además, aquellos que utilizaron la herramienta, mejoraron el aprendizaje global en un 24% (véase el cuadro 3). En cuanto a las respuestas a los cuestionarios de opinión el grupo de tratamiento piensa que VAST es fácil de usar y que les ayuda a la comprensión del procesamiento de la cadena de entrada, construcción del árbol sintáctico y pila. Al grupo de control, le llevó más tiempo adaptarse con las herramientas JFlex-Cup aunque las puntuaciones de los diferentes aspectos, revelan que los alumnos opinan que es fácil de usar. El mayor problema del grupo de control, se centra en la falta de un entorno que les permita editar gramáticas y generar analizadores sin necesidad de trabajar con la línea de comandos y directamente con Java. El trabajo con VAST no ha terminado. A partir de estos resultados planteamos la incorporación de nuevas funcionalidades en el editor de gramáticas como destacar palabras clave y facilitar la edición de la cadena de entrada desde el propio editor. Además, planeamos una evaluación de larga duración con un grupo más representativo.

AGRADECIMIENTOS

Los autores agradecen a la profesora Diana Pérez Marín su colaboración al impartir las clases prácticas descritas en este artículo.

REFERENCIAS

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Francisco J. Almeida Martínez nacido en Las Palmas de Gran Canaria en 1984, es Ingeniero Técnico en Informática de Sistemas (2006) por la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, Ingeniero en Informática (2008) por la Universidad Rey Juan Carlos, España. Doctor (2011) por la Universidad Rey Juan Carlos donde actualmente forma parte del Laboratorio de Tecnologías de la Información en la Educación (LITE). Sus áreas de investigación son innovación

docente y software educativo, visualización del software y visualización de la información.


Jaime Urquiza Fuentes nacido en Madrid en 1973, es Diplomado en Informática de Gestión (1995) por la Universidad Pontificia de Comillas, Licenciado en Informática (1999) por la Universidad Politécnica de Madrid y Doctor (2007) por la Universidad Rey Juan Carlos, España. Ha sido profesor desde 2000 en la Universidad Rey Juan Carlos, donde actualmente forma parte del Laboratorio de Tecnologías de la Información en la Educación (LITE). Sus áreas de investigación son

innovación docente y software educativo, visualización del software, visualización de la información, e interacción persona-ordenador. El Dr. Urquiza es miembro de ACM SIGCSE, de la Asociación para el Desarrollo de la Informática Educativa (ADIE) y vocal de la Junta Directiva de la Asociación Interacción Persona-Ordenador (AIPO).

J. Ángel Velázquez Iturbide es Licenciado en Informática (1985) y Doctor en Informática (1990) por la Universidad Politécnica de Madrid, España.

Ha sido profesor desde 1985 en la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid. En 1997 se incorporó a la Universidad Rey Juan Carlos, donde actualmente es Catedrático de Universidad y director del Laboratorio de Tecnologías de la Información en la Educación (LITE). Sus áreas de investigación son innovación docente y software educativo para la enseñanza de la programación,

visualización del software, visualización de la información, e interacción persona-ordenador. El Dr. Velázquez es miembro de IEEE Computer Society, IEEE Education Society, ACM y ACM SIGCSE. También es presidente de la Asociación para el Desarrollo de la Informática Educativa (ADIE).

FindYourHelp: um módulo de busca por especialistas no AVA Moodle 189

Tittle—FindYourHelp: an expert search module on Moodle.

Abstract—This paper presents FindYourHelp, a solution that

enables automatic identification of experts who have most contribute into Virtual Learning Environments discussion forums. The proposal is based on applying text mining techniques as a supplementary analysis of student’s participation. Some technical details are discussed, as well as, a feasibility study of such solution.

Keywords—Expert Finding, FindYourHelp, Moodle, Virtual Learning Environments.

Abstract—Este artigo apresenta o FindYourHelp, uma solução que possibilita a identificação automática de especialistas que mais contribuem em fóruns de discussão de ambientes de aprendizagem virtuais. A proposta é baseada na aplicação de técnicas de mineração de texto como uma análise complementar sobre a participação do estudante. Alguns detalhes técnicos são discutidos, assim como um estudo de viabilidade da solução.

Keywords— Busca por Especialistas, FindYourHelp, Moodle, ambientes Virtuais de Aprendizagem.

I. INTRODUÇÃO

s avanços promovidos pela adoção em grande escala das Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC) nos diversos setores da sociedade possibilitaram a geração e

armazenamento de dados sobre serviços, produtos, pessoas e demais fontes de informação.

Uma versão reduzida deste trabalho foi apresentado originalmente no XXI

Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2010, com o título “FindYourHelp: an expert search module on Moodle”. Esse projeto foi apoiado pelo Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia para Engenharia de Software (INES ) com apoio financeiro do CNPq (projeto 5773964/2008-4).

Marcos Lapa dos Santos, área de Engenharia e Tecnologia, Centro Universitário da Bahia (Estácio-FIB), Salvador, Bahia, Brasil (e-mail: marcoslapa@ gmail.com).

Laís do Nascimento Salvador, Departamento de Ciência da Computação, Universidade Federal da Bahia, Salvador, Bahia, Brasil. (e-mail: [email protected]).

Daniela Soares Cruzes, Norwegian University of Science and Technology (NTNU), Norway, (e-mail: [email protected]).

O conhecimento passou a ser um elemento-chave para o sucesso das instituições, tornando necessário que estas dispensem uma atenção especial ao tratamento oferecido aos dados e informações que trafegam todos os dias em seus domínios, sobretudo aos seres humanos envolvidos neste fluxo [1].

O surgimento dos ambientes virtuais de aprendizagem (AVA) como apoio aos grupos de discussões colaborativas em algumas instituições de ensino superior, tem impulsionado a criação de uma grande quantidade de informações, as quais geralmente circulam e são armazenadas em bases de dados acadêmicas. Tais ambientes “connect people and link knowledge through discussion topics creation, messages posting in forums, chats, online content management tools (WIKI), among other features” [2].

Em meio ao grande movimento de informações nestes ambientes, encontram-se aquelas pessoas que se destacam dentro de grupos de discussão ou pesquisa, por conhecerem profundamente determinados assuntos de interesse coletivo. Estas são geralmente percebidas como especialistas dentre as demais e por isso, tornam-se as mais requisitadas dentro da equipe onde contribuem.

Buscar especialistas que possuem o conhecimento e as habilidades em um campo de pesquisa específico, se configura como uma importante tarefa para atividades acadêmicas. Para os educadores é importante: 1) Identificar quais estudantes possuem interesses/afinidades com certas disciplinas, ou quais mais contribuem para a construção do conhecimento coletivo dentro de um grupo; 2) motivar a participação destes dentro do grupo. A Busca por Especialistas é a área de pesquisa cuja tarefa principal é encontrar a pessoa certa com as habilidades e conhecimento apropriados [3].

Nosso objetivo é analisar a adoção de algoritmos e técnicas de mineração de texto como forma de apoiar a busca por especialistas em grupos de discussão/pesquisa acadêmicos. Este trabalho discute, portanto, a criação de um módulo com o objetivo de identificar estudantes que podem ser considerados especialistas dentro de fóruns de discussão no ambiente Moodle. Os resultados de um estudo de caso, onde o módulo foi avaliado com base em três disciplinas, também serão explanados.

Este artigo está organizado conforme se segue: a próxima

Capítulo 26 FindYourHelp: um módulo de busca por especialistas no AVA Moodle

Marcos L. Santos, Laís do N. Salvador, Daniela S. Cruzes

O

Marcos L. Santos, Laís do N. Salvador, Daniela S. Cruzes 190

seção apresenta os principais conceitos associados à Gestão de Conhecimento. A seção II trata especificamente da área de busca por especialistas. A seção III descreve a nossa proposta, o módulo FindYourHelp para o ambiente Moodle. Por sua vez, a seção IV debate alguns resultados do experimento aplicado. Por fim, as conclusões e trabalhos futuros são apresentados na seção V.

II. GESTÃO DE CONHECIMENTO

O tema conhecimento ocupa muitos espaços de discussão na sociedade contemporânea e dada a sua relevância nos diversos cenários sociais, atualmente se revela como objeto de reflexão de pesquisadores de diversas áreas.

O que é conhecimento? Qual é o conhecimento mais “eficiente”, isto é, que conhecimento gera maior produtividade para uma empresa? Como transformar informação em conhecimento? Qual é o papel dos acadêmicos frente ao processo de elaboração e socialização do conhecimento em uma sociedade? Como capturar e formalizar o conhecimento de especialistas para uso futuro? Estas e outras perguntas orientam o olhar de muitos pensadores, em especial, gestores e educadores, na direção da reflexão acerca da produção de saberes e seu sentido em um espaço social.

Setzer [4] define conhecimento como sendo “uma abstração interior, pessoal, de alguma coisa que foi experimentada por alguém”. Já Davenport e Prusak ([5], p.6) são mais completos quando afirmam que o conhecimento é:

“uma mistura fluida de experiência condensada, valores,

informação contextual e insight experimentado, a qual proporciona uma estrutura para avaliação e incorporação de novas experiências e informações. Ele tem origem e é aplicado na mente dos conhecedores. Nas organizações, ele costuma estar embutido não só em documentos ou repositórios, mas também em rotinas, processos, práticas e normas organizacionais.” (grifo nosso)

Essas definições permitem que se perceba o conhecimento

como sendo mais complexo do que os dados ou as informações, pois este precisa ser avaliado, contextualizado e interpretado a partir de uma experiência prévia do seu conhecedor.

Nonaka e Takeuchi [1] trazem em sua obra uma visão interessante de que o conhecimento pode ser dividido em dois tipos principais:

1. Tácito, ou aquele conhecimento dito pessoal, que envolve

as habilidades do indivíduo, específico ao contexto e, portanto, difícil de ser formulado e comunicado.

2. Explícito, o qual pode ser entendido como o conhecimento “codificado”, transmissível em linguagem formal e sistemática.

Fialho [6] complementa o pensamento sobre estes dois tipos de conhecimento afirmando que o conhecimento tácito é aquele que se obtém com a prática e trata-se de algo difícil de ser articulado na linguagem formal. Já o conhecimento

explícito é aquele que pode ser transmitido formalmente, e é mais facilmente compartilhado entre pessoas.

Davenport e Prusak [5] chamam atenção para o fato de que existe uma relativa dificuldade de se absorver e transferir o conhecimento dependendo do tipo de conhecimento envolvido. Esses autores afirmam que o conhecimento explícito pode ser incluído em procedimentos e mantido em bancos de dados ou documentos, ganhando assim uma razoável confiabilidade em sua transferência. Já o conhecimento tácito depende muito de um intenso contato pessoal, o que pode dificultar a sua transferência.

Tais autores chamam a atenção também para os fatores culturais inibidores da transferência de conhecimento, os quais são chamados de atritos. Esses fatores podem retardar ou até mesmo impedir a transferência, e os autores propõem formas de superação.

Dentre estes atritos, destacam-se: a falta de confiança mútua, que pode ser superada com a ocorrência de encontros como reuniões face a face para a construção dos relacionamentos e confiança entre as partes; diferenças culturais, vocabulários e quadros de referência, que podem ser superados estabelecendo-se um consenso através de discussão, publicação, educação, trabalho em equipe e rodízio de funções; o status e a recompensa, atribuídos geralmente aos possuidores do conhecimento. Neste caso é necessário pensar em incentivos baseados no compartilhamento e avaliação de desempenho das pessoas; a intolerância em relação a erros ou necessidade de ajuda, onde a superação passa por uma mudança de visão, a qual percebe e recompensa os erros criativos e a colaboração.

Percebe-se, portanto, a natureza humana da ação de gerenciar o conhecimento, onde as pessoas envolvidas possuem seus interesses individuais, que podem interferir direta e negativamente na dinâmica de transferência e difusão do conhecimento.

Pode-se então afirmar, que a gestão do conhecimento é compreendida na condição de área que estuda as formas de captura, compartilhamento, transferência e transformações do conhecimento e “trata da prática de agregar valor à informação e distribuí-la, tendo como tema central o aproveitamento dos recursos existentes na empresa” ([6], p. 84).

A. A Espiral do Conhecimento Nonaka e Takeuchi [1] desenvolveram uma teoria que

relaciona os quatro modos de conversão do conhecimento, baseados na teoria da existência dos dois tipos citados anteriormente (tácito e explícito), sendo eles: 1) a conversão do conhecimento tácito em tácito, que recebe o nome de socialização; 2) a conversão do conhecimento tácito em explícito, que recebe o nome de externalização; 3) a conversão do conhecimento explícito em explícito, que recebe o nome de combinação; 4) a conversão do conhecimento explícito em tácito, que recebe o nome de internalização.

As interações promovidas durante o processo de criação do conhecimento dentro das organizações são chamadas de Espiral do Conhecimento, que ilustra a conversão do conhecimento em seus diferentes modos devido à indução por


diversos fatores, tais como: diálogos, reflexões coletivas, interações, o “aprender fazendo”, dentre outros.

A seguir, pode-se verificar uma figura que representa esta idéia da Espiral do Conhecimento de Nonaka e Takeuchi:

Fig. 1. Espiral do Conhecimento adaptado de [1] (p. 80)

Observando esta espiral é possível compreender que ela se refere a um processo contínuo e retro-alimentado, onde cada conversão pode ser vista como um passo que inicia uma próxima conversão.

Os autores supracitados explicam também que o conteúdo criado por cada tipo de conversão é diferente, por exemplo: a socialização gera o conhecimento dito “compartilhado”, tal como os modelos mentais ou as habilidades técnicas compartilhadas.

A externalização gera o chamado “conhecimento conceitual” (metáforas e analogias).

A combinação, por sua vez, gera o dito “conhecimento sistêmico”, através da geração de protótipos e tecnologias de novos componentes.

Por fim, a internalização produz o “conhecimento operacional” ou a experiência prática de se trabalhar com determinado tipo de ofício.

Quando se pensa em grupos de estudo, o compartilhamento de conhecimento torna-se a principal meta a ser alcançada, ou seja, a sua socialização. Cada integrante contribui para a construção e reconstrução do conhecimento trazendo suas experiências e interagindo em prol do crescimento do grupo.

Porém, um dos principais problemas da gestão do conhecimento em grupos de estudos, concentra-se justamente na captura do conhecimento tácito do indivíduo e transferência deste conhecimento para terceiros (nova transformação em conhecimento tácito), pois se percebe que há uma dificuldade do ser humano em registrar/explicitar tudo aquilo que ele sabe fazer.

Polany (1996, p.4, apud [1]) resume bem essa problemática na seguinte frase: “Podemos saber mais do que podemos dizer”. É neste momento que se torna propício questionar de que forma o processo de conversão do conhecimento tácito para tácito pode ser apoiado pelas tecnologias da informação.

Para tanto, a partir deste ponto, será conduzida uma discussão sobre o processo de socialização do conhecimento e suas principais características para posteriormente definir Ambientes Virtuais de Aprendizagem como uma importante ferramenta tecnológica de apoio a este processo.

B. O processo de Socialização do Conhecimento Compartilhar saberes é uma das tarefas mais importantes

apontadas pelos estudos na área de gestão do conhecimento, pois um saber isolado e “trancafiado” com uma pessoa ou um grupo restrito de pessoas tem seu valor reduzido frente àquele que circula, é difundido e é entendido por um maior número de pessoas.

Nonaka e Takeuchi [1] afirmam que a base da criação do conhecimento organizacional é formada pelo conhecimento tácito mantido pelos indivíduos da organização e, portanto, o primeiro passo no processo de criação do conhecimento deve ser o compartilhamento do conhecimento tácito.

Vale ressaltar que esta não é uma tarefa simples, pois a transmissão de conhecimento tácito não se dá facilmente por meio de palavras, mas sim pela experiência.

O processo de socialização do conhecimento é definido, portanto, por esses autores como sendo um processo de compartilhamento de experiências e criação de conhecimento, tais como: modelos mentais (JOHNSON-LAIRD, 1983 apud [1] p.66) e habilidades técnicas compartilhadas.

Um exemplo corriqueiro de como se compartilha conhecimento tácito pode ser observado em academias de ensino de artes marciais, onde o aprendiz através da prática e da imitação do seu mestre aprende a aplicar movimentos com finalidades específicas de ataque ou defesa em uma luta corporal.

É importante perceber nesta situação que quanto mais o mestre conseguir compartilhar sua experiência prática, maiores serão as chances de o aprendiz conseguir “absorver” e desenvolver tais habilidades. No mundo dos negócios uma analogia pode ser feita quando se pensa em aplicar treinamentos práticos para os integrantes de um departamento ou empresa.

Logo, o processo de socialização do conhecimento pode ser entendido como um processo que depende da experiência compartilhada [1]. Fialho, et al [6] p.111, complementam esta idéia lembrando que “a mera transferência de informações muitas vezes fará pouco sentido se estiver desligada das emoções associadas a elas e dos contextos específicos nos quais as experiências compartilhadas são embutidas”.

Cabe aqui uma reflexão sobre como a tecnologia poderia prover meios que auxiliassem o processo discutido neste tópico. Se o simples fato de armazenar e disponibilizar informações não promove a socialização do conhecimento, então o que pode ser considerado uma ferramenta/software de socialização do conhecimento?

C. Ambientes para aprendizagem on-line Os Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA) são

ferramentas que possibilitam a simulação de um ambiente de sala de aula através do computador. A principal finalidade deste tipo de sistema é trazer elementos de interação on-line que possibilitem a construção de conhecimento por parte dos professores e alunos (NETTO in [7]).

Estes ambientes precisam da figura do mediador (geralmente o professor envolvido), o qual conduzirá o processo de aprendizagem através de postagens de artigos,


gerenciamento das mensagens em fóruns, marcações de reuniões on-line (através de chats) e aplicação de testes/simulados no ambiente virtual.

Segundo Wenger [8] esses sistemas geralmente possuem as seguintes características:

• Armazenamento de material de conteúdo; • Formas de discussão de conteúdo abertas e diretas

por parte dos estudantes; • Processos de entregas de mensagens síncronas e

assíncronas; • Apresentações multimídias; • Gravação e exibição de sessões de sala de aula para

vários expectadores; Um AVA pode contribuir para a socialização do

conhecimento, pois esta modalidade de proposta pedagógica existente na educação à distância (EAD) possibilita a simulação de um ambiente de sala de aula interativa em computadores conectados à internet.

Este tipo de ferramenta faz uso de funcionalidades conhecidas, tais como: fóruns de discussão para comunicações assíncronas e chats para comunicações síncronas.

Os fóruns permitem ao estudante uma oportunidade maior de reflexão e aprofundamento do assunto discutido, pois as suas mensagens são postadas no momento que melhor lhe convier, diante de um tempo maior para sua elaboração (RAMOS in [7]), já os chats trazem melhor agilidade ao processo de troca de experiências, devido a seu caráter de troca de mensagens em tempo real.

Este assunto será novamente abordado no tópico sobre Ambientes Virtuais de Aprendizagem, já que dentre os sistemas de interação supracitados, este se configura como eixo de análise do presente trabalho.

Diante das ferramentas aqui pesquisadas, cabem ainda alguns questionamentos sobre o processo de socialização do conhecimento:

• Como identificar de forma rápida e precisa a(s) pessoa(s) que possuem o conhecimento sobre o assunto desejado para socializá-lo com os demais componentes do grupo?

• De que forma é possível entrar em contato com esta(s) pessoa(s)?

III. A BUSCA POR ESPECIALISTAS

O mundo atual é marcado por um fenômeno muito discutido por pensadores contemporâneos: a hiper-especialização. Tal fenômeno se percebe quando é possível observar a crescente demanda de pessoas que têm buscado uma formação continuada, no intuito de se inserir em um mercado de trabalho cada vez mais competitivo, especializando-se, assim, em determinadas áreas.

Nesta direção, os especialistas surgem como importantes atores sociais, que representam as áreas do conhecimento e são porta-vozes das inovações científicas na sociedade.

Porém, um problema antagônico que pode ser percebido é justamente a dificuldade em se encontrar pessoas que são especialistas em assuntos a tempo de estas poderem ajudar a

encontrar soluções diversas em suas áreas respectivas de conhecimento.

Em equipes com uma quantidade grande de pessoas, por exemplo, nem sempre é possível conhecer as características, competências e habilidades de cada um de seus integrantes. O dinamismo do trabalho dessas pessoas pode depender de uma dica ou esclarecimento sobre um determinado assunto, o qual pode ser de domínio de um ou mais especialistas que ajudam ou compõem a própria equipe.

Mattox, Maybury e Morey [9] afirmam que muitos grupos sociais já se depararam com questões importantes, que poderiam ser respondidas se a pessoa certa para se perguntar pudesse ser encontrada a tempo de formular uma resposta.

Os referidos autores lembram ainda que no mundo empresarial a distribuição das equipes, a diminuição do tamanho dos projetos e a pressão por custo e tempo, levam os envolvidos no processo a uma necessidade de captar opiniões especializadas com eficiência. Em outras palavras, estes buscam descobrir rapidamente quem sabe o quê, para encontrar e formar com agilidade equipes de especialistas.

Os autores supracitados complementam ainda a definição deste termo destacando a clareza de Balog e Rijke (2007 apud [2] p.2), ao explicarem o termo Expert Find da seguinte forma: “A busca por especialistas se destina à tarefa de encontrar a pessoa certa com as habilidades e conhecimento apropriados: ‘Quem são os especialistas no tópico X?’”.

A. Ferramentas Neste contexto, é importante destacar que a busca por

especialistas pode ser uma atividade puramente manual, tal como a análise de autoria de documentos, e-mails ou da participação de pessoas em uma rede de relacionamento, porém é interessante que se tenha uma forma de automatizar tal processo. Surge, portanto, a idéia de se criar ferramentas para apoio à busca de especialistas, as chamadas Expert Finders.

A literatura nos mostra que muitas ferramentas de busca têm sido desenvolvidas. De acordo com Jung, (et al 2007, [10] p. 56) “sources to find experts are various documents, programs, emails, databases, quotes, communities, among others”. Maybury [11] complementa a idéia desses autores observando que as fontes podem ser compostas também de auto declarações, resumos e páginas web.

Alguns exemplos de máquinas de busca por especialistas são apresentados em [11], como observado na Fig. 2. É importante perceber que todos os exemplos são soluções disponíveis comercialmente, e nenhuma delas constituem software livre ou de código aberto.

Como se pode observar na Fig. 2, a maioria das ferramentas listadas possui amplo suporte a diversidade de fontes de busca por especialistas, porém divergem muito quanto ao suporte que é provido aos tipos de processamento, sendo que neste contexto é válido destacar que todas elas possuem ranking de especialistas e nenhuma possui suporte a identificação de autoria. É possível observar também que todas em algum nível possuem suporte a línguas estrangeiras ao inglês, com destaque para a Endeca com suporte a 250 línguas diferentes.


Fig. 2. Ferramentas de Busca por Especialistas (adaptado de [11], p. 18).

Outra questão importante é que os tipos de consulta por

palavra-chave e booleano predominam entre as soluções pesquisadas, com destaque para as ferramentas AskMe, Autonomy e Endeca que dão suporte a todos os tipos de consulta.

Quanto à forma de exibição dos resultados, a unanimidade está na listagem de especialistas, destaque para a ferramenta Entopia que dá amplo suporte a todos os tipos de exibição.

Por fim, é importante notar que nenhuma dessas ferramentas usa a estratégia de analisar fóruns de discussão para inferir o que seus participantes sabem e onde eles mais interagem para identificar suas especialidades.

B. Mineração de Textos aplicada à busca por especialistas A tarefa de mineração de textos utilizada para apoiar a

busca por especialistas é um campo de pesquisa já conhecido. Muitos autores têm aplicado técnicas de mineração de texto para esse propósito. Embora a Mineração de Textos seja uma área ampla, este artigo discutirá apenas algumas técnicas de categorização de textos que podem ser aplicadas para buscar especialistas. Wang e Taylor [12] (p.395) destacam dois métodos baseados em palavras-chave “comumente utilizados em várias aplicações de mineração de texto e recuperação de informação”, o Latent Semantic Indexing - LSI [13] e o Vector Space Model - VSM [14]. Um aspecto importante a ser observado nestes dois métodos é o fato de que eles processam uma busca de documentos baseada em palavras-chave, o que converge com os interesses desta pesquisa.

O LSI é um método específico da área Latent Semantic Analysis (LSA) utilizado em tarefas de buscas por especialistas, descrita por Heerem e Sihn ([15], p.43): “Each vector can be used to represent one term in the document ... All vectorised documents of the topic-related reference texts form a vector space as columns of the matrix A, the so-called semantic space”.

O VSM é outro método comumente utilizado na categorização de textos, e foi o método escolhido nesta pesquisa devido a sua abordagem simplificada e adesão à análise de mensagens curtas, foco de nossa ferramenta proposta. O VSM utilize o mesmo princípio da LSA, mas não processa o passo da análise semântica. Ele possui uma desvantagem relacionada ao tratamento da sinonímia e polissemia as quais podem ser tratadas com estruturas

auxiliares, como, por exemplo, thesaurus ou dicionários.

IV. FINDYOURHELP

O presente trabalho propõe a criação de um módulo de

busca por especialistas, intitulado FindYourHelp, para ser executado em grupos de discussões dentro de um AVA. Nossa intenção é possibilitar uma aproximação entre participantes de fóruns de discussão identificando possíveis especialistas em algumas disciplinas (ou problemas) de interesse dos grupos. A abordagem do FIndYourHelp baseia-se na análise do conteúdo de mensagens de fóruns de forma a identificar os participantes que mais contribuem em determinados assuntos dentro do grupo. Uma visão geral sobre o funcionamento do sistema pode ser vista na Fig. 3:

Fig. 3. Visão geral do funcionamento do FindYourHelp.

A idéia principal é utilizar o FindYourHelp em cenários

acadêmicos tais como grupos de pesquisa ou cursos à distância, mas esta solução pode ser facilmente adaptada para o contexto empresarial, por exemplo em grupos de trabalho colaborativos apoiados por um sistema de groupware.

Como podemos ver na Figura 3, o módulo FindYourHelp compreende três fases principais durante a utilização do AVA: a primeira é a definição de uma categoria hierárquica de termos; a segunda é a categorização da mensagem no momento em que a mesma é postada no fórum; a terceira é a validação do ranking de especialistas pelos professores e a visualização da lista ordenada de especialistas.

(i) para uma melhor análise da postagem, utilizamos uma árvore de categorias definida por um especialista, geralmente um professor ou um coordenador de curso. Essas categorias são relacionadas a uma disciplina predefinida pelo professor. O FindYourHelp utiliza esta hierarquia de assuntos como uma fonte de informação para uma comparação futura com as mensagens que serão postadas no AVA.

(ii) após a postagem da mensagem, a função de categorização é ativada através de um algoritmo de mineração de texto que: a) intercepta as mensagens para categorização posterior; b) analisa seu conteúdo para descobrir o assunto vinculado à mensagem com base na árvore de categorias a grava as informações nas tabelas de ranking e log.


(iii) essas análises produzem informação para a lista ordenada de especialistas apoiada por uma validação humanamente assistida (a qual será discutida posteriormente).

A. Arquitetura do FindYourHelp O Moodle foi o ambiente virtual de aprendizagem escolhido

para a implementação da nossa proposta. Há algumas vantagens no uso do Moodle como nossa primeira plataforma experimental: (i) é largamente utilizado em instituições de ensino; (ii) trata-se de uma solução de código aberto, portanto pode ser facilmente estendida com o desenvolvimento de novas funcionalidades.

Em nossa pesquisa, encontramos uma função no Moodle que também objetiva a análise da participação dos membros dos grupos de discussão, porém tal função não analisa o conteúdo da postagem, concentrando-se apenas em coletar estatísticas de números de postagens feitas pelos usuários. Portanto o FindYourHelp é um plugin adicionado ao ambiente Moodle que apóia a tarefa de busca por especialistas com base nas mensagens de fóruns de discussão. A Figura 4 descreve a arquitetura de componentes da ferramenta:

Fig. 4. Arquitetura do FindYourHelp integrada ao ambiente Moodle.

Primeiramente, pode-se observar na Figura 4, os

componentes do módulo FindYourHelp destacados na cor azul claro, indicando que estes fazem parte do ambiente Moodle como um módulo adicional. O FindYourHelp é composto por dois componentes principais o Pré-processador e o Categorização e interage com o módulo Forum já existente no Moodle.

Outro aspecto a ser observado na figura é que a base de informações do Moodle foi incrementada com algumas tabelas do módulo FindYourHelp (igualmente destacadas em azul claro) e uma peça indispensável neste caso é a tabela de Árvore de categorias, pois conforme será discutido mais adiante, é esta informação que torna possível o processo de categorização da mensagem e conseqüente categorização dos participantes especialistas. Além desta tabela de categorias, o módulo utiliza uma tabela de sinônimos (thesaurus) e uma tabela de log de categorização que serve como auxílio na contagem das palavras utilizadas por mensagens e análises posteriores sobre as mensagens categorizadas.

Por fim, um ranking de especialistas é mantido também na forma de uma tabela adicional na base de dados do Moodle e será alimentado pelo FindYourHelp, a fim de proporcionar a exibição, a qualquer momento, da listagem de participantes identificados como especialistas em um determinado assunto.

1) Configuração do Ambiente

Para que a categorização funcione adequadamente, o módulo precisa que duas tabelas sejam configuradas previamente: Thesaurus e Árvore de Categorias.

A Thesaurus é uma tabela auxiliar que serve para otimizar o processamento das palavras com significados similares no texto. Esta tabela foi preenchida com dados importados do projeto OpenThesaurus [16]. Este projeto mantém um dicionário que lista palavras relacionadas ou com mesmo significado na língua Portuguesa.

Após a configuração do Thesaurus, um participante do fórum – preferencialmente o professor ou coordenador do grupo com bom conhecimento sobre as disciplinas/assuntos do curso à distância – precisa construir uma hierarquia de termos/categorias, como, por exemplo, uma taxonomia dos principais tópicos abordados no curso. Esta hierarquia é preenchida na tabela de Árvore de Categoria. A Figura 5 mostra a tela do módulo que exibe, por exemplo, algumas categorias relacionadas a um curso de projeto de jogos eletrônicos:

Fig. 5. Exemplo de categorias de uma disciplina.

Para que a categorização funcione adequadamente, o

módulo precisa que duas tabelas sejam configuradas previamente: Thesaurus e Árvore de Categorias.

2) Componente Pré-processador

O componente Pré-processador prepara o texto capturado de uma mensagem do fórum para a tarefa de categorização. No momento de postagem da mensagem, o algoritmo do FindYourHelp intercepta seu conteúdo e repassa suas informações para o componente Pré-processador o qual: (i)


remove os números, símbolos e pontuações do texto; (ii) gera os “tokens” da mensagem; (iii) remove as stopwords (palavras que não possuem significado relevante para a análise textual, tais como preposições ou artigos); (iv) aplica o processo de Stemming (redução dos termos ao seu radical comum), neste caso foi utilizado um algoritmo proposto em [17] e (v) finalmente aplica a redução de sinônimos usando a tabela de thesaurus como fonte de apoio. Após a execução destes passos, o texto está preparado para ser analisado pelo algoritmo de categorização.

3) Categorização da Mensagem – Mineração do Texto

Uma vez que a tarefa de pré-processamento tenha sido executada, o algoritmo de mineração de textos gera uma bag of words (um vetor de termos) associado à mensagem analisada.

Em seguida, o algoritmo de categorização da mensagem é aplicado de forma a confrontar este vetor de termos com o vetor de termos (ou árvore de categorias) relacionado às disciplinas cadastradas no ambiente.

Durante essa fase utilizamos o método de associação de pesos TF/IDF (Term Frequency/Invert Document Frequency) para associar valores com pesos diferenciados a cada termo relacionado ao conteúdo da mensagem. Assim, o algoritmo produz finalmente um vetor de termos ponderados.

Com base nesta estrutura o algoritmo decide se a mensagem se aproxima mais do conceito/categoria A ou B presente na taxonomia da disciplina. Tal decisão é tomada com base na relação obtida com a técnica de similaridade do cosseno aplicada ao “vetor de termos ponderados” de cada categoria em comparação com o “vetor de termos ponderados” da mensagem processada.

O algoritmo de categorização da mensagem possui os seguintes passos e utiliza a abordagem clássica de cálculo do cosseno de vetores no Modelo Espaço Vetorial [14]:

Passo 1: gera um vetor de valores TFIDF da mensagem conforme se segue:

Para cada termo: a) calcula a freqüência de termos (TF) da mensagem; b) calcula a freqüência inversa dos termos da

mensagem considerando o número de categorias existentes; c) armazena o produto desses dois valores em outro

vetor (TF x IDF); Passo 2:

Para cada categoria: a) gera o vetor TFIDF da categoria (similar ao subitem

a do Passo 1) e calcula a similaridade do cosseno entre o vetor TFIDF da categoria e o vetor TFIDF da mensagem;

b) armazena o valor calculado em um vetor de medidas de similaridades.

Após a execução desses passos, o componente Categorização obtém o grau de similaridade entre a mensagem postada e as categorias definidas na(s) taxonomia(s) da(s) disciplina(s) cadastrada(s). Então, neste momento, o algoritmo pode executar seu último (ou mais importante) passo que é decidir qual(is) categoria(s) deve(m) ser associada(s) à mensagem através da comparação dos graus de similaridades

obtidos, confrontando-os com um ponto de corte identificado durante a implementação do estudo de viabilidade da ferramenta.

Quando a mensagem é categorizada pelo algoritmo do FindYourHelp, seu autor tem sua pontuação gerada pela primeira vez ou incrementada (caso já tenha pontuado alguma vez naquele assunto) na tabela de ranking de especialistas (vide Figura 4) a qual será útil para futuras consultas, o que formará então o ranking de especialistas.

Durante tal processo, a tabela de Log de categorização também sofre atualização com dados relativos à mensagem postada, como o número de palavras digitadas e sua(s0 categoria(s). O FindYourHelp utiliza o número de palavras digitadas como um indicador para o desempate no processo de definição dos especialistas.

Uma vez finalizado o processo de ordenação dos especialistas, a tabela de ranking de especialistas possuirá as informações sobre os participantes mais ativos no grupo em relação a determinado assunto (ver a seção posterior sobre Interação com o usuário).

É válido ressaltar que o algoritmo processa a contagem relacionando a mensagem com os principais termos de uma determinada categoria, porém uma mensagem pode fazer referência a termos de mais de uma categoria, neste caso seu autor poderá pontuar em mais de uma categoria definida.

4) Interação com o usuário no FindYourHelp

A interação do módulo FindYourHelp com o usuário do ambiente Moodle acontece em três situações principais, quais sejam: o momento em que o usuário faz a manutenção da árvore de categorias/tópicos; quando o usuário precisa buscar um especialista sobre determinado assunto; e no momento em que se quer efetuar uma validação dos participantes identificados automaticamente como especialistas pela ferramenta.

É necessário ressaltar que, dentre essas atividades, a primeira e a terceira são disponibilizadas apenas para usuários do ambiente com o perfil de professor ou administrador.

Conforme pode ser observado na Figura 5, a tela possui a árvore de categorias listadas à esquerda e cinco botões de ações relativas a esta árvore. As categorias são representadas por um ícone amarelo, representando uma pasta, tal qual um diretório, e os tópicos que as compõem são representados por um ícone verde.

Dentre os botões exibidos, os quatro primeiros dizem respeito a ações que se ligam diretamente à tabela de hierarquia de categorias e só podem ser acionados pelo professor ou administrador do grupo de discussões, já o último diz respeito à funcionalidade de exibição dos especialistas, e será detalhada mais adiante.

O quinto botão da tela de listagem de categorias poderá ser acionado por qualquer participante ativo no ambiente Moodle. Ele produz uma listagem de participantes (vide Figura 6) identificados pelo algoritmo do módulo como especialistas, a partir de algum assunto/categoria selecionado na tela anterior.


Fig. 6. Listagem de especialistas identificados.

A tela de listagem de especialistas apresenta os nomes de

cada participante no formato de um link que aponta para a página do seu perfil (funcionalidade existente no próprio ambiente Moodle). Caso o botão “Back to Category List” seja clicado, a tela de listagem de categorias será exibida novamente.

Destaca-se que esta listagem exibe um ícone verde na forma de um “V” indicando que um determinado participante foi validado pelo professor como um especialista no assunto em questão, porém essa diferenciação visual acontece apenas para usuários do tipo professor conectados no sistema. Caso um usuário comum entre no sistema, não perceberá tal diferenciação entre as pessoas, portanto todos serão especialistas em sua visão.

Esta foi uma decisão de projeto, tendo em vista não incorrer em uma exposição desnecessária dos membros do grupo de discussão que não atendam aos pré-requisitos desta análise e, por conseqüência, evitar uma provável desmotivação dos estudantes envolvidos quanto à participação no processo de discussão.

Por fim, visando obter uma credibilidade nos resultados apresentados pela ferramenta, criou-se uma possibilidade de validação humanamente assistida dos participantes identificados como especialistas.

Esta funcionalidade só poderá ser acessada por usuários com perfil de professor ou administrador e serve como um complemento às informações extraídas automaticamente pelo módulo FindYourHelp.

É recomendável que o professor aguarde uma quantidade de interações nos fóruns suficientes, em sua análise, para promover esta validação, portanto o momento de efetuar tal validação varia conforme o ritmo da turma/disciplina.

Fig. 7. Tela de validação dos especialistas identificados.

A tela de validação (Figura 7) conta com uma tabela onde

será exibida uma listagem de estudantes que têm se destacado até o presente momento nos principais assuntos da hierarquia de categorias. Estes estudantes ficam agrupados pelos

assuntos, para facilitar a visualização por parte dos professores.

Tal funcionalidade adota a idéia da árvore de conhecimento [18]. Cada estudante é associado a uma letra, que representa o seu estado atual de contribuição nos fóruns sobre o assunto relacionado (coluna Status). Esta informação codificada pelas letras A, B e C, condiz os seguintes critérios:

Grupo A: formado por participantes que mais contribuíram com postagens sobre o tópico/assunto selecionado até o presente momento. O critério aqui adotado é selecionar os participantes que conseguiram uma pontuação 90%, ou mais, relacionada à maior pontuação computada para o assunto específico até o momento.

Grupo B: em analogia, este grupo é formado pelos participantes que contribuíram de forma mediana com postagens sobre o tópico/assunto selecionado até o presente momento. O critério para este grupo é selecionar os participantes com uma pontuação de 70% a 89,99% relacionada à maior pontuação computada para o assunto específico até o momento.

Grupo C: por fim, este grupo é formado pelos participantes que contribuíram com postagens sobre o tópico/assunto selecionado de forma menos significativa até o presente momento. O critério para este grupo é selecionar os participantes com uma pontuação de 50% a 69,99% relacionada à maior pontuação computada para o assunto específico até o momento.

O professor poderá então aceitar a indicação do algoritmo, validando assim sua percepção, para isto deverá selecionar o botão Accepted correspondente ao estudante.

Caso contrário o professor poderá negar tal informação, selecionando o botão Denied correspondente ao estudante. Tal escolha é mutuamente excludente, ou seja, só é possível marcar uma das duas colunas para cada participante listado.

Ao clicar no botão confirm os dados são persistidos em banco de dados e passam a vigorar na listagem de especialista, respeitando-se a situação do perfil de usuário conectado no momento.

V. ESTUDO DE CASO

Diante do principal objetivo do presente trabalho, que se

configura como a análise sobre o algoritmo de categorização de mensagens no apoio à busca por especialistas em um AVA, faz-se necessário a aplicação de um estudo de caso da ferramenta FindYourHelp com o intuito de verificar e medir principalmente os seguintes aspectos do seu algoritmo:

• Quantidade de mensagens categorizadas corretamente de forma automática.

• Quantidade de mensagens descartadas corretamente pelo algoritmo.

• Pontuação de participantes confere com a percepção do professor responsável pelo grupo de estudo/pesquisa.

Os tópicos que se seguem mostram o ambiente onde o estudo de viabilidade foi aplicado, em seguida descrevem a


coleta dos dados necessários para a análise, bem como seus critérios de medição e validação e, por fim, uma análise dos resultados é apresentada.

A. O ambiente de aplicação do estudo Este estudo foi desenvolvido utilizando-se um ambiente de

simulação contendo a versão 1.9.3 do AVA Moodle, disponível para download no sítio www.moodle.org. Para tanto o sistema foi instalado inicialmente em um computador de processador Intel Core 2 Duo, com 2.93Ghz de freqüência e 2 gigabytes de memória RAM.

O foco de análise deste estudo se concentra em três disciplinas, as quais foram criadas no ambiente: Linguagem de Programação Orientada a Objetos I, Projeto Avançado de Sistemas II e Tecnologias Interativas Aplicadas à Educação.

É necessário ressaltar que todas essas disciplinas foram ministradas em caráter presencial, porém com uma estratégia de complementação dos estudos e da interação dos estudantes nos fóruns de pesquisas aqui analisados.

A identidade dos professores que participaram do presente estudo será preservada, sendo que aqui serão identificados como: Professor 1 (vinculado à disciplina Linguagem de Programação Orientada a Objetos I); Professor 2 (vinculado à disciplina Projeto Avançado de Sistemas II), e Professor 3 (vinculado à disciplina Tecnologias Interativas Aplicadas à educação).

Uma entrevista semi-estruturada foi aplicada com cada um dos professores supracitados. É importante destacar que apenas o professor 3 não pôde responder à entrevista, ficando a cargo de um dos estudantes da disciplina, que também é professor, a execução desta análise.

B. A Coleta dos Dados Os dados a serem coletados para análise se referem às

mensagens postadas nos fóruns de discussão pertencentes às disciplinas supracitadas, conforme quadro abaixo:

QUADRO 1:

DISCIPLINAS ANALISADAS PELO ESTUDO DE VIABILIDADE DA FERRAMENTA Disciplina Período

1 - Linguagem de Programação Orientada a Objetos I

18/08/2009 a 10/12/2009

2 - Projeto Avançado de Sistemas II 07/02/2009 a 18/06/2009

3 - Tecnologias Interativas Aplicadas à Educação

22/01/2004 a 31/01/2004

Apenas a disciplina 1 já se encontrava em um sítio

executando o AVA Moodle, portanto, para esta, foi feita uma importação dos dados para o ambiente de simulação deste trabalho através de uma cópia do banco de dados, as demais disciplinas possuíam seus fóruns de discussão em outros ambientes virtuais de colaboração, logo, foi necessário simular a postagem destas mensagens, uma a uma na ordem em que ocorreram, dentro do ambiente de simulação instalado. Vale ressaltar que este último aspecto, trouxe uma percepção, durante a execução do estudo, sobre como se comporta o módulo FindYourHelp no momento da postagem de cada mensagem.

Para que o algoritmo processasse os dados da disciplina importada do ambiente Moodle, foi necessária a criação de uma página adicional ao ambiente virtual de simulação, construída na linguagem PHP, para que esta permitisse a escolha de um período de mensagens, onde se indique a data de início e data de término, a fim de que estas servissem como entrada de dados para o mesmo algoritmo de categorização e classificação de especialistas utilizado no momento de cada postagem.

C. Análise: Critérios e Validações A análise dos dados coletados foi desenvolvida mediante

algumas questões de pesquisa levantadas previamente, tais como:

1. Qual o percentual de acertos da categorização das mensagens por parte do algoritmo?

2. Qual o percentual de acerto no descarte automático, por parte do algoritmo, das mensagens que não discutem os assuntos de interesse do professor da disciplina?

3. Os especialistas apontados pelo algoritmo são reconhecidos pelo professor responsável pelo curso?

A partir destas questões, faz-se necessário analisar as mensagens postadas como forma de confrontar se o conteúdo veiculado na mensagem condiz com a(s) categoria(s) à(s) qual(is) foi(ram) associada(s). Para tanto, foi necessário obter a ajuda dos professores responsáveis por cada disciplina no momento desta análise.

Diante da quantidade de mensagens apresentadas pelos fóruns aqui analisados, foi tomada a decisão de se analisar todas as mensagens existentes, para trazer à presente pesquisa uma confiabilidade maior em seus resultados. Essa análise, portanto, responderá a primeira questão de pesquisa aqui levantada.

Para responder à segunda questão de pesquisa, o professor responsável pelo curso utilizará um recurso do módulo FindYourHelp para efetuar uma validação dos especialistas apontados pela ferramenta. Posteriormente uma análise será feita em cima das validações que este professor fizer a fim de confrontar quantos especialistas foram aceitos e quantos foram negados por ele frente ao total de especialistas apontados pela ferramenta.

Vale ressaltar que a entrevista semi-estruturada feita com os professores entra como forma de complementar este aspecto importante, que é a visão do professor sobre os resultados apontados pela ferramenta.

Portanto, visando um melhor aprofundamento sobre os resultados do estudo em questão, os critérios de análise adotados compreenderão os seguintes aspectos:

1. Análise sobre as disciplinas escolhidas:

a. Nome da Disciplina e do Curso ao qual pertence

b. Instituição à qual está vinculada c. Período de Atividade do Fórum d. Quantidade de Participantes e. Quantidade de Mensagens Postadas

2. Análise sobre os docentes envolvidos:


a. Instituição b. Formação c. Disciplina que ministra d. Tempo de experiência em Ensino

i. Tempo de experiência em EAD e. Feedback sobre:

i. Experiência com o processo de montagem da hierarquia de termos

ii. Identificação automática dos participantes pela ferramenta

3. Análise sobre as postagens

a. Tipos de mensagem (somente texto, com elementos gráficos, links)

b. Quantidade de mensagens categorizadas corretamente

c. Quantidade de mensagens categorizadas com erro

d. Quantidade de mensagens descartadas corretamente

e. Quantidade de mensagens descartadas com erro

f. Participante(s) com maior número de postagens

g. Participante(s) com maior número de palavras escritas nas mensagens categorizadas

Sobre alguns conceitos acima citados, é válido esclarecer

que a idéia de mensagens categorizadas corretamente aqui implica naquelas em que o texto evidencia que foram redigidas com o intuito claro de contribuir para a construção de conhecimento relacionado ao assunto identificado automaticamente pela ferramenta. Em contrapartida, mensagens categorizadas com erro implicam mensagens cujo texto não evidencia tal situação.

Complementando, as mensagens descartadas corretamente são aquelas que em seu texto não tratam de assunto algum configurado na hierarquia de termos do ambiente Moodle da simulação, como por exemplo, mensagens para confirmar datas de trabalhos ou provas, bem como reportar ausências, reposições de aulas, ou perguntar quais assuntos foram abordados em aulas anteriores. Por fim, mensagens descartadas com erro, são aquelas em situação contrária a esta última descrita.

D. Análise dos Resultados Conforme já dito anteriormente, os resultados da presente

pesquisa serão aqui divididos em três análises distintas: A análise sobre os docentes que participaram do estudo; a análise sobre as disciplinas ministradas por estes docentes; e a análise sobre as mensagens postadas nestas disciplinas.

Para tanto, será adotado como ponto central a análise sobre a disciplina, partindo-se deste ponto para as demais informações investigadas.

É válido ressaltar que, no decorrer deste estudo, as disciplinas foram submetidas ao algoritmo de categorização

duas vezes, pois, durante a primeira execução, percebeu-se que o percentual de erro na categorização das mensagens estava alcançando até 20% em um dos casos.

Tal situação motivou uma análise e posterior alteração do algoritmo no trecho em que este decide quais categorias estão relacionadas com a mensagem postada.

Esta decisão foi baseada na observação de que o módulo estava relacionando mensagens a categorias com um nível de similaridade muito baixo. Percebeu-se, após a análise dos casos de erro, que as categorias com o valor de similaridade abaixo de 0,2 não condiziam com a mensagem analisada.

Desta forma, foi adicionada uma regra, a qual serviu como ponto e corte para mensagens com valor de similaridade muito baixo em relação a uma categoria, sendo esta regra montada a partir da seguinte condição: apenas mensagens com valor de similaridade maior ou igual a 0,2 serão categorizadas e pontuadas na tabela de ranking de especialistas.

O efeito desta modificação no algoritmo foi positivo, pois em todas as disciplinas analisadas houve um aumento no grau de acerto do algoritmo ao categorizar uma mensagem. É importante observar ainda que esta alteração não influenciou o descarte das mensagens.

O quadro comparativo abaixo resume as principais informações sobre as disciplinas aqui analisadas:

QUADRO 2.

COMPARATIVO ENTRE OS RESULTADOS DAS DISCIPLINAS ANALISADAS. Disciplina 1) Linguagem

de Programação

Orientada a

Objetos I

2) Projeto

Avançado de

Sistemas II

3) Tecnologias

Interativas

Aplicadas à

Educação

Tipo Presencial Presencial Presencial

Tema Central Linguagem de Programação

Projeto de Sistemas

Educação e Tecnologias

Total de

Participantes 12 33 31

Total de

Mensagens 32 76 217

Ano 2009 2009 2004

Duração Cerca de 4 meses Cerca de 4 meses 9 dias

Mensagens

Categorizadas OK = 12 (92%) ERRO = 1 (8%)

OK = 35 (87%) ERRO = 5 (13%)

OK = 125 (95%) ERRO = 6 (5%)

Mensagens

Descartadas OK = 19 (100%)

OK = 34 (94%) ERRO = 2 (6%)

OK = 80 (96%) ERRO = 3 (4%)

Docente

concorda com

especialistas

identificados?

SIM, TOTALMENTE

SIM, TOTALMENTE

SIM, TOTALMENTE

Este quadro revela ainda algumas informações importantes para esta análise, tais como a diferença de cinco anos entre a disciplina 3 e as demais, o que leva uma hipótese sobre o comportamento dos estudantes envolvidos nesta disciplina, de que estes estavam provavelmente motivados por uma novidade tecnológica no período em que ela aconteceu. Tal


situação fica mais evidenciada se for percebida a diferença de tempo de duração entre elas, onde mais uma vez a disciplina 3 revelou uma intensidade muito grande de mensagens veiculadas em um curto espaço de tempo, frente às demais.

Um ponto positivo para os resultados do algoritmo encontra-se na concordância de todos os docentes sobre as indicações de especialistas por parte da ferramenta. Dentre eles, apenas o docente da disciplina 3 ficou em dúvida sobre um dos participantes apontados antes que o algoritmo de categorização fosse alterado com a regra do valor de similaridade mínimo, mas concordou totalmente após a modificação no mesmo, o que evidencia uma eficiência da solução implementada neste aspecto da análise.

VI. CONCLUSÃO

O presente artigo detalhou o projeto do FindYourHelp e

uma análise preliminar do seu estudo de viabilidade foi feita com aplicação de um estudo de caso envolvendo três cursos diferentes e seus respectivos professores.

Entendemos que a ferramenta atinge seu objetivo inicial e foi avaliada positivamente pelos professores participantes do estudo.

Uma das contribuições mais visíveis deste trabalho é prover à comunidade acadêmica uma alternativa de busca automática por especialistas participantes de Ambientes Virtuais de Aprendizagem. A solução descrita possui código fonte aberto e possibilita a análise de postagens feitas em fóruns de discussões em um AVA.

Um fator limitante foi a impossibilidade de analisar uma diversidade maior de cursos no Moodle, pois nem todas as instituições permitem o acesso a suas informações.

Dentre as possíveis melhorias, a principal a ser destacada é investigar a utilização de outras técnicas de categorização de textos para confrontar a eficiência do método aqui proposto.

Além desta sugestão, propomos como trabalho futuro uma análise através de um experimento controlado e executado em tempo real, compreendendo uma ou mais disciplinas que estejam em andamento.

Tal sugestão tem o objetivo de avaliar questões como o comportamento dos estudantes quando cientes de que uma forma de monitoramento das mensagens estará ativa ao executarem suas postagens nos fóruns, bem como questões relacionadas à motivação ou desmotivação quando percebem a ferramenta identificando-os, ou a seus colegas, como especialistas no grupo.

REFERÊNCIAS

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[11] M. T. Maybury. “Expert Finding Systems,” Mitre Technical Repport, 2006

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[18] P. Lévy. “Ciberculture,” University of Minnesota Press, 1st edition, 2001

Marcos Lapa dos Santos é consultor sênior em desenvolvimento de software na empresa TOTVS-Bahia (Salvador, Brasil), professor assistente na área de Engenharia e Tecnologia, Centro Universitário da Bahia - Estácio-FIB (Salvador, Brasil) e coordenador de um curso de especialização nesta mesma instituição. Ele é graduado como Tecnólogo em Processamento de Dados (Faculdade Ruy Barbosa – FRB, Brasil, 2000) e M. Sc. em Sistemas e Computação (Universidade Salvador – UNIFACS, Brasil, 2010). Seus interesses de pesquisa incluem Mineração de Textos, Sistemas Enterprise Resource Planning, Engenharia de Software e Projeto

de Sistemas Educacionais.


Laís do Nascimento Salvador é professora adjunto no Departamento de Ciência da Computação na Universidade Federal da Bahia (Salvador, Brasil). Ela recebeu seu grau de Bacharel Sc. em Ciência da Computação (Universidade Federal da Bahia–UFBA, Brasil, 1990) e M. Sc. e Ph.D. em Engenharia de Computação (Escola Politécnica, Universidade de São Paulo – Poli-USP, Brasil, 1995, 2001). Ela tem publicado vários artigos científicos

relacionados à engenharia de software e informática na educação em várias conferências. Seus interesses de pesquisa incluem Desenvolvimento Dirigido a Modelos, Engenharia de Ontologias e Informática na Educação.

Daniela S. Cruzes é pós-doutoranda na Norwegian University of Science and Technology (NTNU) desde 2009. Anteriormente, ela trabalhou como pesquisadora da Universidade de Maryland e no Centro Fraunhofer para Engenharia de Software Experimental também em Maryland. Ela recebeu seu PhD em engenharia de software experimental pela Universidade de Campinas - UNICAMP no Brasil. Seus interesses de pesquisa são engenharia de software empírica, métodos de pesquisa e

desenvolvimento de teoria, revisões sistemáticas, síntese de estudos em engenharia de software, evolução de software e software livre.

¿Investigamos correctamente sobre la baja matriculación de mujeres en Informática? 201

Title—Are we researching properly on the low enrollment of

women in computing studies?

Abstract— There is some concern about the low number of women attending computer science engineering studies, and that is considered to be a problem requiring immediate action. However, the usual approach taken in research on that subject is often confused and prejudiced. The aim of this paper is to bring some thoughts that may contribute to a clearer definition of the problem and serve as a “test battery” for further research.

Keywords—Women in engineering, computing, enrollment, gender issues

Resumen— Existe preocupación respecto al bajo porcentaje de mujeres que cursan estudios de ingeniería en informática, lo que se considera un problema que requiere acción inmediata. No obstante, el enfoque que se da a la investigación sobre tal problema resulta en ocasiones un tanto difuso y afectado por prejuicios de muy negativa influencia. El presente artículo pretende aportar reflexiones que quizá contribuyan a delimitar dicho problema con mayor claridad y servir de “batería de pruebas” para ulteriores investigaciones.

Palabras clave— Mujeres en ingeniería, informática, matriculación, desigualdad de sexos

I. INTRODUCCIÓN

S conocido que existe un notable desequilibrio en la proporción de mujeres y hombres entre los estudiantes de

titulaciones informáticas, siendo mucho mayor el porcentaje de hombres. Este desequilibrio se da prácticamente en todos los países del mundo, e incluso en los últimos años se ha acentuado, y esta tendencia también es un hecho común en dichos países. Los gráficos de las figuras 1 y 2, elaborados con datos del Instituto Nacional de Estadística, son claros.

El problema se puede reducir al siguiente enunciado:

Este trabajo fue presentado originalmente a JENUI 2010 (XVI Jornadas de

Enseñanza Universitaria de la Informática) Agustín Cernuda del Río ejerce como ingeniero en informática y es

profesor a tiempo parcial en el Departamento de Informática de la Universidad de Oviedo, en Asturias, España (guti@ uniovi.es).

Miguel Riesco Albizu es también profesor del Departamento de Informática de la Universidad de Oviedo ([email protected]).

En los estudios de informática el porcentaje de estudiantes

mujeres es bajo respecto al de estudiantes varones. Esto constituye un problema, y el porcentaje debería ser

similar en ambos casos. ¿Cuál es la causa de esa desigualdad? ¿Qué se debe hacer desde las instancias universitarias para

corregirla? Existe todo un corpus de literatura sobre esta cuestión, y un

estudio riguroso y a fondo del estado del arte sería una tarea de gran envergadura; sin embargo, no es muy aventurado

Capítulo 27 ¿Investigamos correctamente sobre la baja matriculación de mujeres en Informática?

Agustín Cernuda del Río, Miguel Riesco Albizu

E

30

32

34

36

38

40

42

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Fig. 1. Porcentaje de mujeres en estudios universitarios de “Ciencias, Matemáticas e Informática”, en la zona Euro-13 (línea continua) y en España (línea punteada). (Fuente: INE, elaboración propia.)

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Fig. 2. Porcentaje de mujeres en estudios universitarios de Informática en España en primera matrícula, por años. (Fuente: INE, elaboración propia.)

Agustín Cernuda del Río, Miguel Riesco Albizu 202

afirmar que la situación no ha mejorado apreciablemente en los últimos años, ni la tendencia ha dado signos de invertirse. Las autoridades, por su parte, también han abordado diversas acciones, sin éxitos definitivos.

A juicio de los autores, muchas de estas investigaciones adolecen de algunos defectos metodológicos, o se basan en supuestos discutibles, o establecen relaciones de causa / efecto donde sólo se han acreditado correlaciones más o menos fuertes, o rehuyen algunos aspectos del debate, o presentan el problema de forma un tanto difusa.

Por tanto, podría ser conveniente hacer un alto, recapitular y hacer ciertas reflexiones sobre las investigaciones realizadas en esta cuestión; no porque con ello se vayan a aportar soluciones inmediatas ni porque estas reflexiones sean atinadas en todo caso, sino porque el ejercicio de la crítica (tanto si es rebatida como si no) puede contribuir a separar los prejuicios de los hechos y a definir con mayor claridad el problema y sus sub-problemas, cosa que creemos necesaria en este caso.

Nótese que aquí se está usando el término “crítica” en sentido puramente metodológico y constructivo. En modo alguno se pretende desautorizar los estudios o negar su necesidad, sino todo lo contrario: precisamente creemos que hay que investigar esta cuestión, y que hay mucha más investigación pendiente de la que parece. Así que el objetivo de este artículo es realizar una mínima aportación para perfilar el problema y abrir vías de estudio.

El resto del artículo es, pues, una revisión crítica de diversas facetas de la investigación sobre este particular, que sirva como una recapitulación sobre el problema y también pueda ser utilizada a modo de batería de argumentos para contrastar la solidez de las diversas investigaciones que se realicen.

II. INFORMACIÓN SOBRE LA INFORMÁTICA

Para incrementar la proporción de mujeres en estudios de informática, una propuesta habitual es ofrecer más información sobre la disciplina, en especial en la enseñanza media. Según Cortés et al [1] la mayoría de las mujeres encuestadas opinan que “se matricularían más mujeres si tuvieran información sobre los estudios”.

No obstante, hay hechos relevantes pendientes de aclarar. En España, hace un cuarto de siglo los estudios de informática (y la propia informática) eran, probablemente, grandes desconocidos, y es de suponer que en estos años su conocimiento por parte de la sociedad no ha ido a menos, sino a más. No se suele explicar por qué al dar todavía más información tendría que invertirse de repente la tendencia.

Peor aún; esa explicación podría obligarnos a contemplar hipótesis ante las que somos muy remisos (véase IV.D). Hace años, siendo la informática mucho menos conocida, su atractivo no era el de una ingeniería de fortísima base tecnológica, sino el de algo que apenas se comprendía pero que “tenía salida” y “tenía futuro”, “como los idiomas y la mecanografía”. Si el porcentaje de mujeres disminuye, la conclusión apetecible es que hoy se matriculan pocas porque tienen poca información sobre la disciplina, y la conclusión aborrecible es que se matriculan pocas porque saben más

sobre la misma, y simplemente no les gusta. Quizás se engañaban entonces y no ahora.

Por otra parte, el comportamiento de la variable “proporción de mujeres” es sorprendentemente homogéneo en un gran número de países; si esta depende significativamente de la “información sobre la disciplina”, habría que estudiar si en todos esos países –con sistemas educativos comparables, pero no idénticos– esta última variable sigue una pauta similar. Si este no fuera el caso, habría que poner en duda la relevancia de este factor.

III. ESTEREOTIPOS

A. El estereotipo geek Frecuentemente se menciona como un factor importante

ciertos estereotipos negativos que supuestamente la sociedad asocia a la informática. Entre ellos se cuentan la identificación entre informática y programación, el trabajo aislado con máquinas, a horas intempestivas y sin descanso, la falta de relaciones sociales, y un carácter excéntrico que se manifiesta en cierta variante de aspecto desaliñado y en alguna afición obsesiva por temas relacionados con la tecnología o la fantasía (los videojuegos, la ciencia ficción, los juegos de rol...)

B. La sensibilidad a los estereotipos Resulta curioso, sin embargo, que este llamado geek factor

también se menciona indefectiblemente cuando se discute sobre las causas de la bajada en el número global de matriculaciones de informática. Es decir, el estereotipo geek no estaría precisamente ayudando a que los varones se matricularan en informática.

De modo que, para aceptar que esa causa es relevante en la baja proporción de mujeres, habría que probar no sólo que las mujeres rechazan ese estereotipo, sino que lo rechazan con mayor virulencia aún que los varones. Aun cuando así pudiera probarse, habría que ser especialmente cuidadosos, porque también habría que plantearse si el problema radica en ese estereotipo concreto, o si por el contrario las mujeres son más sensibles a los estereotipos en general, o a cierta clase de estereotipos, y en un grado suficiente como para influir en su elección de una titulación universitaria.

Muchos autores parecen estar de acuerdo en la influencia del estereotipo geek en las mujeres; sin embargo, las explicaciones y propuestas al respecto parecen discutibles. Margolis habla en [2] del denominado factor geek, pero las actuaciones aparentemente exitosas que promovió en Carnegie Mellon [3] no se centraban en ese aspecto de la cuestión (véase IV.E).

Respecto al estudio de Sapna et al. [4] que recientemente ha obtenido notable atención en los medios, se centra en demostrar la influencia del ambiente al atraer o rechazar a las mujeres. En un primer experimento, los autores situaban a mujeres en una habitación decorada con elementos considerados estereotípicos de la informática, como pósters de Star Trek, videojuegos o libros de cómics; el cambio de estos objetos por otros neutros, como pósters de naturaleza u otro tipo de libros, elevaba el interés por la informática de las


mujeres presentes, más que en los hombres. Este estudio se cita en los medios como si proporcionase la

demostración definitiva de la influencia del factor geek en las mujeres, pero no es necesariamente así. En primer lugar, los propios autores formulan algunas de las reservas presentes aquí (por ejemplo, algunos argumentos de los apartados III.C y III.D). En segundo lugar, lo cierto es que los aquí firmantes siempre han visto en las aulas y laboratorios de informática una decoración neutra, y nunca un póster de Star Trek o un libro de cómics; si se afirma que ese factor promueve en las mujeres un sentimiento de no-pertenencia, se está cayendo precisamente en un estereotipo falso, porque en general los centros universitarios de informática no tienen el aspecto de “cuevas de hacker” con trozos de pizza por todas partes.

De todos modos, examinando cuidadosamente los objetivos de esa investigación se comprueba que no pretendían demostrar eso que se les atribuye (y no lo han hecho, lógicamente). Pero incluso pensando en los objetivos que sí perseguían, cabe matizar su investigación. Por poner un ejemplo, los objetos geek elegidos son: un póster de Star Trek, cómics, consolas de videojuegos, latas de refrescos, comida rápida, chismes electrónicos, piezas de ordenador, software y libros técnicos. De esos 9 objetos, al menos los 4 últimos no tienen mucho de estereotípico; si las mujeres sienten que “no pertenecen” a un sitio en el que hay software o libros técnicos, simplemente se ha demostrado la existencia del problema, y no el peso de un factor.

C. Estereotipos vs sexo Suponiendo que haya una correlación entre la fuerza del

estereotipo geek y el rechazo de las mujeres a la informática, ¿es la causa el propio estereotipo, o está este ocultando un mero problema de sexismo? El estereotipo geek no es masculino por definición, pero quizás hay una asociación estadística y circunstancial con los hombres. Suponiendo que las mujeres se sientan menos cómodas que los hombres con ese estereotipo, ¿se debe a que no están cómodas “siendo geeks”, o “estando entre hombres”?

Si la causa principal del rechazo fuese la primera, luchar contra el estereotipo en los medios de comunicación, como proponen muchos autores, podría contribuir a aumentar la proporción de mujeres en informática (si es que la previsible reacción también positiva de los varones no contrarresta el efecto). Pero si el rechazo a lo geek encubre en realidad un rechazo a lo masculino (y en [4] aparecen indicios experimentales de eso) el factor geek sería en realidad secundario, su relación con el problema sería indirecta y no de causa / efecto, y quizás esos esfuerzos contra el estereotipo sean baldíos (o, siendo extremistas, quizás lo óptimo fuera, paradójicamente, promover una variante femenina del estereotipo geek).

D. Estereotipos y titulaciones El declive de matriculaciones de mujeres no afecta sólo a la

informática, sino a muchas carreras técnicas y en particular ingenierías diversas, que sin embargo no parecen tener asociado un estereotipo estrafalario tan marcado. Siendo

rigurosos, pues, no es que se deba negar el impacto del estereotipo, pero sí cuestionar su influencia.

Al mismo tiempo, existen carreras que llevan asociado un estereotipo fuertemente masculino, con una tradición de siglos o incluso milenios, como pueden ser la Medicina, la Arquitectura o el Derecho. Sin embargo, las mujeres han roto esa barrera venciendo una oposición muy fuerte. Frente a esa situación, las titulaciones de Informática son titulaciones jóvenes, se supone que más libres de tradiciones patriarcales o de cualquier otro tipo, y de hecho ya había un notable porcentaje de mujeres en ellas; no es fácil aceptar una explicación simplista basada en un sentimiento de “no pertenencia” a un ámbito al que ya pertenecían.

IV. LA INFLUENCIA DE LA POLÍTICA

A. Los cuatro argumentos En algunos textos se mencionan, en todo o en parte, los

“cuatro argumentos” por los cuales es importante aumentar la proporción de mujeres en estudios de informática [4]-[5]:

! Justicia: las mujeres pueden verse privadas de una oportunidad para contribuir a, e influir en, una tecnología en crecimiento y de gran importancia en la sociedad.

! Igualdad de oportunidades: el derecho de las mujeres a beneficiarse del mercado laboral que ofrece la informática.

! Recursos: las pérdidas en que incurre la sociedad cuando no se utiliza el talento y experiencia de las mujeres.

! Mercado laboral: el papel potencial de las mujeres en el suministro de mano de obra cualificada al mercado laboral.

No es fácil abordar científicamente el análisis de argumentos más bien éticos y políticos, pero cabe intentar clarificarlos lo más posible; darlo todo por supuesto sería un error (recordemos, por ejemplo, que según [6] una de cada cuatro mujeres encuestadas en un entorno universitario no consideraba importante elevar la proporción de mujeres en estudios de informática).

B. Justicia e igualdad de oportunidades Son estos dos argumentos que se pueden agrupar en el

sentido de que representan la pérdida que las mujeres sufren por no acceder a puestos de ingeniería informática.

El argumento de la justicia es difícilmente rebatible desde un punto de vista ético o social. Desde un punto de vista desapasionadamente científico, sin embargo, hay que señalar que parte de un juicio previo, a saber, que las mujeres son sujetos pasivos de un impedimento, y no agentes de una elección.

Claro que las mujeres han sufrido y sufren impedimentos de muy diversa índole para su desarrollo y participación en la sociedad; pero como ya se apuntó en III.D, las mujeres han vencido enormes dificultades y voluntades abiertamente hostiles para cursar estudios de Medicina o Derecho, y hoy en día son frecuentemente una clara mayoría. Se diría que son


más fuertes y decididas de lo que piensan algunos de sus defensores, y para explicar por qué abandonan una titulación en la que ya estaban representadas y que ayudaron a construir habría que ser muy cautos antes de esgrimir argumentos que las reducen a meras víctimas contemplativas de circunstancias ajenas a ellas.

Al argumento de la igualdad de oportunidades cabe hacerle la misma objeción que al argumento de la justicia. En ocasiones se convierte, quizás inadvertidamente, un síntoma (baja matriculación) en una causa (impedimento para matricularse); el argumento ganaría fuerza si fuera posible señalar explícitamente el impedimento, es decir, identificar la causa de la baja matriculación y juzgar su naturaleza.

C. Recursos y mercado laboral Estos dos argumentos reflejan preocupación no por lo que

las mujeres se pierden, sino por lo que se pierde la sociedad, en el ámbito intelectual y en el empresarial.

En realidad, la informática (y la ingeniería en general) no es la única disciplina con desequilibro de sexos, mucho más acusado en otras. Por ejemplo, en la Universidad del País Vasco (UPV), en 2004, el porcentaje de mujeres en estudios de informática se cifra en el 25% [6] pero en Maestro, especialidad de Educación Infantil, el de hombres es el 11,7% [7]. En el mismo año, en la Universidad de La Laguna, hay sólo un 15% de mujeres en Informática [8], pero no llegan al 5% los hombres en Educación Infantil. En Andalucía [9], la presencia global de varones en el profesorado del sistema educativo público andaluz es del 39,1% y la tendencia de las nuevas generaciones es de aumento del desequilibrio; el porcentaje de maestros varones en Infantil y Primaria no llega al 28%, y en Infantil hay un 96% de mujeres. La situación es similar en prácticamente todos los países de la OCDE (como media, 95% de mujeres en infantil y 78% en primaria [10].

La enfermería es otra área tradicional de desequilibrio; en 2004 en la UPV el porcentaje de hombres era del 11% [11], y en La Laguna del 19%, y en 2007 la proporción de enfermeros varones en EEUU era de un 11% [12]. La experiencia de los varones en la enfermería se estudia, igual que la posible discriminación de tantas minorías, pero no parece existir una preocupación específica por el hecho de que no haya más hombres enfermeros o por luchar contra ese estereotipo. Véase la Figura 3; sabiendo además que un folleto publicitario suele presentar una versión mejorada de la realidad, piénsese si en un folleto de Informática no llamaría la atención negativamente una imagen análoga.

Los dos argumentos de recursos y mercado laboral son perfectamente aplicables al caso de los hombres en la enfermería. Muchas noticias de prensa informan sobre la escasez de profesionales del sector, y las necesidades que probablemente planteará el envejecimiento de la población son motivo de preocupación. Se trata además de una ocupación con atractivo, con buenas perspectivas profesionales, cuyas ventajas los hombres se están perdiendo, con lo que también son aplicables los argumentos de justicia e igualdad de oportunidades. No obstante, como ya hemos dicho, no parece percibirse tanta urgencia por explotar el filón de los alumnos

varones (insistimos en la Figura 3). Respecto a la sociedad, es cierto que la informática puede

sufrir una pérdida de talentos técnicos debido a la falta de profesionales de determinado sexo. Pero cuesta admitir que esto tenga un efecto más pernicioso y extendido en la sociedad que la falta de maestros varones de Educación Infantil, un desequilibrio que parece mucho más acusado y en un área mucho más sensible. Excede el ámbito de esta reflexión el análisis de qué efectos puede tener esta exagerada sobrerrepresentación femenina sobre generaciones y generaciones de estudiantes; como mínima pincelada, baste aventurar (y no es descabellado) que quizás la solución al problema de la baja proporción de mujeres en informática no tenga solución mientras no se equilibre de manera urgente el número de hombres y mujeres que dan clase en Educación Infantil. Mestres [13] hace suyos muchos de los tópicos criticados aquí, pero en su última frase se pregunta si “se están llevando a cabo iniciativas similares para impulsar el interés de los chicos por carreras como magisterio, enfermería o medicina”. Siendo extremistas de nuevo, quizás la sociedad necesite con urgencia una fórmula de “discriminación positiva para varones”, que otorgue preferencia a todos los que opten a plazas de Educación Infantil.

Por supuesto, no se pretende minimizar el interés del problema en Informática, ni negar la oportunidad de las investigaciones al respecto. Pero desde un punto de vista científico parece inapropiado estudiar de manera totalmente aislada el fenómeno. Algunas de las preguntas probablemente deban responderse en un contexto más amplio. Los “cuatro argumentos” (IV.A) funcionan en sentido contrario al cambiar de titulación, y además el fenómeno de sub-representación de las mujeres aparece consistentemente en un gran abanico de países, e incluso en enseñanzas de diversos grados (ciclos formativos de grado medio o superior, por ejemplo). Políticamente, la ancestral situación de desventaja y explotación de la mujer puede explicar un enfoque sesgado de los estudios, pero científicamente se requiere una reflexión mucho más neutral para comprender el fenómeno.

D. Factores educativos, evolutivos y genéticos Es bien conocida la interferencia que la corrección política

causa, por ejemplo, en el debate sobre el fracaso escolar en la Universidad. En algunos ámbitos, está prácticamente

Fig. 3. Imagen de un folleto de una universidad española para atraer estudiantes de Enfermería. Hay un solo alumno varón (10%), y el profesor.


prohibido considerar la posibilidad de que el alumnado tenga algo que ver en las estadísticas de fracaso. No se puede ni hablar de limitar el número de plazas, endurecer las pruebas de acceso o poner condiciones (como la asistencia a clase) que vayan más allá de los requisitos de evaluación estrictamente legales.

El de los factores innatos es, probablemente, el asunto más controvertido de cualquier discusión sobre desequilibrio de sexos. Y si en el caso de los “cuatro argumentos” la corrección política puede llevarnos a perder de vista el contexto y desarrollar modelos incompletos e imperfectos, obviar a priori las posibles diferencias entre sexos achacables a factores genéticos o evolutivos nos llevarán a ignorar líneas de investigación completas. Y la ciencia se construye casi siempre contra los tabúes.

En el debate sobre la igualdad de sexos, se ha establecido como tabú cualquier argumento que no se ciña a lo cultural o lo educativo. Por ejemplo, según Solsona y Palacios [14] “es evidente para cualquier persona atenta que observe el sistema educativo que el patrón androcéntrico formatea la institución educativa, los currículums, las relaciones educativas y la orientación académica”; este “es evidente para cualquiera” es un tipo de afirmación categórica que habitualmente dispara la alarma en una tesis doctoral o artículo, pero en un texto sobre sexismo se acepta sin reservas. El comportamiento colectivo de las mujeres obedece, exclusivamente y sin discusión posible, a la educación y los roles heredados de un sistema patriarcal y machista.

Sin embargo, como se ha dicho, la ciencia puede y debe cuestionar los axiomas para comprobar si realmente son tales, y aun cuando lo sean, explorar a qué conclusiones se llega partiendo de otros axiomas distintos.

Quedaría también fuera de la prudencia científica abordar en este artículo una exposición sobre lo cultural y lo innato; este dilema es objeto de enconados debates entre los propios especialistas en los ámbitos que le son propios [15]-[16]. Pero seguramente lo más acertado será no aferrarse en exclusiva a ninguna de las dos facetas de la personalidad humana. Conviene hacer notar que, en casi todos los documentos sobre la sub-representación de mujeres en la informática a que hemos tenido acceso (distando mucho nuestro estudio de ser exhaustivo), se alude casi exclusivamente a factores culturales.

Bien es verdad que los argumentos sobre factores innatos se han utilizado de manera repugnante, en el pasado y en el presente, en contra de muy diversas minorías. Pero nuestro objetivo aquí no es ni colaborar con esos usos torticeros ni prevenirlos por la vía de la ignorancia, renunciando a variables por razones ajenas a la investigación. Incluso saliéndonos momentáneamente del campo puramente científico, si los investigadores obran con tal autocensura, los enemigos de las minorías habrán conseguido indirectamente su objetivo de mantener la situación de desequilibrio, cegando posibles soluciones al problema.

Por ejemplo, Moreno y Fonseca [17] mencionan los factores hormonales o neuropsiquiátricos y su influencia en la diferencias cerebrales entre hombres y mujeres, lo cual ya es un ejercicio de valentía, pero su objetivo principal parece ser

establecer que no hay una “superioridad” del cerebro masculino sobre el femenino, o que “nada impide” a una mujer hacer las mismas tareas que un hombre. Esta dialéctica constantemente influida por la corrección política distorsiona la investigación y ayuda poco a clarificar si estadísticamente mujeres u hombres prefieren (por motivos innatos) hacer unas tareas antes que otras, independientemente de su plena capacidad para ambas; en consecuencia, tampoco ayuda a clarificar la situación.

E. El peligro de las soluciones a medida En el caso de la enfermería, y ante la necesidad de más

profesionales en ese sector, se han realizado campañas para captar más enfermeros varones que, recordemos, son del orden del 5%-10% del total. Sin embargo, este tipo de campañas admite una doble interpretación, sobre todo en lo que se refiere a estereotipos sexistas.

Considérese el cartel de la Figura 4. Esa campaña (Oregon Center for Nursing, 2003) seguramente es un acierto publicitario, pero al fin y al cabo reconoce implícitamente el estereotipo sexista, al combatirlo con otro.

Margolis afirma [3] que en Carnegie Mellon (CMU) han obtenido un notable éxito a la hora de aumentar la matriculación de mujeres en Informática. Sin embargo, lo han conseguido organizando versiones multidisciplinares de los estudios. Según esta autora, las mujeres abordan la informática no como un fin en sí mismo, sino como un medio para hacer otra cosa. Cuando preguntaron a los estudiantes por qué se

matriculaban de informática, las mujeres decían que querían estar en informática para trabajar en contaminación medioambiental, o para explorar el espacio, o para trabajar en genética.

En realidad en CMU no se habían planteado que los estudios de informática estuviesen mal enfocados; simplemente, tal como estaban planteados parecían no interesar a las mujeres. Así que cambiaron el planteamiento para que les interesasen. Esto parece ser lo que da mejores resultados, y así lo apoyan otros autores [4].

Esta historia de éxito encierra también un fracaso: en realidad, no consiguieron resolver el problema de que las

Fig. 4. Imagen de una campaña de captación de hombres para la enfermería (“¿eres lo bastante hombre para ser enfermero?”)


mujeres no se matriculasen en “informática”. Tenían unos estudios de informática, supuestamente adecuados, y sólo mejoraron las cifras de matrícula femenina transformándolos. Eso seguramente es positivo, pero en la vertiente científica del asunto no se consiguió explicar ni eliminar la diferencia entre sexos; simplemente se asumió. Solucionar el desequilibrio creando una “informática para mujeres” equivale a aceptar que las mujeres son implícitamente diferentes de los hombres. Y si se acepta tal afirmación para hacer esos estudios a medida, desde un punto de vista científico habría que aceptarla también para estudiar los factores aludidos en el punto IV.D.

V. CONCLUSIONES

Hay mucho que aclarar respecto a la baja matriculación de mujeres en estudios de informática, y creemos relevante plantearse una serie de cuestiones que no siempre se tienen en cuenta.

Respecto a la información sobre la titulación, habría que aclarar por qué dar mayor información iba a hacer que aumentase la proporción –no sólo el número- de mujeres matriculadas. ¿Cómo se explica que el número de matriculadas haya ido bajando, cuando es de suponer que la carrera es más conocida? A la vista de los hechos, ¿no es posible que con más información se matriculen aún menos? Y siendo el fenómeno de la baja matriculación consistente en un amplio abanico de países, ¿cabe deducir que la información que las mujeres tienen en ellos también es insuficiente?

¿Rechazan las mujeres el estereotipo geek con mucha más rotundidad que los hombres? ¿Es ese estereotipo en particular, o son las mujeres más sensibles a los estereotipos en general? ¿Quizás a los estereotipos de cierta clase? Por otra parte, ¿rechazan las mujeres estar entre geeks, o simplemente entre hombres? En vez de luchar contra el estereotipo, ¿tendría quizás mayor efecto la promoción de una versión femenina del mismo?

En cualquier caso, sea o no influyente el estereotipo geek, y haya o no una carga de masculinidad en dicho estereotipo, se da el caso de que titulaciones sin estereotipo geek asociado también registran baja matriculación de mujeres. Y al contrario, titulaciones con un estereotipo fuertemente masculino, mucho más antiguo y militante, se han visto rápidamente abordadas por las mujeres al menor resquicio.

También es discutible si es correcto partir del axioma de que se está cometiendo una injusticia con las mujeres, sin plantearse si están eligiendo libremente, sin más. Respecto a la sociedad, que supuestamente sufre una pérdida con cada mujer que no estudia Informática, quizás tenga un problema mucho más urgente con el desequilibrio en otras titulaciones. ¿Es posible, incluso, que la solución al problema de la Informática pase por solucionar antes el problema en la enseñanza infantil y primaria? ¿Se puede estudiar y combatir el desequilibrio de Informática sin entender y combatir a la vez el desequilibrio inverso en Enfermería o en Educación Infantil?

Creemos, además, que se actúa de manera enormemente precipitada cuando se descartan totalmente los factores innatos, dando por infalible un modelo de conducta de las

mujeres basado exclusivamente en factores externos a ellas. Respecto a las propuestas basadas en hacer soluciones a

medida de las mujeres, se olvida con frecuencia que eso conlleva la aceptación implícita de un fracaso, y de un modelo contradictorio de las mujeres. Combatir los estereotipos sexistas con otros no menos sexistas es, también, un juego peligroso.

Como resumen, es preciso estudiar el problema con método científico, evitando la influencia de factores políticos, sin descartar hipótesis, contextualizando y haciendo explícitos los axiomas de los que se parte, y encaminando las investigaciones de acuerdo con los hechos.

REFERENCIAS

[1] I. Cortés et al. Una invitación a la participación de la mujer en Ingeniería Informática. JENUI 2007.

[2] Jane Margolis, Allan Fisher. Geek Mythology and Attracting Undergraduate Woman to Computer Science.

[3] Alorie Gilbert. Computer Science’s Gender Gap. Entrevista a Jane Margolis, CNET News, 8-2-2002.

[4] Sapna Cheryan, Victoria C. Plaut, Paul G. Davies, Claude M. Steele. Ambient Belonging: How Stereotypical Cues Impact Gender Participation in Computer Science. Journal of Personality and Social Psychology, 2009, Vol. 97, No. 6, pp. 1045-1060.

[5] Vivian Lagesen Berg. Getting more women into computer science and engineering. Strategies of Inclusion: Gender and the In-formation Society: a project of the EC IST Programme. www.sigis-ist.org

[6] Victoria Fernández et al. Evolución del número de mujeres en la matrícula de los estudios de informática en la Universidad del País Vasco, UPV/EHU. JENUI 2006.

[7] Hegoa (Instituto de Estudios sobre Desarrollo y Cooperación Internacional, UPV). Hombres y mujeres en el mundo. 2004.

[8] Universidad de La Laguna. G.A.P. Junio de 2004. [9] Consejería de Economía y Hacienda, Junta de Andalucía. Análisis de

representación por sexo del personal del Sistema Educativo Público Andaluz 2008. Servicio de Estudios y Publicaciones, abril 2009.

[10] OCDE. Education at a glance. 2003. [11] María José Valderrama Ponce. El cuidado, ¿una tarea de mujeres?

Vasconia. 35, 2006, 373-385. [12] American Association of Critical-Care Nurses. Membership

Demographics. 2007. [13] Laia Mestres i Salud. Las diferencias de género en la elección de los

estudios y la profesión. Educaonline, 11/2008. [14] Núria Solsona i Pairó, Rosa María Palacios García. ¿Qué aporta la

formación en co-educación para evitar la segregación de estudios de hombres y de mujeres? Educaonline, 17/11/2008.

[15] Louann Brizendine. El cerebro femenino. RBA, 2008. ISBN: 9788498673548

[16] Hans Jürgen Eysenck, Leon J. Kamin. La confrontación sobre la inteligencia. ¿Herencia-ambiente? Ediciones Pirámide, Madrid, 1991. ISBN: 9788436802276

[17] Juan Antonio Moreno Rodríguez, Gema María Fonseca Morales. Carreras "de hombres” y de "mujeres”… ¿avala la ciencia esta diferenciación? Educaonline, 11/2008.


Dr. Miguel Riesco Albizu (Eibar, Guipúzcoa, 1967) obtuvo el título de Diplomado en Informática en la Escuela Universitaria de Informática de Oviedo en 1988, cursando posteriormente la licenciatura en la Facultad de Málaga (1992) y obteniendo el Doctorado en Informática por la Universidad de Oviedo en 2002. Desde 1988 es profesor del área de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Oviedo, dando clase actualmente en la Escuela de Ingeniería Informática de Oviedo (EII). Entre otras,

ha impartido o imparte asignaturas como Sistemas Operativos, Estructuras de datos y de la información, Seguridad de Sistemas Informáticos o Historia de la Informática. Es miembro del Grupo de Estudio para la Innovación Docente en Informática (GEIDI), trabajando en la innovación de la docencia de asignaturas informáticas. Ha pertenecido a distintas comisiones tanto de la Escuela como del Departamento de Informática, entre las que cabe señalar la Comisión de Reforma del Plan de Estudios, que elaboró en 2002 el plan de la Escuela, y a la Comisión de Calidad y Convergencia Europea, que se ha ocupado de realizar el plan de estudios del Grado en Ingeniería en Informática del Software, que se comienza a impartir en el curso 2010-2011. También ha ocupado los cargos de Subdirector y Director de la Escuela, siendo en la actualidad Secretario académico y jefe de estudios de la misma.

Dr. Agustín Cernuda del Río (Mieres, 1970). Primer Ingeniero en Informática por la Universidad de Oviedo (1993), y Doctor por la misma Universidad (2002). De 1994 a 2000 trabajó como técnico de sistemas/investigador en el departamento de I+D de Seresco S.A., encuadrado en su división de desarrollo de software.

Desde 2000, es profesor asociado en el Departamento de Informática de la Universidad de Oviedo, tarea que desde 2005 simultanea con la de jefe de informática en la Junta General del Principado de Asturias, el parlamento autonómico

asturiano. Como profesor ha impartido docencia, entre otras, en asignaturas como Metodología de la Programación o Servicios Web. Es miembro desde su fundación del Grupo de Estudio para la Innovación Docente en Informática (GEIDI), trabajando en la innovación de la docencia de asignaturas informáticas. Ha ocupado diversos cargos de gestión en la Escuela de Ingeniería Informática de Oviedo, de la que ha sido Subdirector y Secretario, y también ejerció como Vicedecano en el Colegio Oficial de Ingenieros en Informática del Principado de Asturias.

Implementación de materias comunes en el plan de estudios de grado en Ingeniería Electrónica y Automática de la UZ 209

Tittle— A proposal for implementing the Common Module

courses of the Electronics Engineering and Automatic Control degree from the University of Zaragoza

Abstract— This paper reports a proposal for the implementation of some courses included in the common module of the degree in Electronics Engineering and Automatic Control from the University of Zaragoza. The presented work is based on two different parts, being the first one a study on strengths and weaknesses of the syllabus, and the second one the coordination between different courses leading to a high quality and robust degree.

Keywords— European Space for Higher Education, readable and comparable degree studies, Degree in Electronics Engineering and Automatic Control, cooperative work between several matters, Problem-Based Learning (PBL).

Resumn— Este artículo trata sobre la implementación de materias de rama común en los primeros años del plan de estudios del grado en Ingeniería Electrónica y Automática en la Universidad de Zaragoza. El trabajo se estructura en dos partes diferenciadas: el diagnostico de debilidades y fortalezas resultantes de la propuesta, y el planteamiento de una coordinación entre asignaturas que tienda a dar calidad y robustez al plan de grado.

Palabras clave— Espacio Europeo de Educación Superior, Grado de Electrónica y Automática, aprendizaje cooperativo, aprendizaje basado en problemas.

Este trabajo fue presentado originalmente al CONGRESO TAEE2010,

donde fue premiado con el accésit del apartado de “Material docente e investigador”.

Los autores pertenecen al Departamento de Ingeniería Electrónica y Comunicaciones, Universidad de Zaragoza, Zaragoza, España. (teléfono: +34976761000; e-mail: {cbernal, antoniob, chlopez, aranotin, fperez, bmb} @ unizar.es ).

El grupo que suscribe este artículo quiere manifestar que gran parte de las ideas que subyacen en él se deben a Tomás Pollán, impulsor, constructor y coordinador de la titulación de I.T.I. en Electrónica Industrial de la U. de Zaragoza. Pero sobre todo, profesor entregado a la docencia con una intensidad y un cariño extraordinarios, por lo que fue y sigue siendo un ejemplo para sus compañeros. In memoriam.

I. INTRODUCTION

STE artículo pretende revisar, recogiendo y proponiendo algunos elementos de debate, la división en dos tendencias

observada en la confección de planes de estudio de Grado en Ingeniería, en particular en el grado de Ingeniería en Electrónica y Automática. Se pretende, desde las opiniones de los autores, evidenciar las ventajas e inconvenientes de estas opciones y, en todo caso, proponer alguna iniciativa que permita mejorar la implementación de estos grados. Indudablemente resulta, en definitiva, una pequeña aportación en una tarea que es compleja y difícil, como la realizada en la confección de las memorias por parte de las comisiones correspondientes.

La excesiva especialización de un plan de estudios, si bien juega a favor de la consecución de unos objetivos concretos de formación, puede resultar deficitaria de cara a la aplicación de estos conocimientos adquiridos, principalmente por desconocimiento de otras materias y realidades. Es un hecho reconocido que en la enseñanza universitaria de la ingeniería industrial española, tradicionalmente, se han establecido dos líneas de actuación: a) La especializada, en buena parte representada por los planes de Ingenierías Técnicas Industriales. Normalmente se plantean por este orden: conocimientos básicos, especializados de una materia específica y finalmente de aplicación a otras disciplinas. b) La generalista, que pretende abarcar múltiples áreas de conocimiento con profundidad desde el principio. Intenta una sólida formación básica y general, siendo solamente en los últimos cursos de la titulación cuando se adquiere la verdadera competencia de aplicación de conocimientos a una determinada especialidad.

Este debate es singular en nuestro país, puesto que en la gran mayoría de los sistemas educativos de los países más industrializados, muchos de ellos con un éxito industrial

Capítulo 28 Implementación de materias comunes en el plan de estudios de grado en Ingeniería Electrónica y Automática de la Universidad de Zaragoza

C. Bernal Ruiz, A. Bono Nuez, J.M. López Pérez, A. Otín Acín, F.J. Pérez Cebolla, B.Martín del Brío, T. Pollán Santamaría († 2009)

E

C. Bernal Ruiz, A. Bono Nuez, J.M. López Pérez, A. Otín Acín, F.J. Pérez Cebolla, B.Martín del Brío, T. Pollán Santamaría

210

superior al caso español, optan más por la opción a) con diferentes resultados académicos [1,2]. En el artículo pretendemos detectar las debilidades y fortalezas que derivan de la nueva estructura, aprobada en la Universidad de Zaragoza [3], y cuya memoria ha sido verificada por la Agencia Nacional de Acreditación - ANECA.

En el último apartado se sugerirá una propuesta como ejemplo para la implementación de actuaciones que consigan, en la medida de lo posible, aunar lo mejor de ambas posturas.

II. ANÁLISIS DEL NUEVO PLAN DE ESTUDIO DEL GRADO DE

ELECTRÓNICA INDUSTRIAL EN LA UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA

El plan de estudios confeccionado se ajusta a lo establecido por el Orden Ministerial CIN/351/2009 (BOE 20/02/09) [4], que normaliza los requisitos de los planes de estudio que habilitan para la profesión de Ingeniero Técnico Industrial. Compagina la habilitación para esta profesión con un cierto grado de especialización. Resulta de la continuación de otro plan de estudios en Electrónica Industrial apoyado en la Electrotecnia y la Automática, contando éste con una amplia trayectoria, éxito y respaldo por parte de la realidad industrial de la región.

Se presenta un reto importante, por un lado habilitar para una profesión generalista y compleja, como es indudablemente la de Ingeniero Industrial. Por otro proporcionar simultáneamente al alumno una formación sólida, que supone conocer y adquirir competencias básicas de al menos un área relevante del conocimiento industrial.

Pensamos que, de eliminar esta especialización, se corre el riesgo de que más que un plan de estudios formativo, se torne en uno de carácter meramente informativo. Siendo la consecución de una verdadera especialidad una de las claves para el desarrollo personal y de una carrera profesional en el competitivo mundo empresarial. Todo ello en tiempo y acorde con la capacidad de esfuerzo propios del egresado de unos estudios de grado. La Tabla 1 resume los bloques de materias y la correspondiente distribución en créditos.

TABLA I

DISTRIBUCIÓN DE CRÉDITOS POR MÓDULOS

MODULO CRÉDITOS

Formación básica 60

Obligatorias Rama Industrial 72

Obligatorias Tecnología Específica 64

Obligatoria Transversal 2

Optativas 30

Trabajo Fin de Grado 12

Créditos Totales 240

En este trabajo vamos a incidir sobre todo en las relaciones

entre los bloques de “Rama Industrial” y de “Tecnología

Específica”. De la Tabla anterior puede observarse que en este plan la carga de créditos de contenido más generalista supera a la específica (Electrónica y Automática). Respecto a los grupos que conforman las materias, quedan así:

1. Formación Básica. 60 ECTS según en lo establecido

en la Orden Ministerial, se trata de las materias comunes para otros estudios de grado en Ingeniería.

2. Obligatorias de Rama Industrial. Refleja lo establecido en [4] de forma que pueda cumplir con su objetivo profesionalizante. Hay una equivalencia clara entre las competencias de la Formación de Rama Industrial y las materias especificadas en este apartado. Adicionalmente, las directrices propias de la Universidad de Zaragoza normalizan a dotar cada asignatura obligatoria con un mínimo de 6 ETCS, lo que resulta de la adopción de un sistema de Rama Industrial donde todas las materias suponen igual peso. Por tanto, estaríamos en una estructura de tipo b) pero con cierto carácter especializado.

En opinión de los autores, este paralelismo entre

competencias y materias (12 competencias / 12 materias), si bien garantiza una cierta facilidad organizativa, resulta difícil de llevar a la práctica ya que no regula cada una de las materias teniendo en cuenta la especialidad. Más todavía si se tiene en cuenta que lo que se pretende debe conjugar tanto la especialización como lo general, únicamente en los 240 ETCS de los estudios. Obsérvese que quedan solamente 64 ECTS obligatorios diferenciadores, y verdaderamente especializados.

3. Obligatorias de Tecnología Específica. Se respeta la

comentada homogeneidad y equilibrio en pesos relativos. Únicamente los Sistemas Programables, uno de los pilares de la automatización industrial, constan de 10 ECTS.

Resumiendo, se trata de un plan de estudios con

especialización, pero también con múltiples aspectos generalistas. Sirva como ejemplo la inclusión de la Mecánica de Fluidos, Tecnologías de Fabricación, Mecánica, Resistencia de Materiales o Ingeniería Térmica al mismo nivel que por ejemplo las Electrónicas Analógica, Digital y la Automatización industrial. Con esta diversidad, los autores opinamos que se corre el riesgo de formar compartimentos aislados, excesivamente disjuntos en cada materia, sin suficiente peso para hacer razonar al alumno y sin suficiente aplicación inmediata como para suponer una ventaja en el campo de la Electrónica y Automática.

Viendo el fuerte potencial del Plan de Estudios en una formación multidisciplinar, junto a las incertidumbres expuestas anteriormente, proponemos en el siguiente apartado líneas de actuación que faciliten una implementación favorable del plan de estudios en los años venideros. Todo ello cumpliendo el objetivo primordial e irrenunciable de un Grado en Ingeniería, que debe generar una fuerza de trabajo sólida,


con suficientes conocimientos claros, actitudes y aptitudes que permitan hacer progresar realmente el tejido industrial del país.

III. PROPUESTA DE ADAPTACIÓN A UNA FORMACIÓN DE

ELECTRÓNICA APLICADA A LA INDUSTRIA

Aunque las materias ya tienen asignados sus créditos y la docencia está asignada a los correspondientes departamentos consideramos que todavía se pueden tomar medidas para adaptar la aplicación del plan de estudios. Obviamente, nuestra propuesta sería papel mojado si no estuviera sostenida por alguna posibilidad de llevarla a cabo.

Consecuentemente prevemos contar con dos pilares de actuación fundamentales: la figura del coordinador de grado y los proyectos de colaboración interdepartamentales.

Según puede seguir en la memoria de grado [3] el coordinador “es el responsable de la gestión, coordinación y mejora de las enseñanzas del título, con el fin de asegurar la aplicación más adecuada de lo dispuesto en el Proyecto de Titulación”. Se dice además que su competencia alcanza a “todos los aspectos relacionados con la aplicación práctica de lo dispuesto en el Proyecto de Titulación, su propuesta de modificación, así como sobre las acciones de innovación y mejora”. Además de esta figura se prevé que exista una Comisión de Evaluación y una Comisión de Garantía de la Calidad de la Titulación cuya misión es “ejercer de forma efectiva la responsabilidad de la calidad de la titulación en sus todos sus aspectos de planificación, organización, docencia y evaluación, así como de la garantía de la adecuación de las acciones de su coordinador(a) o coordinadores y de la aprobación de las propuestas de modificación y mejora”. La capacidad ejecutiva del coordinador de titulación está contemplada de manera que puede, según el mismo texto, “formular propuestas de modificación o realizar indicaciones para su aplicación. Cuando tales propuestas o indicaciones cuenten con el respaldo de la Comisión de Garantía de la Calidad de la Titulación, habrán de ser atendidas por los profesores responsables de la docencia correspondiente”. Creemos que estos órganos pueden dar cobertura legal y formal a las mejoras que proponemos, siendo el coordinador de titulación el principal motor para sacar adelante estas mejoras.

El segundo pilar es el trabajo conjunto de profesores. El diseño de las actuaciones debe pasar necesariamente por la colaboración entre los departamentos. Las acciones derivadas pueden tomar la forma de proyectos de innovación docente financiados por la Universidad de Zaragoza en convocatorias anuales, que, por su naturaleza motivadora, pueden conseguir involucrar a profesores que de otra forma quizá fueran reluctantes a “compartir” su docencia.

Muchas de las materias dentro del bloque de Obligatorias de

la Rama Industrial, son objeto de aplicación de la electrónica y la automática. Para facilitar que se amalgamen en la formación del ingeniero electrónico y no se queden como una suma de

compartimentos separados e inconexos, proponemos una forma de integración en la que se compartan parte de los créditos de estas asignaturas en la realización de actividades formativas comunes, como proyectos, trabajos o prácticas (Fig. 1).

Fig. 1. Esquema de integración de materias electrónicas en materias donde se aplica.

Según este esquema, las asignaturas implicadas cederían

una parte de sus créditos para la realización de un trabajo que integre el desarrollo de diversas partes que correspondan a las diversas materias, desarrollos que, necesariamente, estarían estrechamente relacionados. Un trabajo de estas características implementaría una aplicación de la electrónica y la automática en diversos campos de la ingeniería. De esta manera tomaría un profundo sentido el control industrial de elementos ingenieriles (mecánicos, térmicos, eléctricos) a través de las tecnologías electrónicas. En el siguiente capítulo se plantea un ejemplo con asignaturas concretas de un trabajo de integración, en el que se contempla la asignación de créditos el desarrollo y la evaluación.

IV. EJEMPLO DE PROYECTO DE INTEGRACIÓN

A modo de ejemplo se va a particularizar la propuesta en un bloque conceptual, relativo a la integración de las disciplinas mecánicas con las de electrónica de control.

En esta propuesta se trata de que varias asignaturas dediquen algunos créditos a una especie de “fondo común” donde se realizará un trabajo o proyecto de integración. Es muy importante la selección de asignaturas implicadas, de forma que el proyecto se realice a lo largo de un único curso académico.

En la Fig. 2 tenemos la secuenciación de las asignaturas del Grado. Para este proyecto hemos elegido el tercer curso. A modo de ejemplo se planteará el diseño de un taladro sencillo (Fig. 3). Las asignaturas implicadas serian:

• Resistencia de materiales (1er cuatrimestre): estudio y cálculo de los esfuerzos necesarios en el proceso de taladrado.

C. Bernal Ruiz, A. Bono Nuez, J.M. López Pérez, A. Otín Acín, F.J. Pérez Cebolla, B.Martín del Brío, T. Pollán Santamaría

212

• Tecnologías de Fabricación (2º cuatrimestre): implicada en el cálculo y diseño para la fabricación de las distintas piezas mecánicas del taladro (ruedas dentadas, carcasa, etc…).

• Sistemas Electrónicos Programables (anual): para la realización de control global del sistema. Al ser una asignatura anual, podría ser el hilo conductor del proyecto.

• Electrónica de Potencia (1er cuatrimestre): diseño del circuito de potencia del motor.

• Ingeniería de Control (1er cuatrimestre): estudio y diseño del tipo de control que se debe implementar en un aparato de estar características.

Fig. 2. Estructura de secuenciación de materias.

Fig. 3. Objeto de estudio: taladro.

Con 5 asignaturas implicadas, con que cada una invirtiera

únicamente un crédito, ya se dispondría de 5 créditos para el proyecto (125 horas de trabajo). La idea de incluir 5

asignaturas para un solo proyecto nos parece apropiada ya que es más probable que el profesorado implicado esté dispuesto a dedicar sólo un crédito para un proyecto que el que haya un par de profesores que lo hagan todo. Además, de esta forma el trabajo es de real integración entre materias y departamentos. Por otro lado, las dificultades de coordinación aumentan al implicar a más personas. Nos parece interesante que haya una asignatura anual que lleve la coordinación del proyecto (en este caso Sistemas Electrónicos Programables) que, si se viera necesario, podría añadir un crédito extra, para que en total fueran 6 (mismos créditos que una asignatura cuatrimestral).

Una parte muy importante para llevar a buen fin esta propuesta es un control muy preciso de la evaluación. Es imprescindible que el proyecto sea evaluado, como mínimo, en dos ocasiones.

• Una primera en la que se debería tener un prototipo donde estuvieran todos los cálculos de materiales, el diseño preliminar pero detallado,… Esta parte es necesaria para poder evaluar las asignaturas que son de primer cuatrimestre. Además, el que haya esta evaluación intermedia fuerza que los alumnos trabajen en el proyecto de forma más continuada.

• Un segunda de desarrollo del proyecto definitivo, con el diseño completo, electrónico y mecánico. Esta evaluación serviría para dar nota a las asignaturas de 2º cuatrimestre y la anual.

La forma de evaluación debería consistir, como mínimo, en dos notas para cada punto de evaluación (al final de cada cuatrimestre) y se compondrán de una nota global del diseño y notas individuales asociadas a cada asignatura implicada. Cada asignatura asociada al proyecto incorporará a su lista de notas la suma de la nota global del proyecto y la nota individual asociada a su materia. El peso específico de cada parte (global o específica) se debería determinar en el seno de la titulación, aunque se recomienda que la parte específica no suponga menos del 50% de la nota que se debe incorporar después a cada asignatura. Sería especialmente interesante, y una labor importante de consenso entre los profesores implicados, que el peso de la nota del proyecto en cada asignatura fuera aproximadamente el mismo.

V. CONCLUSIONES

Se ha analizado la situación tras la elaboración del plan de

estudios del Grado en Ingeniería Electrónica y Automática de la Universidad de Zaragoza y se ha propuesto una estructura de colaboración entre asignaturas, la cual intenta integrar algunas asignaturas propias de la especialidad (Electrónica y Automática) con otras más generalistas. En la actualidad se está impartiendo el primer curso del Grado, compuesto fundamentalmente por asignaturas básicas (Matemáticas, Física, etc.), por lo que esta propuesta se está perfilando para su implantación en los siguientes cursos, en las asignaturas citadas en este artículo.


REFERENCIAS

[1] M. Gómez-Leal Pérez., “La regulación de la profesión de ingeniero en cinco estados miembros de la unión europea: Alemania, Francia, Finlandia, Italia y Reino Unido”. Informe para el Ministerio de Educación y Ciencia. 2007. http://www.unizar.es/eees/doc/informe-ingenieros-ue.pdf

[2] TUNING, Educational Structures in Europe Report of the ENGINEERING Synergy Group , 2002 http://www.unizar.es/eees/tesie/TUNING_I_2002/Report_Ingenier%EDa_SynGroup_2002.pdf

[3] Acuerdo de 4 de marzo de 2009 del Consejo de Gobierno de la Universidad de Zaragoza de Reordenación de la Oferta de Titulaciones de Grado (BOUZ 04-09, de 19 de marzo) http://www.unizar.es/sg/doc/4.2.ReordenacionOfertatitulacionesdeGrado-Anexo.pdf

[4] Orden Ministerial CIN/351/2009 (BOE 20/02/09). www.boe.es/boe/dias/2009/02/20/pdfs/BOE-A-2009-2893.pdf

Carlos Bernal Ruiz. Ingeniero Técnico Industrial, Ingeniero Industrial (2001), actualmente es Profesor Colaborador y miembro desde su fundación del Grupo de Electrónica de Potencia y Microelectrónica (GEPM) de esta Universidad. Ha trabajado varios años en la industria como ingeniero de I+D y responsable de nuevos desarrollos. Su interés investigador ha estado centrado los últimos doce años en el desarrollo de sistemas eficientes en Electrónica de Potencia campo donde es autor de varias contribuciones, patentes, premios y textos docentes.

Antonio Bono Nuez es Ingeniero Industrial y profesor colaborador del Departamento de Ingeniería Electrónica y Comunicaciones de la Universidad de Zaragoza (España) desde el año 2001. Su interés en la docencia la he llevado a colaborar en más de 10 proyectos de Innovación Docente. Actualmente está realizando su tesis doctoral y sus intereses investigadores se enmarcan en las aplicaciones basadas en microprocesadores, instrumentación electrónica y redes neuronales artificiales.

José María López Pérez. Ingeniero Técnico Industrial (1991) y profesor de la Universidad de Zaragoza, desempeñó tareas de gestión como subdirector de estudiantes de la Escuela de Ingeniería Técnica (EUITIZ). Su compromiso con la formación integral de los universitarios le lleva a desarrollar una trayectoria basada en las sinergias entre arte y tecnología. Así mismo integra este trabajo en la docencia reglada por medio de diversos proyectos de innovación docente en los que se llega a colaborar con artistas externos a la Universidad.

Aránzazu Otín. Licenciada en CC. Físicas (2001) y Doctora por la Universidad de Zaragoza en el programa de Ingeniería Electrónica (2007), actualmente es Profesora Contratada Doctora de la Universidad de Zaragoza y miembro del Grupo de Electrónica de Potencia y Microelectrónica (GEPM) del I3A de dicha universidad. Su interés investigador ha estado centrado durante los últimos 10 años en el diseño microelectrónico, especialmente en el diseño de ASIC mixtos de altas prestaciones.

Francisco José Pérez Cebolla. es Profesor Titular de Escuela Universitaria en el Departamento Ingeniería Electrónica y Comunicaciones de la Universidad de Zaragoza desde el año 2000. Sus áreas de interés son la electrónica analógica, la electrónica de potencia, las redes neuronales y el diseño y control de motores de reluctancia conmutada.

Bonifacio Martín-del-Brío, doctor en Ciencias Físicas y “Senior Member” del IEEE, es Profesor Titular de Universidad. Sus temas de interés tratan sobre redes neuronales artificiales, microprocesadores y tecnologías para la enseñanza de la electrónica, temas sobre los que ha escrito dos libros de texto y numerosos artículos y comunicaciones a congresos. Pertenece al Depto. de Ingeniería Electrónica y Comunicaciones de la Universidad de Zaragoza.

En la actualidad es Coordinador y Presidente de la Comisión de Evaluación del Grado en Ingeniería Electrónica y Automática de la Universidad de Zaragoza

Tomás Pollán Santamaría (1949-2009). Licenciado en CC. Físicas, fue Vicerrector de la Universidad de Zaragoza y profesor de la misma. Durante 18 años coordinó la titulación de Ingeniería Técnica en Electrónica Industrial de la E.U.I.T.I. de Zaragoza. Autor del libro Electrónica Digital (4 volúmenes), editado por Prensas Universitarias de Zaragoza, su interés por la docencia se plasmó además en la organización de los congresos de Tecnologías Aplicadas a la Enseñanza de la Electrónica TAEE, desde 1994 hasta 2008, año en el que organizó el TAEE celebrado en Zaragoza. Fue además pionero en la investigación en electrónica para cocinado por inducción, en colaboración con la empresa BSH-Balay.