Tecnologías - IEEE-RITA

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Tecnologías - IEEE-RITA
Revista Iberoamericana de
Tecnologías del/da
Aprendizaje/Aprendizagem
(Latin-American Learning Technologies Journal)
Una publicación de la Sociedad de la Educación del IEEE
Uma publicação da Sociedade de Educação do IEEE
A publication of the IEEE Education Society
FEB. 2010
VOL. 5
NÚMERO/NUMBER 1
(ISSN 1932-8540)
Editorial (en español) ……………...….………...…………….…………............ Gabriel Díaz Orueta
Editorial (en português) …..……………….....……………................................. Gabriel Díaz Orueta
In Memoriam (en español) ……………………..… Bonifacio Martín del Brío, Armando Roy Yarza,
Inmaculada Plaza García, Jesús Arriaga García de Andoaín
Osciladores RC Sinusoidais com AmpOps: Simulação e Realização Prática em Laboratório ………..
……………………………………………………..José Salvado, Senior Member, IEEE, Gilberto Martins
i
iii
v
1
ARTÍCULOS SELECCIONADOS / ARTIGOS SELECIONADOS FINTDI2009
Editores Invitados: Juan Manuel Santos Gago y Manuel Caeiro Rodríguez
Editorial FINTDI 2009….………………..… Juan Manuel Santos Gago y Manuel Caeiro Rodríguez
13
Herramienta educacional para el diseño y configuración de redes de comunicaciones ….…………....
...………………... Sergio Cabrero, Xabiel G. Pañeda, Roberto García, David Melendi, Rafael Orea
15
Validación de Competencias en Titulaciones Universitarias Usando Minería de Datos ……………...
................................................................................... Álvaro García Piquer, Albert Fornells Herrera,
Elisabet Golobardes Ribé y Laia Cugota Florejachs
23
ARTÍCULOS SELECCIONADOS / ARTIGOS SELECIONADOS SIIE2009
Editores Invitados: Cristina Azevedo Gomes
Editorial SIIE 2009...….……………………………………………………. Cristina Azevedo Gomes
30
Personalización en Recomendadores Basados en Contenido y su Aplicación a Repositorios de
Objetos de Aprendizaje …………….………. A. Ruiz-Iniesta, G. Jiménez-Díaz y M. Gómez-Albarrán
31
Comunidades de Investigação em Programação: Uma Estratégia de Apoio ao Aprendizado Inicial de
Programação ……………………... Scheila W. Martins, António J. Mendes e António D. Figueiredo
39
IEEE-RITA (http://webs.uvigo.es/cesei/RITA)
CONSEJO/CONSELHO EDITORIAL
Presidente (Editor Jefe):
Martín Llamas Nistal,
Universidad de Vigo, España
Vicepresidente (Coeditor):
Manuel Castro Gil, UNED, España
Editor Asociado para lengua
Portuguesa: Carlos Vaz do Carvalho,
INESP, Portugal
Miembros:
Melany M. Ciampi, COPEC, Brasil
Javier Quezada Andrade,
ITESM, México
Edmundo Tovar, UPM, España
Manuel Caeiro Rodríguez,
Universidad de Vigo, España
Juan M. Santos Gago,
Universidad de Vigo, España
Secretaría:
Pedro Pimenta, Universidade do
Minho, Portugal
Francisco Mur, UNED, España
COMITÉ CIENTÍFICO
Alfredo Fernández
Valmayor, Universidad
Complutense de Madrid,
España
Antonio J. López Martín,
Universidad Estatal de
Nuevo Méjico, USA
Antonio J. Méndez,
Universidad de Coimbra,
Portugal
António Vieira de
Castro, ISEP, Oporto,
Portugal
Arturo Molina, ITESM,
México
Baltasar Fernández,
Universidad
Complutense de Madrid,
España
Carlos Delgado,
Universidad Carlos III
de Madrid, España
Carlos M. Tobar Toledo,
PUC-Campinas, Brasil
Claudio da Rocha Brito,
COPEC, Brasil
Daniel Burgos,
Universidad Abierta de
Holanda, Holanda
Fernando Pescador,
UPM, España
Francisco Arcega,
Universidad de
Zaragoza, España
Francisco Azcondo,
Universidad de
Cantabria, España
Francisco Jurado,
Universidad de Jaen,
España
Gustavo Rossi,
Universidad Nacional
de la Plata, Argentina
Héctor Morelos, ITESM,
México
Hugo E. Hernández
Figueroa, Universidad
de Campinas, Brasil
Ignacio Aedo,
Universidad Carlos III
de Madrid, España
Inmaculada Plaza,
Universidad de
Zaragoza, España
Jaime Muñoz Arteaga,
Universidad Autónoma
de Aguascalientes,
México
Jaime Sánchez,
Universidad de Chile,
Chile
Javier Pulido, ITESM,
México
J. Ángel Velázquez
Iturbide, Universidad
Rey Juan Carlos,
Madrid, España
José Bravo, Universidad
de Castilla La Mancha,
España
José Carpio, UNED,
España
José Palazzo M. De
Oliveira, UFGRS, Brasil
José Salvado, Instituto
Politécnico de Castelo
Branco, Portugal
José Valdeni de Lima,
UFGRS, Brasil
DOI (Digital Object Identifier) Pendiente
Juan Quemada, UPM,
España
Juan Carlos Burguillo
Rial, Universidad de
Vigo, España
J. Fernando Naveda
Villanueva,
Universidad de
Minnesota, USA
Luca Botturi,
Universidad de Lugano,
Suiza
Luis Anido,
Universidad de Vigo,
España
Luis Jaime Neri Vitela,
ITESM, México
Manuel Fernández
Iglesias, Universidad de
Vigo, España
Manuel Lama Penín,
Universidad de Santiago
de Compostela, España
Manuel Ortega,
Universidad de Castilla
La Mancha, España
M. Felisa Verdejo,
UNED, España
Maria José Patrício
Marcelino, Universidad
de Coimbra, Portugal
Mateo Aboy, Instituto
de Tecnología de
Oregón, USA
Miguel Angel Sicilia
Urbán, Universidad de
Alcalá, España
Miguel Rodríguez
Artacho, UNED, España
Óscar Martínez
Bonastre, Universidad
Miguel Hernández de
Elche, España
Paloma Díaz,
Universidad Carlos III
de Madrid, España
Paulo Días,
Universidade do Minho,
Portugal
Rocael Hernández,
Universidad Galileo,
Guatema
Rosa M. Vicari, UFGRS,
Brasil
Regina Motz,
Universidad de La
República, Uruguay
Samuel Cruz-Lara,
Université Nancy 2,
Francia
Víctor H. Casanova,
Universidad de Brasilia,
Brasil
Vitor Duarte Teodoro,
Universidade Nova de
Lisboa, Portugal
Vladimir Zakharov,
Universidade Estatal
Técnica MADI, Moscú,
Rusia
Xabiel García pañeda,
Universidad de Oviedo,
España
Yannis Dimitriadis,
Universidad de
Valladolid, España
IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
i
Mejor educación para un mundo mejor
Gabriel Díaz Orueta, Senior Member IEEE,
Vice-Chairman del Capítulo Español de
la Sociedad de la Educación del IEEE
Este mundo globalizado y lleno de
oportunidades de comunicación entre
individuos de cualquier país y situación
personal
sigue
permitiendo
grandes
desigualdades sociales. La esperanza de
conseguir un mundo más justo sigue
residiendo para mucha gente en los
avances científicos, que permitan
una
mejor distribución de los bienes necesarios
para conseguir una vida digna y en una
mejor educación para sus hijos, que permita
una mayor igualdad de oportunidades.
universidad sino también profesionales de
las
empresas
de
tecnología
más
importantes. Esto es algo que, por cierto, se
echa de menos en algunos países, como
España, en los que se consideran estas
sociedades como puramente académicas, a
pesar de que muchas, como el IEEE,
terminan
por determinar, a través de
normas y estándares internacionales de
consensos, las formas en las que deberán
fabricar sus productos y organizar sus
servicios.
La sociedad IEEE es parte de un entramado
de organizaciones internacionales sin ánimo
de lucro, que cumplen el ideal científico e
ilustrado de promover el avance de las
ciencias y las tecnologías a nivel global. Sus
distintas sociedades colaboran a nivel
internacional en el avance de los distintos
campos de la ingeniería y en la
diseminación de las ideas, conceptos y
métodos que intentan conseguir un mejor
conocimiento
del
mundo.
Pero
el
conocimiento y las tecnologías deben ser
aplicados siguiendo el mismo ideal ético y
global. El IEEE permite que tales
conocimientos estén al alcance de todos los
interesados y lleva a cabo una labor
fundamental y encomiable, especialmente
en los países menos privilegiados desde el
punto de vista económico.
Una de estas sociedades del IEEE, la
sociedad de la Educación, persigue mejorar
la teoría y, sobre todo, la práctica de la
educación y de las tecnologías de la
educación involucradas en la enseñanza de
todas las áreas de interés del IEEE. Ésta es
la piedra angular del mismo ideal ilustrado:
que toda la información que va siendo el
cuerpo de los conocimientos nuevos se
traslade a nuestros estudiantes, y a todos
los interesados, de la mejor manera posible.
Otra forma de comprobar su compromiso
global es analizar sus miembros, que no
son sólo académicos y profesores de
Hoy en día contamos con medios que
permiten llegar más lejos y más fácilmente a
cada vez más personas interesadas en
estos conocimientos, pero seguimos
debatiendo cómo explicarlos. Todas las
ideas
sobre
estructuración
de
los
conocimientos, necesidades personales,
implicaciones profesionales, métodos de
enseñanza se debaten abiertamente en
nuestros
congresos,
conferencias
y
publicaciones. El panorama actual de la
ISSN 1932-8540 © IEEE
IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
ii
formación en tecnologías cubre enseñanzas
académicas y profesionales, enseñanzas
presenciales, a distancia o “blended”, con
prácticas reales, simuladas, laboratorios
reales a distancia, virtuales, objetos
educativos, sistemas de gestión de la
formación, o LMS, aprendizaje móvil, etc.
Quizás una iniciativa que se ajusta muy bien
a lo que pretendo describir es la iniciativa
“Lifelong learning” de la comisión europea,
que trata de integrar múltiples esfuerzos
para llegar más y mejor a todos los
interesados en una formación permanente
durante toda la vida.
Dentro de estas líneas de actuación me
parece especialmente importante resaltar
las publicaciones como IEEE-RITA que
tratan de promover el intercambio de
información científica de primer nivel en
idiomas como el portugués o el español,
intentando dignificarlos como idiomas de
transmisión científica. De la misma manera,
y con idénticas intenciones, congresos
como la serie de TAEE (Tecnologías
Aplicadas a la Enseñanza de la
Electrónica), SIIE (Simposio Internacional
de Informática Educativa) o CITA (Congreso
Iberoamericano de Telemática) colaboran
en esta idea de diseminación a través de
lenguas diferentes al inglés.
Esta misión de diseminación y educación
cada vez mejor es la que debe guiarnos
como profesionales de cualquier campo de
la tecnología y especialmente en el caso de
aquellos de nosotros que, como profesores,
tenemos el deber de poner nuestro granito
de arena para que los conocimientos, ideas,
métodos y tecnologías lleguen a nuestros
alumnos de la mejor manera posible. Para
ello es esencial seguir investigando en
nuevas
formas
de
hacerlos
llegar
correctamente
y
compartir
nuestros
resultados con nuestros colegas. Es
especialmente importante además poder
disponer de órganos de expresión como
IEEE RITA en que nuestras ideas lleguen
en un idioma común a todos los
profesionales interesados en todos estos
campos.
Crear un mundo mejor es una tarea global,
de todos, pero no será posible sin apoyarse
en un mejor conocimiento del mundo y
tampoco sin una educación global.
Gabriel Díaz Orueta es Doctor
en Ciencias Físicas por la
Universidad
Autónoma
de
Madrid en 1988. Ha trabajado
para diferentes compañías de
Tecnologías de la Información,
como
Digital
Equipment
Corporation o Cisco Systems,
durante más de 15 años. Desde
2006 es Profesor en el
Departamento de Ingeniería
Eléctrica Electrónica y de Control de la Universidad
Nacional de Educación a Distancia (UNED).Imparte
clases de Seguridad Informática en ciclos de grado y
de postgrado.
Sus actividades de investigación están relacionadas
con la seguridad de la información y con la
enseñanza de la misma y con diferentes
aproximaciones a la aplicación de las distintas
tecnologías de la información a distintos métodos de
formación para la educación superior en
universidades y en el entorno profesional. Además
es socio director de ADSO Consultoría y Formación,
empresa especializada en gestión de seguridad
informática y de servicios de tecnologías de la
información. Miembro de la iniciativa CriptoRed, de
ACM y Senior Member de IEEE. Desde Enero de
2006 es Vice-Chairman del Capítulo Español de la
Sociedad de la Educación del IEEE.
.
ISSN 1932-8540 © IEEE
IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
iii
Melhor educação para um mundo melhor
Gabriel Díaz Orueta, Senior Member IEEE,
Vice-Chairman do Capítulo Espanhol da Sociedade de Educação do IEEE
(Traduzido por Carlos Vaz do Carvalho)
Este mundo globalizado, cheio de
oportunidades de comunicação entre
indivíduos de qualquer país e situação
pessoal,
ainda
permite
grandes
desigualdades sociais. A esperança de
conseguir um mundo mais justo reside, para
muitos, nos avanços científicos que
permitam uma melhor distribuição dos bens
necessários para conseguir uma vida digna
e numa melhor educação para os seus
filhos, que permita uma maior igualdade de
oportunidades.
O IEEE faz parte de uma rede de
organizações internacionais sem fins
lucrativos, que cumprem o ideal científico de
promover o avanço das ciências e
tecnologias a nível global. As suas
diferentes sociedades colaboram, a nível
internacional, no avanço dos distintos
campos da Engenharia e na disseminação
das ideias, conceitos e métodos que
procuram
conseguir
um
melhor
conhecimento
do
mundo.
Mas
o
conhecimento e as tecnologias devem ser
aplicados seguindo o mesmo ideal ético e
global. O IEEE permite que tais
conhecimentos estejam ao alcance de todos
os interessados e leva a cabo um trabalho
fundamental e louvável, especialmente nos
países menos privilegiados desde o ponto
de vista económico.
Outra forma de comprovar o seu
compromisso global consiste em analisar os
seus membros, não só académicos e
professores universitários mas também
profissionais das empresas de tecnologia
mais importantes. Isto é algo que, por certo,
não é tão visível em alguns países, como
Espanha, em que se consideram estas
sociedades como puramente académicas,
apesar de que muitas, como o IEEE,
determinam, através de normas standards
internacionais de consensos, as formas
como deverão fabricar os seus produtos e
organizar os seus serviços.
Uma das Sociedades do IEEE, a Sociedade
da Educação, procura melhorar a teoria e,
sobretudo, a prática da educação e do uso
das tecnologias no ensino em todas as
áreas de interesse do IEEE. Esta é a pedra
angular do mesmo ideal: que toda a
informação que vai formando o corpo dos
conhecimentos novos se transfira para os
nossos estudantes e a todos os
interessados, da melhor maneira possível.
Hoje em dia contamos com meios que
permitem chegar mais longe e mais
facilmente a cada vez mais pessoas
interessadas nestes conhecimentos, mas
continuamos a debater como explicá-los.
Todas as ideias sobre estruturação dos
conhecimentos, necessidades pessoais,
implicações profissionais, métodos de
ensino se debatem abertamente nos nossos
congressos, conferências e publicações. O
panorama actual da formação em
tecnologias cobre o ensino académico e
profissional, ensino presencial, a distância
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IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
iv
ou “blended”, com práticas reais, simuladas,
laboratórios reais, a distância, virtuais,
objectos educativos, sistemas de gestão de
aprendizagem, ou LMS, aprendizagem
móvel, etc. Talvez uma iniciativa que se
ajusta muito bem ao que pretendo
descrever é a iniciativa “Lifelong learning”
da Comissão Europeia, que trata de integrar
múltiplos esforços para chegar a mais
interessados na formação permanente
durante toda a vida.
Entre estas linhas de actuação parece-me
especialmente importante ressaltar as
publicações
como
IEEE-RITA
que
promovem o intercâmbio de informação
científica de primeiro nível em idiomas como
o Português ou o Espanhol, dignificando-os
como idiomas de transmissão científica. Da
mesma forma, e com intenções idênticas,
congressos como a série de TAEE
(Tecnologias Aplicadas ao Ensino da
Electrónica), SIIE (Simpósio Internacional
de Informática Educativa) ou CITA
(Congresso Ibero-americano de Telemática)
colaboram com esta ideia de disseminação
através de línguas diferentes do Inglês.
apoiar num conhecimento melhor do mundo
e sem uma educação global.
Gabriel Díaz Orueta é Doutor
em Ciências Físicas pela
Universidad
Autónoma
de
Madrid em 1988. Trabalhou
para diferentes companhias de
Tecnologias de Informação,
como
Digital
Equipment
Corporation ou Cisco Systems,
durante mais de 15 anos.
Desde 2006 é Professor no
Departamento de Engenharia
Eléctrica Electrónica e de Control da Universidad
Nacional de Educación a Distancia (UNED).
Lecciona aulas de Segurança Informática nos ciclos
de grau e pós-grau.
As suas actividades de investigação estão
relacionadas com a segurança da informação e com
o ensino da mesma e com diferentes aproximações
à aplicação das tecnologias da informação a distintos
métodos de formação para o ensino superior em
universidades e no ambiente profissional. É sócio
director da ADSO Consultoría y Formación, empresa
especializada na gestão de segurança informática e
de serviços de tecnologias da informação. Membro
da iniciativa CriptoRed, de ACM e Senior Member de
IEEE. Desde Janeiro de 2006 é Vice-Chairman do
Capítulo Espanhol da Sociedade de Educação do
IEEE.
.
Esta missão de uma cada vez melhor
disseminação e educação é a que deve
guiar-nos como profissionais de qualquer
campo de tecnologia e especialmente no
caso de aqueles de nós que, como
professores, temos o dever de por o nosso
grão de areia para que os conhecimentos,
ideias, métodos e tecnologias cheguem aos
nossos alunos da melhor maneira possível.
Para isso é essencial seguir investigando
novas formas de compartilhar os nossos
resultados com os nossos colegas. É
especialmente importante ainda poder
dispor de órgãos de expressão como IEEE
RITA em que as nossas ideias chegam num
idioma comum a todos os profissionais
interessados em todos estes campos.
Criar um mundo melhor é uma tarefa global,
de todos, mas não será possível sem se
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v
En Memoria del Profesor Tomás Pollán
Santamaría (1949-2009)
Bonifacio Martín del Brío, Armando Roy Yarza, Inmaculada Plaza García, Universidad de Zaragoza
Jesús Arriaga García de Andoaín, Universidad Politécnica de Madrid
I. INTRODUCCIÓN
Físico de carrera, ingeniero de formación, humanista de
corazón, maestro de vocación… ciencia y tecnología, lenguaje
y ternura, solidaridad y poesía… Tomás no puede ser definido
por una sola palabra, para él la diversidad y
complementariedad eran el origen y fundamento de la riqueza
de la vida.
realizar el servicio militar en un batallón de castigo en
Salamanca; también pasó varios días en la cárcel de Torrero
(Zaragoza) por su oposición política a la continuidad del
régimen que imponían las Cortes y el Gobierno franquista.
Militando en las filas de un partido de izquierdas, llegó
incluso a presentarse como candidato a concejal del
ayuntamiento de Zaragoza en las primeras elecciones
democráticas.
II. TOMÁS, PROFESOR COMPROMETIDO
Tomás Pollán Santamaría nació en 1949 en el pueblo
leonés de La Bañeza (España), lugar de procedencia de su
familia paterna. Inició la Licenciatura en Ciencias Físicas en
Valladolid, trasladándose a Zaragoza, en cuya Universidad
concluye dicha carrera en 1971, obteniendo en su tesina de
licenciatura en Ciencias Físicas la máxima calificación.
Tomás, siempre humilde, destacaba irremediablemente y sin
proponérselo allá donde fuere. Así, al llegar Tomás a
Zaragoza, sus compañeros de clase añadieron una nueva
unidad física a los bien conocidos newtons, julios o wattios:
los “micropollanes”, con los que se trataría de medir la
inteligencia.
Siendo catedrático de Electrónica el prestigioso profesor
Roberto Moreno Díaz, quien prácticamente acababa de
aterrizar del legendario MIT de Boston, le propone ser
profesor ayudante de Electrónica en la Facultad de Ciencias
para iniciar a la vez su formación investigadora y académica
hacia la tesis doctoral. Solo que Tomás llenó siempre su vida
de una ingente serie de actividades, para él mucho más
importantes que el “mero trámite” de sentarse durante una
temporada a escribir una Tesis Doctoral a partir de cualquiera
de las variadas actividades de investigación en las que se
embarcará.
Este periodo de profesor durará hasta su marcha de la
Facultad de Ciencias en 1978 para ser profesor de la recién
creada Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales de
Zaragoza (ETSII, antecesora del actual Centro Politécnico
Superior).
En aquella época, España estaba viviendo la última fase
de la dictadura del General Franco (quien moriría en 1975);
época convulsa, de lucha por la democracia en general y por
los derechos de los profesores no numerarios en particular. En
ambas luchas (y en muchas otras) Tomás estuvo siempre
comprometido; su “actividad sociopolítica”, le llevaría a
En el marco del movimiento de PNNs (profesores no
numerarios), luchó por la democracia dentro de la
Universidad de Zaragoza, siendo uno de los fundadores y
líderes morales del “Colectivo de Profesores”, asociación de
gran peso específico sobre la que en muchas ocasiones ha
recaído el gobierno de la Universidad de Zaragoza. Tomás
formó parte como Vicerrector de los primeros gobiernos
democráticos de esta Universidad (1984-1991), siendo Rector
el Profesor Vicente Camarena. En ese período se involucró en
tareas tan importantes como el desarrollo de los primeros
Estatutos de la universidad, la reorganización de centros y de
campus (potenciando, por ejemplo, el campus de Teruel) o las
nuevas enseñanzas.
Precisamente, Colectivo de Profesores organizó este
pasado 4 de febrero un emotivo homenaje en recuerdo de
Tomás en el edificio Paraninfo de la Universidad de
Zaragoza, con la participación de todos los estamentos
universitarios, incluidos el Rector, con la presencia de su
esposa, Amelia Bella, sus dos hijos, Miguel y Rubén, resto de
familia, y cientos de personas que abarrotaban el histórico
ISSN 1932-8540 © IEEE
IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
vi
Salón de Actos, testigo de las grandes ceremonias de la
Universidad de Zaragoza; homenaje en el que los firmantes
participamos.
III. TOMÁS, INVESTIGADOR
La temática de investigación propuesta a Tomás por el
profesor Moreno Díaz en los años 1970 fue continuar con los
modelos de Redes Neuronales que él mismo desarrolló en el
MIT (donde trabajó con investigadores históricos en este
campo, como W. McCulloch). Junto a sus compañeros de
curso, Pedro Martínez, José Barquillas, Vicente Fernández,
José Antonio Cantero y José Antonio Fernández Tellechea,
sus investigaciones promovieron nuevos modelos de Redes
Neuronales Probabilistas, temática en la que siguió trabajando
hasta que expiró su contrato temporal de profesor ayudante de
Electrónica en la Facultad de Ciencias en 1978. Este contrato
tenía muy pocas posibilidades de renovación dado su
compromiso político social y su militancia de izquierdas.
Ya en la ETSII, Tomás desarrolla diversos proyectos de
I+D con empresas locales relacionados con sistemas digitales
y microelectrónica. En el año 1981, se firma un compromiso
con la empresa aragonesa Balay S.A., una de las marcas de
electrodomésticos más conocidas en España (cuya sede está
en Zaragoza), para desarrollar una nueva placa de
calentamiento para una cocina doméstica. El desarrollo,
basado en el fenómeno de inducción electromagnética que
permite producir calor sin llama, fue una primicia mundial.
El tema era un auténtico desafío intelectual, ya que habían
existido intentos previos de grandes multinacionales
(Thomson en Francia, Siemens y BSH en Alemania) con
grandes inversiones pero resultados poco satisfactorios. Hay
que añadir que por entonces en la ETSII no había laboratorios
de investigación en Electrónica (tan sólo un laboratorio
estrictamente docente localizado en los pasillos del edificio
Interfacultades), ni instrumentación adecuada; sólo la presión
aplicada a la dirección del Centro y al Rectorado condujo a
que unos servicios de la cuarta planta de este edificio se
reconvirtieran en un pequeño laboratorio y dos despachos. En
este local, junto con uno de los firmantes (ARY), terminó el
primer prototipo de laboratorio de la cocina de inducción.
Tomás dedicó todas sus energías y potencialidades
intelectuales al desarrollo de esta idea original, sin abandonar
la docencia, ya que algunos proyectos fin de carrera de los
mejores alumnos de la ETSII se realizaron directamente sobre
aspectos del diseño de esta nueva placa.
Cuando la empresa multinacional alemana BSH adquiere
unos años más tarde Balay S.A., uno de los principales
activos de ésta es la placa de inducción y las patentes que
había generado. BSH, tras casi treinta años de colaboración,
ha reconocido este trabajo y ha dotado a la Universidad de
Zaragoza de un laboratorio de investigación y de docencia
especializado en Electrónica de Potencia. Actualmente, la
Universidad de Zaragoza sigue colaborando con BSH en el
desarrollo de la 5ª generación de cocina de inducción; BSH ha
realizado más de 50 patentes, fabricado y vendido más de un
millón de cocinas de inducción y es líder del producto que ha
colaborado a posicionarla como la tercera firma mundial más
importante en la fabricación de electrodomésticos. El 18 de
febrero de 2010, BSH realizó un homenaje a Tomás en su
sede de Zaragoza.
Ya en época más reciente le obsesiona el concepto de
Información. La Electrónica Digital que enseña y su contacto
y colaboración con investigadores como Pedro Marijuán o dos
de los firmantes de este artículo (ARY y BMB) le sugiere que
debe existir alguna relación entre la Vida y la Información.
Ambos conceptos impregnan toda la materia, en especial los
seres vivos, y empieza a escribir propuestas de cómo pueden
estar relacionados. Sobre este aspecto volveremos más
adelante.
Tres hechos sobresalen y caracterizan más que ningún
otro la tarea investigadora de Tomás: su altruismo,
generosidad y modestia. Sólo los más cercanos sabíamos de
su enorme capacidad y obstinado trabajo investigador cuando
lo atacaba como prioritario, así como su voluntad de que lo
que hacía tuviera una aplicación que resolviera problemas
reales, y si éstos tenían implicaciones sociales, mejor. En
cierta ocasión aceptó trabajar para proyectos de perfil militar
siendo un pacifista convencido y militante, sólo porque la
empresa que lo propuso podía cerrar y despedir a más de 300
trabajadores. La motivación investigadora de Tomás estaba
condicionada a que los objetivos perseguidos fueran siempre
devolver a la sociedad el esfuerzo de su inversión, nunca ni su
prestigio personal, ni su mejora económica, ni su currículum
académico.
IV. TOMÁS, DOCENTE
A Tomás le gustaba dejar muy claro que se dedicaba a la
docencia porque era su vocación y la amaba. Decía de si
mismo cuando tenía que presentarse en público: “Me interesa
mucho la docencia, imparto muchas clases y prácticas y
dedico mucho tiempo a prepararlas…”.
En 1985 Tomás obtiene por oposición una plaza de
profesor titular en la Escuela Universitaria de Ingeniería
Técnica Industrial de Zaragoza (EUITIZ). Simultáneamente
aborda la responsabilidad de gestión dentro del equipo de
gobierno del rector Vicente Camarena (de lo cual ya hemos
hablado) y continúa colaborando (si bien con menor
intensidad) en el desarrollo de las sucesivas generaciones de
cocinas de inducción.
En el curso 1991-92 comienza un intenso periodo de
actividad docente en la EUITIZ. Desde el vicerrectorado
promueve el nuevo título de Ingeniería Técnica en
Electrónica Industrial, del cual fue profesor desde la fecha
citada. Asimismo, durante estos 18 años ha sido coordinador
de dicho título junto con el profesor Vicente Fernández
Escartín, quienes han sido la verdadera “alma” y columna
vertebral de una titulación desde la que se ha proporcionado
una sólida formación a cientos de Ingenieros Técnicos, con
una calidad bien reconocida y contrastada.
Tomás, durante estos años, ha impartido Electrónica
Digital y Microelectrónica, ha dirigido decenas de proyectos
fin de carrera, ha participado en Comisiones de Planes de
Estudios, Comisiones de Evaluación… ha sido una referencia
siempre en la EUITIZ.
ISSN 1932-8540 © IEEE
IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
vii
Es en esta época cuando inicia la escritura de las sucesivas
ediciones de su libro “Electrónica Digital” (1994, 2004, 2007)
[1]. La última edición (2007) comprende 4 volúmenes, en los
que aborda el estudio de los sistemas lógicos, electrónica
digital y microelectrónica, incluyendo numerosos ejemplos y
ejercicios resueltos, que hacen de estos volúmenes una
excelente herramienta para el autoestudio del estudiante.
Tomás se acercaba a la docencia convencido de que cada
momento en la enseñanza, cada curso académico, cada
estudiante era diferente y había que buscar su identidad para
ser capaz de ayudarle eficazmente. Poco significaron para él
los términos tan socorridos de “alumno medio”, “crédito tipo”
o “estándar docente”, porque él siempre se sintió un artesano
de la docencia, en el que cada labor tenía que llevar un sello
personal. Dedicaba mucho tiempo a corregir y analizar los
trabajos de sus estudiantes, para comprender mejor las
dificultades que encontraban y así poder influir en el proceso
docente. Como él mismo decía “menos mal que doy prioridad
a la labor docente y lo demás queda para luego.”
Queremos también recalcar que lo que le ha hecho grande
como profesor no ha sido lo que hacía en clase ni la prioridad
que siempre daba en la gestión de su tiempo a las actividades
docentes, sino la fuerza y coherencia con que ha vivido dos
principios básicos, hoy tristemente bastante olvidados: que la
educación es intrínsecamente importante y que todos los
estudiantes pueden aprender; es decir, que el aprendizaje
involucra tanto al desarrollo personal como al intelectual, y
que no es inmutable la capacidad de pensar ni la calidad de
una persona madura. ” Como él mismo decía “cuando me
hablan de calidad intuyo […] esfuerzo personal e intentos de
poner en marcha acciones de mejora (que aprecio y valoro
como lo mejor y más necesario en la universidad)”.
Finalizaremos esta sección con las palabras de uno de sus
alumnos recientes: “Todos le recordaremos yendo apresurado
con su bicicleta de un edificio a otro, lo bien que preparaba
las clases, las ganas e ilusión que nos transmitía y ese
esfuerzo porque no hubiera ninguna barrera entre nosotros y
él. Recordaremos al hombre que se volcaba por atender a los
numerosos estudiantes que siempre había en la puerta de su
despacho, y la cantidad de horas que debía dedicar a corregir
las hojas de ejercicios que entregaba en clase cada semana
(…). Cuando recordemos al Maestro Tomás, recordaremos
cómo nos enseñaba, nos escuchaba, nos aconsejaba, nos
preguntaba cómo íbamos. Nunca salías de su despacho con
una mala sensación, una mala contestación; es más, si
llegabas sin haber entendido algo se autoinculpaba por no
haber conseguido explicarse en clase”.
V. LOS CONGRESOS TAEE
Si la docencia era su pasión, los recursos docentes que
generaba eran su gran orgullo. Con qué cariño hablaba de los
cuatro volúmenes de Electrónica Digital [1], con cuanto
interés los trabajó y revisó una y otra vez con el único objetivo
de hacer más fácil el aprendizaje de los estudiantes y la labor
de otros docentes. Por eso, desde inicios del 2009 se dedicó a
diseñar, junto con otros compañeros de su Área, un curso
sobre Electrónica Digital para OCW (Open Course Ware):
Tomando como base sus queridos libros, deseaba
proporcionar pautas, transparencias, problemas, exámenes…
para facilitar la tarea docente a otros compañeros o el estudio
autónomo del alumno. En su proyecto todo iba a ser “libre”,
todo se iba a compartir… Compartir el conocimiento, ésta era
otra de las grandes guías intelectuales de Tomás. Rechazaba
la propiedad y monopolio de los productos de la creatividad
humana, pues estaba firmemente convencido que resulta
socialmente más útil, más saludable y más creativo,
compartirlos y mejorarlos.
Uno de los autores (IPG) recuerda su último viaje a Teruel
en marzo de 2009, para participar en un curso sobre objetos
educativos reutilizables: su enorme ilusión e interés por
entender, por poder compartir a través de la Red (como había
aprendido de su hijo Rubén), por mejorar en los últimos años
de su carrera profesional…
Esta voluntad de crear cooperativamente el conocimiento,
de aprender de los demás y reutilizar las aportaciones de otros
la expresó como nadie a través de los Congresos de
Tecnologías Aplicadas a la Enseñanza de la Electrónica
TAEE [2,3] de los cuales él fue cofundador, promotor y
animador durante los 16 años que llevan de vida.
Todos recordamos con cariño el entusiasmo con el que
daba vida a cada convocatoria del Congreso, su entrega,
respeto, rigor y alegría con la que moderaba las sesiones, su
preocupación porque todas las comunicaciones tuvieran su
comentario creativo, su asistencia militante a todos los actos,
porque como él decía: los Congresos TAEE son la
oportunidad de conocer lo que hacemos, lo que reflexionamos
y lo que construimos en nuestra labor docente, para que no
dediquemos nuestro valioso tiempo a repetirnos, para que no
tengamos que “reinventar” lo que otros ya han producido. Tal
es el objetivo de los congresos TAEE: que el fruto de nuestras
mejoras en la planificación, en la puesta en práctica y en los
recursos docentes sea reutilizable o «multiuso» entre nosotros.
Tomás trabajó con entusiasmo por ser un eslabón más en
la generación del conocimiento de la electrónica y a ello
dedicó con ahínco toda su sabiduría. En Julio de 2008
organizó en la Universidad de Zaragoza la VIII edición de
congreso TAEE [2], tarea en la que como siempre derrochó
entusiasmo e ilusión. Este espíritu quedo recogido en el
volumen 4 de esta misma revista [4], en el que Tomás actuó
como editor invitado, junto con otros autores de este artículo.
La memoria y el espíritu de Tomás deben permanecer
entre los que le conocimos y debe transmitirse a quienes
manifiestan su interés por la docencia de la Electrónica
participando en los próximos Congresos TAEE [3]. Por ello
en la última reunión celebrada el pasado 22 de Enero, el
Comité TAEE acordó por unanimidad instaurar con carácter
permanente el premio Tomás Pollán que será otorgado a
aquellos docentes que se hayan distinguido por su visión
interdisciplinar y espíritu humanista en la enseñanza de la
electrónica. Dicho premio se entregará por primera vez en la
IX edición del congreso TAEE, a celebrar en la Universidad
Nacional de Educación a Distancia en Madrid, en Abril de
2010 [3].
ISSN 1932-8540 © IEEE
IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
viii
VI. LA INFORMACIÓN, OBJETO Y MATERIA PRIMA DE LA
ELECTRÓNICA, CLAVE INTERPRETATIVA DE NUESTRA ÉPOCA
Como ya hemos avanzado, el concepto de información, en
sentido amplio, le atraía especialmente en los últimos años.
Sobre este tema leyó, reflexionó, impartió diversas
conferencias (en los cursos de Verano de Teruel, en La
Bañeza…) y escribió en numerosas ocasiones. Parte de estas
ideas están plasmadas en la introducción a su texto
“Electrónica Digital”, pero aparecen ampliadas en un folleto
de largísimo título: “La información, objeto y materia prima
de la electrónica, clave interpretativa de nuestra época,
componente estructural de nuestro universo” [5].
Allí Tomás hace un recorrido desde el big bang a la
electrónica e informática en el siglo XXI, pasando por la
célula y la evolución darwinista, el compromiso social y la
mujer, la libertad y la felicidad, la libertad de información y
el software libre, su preocupación por el tiempo... todo ello
hilado por el concepto de información. Un texto breve (24
páginas), brillante, al que Tomás tenía un cariño especial, que
editó y distribuyó en el pasado congreso TAEE 2008.
Unos meses después de dicho congreso, Tomás enviaba de
nuevo este documento a uno de los autores de este artículo
(JAG), junto con una carta manuscrita invitando a leerlo:
“Que conste que, para gran fracaso mío y conveniente
ejercicio de humildad este folleto pasó desapercibido para el
92% de los asistentes al TAEE, con motivo del cual y en
intención de regalo para los mismos, yo los acabé de
redactar y lo publiqué”.
Con su lectura, no sólo tendremos muchas ideas sobre las
que reflexionar, además saldaremos todos una pequeña deuda.
mucho mejor persona, comprometido, humilde, entusiasta,
humanista. Tomás nunca se quedaba en casa si había que
defender algo en lo que creía, fuera la democracia, los
derechos de la mujer, el derecho a la vivienda o contra la
guerra.
AGRADECIMIENTOS
A su familia, por acogernos, por “cedernos” a Tomás en
tantas y tantas ocasiones, restando tiempo a su vida familiar.
A tantos profesores, estudiantes y personal de
administración y servicios de la Universidad de Zaragoza, que
estos últimos meses nos han mostrado su pesar y apoyo.
Especialmente a las siguientes instituciones y asociaciones:
Rectorado de la Universidad de Zaragoza
Escuela Universitaria de Ingeniería Técnica Industrial
Dpto. de Ingeniería Electrónica y Comunicaciones
Colectivo de Profesores de la Universidad de Zaragoza
Comité TAEE
Capítulo Español de la Sociedad de la Educación del
IEEE
Grupo Bosch-Siemens Home Appliances BSH
REFERENCIAS
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
VII. FINAL
T. Pollán (2007) “Electrónica Digital”: Vol I Sistemas combinacionales,
Vol II Sistemas secuenciales, Vol III Microelectrónica, Vol IV Tecnología
CMOS. 3ª Edición. Prensas Universitarias de Zaragoza
http://puz.unizar.es/catalogo/index.php, http://diec.cps.unizar.es/~tpollan/
Congreso TAEE 2008, Zaragoza. http://taee2008.unizar.es/
Congreso TAEE 2010, Madrid. http://www.ieec.uned.es/TAEE2010/
T. Pollán, B. Martín-del-Brio, I. Plaza (2009) “VIII Congreso de
Tecnologías Aplicadas a la Enseñanza de la Electrónica, TAEE 2008”
IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 1, pp. 25-26.
T. Pollán (2008) “La información. Componente estructural de nuestro
universo”. Disponible en la URL: http://diec.unizar.es/tomas.pdf,
http://diec.cps.unizar.es/~tpollan/
La música, la poesía, la literatura, el pensamiento, los
viajes, la montaña… eran algunas de sus “otras” pasiones.
Tomás nos dejó este pasado mes de septiembre, víctima de la
bacteria legionela cuando se encontraba precisamente
realizando actividades de montaña en el bello valle de Aosta.
Durante este primer cuatrimestre del curso, José María
López y uno de los autores (BMB) hemos impartido SU
asignatura, con SU texto. Todos los días hemos acudido a
clase con el Volumen I de “Electrónica Digital” bajo el brazo.
Hemos preparado las clases con su cuaderno, diario de
bitácora en el que anotaba el contenido de cada clase, desde el
que Tomás parece que cada día nos habla. Recordamos que
por estas fechas de febrero Tomás siempre se entristecía, pues
los resultados de los exámenes nunca podían ser acordes a las
enormes energías y entusiasmo que había invertido.
Los futuros estudiantes de Electrónica Industrial en
Zaragoza no van a tener el enorme privilegio de conocer a
Tomás en persona, pero sí su espíritu y su obra, que en parte
queda escrita [1,5], y en parte, tras compartir el día a día con
él durante tantos años, forma parte de nosotros mismos.
Pero a pesar de los muchos méritos que podamos
enumerar de Tomás como buen profesor, siempre quedará
pequeña su calidad docente ante las enormes cualidades de
Tomás como persona. Profesor excepcional, pero mejor,
ISSN 1932-8540 © IEEE
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. Pertenece
al Dpto. de Ingeniería Electrónica y
Comunicaciones de la Universidad de
Zaragoza
Armando Roy Yarza, doctor en Ciencias
Físicas y “Senior Member” del IEEE, es
Catedrático de Universidad. Sus temas de
interés tratan sobre redes neuronales, visión
artificial y calentamiento por inducción.
Pertenece al Dpto. de Ingeniería Electrónica y
Comunicaciones de la Universidad de
Zaragoza
Jesús Arriaga García de Andoaín, es Doctor
Ingeniero en Telecomunicación y Catedrático
de EU en la Universidad Politécnica de
Madrid. Gran parte de su interés investigador
se centra en la docencia, dirigiendo proyectos
sobre entornos virtuales y teleformación.
Miembro del Comité de diferentes congresos
IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
ix
dedicados a la docencia, destaca su papel central en el TAEE
(Tecnologías Aplicadas a la Enseñanza de la Electrónica). Desde
2004 es Adjunto al Vicerrector de Ordenación Académica y
Planificación Estratégica de la UPM.
Inmaculada Plaza García licenciada en CC.
Físicas y Doctora por el Dpto. de Ing.
Electrónica y Com., es “Senior Member” del
IEEE y miembro de la Directiva del Capitulo
Español de su Sociedad de Educación. Titular
de Universidad en la Escuela Politécnica de
Teruel, coordina junto con el Dr. F. Arcega el
grupo EduQTech (www.unizar.es/eduqtech).
ISSN 1932-8540 © IEEE
IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
1
Osciladores RC Sinusoidais com AmpOps:
Simulação e Realização Prática em Laboratório
José Salvado, Senior Member, IEEE, Gilberto Martins
Title—RC Sinusoidal Oscillators with AmpOps: Simulation
and Practical Realization at Laboratory.
Abstract—Experimental based learning is important
engineering courses to enrich student’s skills and knowledge. In
electronics, subjects related to sinusoidal oscillators are good to
consolidate knowledge on different matters at undergraduate
level. Is also facilitates the interconnection of theoretical and
practical aspects from other courses and allows the verification of
some non-linear effects.
This paper proposes a hands-on approach methodology which
combines simulation and real experimentation at laboratory,
using circuit simulation software and experimental verification at
laboratory of simple yet reliable electronic circuits, and students
can build their own experiments on breadboard with no
significant overload. The proposed experiments are suited for
both, laboratory classes or students own work or self study,
which may lead to significant revenues on the learning process.
Index Terms—Electrical circuits simulation, Experimental
based learning, Electronics laboratory, Sinusoidal RC oscillators.
I. INTRODUÇÃO
N
O ensino de engenharia electrotécnica e de computadores
ou de electrónica e telecomunicações, as aplicações de
software para simulação de circuitos e sistemas revelam-se de
grande importância como recurso pedagógico na formação de
contacto, em sessões práticas ou teórico-práticas ou de auto
estudo. A simulação permite testar e avaliar diferentes
exemplos de circuitos, em diferentes condições, e comparar os
resultados, possibilitando a aquisição de conhecimentos
ajustada ao ritmo e às necessidades dos alunos. Por outro lado,
as competências técnicas, o conhecimento da realidade prática
(não simulada) e também o contacto directo com casos reais,
em laboratório, são mais-valias da formação que devem ser
consideradas. Tanto um caso como o outro apresentam
vantagens e algumas desvantagens.
O recurso a software de simulação permite maior
flexibilidade e maior facilidade na demonstração e na
avaliação de exemplos aplicados a vários casos em estudo. Por
José Salvado, Departamento de Engenharia Electrotécnica, Escola Superior
de Tecnologia, Instituto Politécnico de Castelo Branco, Portugal (tel: +351272339356; fax: +351-272339399; e-mail: [email protected]).
Gilberto Martins, Escola Superior de Tecnologia, Instituto Politécnico de
Castelo Branco, Portugal (tel: +351-272339300; fax: +351-272339399; email: [email protected]).
DOI (Digital Object Identifier) Pendiente
sua vez, apesar de algum dispêndio adicional de tempo, a
experimentação prática em laboratório têm como vantagens a
consolidação de conhecimentos baseada em resultados reais, a
visualização de fenómenos físicos e o uso de equipamentos e
instrumentos de medida. Como forma de obviar o dispêndio
de tempo na preparação e montagens dos protótipos para as
experiências é comum usarem-se módulos didácticos com
experiências pré-concebidas. Porém, estes podem ser pouco
flexíveis, os circuitos podem apresentar alguma complexidade
e os custos podem ser bastante significativos. Os benefícios
podem assim estar aquém do desejável, tanto do ponto de vista
pedagógico como em relação ao investimento em materiais e
equipamentos de teste e de laboratório.
Este artigo propõe a combinação de duas abordagens: a
simulação de circuitos e sistemas e a posterior realização e a
verificação experimental em laboratório seguindo o lema
milenar atribuído a Confúcio: “Ouço e esqueço. Vejo e
recordo. Faço e entendo” (tradução livre). Sendo precedida de
análise teórica e suportada em guias de trabalhos, esta
metodologia permite aos alunos: desenvolver capacidade de
análise e espírito crítico, consolidar conhecimentos, obter
suporte para as suas conclusões e fomentar o auto-estudo, que
pode contribuir para o aumento da sua motivação. Tem assim
interesse do ponto de vista pedagógico e para o aumento da
motivação dos alunos, mas também do ponto de vista técnico,
por permitir vários graus de liberdade. Por um lado, existem
várias ferramentas de software gratuito para fins académicos
[1]-[3]. Por outro lado, os alunos podem elaborar as suas
próprias experiências, verificar o funcionamento em
laboratório e analisar os resultados. Além disso, os objectivos
podem passar por uma abordagem sistemática, com o
dimensionamento, a montagem de protótipos, a verificação
experimental do seu funcionamento e a obtenção de
conclusões, ou apenas por parte destes passos.
Os osciladores lineares (sinusoidais) são um tema adequado
à metodologia proposta, à consolidação de conhecimentos e à
percepção da interligação de conceitos transversais a várias
disciplinas, nomeadamente, os conceitos de Matemática e da
Física e exemplificar o funcionamento e as aplicações de
alguns dispositivos electrónicos e semicondutores. De entre
outros, sobressaem os conceitos dos sistemas amplificadores
com retroacção, a teoria do controlo e da estabilidade de
sistemas e a análise de circuitos no domínio da frequência, que
são referidas na bibliografia [4]-[7]. Destaca-se também o
conteúdo harmónico de sinais e os fenómenos de distorção e
as suas implicações. Estas matérias constituem a base para a
ISSN 1932-8540 © IEEE
2
IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
A simulação é um dos métodos mais usados para a
percepção e para a consolidação de conhecimentos sobre o
funcionamento de circuitos e sistemas. De entre várias
soluções de software de simulação importa referir dois tipos
distintos, ambos muito usados nos meios académicos. No
primeiro incluem-se o MATLAB® e o SIMULINK® (marcas
registadas de The Mathworks, Inc [11]) e o Octave [1], de uso
livre, compatível com o código de MATLAB; todos orientados
para a simulação numérica e avaliação das expressões
matemáticas que traduzem o funcionamento dos circuitos ou
pela descrição do modelo do sistema por blocos funcionais.
No segundo tipo incluem-se as soluções para a simulação de
circuitos eléctricos e electrónicos, onde importa referir o
software OrCAD PSpice, pela popularidade nos meios
académicos e pela quantidade de bibliografia que o utiliza
como suporte. À data, a versão académica para uso livre com
limitações) é a 16.2 Demo Version [3]. Porém, estão
disponíveis versões mais antigas, igualmente adequadas ao
ensino e com limitações: a versão OrCAD PSpice 9.1 student
version (std_v), disponível na internet em [2] e a versão
OrCAD PSpice 9.2 std_v que é distribuída em suporte CDROM com [4].
A. Simulação em MATLAB
A simulação de osciladores com MATLAB consiste na
avaliação da função de transferência do ganho de retorno no
L( s )
1
Rf
R1
1
sRC 3 1 sRC
(1)
C
R
R
V
C
vO
V
R1
Rf
a)
% Oscilador em Ponte de Wien ( fig. 1a )
clear all, clc
C=22e-9;
R=723.4;
Rf=20e3;
R1=10e3;
% Definem a freq de oscilação
% Definem o ganho do amplificador
fo=1/(2*pi*R*C);% frequência de oscilação @~10 kHz
Af=1+Rf/R1;
% Avaliação da Função de Transferência da rede RC
f=0.65*fo:0.01:1.4*fo;
w=2*pi.*f;
B= j*(w*R*C -1./(w*R*C)).^-1;
% Ganho de Retorno -- Loop Gain
L=Af.*(3.+B).^-1;
figure(1);
subplot(2,1,1),plot(f,abs(L),'LineWidth',2),title('Módulo
do Ganho de Retorno')
xlabel('Frequência [Hz]'); ylabel('|L(f)|'); grid on
subplot(2,1,2),plot(f,(360/pi)*phase(L),'LineWidth',2),
title('Fase do Ganho de Retorno'), xlabel('Frequência
[Hz]');
ylabel('fase L(f) [Graus]'); grid on
b)
Módulo do Ganho de Retorno
1
0.8
|L(f)|
II. SIMULAÇÃO DE OSCILADORES LINEARES DO TIPO RC
domínio da frequência. Tendo como exemplo o oscilador em
ponte de Wien da figura 1 a), a função de transferência do
ganho de retorno é da forma:
0.6
0.4
0.2
0
0.6
X: 1e+004
Y: 0.0005618
0.7
0.8
0.9
1
1.1
1.2
Frequência [Hz]
Fase do Ganho de Retorno
1.3
0.9
1.3
1.4
1.5
4
x 10
200
arg L(f) [Graus]
compreensão desta temática, constam dos curricula dos cursos
de 1º ciclo em Engenharia Electrotécnica, ou de Electrónica e
Telecomunicações, geralmente no 2º ano.
Neste artigo apresentam-se alguns exemplos de simulação
de osciladores, propõem-se os esquemas eléctricos como
experiências de laboratório, discutem-se alguns aspectos da
sua realização prática e apresentam-se os resultados da
verificação experimental. Os esquemas propostos visam
apenas a verificação experimental dos princípios e dos
fenómenos físicos associados ao funcionamento dos
osciladores RC com amplificadores operacionais. Os
esquemas são funcionais, de baixa ou média complexidade, de
análise simples e de fácil realização em breadboard pelos
próprios alunos numa metodologia do tipo “aprender
fazendo”, que pode ser uma mais-valia. Por simplicidade, e
por motivos de ordem prática e pedagógica, nos esquemas
eléctricos propostos apenas se consideram implementações
com amplificadores operacionais (AmpOps) compatíveis na
localização de terminais e polarizados por tensões simétricas.
Alguns destes esquemas podem ser melhorados, mas a
complexidade aumenta e requerem outro grau de
conhecimentos [8]-[10].
O artigo está organizado em cinco secções. Na secção II
referem-se os aspectos relativos simulação de osciladores
sinusoidais e na secção III os aspectos de realização prática e a
verificação experimental dos osciladores propostos. Na secção
IV incluem-se alguns resultados que permitem avaliar a
adequação desta metodologia aos objectivos definidos e por
fim, na secção V apresentam-se as principais conclusões.
100
0
-100
-200
0.6
0.7
0.8
1
1.1
Frequência [Hz]
1.2
1.4
1.5
4
x 10
c)
Fig. 1. Avaliação do funcionamento do oscilador em ponte de Wien: a)
esquema eléctrico simples; b) código MATLAB para avaliação da função de
transferência do ganho de retorno e c) respectivo resultado.
ISSN 1932-8540 © IEEE
SALVADO Y MARTINS: OSCILADORES RC SINUSOIDAIS COM AMPOPS: SIMULAÇÃO E REALIZAÇÃO...
Para oscilar à frequência 10 kHz pode-se considerar
o
e Rf 20 k
R 723, 4 , C 22 nF , R1 10 k
circuito oscila se o ganho for 1 R f R1
3 . Para avaliar o
comportamento de (1) na frequência pode usar-se o código
MATLAB da figura 1 b), que por simplicidade não considera a
influência das não linearidades e outros parâmetros não ideais.
Com a execução deste código obtém-se o resultado da figura 1
c), verificando-se uma resposta do tipo rejeita banda, em
módulo, semelhante à resposta na frequência de uma rede
ressonante, atingindo-se o valor mínimo à frequência de
oscilação, confore esperado. Para a fase verifica-se um
andamento crescente, de zero até 180º, na vizinhança à
esquerda da frequência de oscilação ( f 0 ); a este valor de
frequência a fase regista uma descontinuidade e assume o
valor próximo de –180º na vizinhança de f 0 , à direita. Do
ponto de vista dos resultados analíticos verifica-se que o
funcionamento do oscilador está de acordo com as
formulações teóricas.
No caso do oscilador por desvio de fase (phase-shift), nas
configurações das figuras 2 a) e 2 b) pode-se seguir um
procedimento idêntico. O ganho de retorno, a frequência de
oscilação e o ganho do amplificador que verificam o critério
de Barkausen para os esquemas da figura 2 a) e 2 b) são,
respectivamente:
3
(HP) – provoca um avanço de fase – ou do tipo passa–baixo
(LP) – origina atraso na fase. De referir que a rede RC do tipo
HP é susceptível ao ruído (normalmente de alta frequência)
com implicações numa possível realização prática e, portanto,
não é particularmente indicada para uma realização prática.
Rf
V
R1
C
v1
v2
C
v0
R
R
V
C
v3
R
a)
Rf
V
R1
v2
v1
R
v3
R
R
C
C
V
v0
C
b)
Módulo do Ganho de Retorno
10
8
R f R1 j
1
( RC )3
6 2
RC
|L(f)|
L( j )
3
5
j
( RC ) 2
6
4
2
3
0
0
0.5
1
(2)
29
R1
6 RC
arg L(f) [Graus]
0
R f R1
L( j )
1 5
RC
2
RC
X: 1e+004
Y: 360
300
3
0
0.5
1
R1
1.5
2
2.5
Frequência [Hz]
3
3.5
4
4
x 10
c)
Módulo do Ganho de Retorno
15
29
10
|L(f)|
0
Rf
4
4
x 10
400
(3)
6
RC
3.5
500
200
j 6 RC
3
600
Rf
1
1.5
2
2.5
Frequência [Hz]
Fase do Ganho de Retorno
5
0
X: 1e+004
Y: 1
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
Frequência [Hz]
Fase do Ganho de Retorno
3.5
1.5
3.5
4
4.5
4
x 10
200
arg L(f) [Graus]
Para oscilar a 10 kHz, mantendo os condensadores de
22 nF, interessa R 295
no circuito da figura 2 a) e
R 1772 , no circuito da figura 2 b). O resultado da
avaliação de (2) e (3) em MATLAB para os osciladores das
figuras 2 a) e 2 b) é ilustrado nas figuras 2 c) e 2 d),
respectivamente. Em ambos verifica-se o cumprimento do
critério de Barkausen nos pontos de coordenadas definidas na
análise teórica. No entanto, a resposta em frequência do ganho
de retorno não apresenta semelhanças com as malhas
ressonantes, como no caso do oscilador em ponte de Wien. De
facto, no oscilador por desvio de fase, a rede selectiva de
frequências corresponde a um arranjo de secções RC de
primeira ordem, em cascata, que podem ser do tipo passa–alto
100
0
-100
-200
0
0.5
1
2
2.5
Frequência [Hz]
3
4
4.5
4
x 10
d)
Fig. 2. Oscilador por desvio de Fase: a) com rede RC do tipo HP; b) com
rede RC do tipo LP; c) resultado da simulação em MATLAB com rede HP e
d) resultado da simulação em MATLAB com rede LP.
ISSN 1932-8540 © IEEE
4
IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
Para as demais configurações de osciladores RC
sinusoidais mais comuns procede-se de modo idêntico,
fazendo a avaliação da respectiva função de transferência do
ganho de retorno e das suas condições. Contudo, tendo em
vista a realização prática de osciladores, interessa avaliar a
influência das não linearidades e outros parâmetros não ideais
no seu funcionamento, sendo preferível o uso de simuladores
de circuitos e sistemas electrónicos.
B. Simulação em PSpice
Os modelos de simulação no PSpice não permitem observar
todos os efeitos das não linearidades do circuito, ou das
condições não ideias dos dispositivos, mas permitem obter
resultados muito próximos da realidade por realização em
hardware. Assim, como alternativa, pode-se simular o
funcionamento do oscilador em ponte de Wien e do oscilador
por desvio de fase das figuras 1 e 2, em PSpice, para várias
configurações, vários valores de componentes ou diferentes
condições de temperatura ambiente. Deste modo, quer na
realização prática quer na simulação (em PSpice), na escolha
do AmpOp a usar, importa considerar os seus parâmetros
dinâmicos que podem influenciar o desempenho dos circuitos
osciladores. Em particular importa considerar a largura de
banda do amplificador (para o ganho diferencial em malha
aberta) e a taxa de inflexão, ou taxa de variação da saída (slew
rate), face à frequência de oscilação pretendida.
Embora os AmpOp µA741 (LM741) ou LM124 sejam dos
mais populares nos meios académicos, ambos com modelos
disponíveis no PSpice std_v, na realização/simulação dos
osciladores em ponte de Wien e de desvio de fase é preferível
usar AmpOps com melhores características dinâmicas, como
por exemplo o AmpOp LF411, disponível no PSpice std_v.
Este apresenta uma largura de banda de cerca de 4 MHz para
ganho unitário, e uma taxa de inflexão de 15V/µs, enquanto o
µA741/LM741, para os mesmos parâmetros, apresenta 1 MHz
e 0,5 V/µs, respectivamente.
De modo a permitir uma comparação directa com os
resultados das simulações em MATLAB, considera-se a
simulação em PSpice do oscilador em ponte de Wien e do
oscilador por desvio de fase, à frequência de oscilação de 10
kHz, com o AmpOp LF411 polarizado com tensões simétricas
V= 12 V . Para obter a resposta em ordem ao tempo,
configura-se a simulação de modo a não considerar as
condições iniciais, seleccionando Skip Initial Transient
Solution, seguindo as opções Analysis – Setup – Transient.
Para o oscilador em ponte de Wien (figura 1a) consideramse os mesmos valores usados em MATLAB para definir a
frequência de oscilação a 10 kHz: R 723
e C 22nF .
No entanto, dado trata-se da simulação do funcionamento do
circuito em hardware, não devem ser consideradas as
condições ideias de ganho (ganho de 3) pois desta forma o
circuito apenas reage ao transitório inicial, a amplitude
decresce e as oscilações acabam por cessar. Para iniciar as
oscilações o ganho do amplificador dever ser ligeiramente
superior a 3 pelo que interessa ter R f R1 2
. Assim, no
oscilador em ponte de Wien considera-se R1 10 k
10V
0V
-10V
V(vo_s)
10V
0V
SEL>>
-15V
0s
V(vo_ag)
5ms
10ms
15ms
20ms
25ms
Time
a)
15V
10V
0V
-10V
-15V
24.6ms
V(vo_s)
24.7ms
24.8ms
24.9ms
25.0ms
Time
b)
Fig. 3. Simulação do oscilador em ponte de Wien em PSpice 9.2 std_v: a)
início, aumento e estabilização das oscilações e b) resposta no tempo.
Rf
20, 2 k
, que representa uma variação de ~1%
relativamente ao valor ideal de R f . Esta variação enquadra-se
nas tolerâncias dos dispositivos resistivos mais comuns
disponíveis em laboratório (5%), normalmente usados em
circuitos reais. De referir que quanto maior for esta variação,
mais rápido se dá o arranque das oscilações, o que permite
avaliar a dinâmica do oscilador, por alteração do valor de R f .
Pode-se ainda optar por comparar o resultado desta
implementação com outra possível, nomeadamente aquela que
inclui controlo automático de ganho (AGC) por díodos, com
vantagens na percepção do respectivo funcionamento, das suas
principais diferenças, vantagens e desvantagens.
Os resultados da simulação das duas versões do oscilador
em ponte de Wien em PSpice 9.2 std_v apresentam-se na
figura 3. Na figura 3 a), para a configuração base (gráfico
superior), verifica-se o início das oscilações e o aumento
gradual da amplitude, que estabiliza em cerca de 11 V
decorridos cerca de 17 ms após o instante inicial. Esse tempo
reduz-se a pouco mais de 4 ms, para circunstâncias idênticas,
na configuração com AGC por díodos (gráfico inferior). A
figura 3 b) mostra em detalhe cerca de quatro períodos do
sinal de resposta após estabilização, para a configuração base
do oscilador em ponte de Wien, sendo visível alguma
distorção devido aos níveis de saturação do AO, devido à não
existência de controlo do ganho/amplitude. A frequência de
oscilação é de cerca de 9,9 kHz, calculada a partir da medida
do período do sinal, e confirmada através do espectro de
amplitude, por activação da opção FFT na barra de
ferramentas da aplicação PSpice A/D.
e
ISSN 1932-8540 © IEEE
SALVADO Y MARTINS: OSCILADORES RC SINUSOIDAIS COM AMPOPS: SIMULAÇÃO E REALIZAÇÃO...
Estes resultados foram obtidos com simulações à
temperatura ambiente de 25 ºC não se registando variações
significativas na gama de temperaturas entre 0 e 70º C. De
referir ainda que para uma implementação com o AO
µA741/LM741, para as mesmas condições de simulação, se
obtém resultados idênticos quanto à amplitude e quanto à
estabilização das oscilações, mas obtém-se uma frequência de
oscilação de 8,9 kHz, isto é, com um desvio de mais de 10%
sobre o valor pretendido. Justifica-se assim o uso preferencial
do AmpOp LF411.
Na simulação do oscilador por desvio de fase pode
adoptar-se um procedimento idêntico, para os esquemas das
figuras 2 a) e 2 b). Neste particular considera-se apenas o
circuito da figura 2 b) usando o AmpOp LF411 com
R 1772 , C 22nF (para produzir oscilações a 10 kHz)
R1 10 k
e Rf
290 k
5
15V
10V
0V
-10V
-15V
24.5ms
V(U1:OUT)
24.6ms
24.7ms
24.8ms
24.9ms
25.0ms
Time
a)
6.0V
4.0V
, e apresentam-se os resultados na
figura 4. A frequência de oscilação é de cerca de 9,6 kHz,
verifica-se na figura 4 a) que o sinal à saída do AmpOp
apresenta zonas de distorção mais acentuadas, devido aos
níveis de saturação do AmpOp; esta é também visível no
espectro de amplitude, na figura 4 b), sob a forma de distorção
harmónica por dispersão de energia, associada às harmónicas
de 3ª e 5ª ordem, a cerca de 28,7 kHz e cerca de 48 kHz,
respectivamente. Na figura 4 c) percebe-se o desfasamento de
60º entre os sinais em cada uma das secções RC, medido pela
diferença temporal. O arranque das oscilações ocorre cerca de
10ms após o instante inicial, estabilizando na amplitude final
cerca de 8 ms após o arranque (gráfico não representado).
Numa implementação com o AmpOp µA741/LM741, em
condições idênticas, o arranque das oscilações ocorre menos
de 1 ms após o instante inicial, a frequência de oscilação é de
cerca de 5,3 kHz e a distorção harmónica é mais acentuada
(gráficos não representados). O desvio da frequência mais
acentuado deve-se aos valores dos parâmetros dinâmicos dos
AmpOp e também aos valores de impedância “vistos” por
cada bloco da rede RC, que se refere com mais detalhe na
secção seguinte, na realização prática de osciladores com
buffers.
Apesar da boa aproximação à situação real, as simulações
em PSpice não permitem a percepção de determinados
fenómenos físicos associados aos osciladores, nomeadamente
das não linearidades do circuito, os compromissos do ganho
no arranque e na manutenção das oscilações, o controlo
automático do ganho na manutenção das oscilações, entre
outros. Estes são mais facilmente perceptíveis através da
realização prática dos circuitos em protótipo e da verificação
experimental em laboratório, sendo esta a forma privilegiada
para a consolidação de conceitos. Por outro lado, o contacto
directo com os dispositivos electrónicos e com os
equipamentos de medida usados em laboratório são maisvalias importantes a qualquer curso de cariz técnico.
III. REALIZAÇÃO PRÁTICA DE OSCILADORES RC SINUSOIDAIS
Para a realização prática dos vários osciladores RC
indicados propõem-se uma metodologia orientada à análise
dos resultados práticos face aos resultados teóricos esperados,
2.0V
0V
0Hz
V(U1:OUT)
10KHz
20KHz
30KHz
40KHz
50KHz55KHz
Frequency
b)
4.0V
0V
-4.0V
29.5ms
V(C11:1)
29.6ms
V(R12:2)
V(R11:2)
29.7ms
29.8ms
29.9ms
30.0ms
Time
c)
Fig. 4. Simulação do oscilador por desvio de fase da fig. 2 b) em PSpice 9.2
std_v: a) pormenor do sinal gerado, b) espectro de amplitude e c) pormenor
dos sinais em cada secção RC, evidenciando a diferença de fase entre elas.
e de comparação entre os resultados práticos nas diferentes
configurações, em implementações com AmpOp de diferentes
características dinâmicas. Deste modo é também possível
avaliar e comparar o desempenho dos circuitos osciladores nas
diferentes realizações. Para facilitar a realização das
experiências em breadboard, nomeadamente a troca de
AmpOp sem necessidade de alterar o restante circuito, sugerese o uso circuitos integrado (IC) com encapsulamento DIP,
compatíveis em características eléctricas e na localização de
terminais, como por exemplo: µA741/LM741, LF411, TL071,
TL081 ou LF356. Na realização dos vários osciladores podem
usar-se dispositivos com 2 ou 4 AmpOp por encapsulamento,
com características equivalentes aos referidos: µA747/LM747,
LM124, LF412, TL072, TL074, TL082 ou TL084.
O ensaio, a avaliação do funcionamento e a realização de
medidas de grandezas indicativas do desempenho dos
osciladores RC sinusoidais requerem o uso de equipamento de
laboratório adequado. Os resultados dos ensaios que se
indicam foram realizados numa área de trabalho semelhante á
a figura 5, com o seguinte equipamento: fonte de alimentação
ISSN 1932-8540 © IEEE
6
IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
Fig. 5. Aspecto da bancada de trabalho para teste dos osciladores lineares.
dupla, 0-30 V, Topward 6302A; multimetro digital de bancada
Escort DM2347 oo LG DM441B; ponte de medida Thurly
Thandar Instruments, LCR 400 Precision Bridge (permite
medidas de capacidade e indutância a 10 kHz); osciloscópio
digital Agilent modelo 54615B 500MHz 1GSa/s com módulo
Agilent 54659A para aquisição de dados e comunicação com
PC; analisador de espectros Advantest R3131A. A impedância
de entrada dos analizadores de espectros é normalmente de 50
Ω sendo necessário compatibilizar as impedâncias com vista à
máxima transferência de energia. Esta composição é idêntica à
das bancadas usadas nas sessões presenciais em laboratório,
ou de trabalho autónomo, com excepção do osciloscópio que é
analógico. Por sua vez, o analisador de espectros e a ponte de
medida LCR, devido ao uso mais restrito, existem de um
modo geral uma unidade de cada em laboratório.
Para a realização dos osciladores, nas várias versões, para
produzirem oscilações a 10 kHz, consideram-se AmpOps
polarizados por tensões simétricas 12 V , condensadores de
10 nF ou 22 nF e resistências normalizadas na série E12. De
referir que do ponto de vista prático e da realização
experimental, orientada para a percepção do funcionamento
dos circuitos, não é necessário usar componentes de precisão,
ou cujos valores reais sejam próximos dos valores nominais,
pois os desvios no factor de ciclo ou na frequência de
oscilação são aceitáveis dentro das tolerâncias.
A. Oscilador em Ponte de Wien
No esquema do oscilador em ponte de Wien da figura 6 (o
mais simples) considera-se o AmpOp TL081 e na definição do
ganho do amplificador R1 5,6 k
e Rf formado pela
associação em série de uma resistência de 6,8 kΩ e um
potenciómetro de 5 kΩ. O potenciómetro é indispensável na
realização prática para estabelecer as condições de ganho
necessárias ao arranque e à estabilização da amplitude das
oscilações, compensando os desvios nos valores dos
componentes devido às tolerâncias. Do ponto de vista
didáctico tem também interesse pois permite visualizar o
fenómeno de início das oscilações e o compromisso ou a
precariedade de equilíbrio no ajuste do potenciómetro para a
sua manutenção. Para um melhor aproveitamento da
experiência, o potenciómetro deve ser ajustado inicialmente
para um valor próximo do mínimo, e posteriormente ajustado
até ao início das oscilações.
Em seguida deve ser ajustado em pequenos cursos, para
valores crescentes e decrescentes, enquanto se observa a forma
de onda de resposta: para valores superiores ao valor nominal
a forma de onda apresenta distorção, devido aos níveis de
saturação do AmpOp; para valores inferiores o ganho diminui,
as oscilações diminuem gradualmente de amplitude e
terminam. Quando ajustado se verifica o critério de
Barkausen, o circuito oscilada à frequência pretendida e a
amplitude é fixa, limitada pelas não-linearidades do circuito.
Nesta configuração não é possível variar a amplitude das
oscilações, devido ao compromisso de ajuste do ganho (no
potenciómetro) para a manutenção das oscilações. Para que tal
seja possível associa-se o oscilador a um amplificador com
ganho variável.
Consideram-se duas possibilidades para oscilar a 10 kHz: i)
condensadores de 22 nF (Ca=22,6 nF e Cb=22,3 nF @ 10kHz,
medidos na ponte RLC) e uma associação de resistências em
série para perfazer cerca de 709 Ω (680 Ω e 27 Ω) em Ra e Rb;
ii) condensadores de 10 nF (Ca=9,8 nF e Cb=10,1 nF @
10kHz, medidos na ponte RLC) e a associação de resistências
em série (1,5 kΩ e 100Ω) de modo a obter 1,6 kΩ em Ra e Rb.
Os resultados obtidos para as duas situações são idênticos,
Cb
Ra
Rb
V
Ca
vO
V

R1
Rf
a)
b)
Fig. 6. Oscilador em ponte de Wien sem AGC: a) esquema eléctrico e b)
forma de onda do sinal resultante.
Tabela I. Medidas para avaliação do oscilador em ponte de Wien @ 10 kHz.
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R
C
709
R
22 nF C
1, 6 k
10 nF
Volt PkPk
Volt Max
17,188V
8,594V
17,813V
8,906V
Volt Min
PosPulseWidth
-8,594V
50,8us
8,906V
50,4us
NegPulseWidth
Period
50,4us
101,2us
49,6us
100us
9,881kHz
50,198%
10kHz
50,40%
Frequency
Duty Cycle
SALVADO Y MARTINS: OSCILADORES RC SINUSOIDAIS COM AMPOPS: SIMULAÇÃO E REALIZAÇÃO...
como se mostra na tabela I. Na figura 6 b) verifica-se uma
ligeira distorção na alternância negativa, também perceptível
tabela I, na assimetria entre a duração das alternâncias
negativa e positiva e no factor de ciclo, que difere ligeiramente
de 50%. A frequência de oscilação está ligeiramente desviada
do valor nominal esperado (cerca de 120 Hz, isto é, ~1,2 %),
enquadrável nos valores das tolerâncias dos componentes.
Para permitir o ajuste da amplitude e melhorar o controlo e
a estabilidade das oscilações, pode-se incluir controlo
automático do ganho (AGC) e limitação da amplitude. No
circuito da fig 7 a) o ganho é dado por
Af
R2
R3 / / rD
R1
7
amplitude mínima e máxima possível, por ajuste do
potenciómetro, que permite a sustentabilidade das oscilações e
as zonas de distorção, respectivamente. Na tabela II omitem-se
os resultados obtidos para o circuito da figura 7 b), por serem
muito idênticos aos obtidos para o circuito da figura 7 a).
Pela tabela II verifica-se que os esquemas das figuras 7 a) e
7 c) permitem obter valores máximos de amplitude próximos:
a diferença é de cerca de 100 mV. No que respeita ao valor
mínimo de amplitude existe vantagem para a configuração 7
Cb
Ra
Rb
V
Ca
(4)
vO
V
D2
Nesta configuração o AGC faz-se através dos díodos D1 e
D2, nomeadamente através do valor dinâmico da sua
resistência interna, rD . Inicialmente, não havendo oscilações,
R1
a)
R3 / / rD R3 e a retroacção do AmpOp é assegurada apenas
por uma rede puramente resistiva. Assim, para iniciar as
oscilações a associação em série de R2 e R3 deve ser
ligeiramente superior a 2R1. Se a amplitude do sinal de saída
excede um determinado valor, os díodos entram à condução,
um em cada alternância, a sua resistência interna em paralelo
com R3 assegura a redução do ganho e por consequência a
redução da amplitude do sinal se saída. Se a amplitude baixar
os díodos tendem a deixar de conduzir e o ganho do
amplificador é determinado pela relação entre a associação em
série de R2 e R3 com R1. Este esquema pode ser simplificado,
retirando R3 do circuito, mas isso origina maior dificuldade
controlo do ganho é assegurado pelos díodos da rede de
retroacção negativa. A limitação da amplitude das oscilações
em que rD representa a resistência dinâmica do díodo e o
ganho do amplificador é dado por
R3
D1
os díodos estão ao corte, rD tem um valor muito elevado e
na estabilização após ajustes do ganho em R2 ; implica ainda a
redução da gama de amplitudes possíveis. O controlo
automático do ganho pode também fazer-se através de
dispositivos cuja resistência depende da temperatura (RTD),
como é o caso de R3 no esquema eléctrico da figura 7 b), com
característica do tipo NTC. Este circuito funciona de modo
semelhante ao da figura 7 a).
Para controlar o ganho e limitar a amplitude das oscilações,
pode usar-se o esquema eléctrico da figura 7 c). Para iniciar as
oscilações, R f deve ser ligeiramente superior a 2R1 . O
R2
V
vO
V
R2
R3
R1
T
b)
V
R3
D1
Cb
Ra
Rb
vO
V
R4
R1

Rf
D2
R3
V
c)
Fig. 7. Esquemas eléctricos do oscilador em ponte de Wien: a) com AGC por
díodos; b) com AGC por RTD (NTC) e c) com limitação de amplitude.
Tabela II. Resultados das medições na avaliação do oscilador em ponte de
Wien com AGC por díodos e com controlo e limitação de amplitude.
Oscilador 7 a)
Af
R f // R4
R1
rD
(5)
A avaliação do funcionamento dos osciladores da figura 7
faz-se em comparação e em condições idênticas na definição
da frequência de oscilação – condensadores de 10 nF e
resistências de 1,6 kΩ. A tabela II apresenta em resumo os
resultados das medidas mais significativas para as situações de
R4
V
Ca
Volt PkPk
Volt Max
Volt Min
PosPulseWidth
NegPulseWidth
Period
Frequency
Duty Cycle
ISSN 1932-8540 © IEEE
Amax
Amin
17,813V
1,453V
8,906V 718,75mV
-8,906V -734,37mV
50,4us
50,8us
Oscilador 7 c)
Amax
18,125V
9,063V
-9,063V
50,4us
Am in
3,891V
1,938V
-1,953V
53,6us
49,6us
100us
49,6us
100,4us
50,4us
100,8us
53,6us
107,2us
10kHz
50,40%
9,96kHz
50,60%
9,92kHz
50,00%
9,328kHz
50,00%
8
IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
a), por permitir obter uma amplitude mínima de cerca de 700
mV face aos cerca de 1,9 V do circuito 7 c). Assim, o circuito
da figura 7 a) apresenta maior gama de valores de amplitude
sem distorção e/ou cessação das oscilações. O desempenho
dos dois circuitos é idêntico nos valores de frequência de
oscilação, com uma ligeira vantagem para a configuração 7 c)
ao nível das características da onda, nomeadamente do factor
de ciclo. Porém, esta vantagem é aparente pois a onda gerada,
na condição de amplitude mínima, apresenta alguma distorção,
como se observa na figura 8. As configurações 7 a) e 7 b) são
assim preferíveis face à configuração 7 c).
O circuito da figura 7 b) tem interesse do ponto de vista
didáctico, por permitir visualizar o fenómeno de cessação e de
arranque das oscilações face à sensibilidade de R3 (NTC) às
variações de temperatura. Para tal basta aproximar de R3 um
corpo ou objecto com uma temperatura superior à temperatura
ambiente (encostar um dedo é suficiente). Com o aumento da
temperatura o seu valor de resistência baixa, o ganho também
baixa e as oscilações cessam. Ao afastar o objecto (ou o dedo)
dá-se o arrefecimento e as oscilações reiniciam. Como a
sensibilidade dos dispositivos RTD é elevada o fenómeno
pode ocorrer muito rapidamente.
B. Oscilador por Desvio de Fase
O oscilador por desvio de fase tem duas configurações base
– as das figuras 2 a) e b) – cuja rede RC é constituída por
secções do tipo HP ou do tipo LP, respectivamente.
Consideram-se ambos dimensionados para produzir oscilações
sinusoidais à frequência 10 kHz, usando o AmpOp TL081 e
condensadores de 10 nF. Para o oscilador da figura 2 a)
R 650 , por associação de 470 Ω e 180 Ω em série,
R1
27 k
a)
b)
Fig. 8. Formas de onda na situação de ajuste da amplitude mínimo para os
osciladores em ponte de Wien com AGC: a) AGC por díodos – fig. 7a; b)
controlo de ganho e limitação por díodos – fig. 7c.
Tabela III. Resumo dos resultados experimentais para as configurações base
do oscilador por desvio de fase com redes RC de avanço e de atraso de fase.
Rede HP
Volt PkPk
Volt Max
Volt Min
17,969V
8,906V
-9,063V
PosPulseWidth
58us
NegPulseWidth
56us
Period
Frequency
Duty Cycle
Rede LP
ε
Medidas
ε
Medidas
17,656V
8,75V
-8,906V
-0,8 %
0,8 %
0,9 %
-0,86 %
51us
53us
114us
14 %
103us
3%
8,772kHz
12,28 %
9,709kHz
2,9 %
50,87%
49,50%
; R f é formado por associação em série de 1 MΩ
Rf
e um potenciómetro de 200 kΩ, para ajustar o ganho. Para o
oscilador da figura 2 b) R 3,9 k , R1 39 k e R f é
formado pela associação em série de 1,5 MΩ e um
potenciómetro de 500 kΩ. Não há controlo automático do
ganho e, portanto, a amplitude dos sinais é fixa nos dois casos.
A tabela III mostra os resultados experimentais obtidos para
ambas as configurações, verificando-se que são idênticos e
concordantes com os resultados de simulação na figura 4. Os
desvios das grandezas medidas face aos valores nominais são
menores no caso do oscilador com rede RC do tipo LP, a
forma de onda para a rede LP apresenta também menor
distorção, mas a amplitude é cerca de 1 Vpp inferior á que se
obtém para o oscilador com rede do tipo HP.
O principal problema destas duas configurações é o desvio
do valor de frequência face ao valor pretendido, facto que está
relacionado com o efeito de carga entre as secções da rede RC,
e entre estas e o amplificador, devido à impedância “vista” por
cada secção ou bloco. Como solução podem-se usar valores de
resistência elevados para a definição do ganho do
amplificador, ou interpor um andar seguidor de tensão (buffer)
entre as secções RC e o amplificador, como ilustra a figura 9,
podendo usar-se o IC TL084, que contém quatro TL081 num
mesmo pack. Deste modo aumenta-se a impedância “vista”
por cada bloco, e reduz-se o efeito de carga, e mantém-se a
R1
Za
A1
v2
v1
v0
v2*
A2
Zb
Za
v4
Za
v3
A4
Zb
*
3
v
A3
Zb
Fig. 9. Esquema do oscilador por desvio de fase com buffers (buffered phaseshift oscillator).
informação contida nos sinais. Neste caso as expressões da
frequência e do ganho que verificam o critério de Barkausen
diferem das consideradas nas configurações das figuras 2 a) e
b). Para uma rede do tipo HP tem-se:
L( j )
ISSN 1932-8540 © IEEE
Rf
R1
j RC
1 3
RC
2
1
0
3RC
j RC
2
j 3 RC
Rf
R1
RC
8
3
(6)
SALVADO Y MARTINS: OSCILADORES RC SINUSOIDAIS COM AMPOPS: SIMULAÇÃO E REALIZAÇÃO...
9
Para uma rede do tipo LP tem-se:
L( j )
Rf
1
R1
1 3
0
2
RC
j 3 RC
Rf
3
RC
RC
3
(7)
8
R1
Para iniciar as oscilações deve ter-se R f R1
8
; cada
secção RC provoca um desvio de fase de 60º à frequência 0 .
Para obter oscilações a 10 kHz consideram-se condensadores
de 10 nF e os seguintes valores de resistência: i) para o
oscilador com buffer e rede HP, R 920
(associação em
série de 820 Ω e 100 Ω); ii) para o oscilador com buffer e rede
LP, R 2750 (associação em série de 2,7 kΩ e 56Ω). Para
ambos, considera-se
R1
e
4,7 k
Rf
C. Oscilador de Bubba
O oscilador de Bubba [12] tem particular interesse quando
se pretende ter dois sinais de frequência igual mas desfasados
de 90º. Este oscilador, cujo esquema se apresenta na figura 11,
é igualmente de análise simples e realização fácil e difere do
oscilador por desvio de fase com buffers por incluir mais uma
secção RC. Para secções LP o ganho de retorno é dado por
Rf
j RC
1 j RC
R1
0
4
1
RC
1 0º
(8)
Rf
R1
4
Os sinais à saída dos amplificadores 3 e 4 normalmente
estão em quadratura, isto é, apresentam entre si uma diferença
2 . Para uma
de fase de 90º: sin 0 t e cos 0t
implementação com R 1,6 k
Rf
R1
R
, C 10 nF , R1
270 k
e
R f formado pela associação em série de uma resistência de 1
v1
A1
A2
C
formado pela
associação em série de 33 kΩ e um potenciómetro de 10 kΩ,
para ajuste do ganho.
Para uma rede RC do tipo LP, os resultados são
ligeiramente melhores aos obtidos para a configuração base.
Porém, para a configuração ensaiada com a rede HP, ensaiada
em vez de uma frequência de oscilação de 10 kHz obteve-se
1,208 MHz com uma forma de onda quase triangular, como
mostra a figura 10. Isto acontece porque esta configuração é
mais susceptível ao ruído, em particular em implementações
com AmpOp com andar de entrada em tecnologia JFET ou
CMOS. A característica do tipo passa-alto da rede RC
descrimina positivamente o ruído (normalmente de alta
frequência) e o sinal de saída é limitado pelas características
dinâmicas e de resposta em frequência do AmoOp,
nomeadamente o produto ganho–banda e a taxa de inflexão,
ou slew-rate. Face aos resultados, conclui-se que para uma
realização prática é preferível a configuração com rede RC do
tipo LP.
L( j )
Fig. 10. Resultado obtido para o oscilador por desvio de fase com buffers (IC
TL084) e malhas RC do tipo HP: cada secção buffer – malha RC provoca um
desvio de fase de 45º à frequência ω0: período ~830 ns, frequência ~1200
MHz e amplitude ~2,9Vpp. O sinal apresenta distorção (é quase triangular).
v0 cos
v3
v4
R
R
A4
A3
C
R
v2
C
C
v0 sin
Fig. 11. Esquema do oscilador de Bubba com secções RC do tipo LP.
MΩ e um potenciómetro de 200 kΩ obtém-se um sinal
sinusoidal de amplitude 3 V, frequência 9,025 kHz e factor de
ciclo de 50,54 %.
D. Oscilador em Quadratura
Este tipo de oscilador tem por base dois integradores e
conhecem-se duas implementações: a de Mancini e a de Sedra.
A figura 12 mostra o esquema simplificado do oscilador em
quadratura de Mancini que produz dois sinais sinusoidais:
sin 0 t , na saída de A1; cos 0 t , na saída de A2.
Analisando o circuito (os valores das resistências são idênticos
e os dos condensadores também) obtém-se o ganho de retorno
L( j )
A
1
j CR
2
(9)
A frequência de oscilação é dada pela relação 0 1 RC .
Os pólos de (9) são complexos conjugados e próximos do
eixo imaginário, pelo que este oscilador apresenta alguma
instabilidade e elevada distorção, e necessita de um circuito
para estabilização do ganho [4, pp. 1175 – 1176].
O oscilador em quadratura de Mancini, da figura 12, tal
como o oscilador de Bubba, também gera dois sinais
sinusoidais de frequência 0 1 RC , desfasados de 90º:
sin
0
t e cos
0
t , à saída de A1 e A2, respectivamente.
No ensaio deste oscilador, para obter oscilações a 10 kHz,
considera-se C 10 nF e R 1,6 k e o AmpOp TL081 e
com circuito para estabilização do ganho. Para iniciar as
oscilações e tornar o circuito realizável do ponto de vista
ISSN 1932-8540 © IEEE
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IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
C
C
R
R
A1
A2
v0 sin
v0 cos
R
C
Fig. 12. Esquema simplificado do oscilador em quadratura de Mancini.
considerar-se o oscilador em quadratura de Sedra [4, pp.1176]
em que o primeiro andar (A1) é um integrador de Miller
(inversor) e o segundo andar (A2) é um integrador não
inversor, que é uma topologia pouco comum face ao nível de
conhecimentos dos alunos em geral. Por isso considera-se não
ser adequado, do ponto de vista pedagógico.
E. Oscilador de Colppits com GIC
O oscilador de Colpitts é um dos osciladores lineares mais
conhecidos. Neste artigo propõe-se uma implementação com
base num amplificador inversor com AmpOp e no circuito de
Antoniou [4, pp. 1112 – 1114] para simulação operacional de
bobines (GIC – Generalized Immitance Converter. Mantém-se
assim o âmbito deste artigo e apresenta-se uma outra
abordagem à realização de circuitos electrónicos.
O circuito de Antoniou é um circuito activo com bobines e
condensadores que simula o funcionamento de bobines com
elevado factor de qualidade e indutância dada pela relação
Leq
a)
C4 R1 R3 R5
R2
(10)
Com resistências de valor idêntico é possível variar o valor
da bobine ( Leq CR 2 ) apenas pela variação do condensador
b)
Fig. 13. Resultados do ensaio do oscilador em quadratura de Mancini: a)
formas de onda dos sinais em quadratura e b) espectro de amplitude.
prático, convém ter a possibilidade de ajuste do ganho para
iniciar as oscilações, o que se consegue colocando um
potenciómetro (de 5 kΩ) no lugar de uma das resistências
ligadas á entrada inversora de um dos AmpOp. Convém referir
que esta resistência provoca desvios na frequência pelo que é
importante seleccionar os componentes com valores o mais
próximo possível, e ajustar o potenciómetro com muito
cuidado (de preferência usar um potenciómetro multi-volta).
O ensaio deste oscilador, nas condições referidas, obtém-se
os resultados da figura 13 a) onde se verifica que a frequência
dos sinais é de 9,88 kHz, com amplitude de ~7V, e que estes
apresentam um desfasamento de cerca de 90º. Na figura 13 b)
verifica-se a existência de distorção harmónica, onde se
evidenciam o maior peso das harmónicas de ordem impar,
sendo o nível da harmónica de 5ª ordem (~49,5 kHz) cerca de
20 dB inferior ao nível da frequência fundamental. O
desempenho desta implementação não é dos melhores. Porém,
tendo em conta o propósito e os objectivos deste artigo os
resultados podem considerar-se satisfatórios.
Em alternativa ao oscilador em quadratura de Mancini pode
do GIC, e assim variar a frequência de oscilação numa
determinada gama. A complexidade de realização deste
oscilador numa implementação com GIC é maior do que a dos
restantes osciladores propostos mas tem vantagens por
permitir o contacto com a realização de circuitos pela
simulação operacional de componentes.
O circuito do oscilador de Colpitts com GIC é apresentado
na figura 14. A frequência e o ganho para o arranque e a
manutenção das oscilações dependem da verificação das
seguintes expressões:
0
C1 C2
LC1C2
Rf
R1
C2
C1
(11)
Na prática, sendo o ganho ligeiramente maior que a relação
entre os condensadores, a oscilação inicia-se devido aos
transitórios no instante de estabelecimento da alimentação e a
amplitude das oscilações aumenta até ser controlada pelas não
linearidades do circuito. Nestas condições é possível variar o
valor da bobine variando apenas o condensador do GIC;
consegue-se assim obter um oscilador de frequência de
oscilação variável numa determinada gama.
Neste oscilador em particular, opta-se por uma
implementação visando obter uma frequência variável.
Considera-se C1 C2 10 nF , RO 1,5 k , R1 390 k e
R f formado pela associação em série de 270 kΩ e um
potenciómetro de 200 kΩ. No circuito GIC considera-se
(680 Ω em série com 82Ω) e
R2 R3 R4 R6 760
C5 100 pF , variável pelo que, nestas condições, equivale a
uma bobine variável de cerca de 59 µH.
ISSN 1932-8540 © IEEE
SALVADO Y MARTINS: OSCILADORES RC SINUSOIDAIS COM AMPOPS: SIMULAÇÃO E REALIZAÇÃO...
11
entre a saída do amplificador e a entrada do GIG, de modo a
reduzir o efeito de carga da rede LC que este simula.
Rf
R1
R0
v0
v01
IV. AVALIAÇÃO DO CONTRIBUTOS E DA ADEQUAÇÃO
Para avaliar esta metodologia procedeu-se à recolha
anónima das opiniões dos alunos, através de inquérito, no qual
participaram um total de vinte e três (23) alunos, dos anos
lectivos 2007/2008 e 2008/2009, através de quatro questões:
três questões com respostas de escolha múltipla e uma questão
para classificar de 1 (em desacordo) a 5 (plenamente de
acordo), de acordo com a importância atribuída e o grau de
satisfação. As questões consideradas são as seguintes:
C1
C2
A1
R6
R2
R3
R4
C5
A2
L
Fig. 14. Esquema do oscilador de Colpitts com AO e bobine simulada por
GIC, com frequência de oscilação ajustável por condensador variável.
a)
b)
Fig. 15. Resultados do ensaio do oscilador de Colpitts com GIC: a) forma de
onda do sinal de resposta e b) espectro de amplitude.
Os resultados experimentais para este oscilador com o
AmpOp TL084, permitem obter frequências de oscilação na
gama de 107 kHz e 127 kHz. A amplitude do sinal é
constante, de cerca de 360 mV, com uma simetria de cerca de
50% em toda a gama. O sinal gerado pelo oscilador apresenta
algum ruído de alta frequência, como se verifica na figura na
figura 15 a). O mesmo se verifica no espectro de amplitude da
figura 15 b), para uma gama de frequências de 500 kHz. Esta
configuração pode ser melhorada com a inclusão de um buffer
Q1 – “Na realização dos trabalhos práticos de laboratório
prefere ou utiliza principalmente”:
a) Apenas as sessões de contacto, em laboratório;
b) Sessões de contacto seguidas de sessões de trabalho
autónomo em grupo.
c) As sessões não presenciais, extra-aulas, para
realizar trabalho autónomo ou em grupo;
Q2 – “Na realização de trabalho experimental em
laboratório, considera mais importante”:
a) Preparar e perceber as experiências, consultar a
bibliografia e seguir uma abordagem sistemática;
b) Seguir uma abordagem sistemática, orientada à
análise crítica e à fundamentação de resultados;
c) Efectuar apenas medidas de grandezas e produzir
um relatório sucinto.
Q3 – “Na realização de trabalhos de laboratório, a
simulação seguida da realização prática”:
a) Tem vantagens na consolidação de conhecimentos e
mantém sensivelmente as horas de trabalho;
b) Tem vantagens na consolidação de conhecimentos
mas aumenta bastante as horas de trabalho;
c) È pouco importante na relação entre os benefícios e
o acréscimo de número de horas de trabalho.
Q4 – “Adequação aos objectivos da aprendizagem”
(classificar de 1 a 5, de acordo com a sua concordância, em
que 1 corresponde ao nível mais baixo e 5 ao nível mais alto).
A tabela IV apresenta os resultados da avaliação pelas
respostas expressas às várias questões do inquérito e que
permitem avaliar os principais contributos pedagógicos desta
metodologia e a sua adequação ao processo de ensino
aprendizagem; permitem também perceber o grau de
satisfação dos alunos e os métodos de trabalho preferenciais.
Os resultados indicam que a maior parte dos alunos
Tabela IV. Resumo dos resultados experimentais para as configurações base
do oscilador por desvio de fase com redes RC de avanço e de atraso de fase.
a)
b)
c)
não sabe
não resp.
Q1
47,00%
35,30%
17,70%
0%
0%
Q2
52,95%
41,20%
5,85%
0%
0%
Q3
41,20%
35,30%
23,50%
0%
0%
1
Q4
ISSN 1932-8540 © IEEE
2
0%
3
0%
23,50%
4
29,40%
5
47,10%
12
IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
privilegia as sessões laboratoriais para a realização de trabalho
experimental: 47% preferem apenas as sessões de laboratório
e 35,3% preferem as sessões de laboratório e sessões extra
aulas, para realizar trabalho autónomo. Quanto á realização de
trabalho laboratorial, uma larga maioria (cerca de 94%)
considera muito importante a preparação das experiências e
adoptar uma abordagem sistemática, a consulta de bibliografia
de referência e o suporte ou a fundamentação dos resultados;
apenas cerca de 5,9% considera mais importante fazer apenas
medidas de grandezas e elaborar um relatório. No que respeita
à importância da metodologia proposta, nomeadamente na
combinação da simulação com a realização prática
experimental, uma parte muito significativa (76,5%) considera
existirem vantagens para consolidação de conhecimentos.
Destes, 41,2 % referem benefícios significativos sem um
grande aumento da carga de trabalho; 35,3% referem a
existência de benefícios mas com um substancial aumento da
carga de trabalho. Dos inquiridos, 23,5% entendem que os
benefícios são poucos face ao esforço e ao acréscimo no
número de horas de trabalho. Quanto à adequação da
metodologia proposta aos objectivos da aprendizagem, 47%
consideram-na “muito adequada”, 29,4% consideram-na
“adequada” e 23,5% revelam uma opinião neutra. Este valor é
idêntico ao dos que consideram pouco importantes os
benefícios face ao aumento da carga de trabalho, sugerindo
que pode existir alguma correlação. Não se registaram
opiniões claramente desfavoráveis.
REFERÊNCIAS
[1]
Octave, http://www.gnu.org/software/octave/about.html, Consultado em
Outubro de 2009
[2] Orcad PSpice 9.1 Student Version [Online]. Disponível para download
em http://www.engr.uky.edu/~cathey/pspice061301.html, Consultado
em Setembro de 2009
[3] Cadence Orcad PSpice 16.2 Demo Version [Online]. Disponível em
https://www.cadence.com/products/orcad/pages/downloads.aspx#cd,
Consultado em Outubro de 2009
[4] Adel S Sedra, Kenneth C. Smith, Microelectronic Circuits (International
Student Edition), 5th ed. New York/Oxford: Oxford University Press,
2004, ch. 13, pp. 1165–1179.
[5] T. E. Price, Analog Electronics – an Integrated PSpice Approach. New
York: Prentice-Hall Europe, 1997.
[6] Mark N. Horenstein, Microelectronic Circuits and Devices, 2nd ed.:
Prentice-Hall International, 1996, ch. 13, pp. 846–851.
[7] Sergio Franco, Design with Operational Amplifiers and Analog
Integrated Circuits, McGraw-Hill International Edition, 1988.
[8] Selim S. Awad “Wien-Bridge Oscillator with reduced amplifier gainbandwidth product dependence,” Proc. of the IEE, vol. 137, pt G, N 1,
Feb 1990, pp. 13 –15.
[9] A. Carlosena, P. Martinez, S. Porta, “An improved Wien-Bridge
Oscillator,” IEEE Transactions on Circuits and Systems, vol. 37, N 4,
April 1990, pp. 543 –546.
[10] Jose Salvado, Joaquim Oliveira, Gilberto Martins, “A Two-Section
Phase Shift Oscillator,” Proc. of the 24th Conference on Design of
Integrated Circuits and Systems (DCIS’09), Zaragoza, Spain, 18-20
Nov. 2009 (accepted for publication).
[11] Matlab & Simulink http://www.mathworks.com/, Consultado em
Outubro de 2009
[12] Ron Mancini, “Design of Op Amp Sine Wave Oscillators,” Analog
Applications Journal, Texas Instruments, May 2000, [Online].
Disponível
em:
http://focus.tij.co.jp/jp/lit/an/slyt164/slyt164.pdf.,
Consultado em Julho de 2009
V. CONCLUSÕES
Neste artigo referem-se os principais aspectos relativos à
simulação e à realização prática de osciladores sinusoidais
com amplificadores operacionais e redes RC. Apresentam-se
diferentes abordagens à simulação, quer por avaliação das
expressões matemáticas que traduzem o seu funcionamento,
quer ao nível da simulação de circuitos eléctricos e
electrónicos. Dá-se especial destaque à realização prática dos
circuitos dos osciladores e à avaliação experimental e tecemse considerações quanto às vantagens e desvantagens das
diferentes possibilidades de implementação.
Os circuitos propostos, a sua baixa complexidade, a
interligação multidisciplinar de conceitos, as diferentes
abordagens ao funcionamento dos circuitos, e a orientação à
realização experimental, em laboratório, contribuem para a
uma adequada consolidação de conhecimentos a uma
metodologia de ensino de base experimental.
Os resultados avaliação, por inquérito, indicam que esta
metodologia é adequada ao processo de ensino aprendizagem
e à consolidação de conhecimentos, sem contudo implicar um
aumento muito significativo do número de horas de trabalho.
AGRADECIMENTOS
Os autores agradecem ao Eng. João Cordeiro, Técnico
Superior da Escola Superior de Tecnologia do Instituto
Politécnico de Castelo Branco, a colaboração na realização do
inquérito aos alunos.
José Salvado (StM’98–M’00–SM’08). Obteve o grau
de Bacharel em Engenharia Electrónica e de
Telecomunicações pelo Instituto Superior de
Engenharia de Lisboa, o Diploma de Estudos
Superiores Especializados em Engenharia de Sistemas
Marítimos de Electrotecnia e de Telecomunicações,
pela Escola Náutica Infante D. Henrique e o grau de
Mestre em Engenharia Electrotécnica e de
Computadores pelo Instituto Superior Técnico.
Actualmente é estudante de doutoramento em
Engenharia Electrotécnica e de Computadores.
É Professor Adjunto do Departamento de Engenharia Electrotécnica da
Escola Superior de Tecnologia do Instituto Politécnico de Castelo Branco,
Portugal, onde lecciona desde 1996, tendo desenvolvido anteriormente,
durante seis anos, actividade profissional em várias empresas na área da
electrotecnia, da electrónica e das telecomunicações. É membro da IGIP –
Internacional Society for Enginnering Education e do IEEE Institute of
Electrical and Electronics Engineers, foi um dos fundadores do IEEE
Education Society – Portugal Section Chapter de que é actualmente chairman.
Gilberto Martins Obteve o grau de Bacharel e o grau
de Licenciado em Engenharia Electrotécnica e das
Telecomunicações, ambos pelo Instituto Politécnico
de Castelo Branco. Foi bolseiro de investigação ao
abrigo do projecto OTIC, financiado pelo PRODEP,
medida 5, de Fevereiro a Dezembro de 2007 e
Encarregado de Trabalhos, afecto ao Departamento de
Engenharia Electrotécnica da Escola Superior de
Tecnologia do Instituto Politécnico de Castelo Branco,
Portugal desde Fevereiro de 2008. É Técnico Superior
no mesmo Instituto onde tem colaborado no apoio às actividades dos
laboratórios de electrónica, na realização de experiências e kits didácticos, no
apoio à realização de projectos de graduação e na realização de projectos.
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Fomento e Innovación con Nuevas Tecnologías
en la Docencia de la Ingeniería
FINTDI 2009
Manuel Caeiro Rodríguez, Juan Manuel Santos Gago
Editores Invitados
L
presente edición de la Revista Iberoamericana de
Tecnologías del Aprendizaje (RITA) contiene una
selección de artículos que fueron presentados en el congreso
FINTDI (Fomento e Innovación con Nuevas Tecnologías en
la Docencia de la Ingeniería), celebrado el pasado mes de
diciembre de 2009 en Vigo.
A
FINTDI ha sido orientado hacia un contexto
primordialmente educativo en el ámbito de la ingeniería, con
el objetivo de dar a conocer y poner en común experiencias y
resultados de innovación docente. Se buscaba un punto de
encuentro para los docentes en ingeniería en el que valorar
conjuntamente las prácticas utilizadas así como la repercusión
de nuevos métodos e innovaciones tecnológicas. Entre los
temas tratados en el congreso se encuentran:
• Adaptación de los programas de estudio al EEES.
• Aplicación de las tecnologías de la información y las
comunicaciones en la enseñanza de la ingeniería.
• Nuevos métodos educativos en el ámbito de la
ingeniería.
• Instrumentos y material de aprendizaje innovadores.
• Criterios de calidad docente.
• Experiencias docentes innovadoras utilizando las
nuevas tecnologías en la ingeniería.
• Evaluación de la innovación docente. Calidad y
sostenibilidad.
De los artículos presentados en el congreso, se han
seleccionado dos para esta edición de RITA. Se trata de los
dos artículos que recibieron las valoraciones más altas por
parte de los revisores. El primero de ellos, escrito por Sergio
Cabrero, Xabiel G. Pañeda, Roberto García, David Melendi y
Rafael Orea, de la Universidad de Oviedo, se titula
“Herramienta educacional para el diseño y configuración de
redes de comunicaciones”. En él se describe una herramienta
sencilla y flexible para que los estudiantes se inicien en el
mundo de las redes de comunicaciones. En la actualidad,
afirman los autores, las herramientas utilizadas en la práctica
docente suelen ser complejas y, en ocasiones, orientadas al
mundo profesional. A pesar de su indiscutible utilidad, su
versatilidad puede confundir al estudiante más novel,
produciéndole una sensación de desbordamiento. Los autores
proponen una aplicación mucho más sencilla, accesible desde
entornos web, que proporciona al profesor y al alumno novel
las herramientas necesarias para realizar un aprendizaje
guiado y basado en los conceptos esenciales que se quieran
transmitir. Se trata de un entorno tele-educativo compartido
por alumnos y profesores, adaptable a diferentes contextos
relacionados con las redes de comunicaciones.
El segundo artículo seleccionado está escrito por A. GarcíaPiquer, A. Fornells, E. Golobardes y L. Cugota, de la
Universitat Ramon Llull, y se titula “Validación de
Competencias en Titulaciones Universitarias Usando Minería
de Datos”. En este artículo se propone una metodología
basada en técnicas de minería de datos para evaluar las
competencias desarrolladas en titulaciones de ingeniería
informática y de telecomunicación. Este trabajo se sitúa en el
contexto de adaptación de titulaciones al espacio europeo de
educación superior.
AGRADECIMIENTOS
Desde esta editorial queremos transmitir nuestra más
sincera gratitud al Comité Organizador, al Comité de
Programa, a los revisores y autores que participaron en
FINTDI 2009, pues gracias a su trabajo han hecho posible
que este evento se desarrollara muy satisfactoriamente.
También aprovechamos para emplazar a los mismos y a todos
aquellos que puedan estar interesados a la nueva edición del
congreso que se realizará a finales de este año 2010.
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IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
Manuel Caeiro es Ingeniero de Telecomunicación
(1999) y Doctor Ingeniero de Telecomunicación
(2007) por la Universidad de Vigo. Actualmente es
Profesor Contratado Doctor en el Depto. de Ingeniería
Telemática de la Universidad de Vigo, impartiendo
asignaturas relacionadas con la Ingeniería del Software
y la Arquitectura de Ordenadores. Su interés
investigador se centra en la aplicación de las TIC a la
educación, en especial en el marco de los lenguajes de
modelado educativo.
Juan M. Santos es Ingeniero de Telecomunicación
(1998) y Doctor Ingeniero de Telecomunicación
(2008) por la Universidad de Vigo. Forma parte,
actualmente como Contratado Doctor, del Depto. de
Ingeniería Telemática de dicha universidad, donde
imparte docencia relacionada con la Arquitectura de
Ordenadores y la Inteligencia Artificial. Sus labores de
investigación se centran en la aplicación de las
Tecnologías de Representación del Conocimiento en el
ámbito del Aprendizaje Electrónico.
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IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
15
Herramienta educacional para el diseño y
configuración de redes de comunicaciones
Sergio Cabrero, Xabiel G. Pañeda, Roberto García, David Melendi, Rafael Orea
Title— Educational tool for the design and configuration of
communication networks.
Abstract—In this paper, we describe a simple tool for the
design of communication networks. On the one hand, it provides
an interface for students, where they can add, remove or
configure components. Been a web application, pupils can work
everywhere, which promotes an informal learning environment.
On the other hand, professors can visualize student’s projects
and gather reports about their activity. In conclusion, it is a tool
that provides a soft transition to more professional tools.
Resumen—En este artículo se describe una herramienta
sencilla y flexible para que los estudiantes se inicien en el mundo
de las redes de comunicaciones. Por un lado, se cuenta con un
interfaz donde los alumnos pueden añadir, configurar y
relacionar los componentes de una red; así como adjuntar
documentación relacionada. Además, al tratarse de una
aplicación web, los alumnos pueden acceder desde cualquier
lugar, promoviendo un aprendizaje más relajado. Por otro lado,
el profesor dispone de informes para monitorizar la actividad de
los alumnos y detectar problemas conceptuales. En definitiva, es
una herramienta que ofrece una transición suave entre el
desconocimiento y entornos más avanzados.
Index
Terms—Education,
Educational
Technology,
Communication engineering education, Communication Systems
I. INTRODUCCIÓN
El diseño de redes de comunicaciones es una competencia
fundamental para los estudios relacionados con el campo de
las telecomunicaciones o la informática. Podríamos definir
una red de comunicaciones como un conjunto de dispositivos
y tecnologías (protocolos) que nos permiten transmitir
información (voz, datos…) entre puntos distantes. La creciente
presencia de estos sistemas en nuestra sociedad hace
imprescindible la formación de profesionales en esta área;
para los cuales, un conocimiento adecuado del diseño, la
configuración o el mantenimiento de las mismas es un
requisito presente y futuro.
Existen ciertas tareas que se realizan durante el diseño de
una red. En primer lugar, deben hallarse las tecnologías
adecuadas para las necesidades de comunicación que se
planteen. Posteriormente, se elegirán los componentes a
Manuscript received January 25, 2010.
S. Cabrero, X. G. Pañeda, R. García, D. Melendi y R. Orea pertenecen al
Departamento de Informática de la Universidad de Oviedo. Edificio
Polivalente de Viesques, Campus de Viesques, 33207, Gijón, España.
utilizar, con sus interfaces y conexiones; dando lugar a la
topología de la red. Para llevar a cabo este proceso con
fiabilidad, son necesarios amplios conocimientos sobre las
tecnologías, los componentes y los servicios que se desean
proveer. Además, distintos tipos de redes tendrán distintos
requisitos, pudiendo existir grandes diferencias. Por ejemplo,
siendo ambas redes de comunicaciones, no es lo mismo una
red de un gran operador de telefonía, que una red dedicada a
compartir documentos en una pyme. Los requisitos del
servicio son completamente distintos, por lo que también lo
serán los componentes y tecnologías utilizadas. Más aún, el
nivel de complejidad en cada uno de estos casos será dispar.
En la primera, habrá un gran número de antenas, dando
cobertura a todo un país. En esencia, estas antenas deberán
estar correctamente conectadas con otros dispositivos, que
transportarán la voz de los usuarios y que, ocasionalmente, se
interconectarán con otras redes. El segundo caso es un entorno
mucho más restringido. Habrá un número limitado de PCs
pertenecientes a los empleados. Estos se conectarán a uno o
varios dispositivos, que les permitirán comunicarse para
realizar el intercambio de documentos. Por tanto, a pesar de
ser ambas redes de comunicaciones, existen notables
diferencias conceptuales y un gran salto en su nivel de
complejidad.
Adquirir todos los conocimientos necesarios para realizar
este tipo de trabajo es una tarea ardua. Los alumnos que se
aproximan a estos conceptos por primera vez pueden
encontrarse perdidos. Por estas razones, creemos que los
profesores deben guiar el trabajo de los alumnos y realizar un
seguimiento adecuado. En caso contrario, se corre el riesgo de
avanzar a conceptos muy complejos, sin dominar previamente
los más básicos; de empezar a correr antes de caminar. Como
analizaremos más tarde, las herramientas usadas en la práctica
docente suelen ser complejas y, en ocasiones, orientadas al
campo profesional. A pesar de la gran utilidad que tienen, la
cantidad de posibilidades puede abrumar al estudiante novel,
produciéndole una sensación de desbordamiento. En ciertas
ocasiones, es posible encontrarse con estudiantes que las usan
de forma mecánica, sin saber como utilizar la mayoría de las
opciones que ofrecen.
En este artículo se propone una aplicación mucho más
sencilla, que proporcione al profesor y al alumno las
herramientas necesarias para realizar un aprendizaje guiado y
basado en los conceptos esenciales que se quieran transmitir.
Se trata de un entorno tele-educativo compartido por alumnos
y profesores. Ha sido diseñado para guiar al alumno sobre
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IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
conocimientos básicos de elementos de red, interfaces de
comunicación o conexionado entre los mismos. En definitiva,
los conceptos más básicos que le prepararán para aprender,
con más facilidad, otros conceptos y herramientas más
avanzadas.
El resto del artículo se organiza como sigue. A
continuación, se analizan trabajos relacionados desde el punto
de vista docente y técnico. En III se comentan los objetivos
planteados para la herramienta propuesta. En IV se analiza su
diseño en profundidad. Los aspectos más relevantes de su
implementación se comentan en V. En la Sección VI se
esquematiza un proyecto de innovación docente que incluiría
la herramienta. Finalmente, las secciones VII y VIII exponen
las conclusiones y trabajos futuros.
II. TRABAJOS RELACIONADOS
Los estudiantes de los nuevos grados de Ingeniería de
Telecomunicación o Ingeniería Informática deberán formarse
en mayor o menor medida en el campo de las redes de
comunicación. Dado que estos contenidos poseen una
orientación eminentemente práctica, el conocido como
“conocimiento inerte”, producido por el aprendizaje basado en
memorización [1], es totalmente inútil. Por tanto, se procura
que los estudiantes lleguen a niveles más altos de la taxonomía
de Bloom [5]. Deben ser capaces de usar ese conocimiento
para analizar sistemas existentes y diseñar nuevos (nivel 4).
Para ello, la tendencia del profesor debe ir hacia al aprendizaje
activo [2], induciendo al alumno a no ser un simple espectador
de sus clases. Existen varios métodos y guías para conseguir
estos objetivos [3], pero sin duda uno de los más interesantes
en ingeniería es el aprendizaje basado en problemas o en
proyectos [4]. En la actualidad, es habitual que los docentes
propongan pequeñas tareas, como puede ser la realización de
proyectos de diseño de redes de forma individual o grupal.
Con este fin, pueden utilizarse algunas de las herramientas de
diseño de redes existentes; aunque, normalmente, estas irán
mucho más allá de las necesidades planteadas [6-9] o se
quedarán en meras aplicaciones de dibujo o esquemas [10].
Entre las aplicaciones más utilizadas por docentes y
alumnos, podemos destacar Packet Tracer creado por la
empresa Cisco con fines formativos. Esta herramienta permite
realizar y simular esquemas de red. Además, soporta multitud
de elementos y tecnologías de red. Por tanto, puede
considerarse muy adecuada para el entrenamiento de
profesionales en el campo. No obstante, puede resultar
demasiado compleja para un alumno de primeros cursos de
Ingeniería. Otras herramientas son los simuladores OPNET
[7], ns-2 [8] o su sucesor ns-3 [9]. OPNET cuenta con un
interfaz gráfico elaborado y puede ser utilizado para la
docencia. Sin embargo, en general, al ser herramientas
orientadas al mundo profesional o la investigación, ofrecen
demasiadas opciones. Su aprendizaje es lento y complicado,
siendo inadecuadas para inexpertos. Por último, destacar que
existen otras iniciativas de innovación docente que apuestan
por herramientas en el mundo de las redes. Ese es el caso del
simulador para MPLS propuesto en [11], o la herramienta
diseñada para analizar protocolos de nivel de aplicación en
[12]. Ambas proponen aplicaciones en la línea de nuestra
propuesta, pero orientadas a otros aspectos.
La herramienta diseñada en este artículo busca una utilidad
distinta a la de los trabajos analizados. Esta orientada a un
alumno que tiene su primer contacto con el mundo de las redes
de comunicación y debe adquirir los conceptos básicos. Se va
más allá de una simple herramienta que permite hacer
esquemas de red, como Microsoft Visio [10], y se guía al
alumno para adentrarse en algunos aspectos de configuración
de la red. Sin embargo, para no caer en la alta complejidad de
las otras herramientas analizadas, su uso es tan sencillo como
el de la propia herramienta de dibujo.
III. OBJETIVOS
Para la concepción y desarrollo de esta herramienta se han
considerado varios objetivos fundamentales. Todos ellos van
encaminados a obtener una herramienta educativa y útil, tanto
para alumnos, como para profesores. En primer lugar, la
herramienta está orientada a trabajar conceptos sencillos,
como la funcionalidad de los elementos de una red o su
organización en la topología. Por tanto, el manejo de la
herramienta debe ser también sencillo y su curva de
aprendizaje rápida. De lo contrario, se malgastaría el tiempo
de los alumnos aprendiendo a utilizar la herramienta con el
simple fin de que aprendan cuestiones básicas; lo que no sería
eficiente.
Otra meta planteada es conseguir una elevada
disponibilidad. Se pretende que los alumnos puedan trabajar
desde cualquier sitio, teniendo siempre sus perfiles y trabajos
disponibles. Así, se fomentará el trabajo autónomo del
estudiante en los cursos que la utilicen. Por ejemplo, los
alumnos podrán comenzar el diseño de una nueva red en clase,
siguiendo el encargo y las instrucciones del profesor, y
continuarlo en casa de forma independiente. Además, los
profesores podrán acceder a los trabajos de los alumnos de una
manera sencilla, bien mientras los realizan, o bien una vez
acabados. Se permitirá al profesor controlar la actividad de los
alumnos, con las posibilidades que esto conlleva a la hora de
evaluar y mejorar la dinámica de trabajo.
Se ha considerado importante que la herramienta sea
adaptable a las necesidades de las asignaturas en las que se
utilice. Por tanto, se podrán configurar diversos aspectos
como, por ejemplo, los elementos de red a utilizar o los
parámetros de los mismos. De este modo, se podrán estudiar
redes de telecomunicación de distinto tipo y complejidad;
utilizando unos elementos u otros. Por ejemplo, se podrá
configurar la herramienta con elementos típicos de una red de
computadores o de una red de telefonía móvil. O también, se
podría comenzar el curso permitiendo sólo la ubicación de
componentes en una topología e ir añadiendo nuevos
conceptos, tales como direccionamiento IP o tipo de interfaz
de red. En definitiva, la herramienta deberá ser lo
suficientemente flexible para que sea posible variar tanto el
contexto, como la dificultad de los conceptos que se desean
ejercitar en ella.
Por último, recalcar que no se pretende que esta sea una
herramienta profesional en el diseño de redes, ni un simulador.
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Simplemente, se desea una herramienta para dar los primeros
pasos ágilmente. Cuando el alumno domine los conceptos
básicos con esta herramienta, estará en disposición de hacer
una transición suave hacia herramientas más potentes y
complejas. Es decir, se propone un aprendizaje de conceptos
gradual reduciendo el escalón que existe con los métodos
actuales.
IV. DESCRIPCIÓN DE LA HERRAMIENTA
Con estos objetivos en mente, se ha desarrollado una
herramienta basada en tecnologías Web, con un interfaz
sencillo e inspirado en la estructura de menús habitual de los
programas de dibujo o de edición de textos.
A pesar de las posibles limitaciones, se ha preferido realizar
una aplicación web, frente a una tradicional de escritorio,
porque así se multiplican las posibilidades de accesibilidad,
colaboración e interacción. Una herramienta web permite que
estudiantes y profesores trabajen sobre un mismo entorno
centralizado. Se evitan así engorrosos problemas que podrían
surgir en la distribución o actualización de la herramienta.
Además, se podría permitir el acceso desde cualquier punto
conectado a Internet conservando los datos de perfil y los
trabajos previos. Todo esto sin necesidad de instalar la
aplicación o transportar esos datos en ningún tipo de soporte.
En definitiva, se ha considerado que una aplicación web era la
más apropiada, pese a sus posibles carencias o los problemas
que pueda ocasionar un entorno centralizado si se pierden los
datos.
Durante todo el proceso de diseño se ha tenido especial
cuidado con el interfaz proporcionado a los usuarios finales
(profesores y alumnos). En una aplicación educativa es
importante que una interacción demasiado compleja no se
interponga en la tarea de aprendizaje. El usuario debe
encontrarse cómodo utilizando la aplicación, para que los
conceptos puedan ser asimilados con mayor fluidez. Por esa
razón, el interfaz mostrado se asemeja al de otros programas
conocidos por el usuario, como editores de texto o de dibujo.
En ese sentido, también se persigue que aspectos como los
iconos o la terminología utilizados sean lo más parecidos
posible a otras herramientas más profesionales. De esta forma,
17
se podrá hacer un tránsito suave hacia esas plataformas.
Se ha dividido el espacio en un menú horizontal desplegable
en la parte superior y un área de edición en la parte inferior
(ver Figura 1). Además, los menús se han diseñado de forma
lógica con la actividad que se esté realizando y, por ejemplo,
no será posible activar acciones que no tengan sentido en un
instante determinado. Se darán más detalles cuando se
comenten los distintos perfiles de usuario (alumno / profesor)
en detalle. Con esto se pretende que el aprendizaje sea lo más
intuitivo posible y que el usuario la domine completamente
tras un breve periodo de tiempo. Asimismo, se ha cuidado el
aspecto visual de la aplicación, intentando hacerlo agradable y
atractivo. De esta forma, el trabajo se hará más llevadero y el
aprendizaje más sencillo.
Al tratarse de una aplicación web, está deberá ser
desplegada en un servidor web y se podrá acceder a la misma
sabiendo su dirección o URL (Uniform Resource Locator).
Para diferenciar a los distintos usuarios, alumnos o profesores,
estos deberán introducir su nombre y una contraseña. A partir
de ahí, entrarán en la parte de la aplicación que les
corresponda según su perfil. Se ha diseñado una parte de la
aplicación para el rol de alumno, destinada a trabajar en el
diseño de redes, y otra para el rol de profesor, con el objeto de
controlar el acceso a los alumnos y monitorizar su actividad. A
continuación se explican ambos roles con más detalle.
A. Rol de alumno
La finalidad de los alumnos en la aplicación es la creación
de gráficos representando las topologías de red deseadas. Por
tanto, una vez el alumno accede a la aplicación, se le presentan
una serie de menús destinados a este fin. La Figura 2 muestra
las opciones disponibles para el alumno. Para que el uso de la
aplicación sea aún más sencillo, sólo se muestran como
activas aquellas que puede realizar. Por ejemplo, no es posible
configurar un elemento de red, si no se ha seleccionado. La
unidad fundamental de trabajo es lo que se ha denominado el
gráfico de red, o simplemente gráfico. Éste representa los
elementos de la red utilizando símbolos reconocibles,
similares a los existentes en otras aplicaciones. Además, se
muestran las conexiones que unen esos elementos mediante
líneas. En definitiva, se trata de una representación sencilla,
Fig. 1. El aspecto de la herramienta es sencillo y atractivo para crear una mayor aceptación por parte de los alumnos. Se encuentra un menú en la parte superior y un
área de edición en la inferior.
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pero clara, que nos enseña de un vistazo la topología creada.
El alumno puede crear, guardar o editar sus propios gráficos
mediante el menú “Gráfico”. Éstos quedan almacenados en el
servidor, estando siempre disponibles para que el alumno
trabaje desde cualquier sitio.
Fig. 2. Estructura del menú del alumno.
Una vez se ha abierto un gráfico, se podrán añadir
elementos al mismo. Para ello, se debe seleccionar el elemento
que se desee en el menú “Insertar”. Tal y como se verá en la
Sección V, los elementos listados en este menú pueden ser
modificados editando un archivo de configuración. Cuando el
alumno elige un elemento, debe colocarlo en algún punto de la
zona de edición. Posteriormente, haciendo “click” sobre él,
podrá ser seleccionarlo o deseleccionarlo. Para facilitar la
claridad de presentación de los gráficos, un elemento
seleccionado puede ser arrastrado a cualquier punto de la zona
de edición. En ese momento, se cambian tanto su posición,
como la de las posibles conexiones asociadas a él.
Cuando un elemento ha sido elegido, se activan las
opciones de configuración para el mismo (en el menú
“Elemento”). Este menú ofrece opciones relativas a el
elemento en sí (editar o eliminar), sus interfaces de red (crear,
eliminar, listar) y sus conexiones con otros (crear, eliminar).
En primer lugar, el comando editar está destinado a modificar
los metadatos del elemento (nombre, descripción, etc.), a los
que se asignan valores por defecto al insertarlo. También por
defecto, el elemento se introducirá en la red sin interfaces y
estos deberán ser añadidos por el estudiante. El proceso para
añadir un interfaz es totalmente guiado y consta de tres pasos,
ilustrados gráficamente en la Figura 3: seleccionar el elemento
(Figura 3a), seleccionar la opción “Crear Interfaz” del menú
“Elemento” (Figura 3b) y definir las características del mismo
(Figura 3c). Como veremos en la Sección V, las características
de los interfaces son también configurables. Se pueden
consultar los interfaces de un elemento usando la opción
“Listar Interfaces”; además de eliminarlos con “Eliminar
Interfaz”. Por último, una vez existan interfaces en, al menos,
un par de elementos, podrá crearse una conexión entre ellos.
Simplemente se deberá seleccionar la opción añadir conexión
(“Crear Conexión”). A continuación, se seleccionan los
dispositivos y cuales de sus interfaces serán conectados. Por
supuesto, éste sería un proceso repetitivo, incluso tedioso, a la
hora de configurar redes de un tamaño grande. Sin embargo,
se ha diseñado así intencionadamente, para que el alumno sea
en todo momento consciente de cómo se establecen las
conexiones y los elementos necesarios para las mismas.
Además de todas las opciones destinadas a crear gráficos, la
herramienta posee un módulo de documentación. El alumno
puede generar informes automáticos incluyendo la
configuración de los distintos elementos, interfaces y
conexiones en un gráfico. Por otro lado, también se da la
posibilidad de que el alumno adjunte otros archivos al
informe. Se ha hecho así, porque una práctica habitual en los
proyectos de este tipo es complementar el diseño de la red con
una documentación más elaborada, que incluya aspectos tales
como presupuestos, modelos de los dispositivos elegidos, etc.
Los alumnos podrían realizar esta documentación de manera
independiente a la aplicación, por ejemplo usando un
procesador de textos estándar. Luego, podrán guardar esa
documentación junto con el gráfico. De esta forma, el profesor
tendrá acceso a toda la información que precisa para la
evaluación y el alumno podrá almacenarla de manera
organizada.
Por último, mediante el menú “Usuario”, se da la opción al
alumno de modificar sus datos personales, su contraseña o
salir de la aplicación. Mientras que a través la opción “Ayuda”
puede consultar un manual básico del funcionamiento de la
herramienta.
B. Rol de profesor
Cuando un usuario se autentifica como profesor en la
aplicación, accede a una parte distinta de la aplicación.
Aunque el diseño se conserva, muchas de las funciones
presentadas en el menú serán distintas (ver Figura 4). Una de
esas opciones, “Alumnos”, nos permite añadir nuevos
alumnos, ver los alumnos ya incorporados a la herramienta y
denegar el acceso a aquellos que se considere oportuno. El
menú “Profesores” nos permite hacer esto mismo, pero con
otros profesores del curso. El sistema se ha dejado abierto para
que cualquier profesor pueda añadir, ver y eliminar otros
profesores. Aunque esto podría tener algún inconveniente en
un sistema más grande, consideramos que no generará
problemas; ya que no se espera un número elevado de
profesores en la asignatura. En otras palabras, todos los
profesores se consideran de confianza.
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19
de los trabajos realizados por los estudiantes, como para
realizar un seguimiento continuo a alto nivel. No obstante,
puede ser útil observar la actividad de los alumnos más en
detalle. La opción “Monitorización” ofrece esta posibilidad. El
profesor puede configurar qué eventos de los alumnos
monitorizar y acceder a un registro para cada alumno donde se
listen esas acciones. Por ejemplo, se podrá monitorizar cada
vez que un alumno borra o añade un elemento a la red. La
Figura 5 muestra las opciones posibles en la versión actual.
Fig. 4. Estructura del menú de profesor.
Los registros se ofrecen al profesor como archivos de texto
donde cada línea es un evento del alumno. Para cada uno se
indica la fecha y la hora en que se ha producido, así como un
texto explicativo. A continuación se muestra un extracto del
registro perteneciente a un alumno:
17-09-2009 19:15:25->Usuario Conectado: Sergio
17-09-2009 19:15:40->Recupera el gráfico Red 1
17-09-2009 19:15:46->Inserta el elemento Switch 4
17-09-2009 19:15:55->Inserta un interfaz en el elemento Switch 4
17-09-2009 19:16:09->Elimina el elemento ServidorWeb
Un análisis detallado del contenido de estos registros puede
dar muchas pistas sobre fallos conceptuales de un alumno. En
la siguiente lista se muestran algunos ejemplos de la
información que se puede obtener y que podría usarse tanto en
la evaluación, como en el seguimiento:
Conceptos aprendidos. Cuando un alumno es capaz
de insertar y utilizar correctamente un elemento de red,
o una característica de un interfaz correctamente.
Fig. 3. Para crear un interfaz simplemente hay que seleccionar un elemento
(a), activar la opción “Crear Interfaz” (b) y configurar las propiedades del
interfaz. Tanto las características, como las distintas opciones son
configurables por el profesor.
Aparte de las funciones más administrativas, se proveen
otras orientadas a la función pedagógica. En primer lugar, se
permite que el profesor pueda visualizar todos los gráficos de
los alumnos. Se puede acceder a la lista de gráficos de cada
uno a través de la lista de alumnos. Por simplicidad, no se
permite al profesor modificar los trabajos de alumnos (el modo
corrección entraría dentro de los trabajos futuros). Una vez
abierto un gráfico, el profesor puede descargar toda la
documentación asociada a él; tanto el informe generado
automáticamente, como la adjuntada por los alumnos. Estas
opciones son suficientes para permitir tanto la corrección final
Errores de concepto o dudas. En el caso contrario al
anterior, si un alumno intenta repetidas veces conectar
dos elementos que no deberían estarlo o interfaces de
distinto tipo; se le podrá convocar a una tutoría.
Facilidad de aprendizaje. Si el alumno ha realizado
sus ejercicios a la primera, o ha necesitado intentos.
Trabajo del alumno. Si existe un trabajo diario o se
ha dejado todo el trabajo para última hora. Bastaría con
controlar las fechas en las que el estudiante se ha
conectado y sus acciones durante esas conexiones.
En definitiva, se dota al profesor de una información muy
valiosa para el seguimiento y evaluación de sus pupilos
durante un curso. Aunque se considera que éste es un primer
paso interesante, la evolución de la herramienta podría
dirigirse al análisis automatizado de los eventos de los
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alumnos. De manera semejante a otros sistemas, por ejemplo
los sistemas de detección de intrusiones en una red; la
herramienta podría ser capaz de procesar los eventos
generados por un alumno y transformarlos en informes de
seguimiento para el profesor. En ellos, se identificarían la
evolución del alumno en términos de aprendizaje; tales como
los conceptos aprendidos o el tiempo empleado en ellos.
Por último, al igual que los alumnos, los profesores también
disponen de una ayuda y posibilidad de cambiar sus datos a
través del menú “Usuario”.
herramienta con distintos fines. Supongamos que se quiere
realizar un curso sobre redes de área local (LAN) y otro sobre
redes de telefonía móvil UMTS. En el primer caso, los
componentes incluidos podrían ser: routers, firewalls, PCs,
switches, etc. En el segundo caso, una red podría incluir:
antenas, RNS, RNC, etc. Esta herramienta podría utilizarse en
ambos cursos. Bastaría con cambiar el archivo de
configuración de los componentes. En el siguiente ejemplo se
muestra como se añadiría un nuevo elemento “Punto de
Acceso” a la aplicación:
<elementos>
<elemento nombre="Router" simbolo="ImagenRouter.svg" />
<elemento nombre="Switch" simbolo="ImagenSwich.svg" />
...
<elemento nombre=”Punto de acceso” simbolo=”ImagenAP.svg “/>
</elementos>
Fig. 5. Opciones de monitorización mostradas al profesor.
V. IMPLEMENTACIÓN
Tal y como se ha mencionado, la implementación de la
herramienta se ha realizado utilizando tecnologías web. Se han
utilizado lenguajes como Javascript, Ajax y el formato SVG
(Scalable Vector Graphics) para presentar el interfaz de
usuario. Además, se ha utilizado el lenguaje dinámico PHP
para programar el núcleo de la aplicación y acceso a los datos
en el lado del servidor. La base de datos MySQL se ha
utilizado para guardar los datos de los usuarios, así como
información sobre los gráficos de red. Finalmente, XML se
utiliza para modelar los archivos de configuración de la
aplicación. Esta implementación se ha dividido en cinco
paquetes, tal y como se muestra en la Figura 6.
El paquete principal implementa la “Lógica de negocio”. Es
donde se incluyen las funcionalidades soportadas por la
aplicación. El paquete “Interfaz de usuario” presenta estas
funciones a los usuarios y los otros paquetes están
relacionados con el modelo de datos utilizado. Se encargan de
acceder a los datos de usuarios o gráficos (“Acceso BD”),
validar los datos introducidos (“Validación”) por el usuario o
aplicar la configuración de la herramienta (“Configuración del
Sistema”). Se trata, por tanto, de una arquitectura multicapa
que permite la escalabilidad tanto horizontal como vertical en
caso de que se quieran añadir nuevas características.
Desde el punto de vista docente, la característica más
potente es la posibilidad de cambiar aspectos de configuración
de la herramienta, simplemente cambiando algunos archivos.
Como se ha comentado, distintos cursos podrían utilizar esta
Del mismo modo, existe la posibilidad de configurar los
parámetros presentes en los interfaces de comunicaciones. Por
ejemplo, podría configurarse el protocolo que utilizan, su
velocidad, su modo de transmisión (dúplex/simplex) o
cualquier otro parámetro que el profesor considere oportuno
incluir. Por simplicidad, se consideran un grupo de
características comunes a los interfaces de red para todos los
componentes que pueden ser insertados. Lógicamente, en el
mundo real, distintos interfaces soportan distintas
características. Aunque podría considerarse para futuras
ampliaciones de la aplicación, habrá que estudiar el efecto que
podría tener en los alumnos introducir ese nuevo nivel de
complejidad. A continuación se muestra un ejemplo de la
configuración realizada para añadir una nueva característica a
los interfaces red “Direccionamiento del Interfaz” y una nueva
opción a una característica existente “802.11g”:
<interfaz>
<caracteristica nombre="Tipo">
<opcion>Ethernet</opcion>
<opcion>Gigabit Ethernet</opcion>
<opcion>802.11g</opcion>
</caracteristica>
<caracteristica nombre="PoE">
<opcion>Si</opcion>
<opcion>No</opcion>
</caracteristica>
…
<caracteristica nombre="Direccionamiento del Interfaz">
<opcion>Público</opcion>
<opcion>Privado</opcion>
</caracteristica>
</interfaz>
La configuración realizada por el profesor, u otra persona
encargada de la instalación, es completamente transparente al
alumno. A la hora de crear sus gráficos, al alumno se le
presentarán aquellas opciones que el profesor haya
determinado. Esta característica se considera una novedad
significativa frente a otras aplicaciones; ya que permite
adaptar la aplicación al contexto del curso e incluso al
transcurso del mismo. Esto implica que los alumnos aprenden
en un entorno más guiado y el profesor podrá adaptar la
herramienta a sus demandas.
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21
switch, PC, router. Se les encarga que realicen un
esquema de red sencillo para la próxima sesión: dos
PC conectados a un Switch, conectado a un Router.
Sesión 2. Se comentan y resuelven las dificultades que
hayan podido surgir. Se les encarga ahora un esquema
de red más complejo, con estos mismos elementos: una
red local de una oficina con varias subredes.
Sesiones posteriores. Se van introduciendo
sucesivamente nuevos elementos de red: firewalls,
puntos de acceso inalámbrico, etc. Se hacen ejercicios
cortos con ellos.
Fig. 6. Diagrama de los distintos paquetes de la aplicación.
VI. PROYECTO DE INNOVACIÓN DOCENTE
En esta sección, se esquematiza un proyecto de innovación
docente en el que se podría incluir la herramienta presentada
en este artículo. Este tipo de proyectos son fundamentales para
la correcta implantación de un nuevo método didáctico. De
esta forma, se reduce el riesgo de implantar nuevos métodos
de manera incorrecta. Además, es posible medir su
repercusión, positiva o negativa, al final del mismo. Este
editor de redes, considerado como un nuevo método de
aprendizaje, no es una excepción. Por tanto, su incorporación
en una asignatura o curso podría seguir las indicaciones dadas
aquí.
Vamos a considerar que el proyecto se enmarca en una
asignatura introductoria sobre redes IP y que previamente en
esa asignatura se utilizaba otra herramienta más compleja (por
ejemplo: Packet Tracer). Debido a las limitaciones de espacio,
se expondrán únicamente los principios fundamentales. Se
comenzará con los objetivos del proyecto. A continuación, se
describirá brevemente la metodología a seguir. Finalmente, se
indicarán algunos detalles sobre el seguimiento y la
evaluación del mismo.
A. Objetivos
La herramienta educacional está destinada a introducir
conceptos sobre redes de comunicaciones. Por tanto, el
objetivo principal del proyecto será que los alumnos adquieran
estos conceptos de una forma gradual y sencilla. Además,
existirán otros objetivos secundarios. En primer lugar, al
finalizar el trabajo con la herramienta, el alumno deberá ser
capaz de utilizar funciones básicas de otras herramientas más
complejas. Por parte del profesor, este proyecto deberá
permitir detectar los problemas conceptuales de los alumnos;
así como evaluar su ritmo de trabajo y aprendizaje.
B. Metodología
La metodología de este proyecto de innovación deberá
basarse en pequeñas sesiones prácticas, complementadas con
el trabajo personal de los alumnos. Podría organizarse de la
siguiente forma:
Sesión 1. Se introduce la herramienta a los alumnos,
con unos componentes básicos cargados. Por ejemplo:
Práctica final. Se pide a los alumnos que diseñen un
esquema de red en un proyecto mayor. Este esquema
incluirá todos los elementos vistos en clase. Durante
este proceso, el profesor monitorizará la actividad de
los alumnos periódicamente. De esta forma, podrá ver
qué alumnos están trabajando, cuales lo están dejando
para el final; quienes van bien, o quienes tienen
dificultades.
Fin de práctica. Se corrigen y comentan los resultados
de la práctica con los alumnos.
Sesión final. Se encarga a los alumnos que
reproduzcan total o parcialmente su práctica final, pero
en un programa más complejo, por ejemplo Packet
Tracer. Se observarán las diferencias y las dificultades.
En especial, se comprobará si estos son capaces de
empezar a usar ese programa en poco tiempo y el
editor ha reducido la curva de aprendizaje.
C. Evaluación del proyecto de innovación docente
Una parte fundamental de un proyecto de innovación
docente es la evaluación del mismo. En cierto modo, unos
buenos resultados de los alumnos pueden determinar el éxito
del proyecto. Sin embargo, esta variable es dependiente de
otros factores. Por tanto, la evaluación debe basarse también
en otros criterios. Es posible entregar cuestionarios a los
alumnos y a los profesores preguntándoles sobre su nivel de
satisfacción general, dificultades e impresiones. En los
cuestionarios para los alumnos, se les debería preguntar sobre
las dificultades que han encontrado en el uso de la herramienta
y su percepción de los conceptos aprendidos. En cuanto a los
profesores, es interesante conocer su impresión sobre el
funcionamiento de la herramienta y su influencia sobre el
aprendizaje del alumno.
Para saber si este proyecto introduce alguna mejora con
respecto a una situación anterior, los resultados de los alumnos
pueden ser comparados con los de años anteriores. Para juzgar
si las diferencias se deben al cambio de metodología o a otros
factores; se puede utilizar un parámetro de comparación. Por
ejemplo, este parámetro podría ser una valoración subjetiva
del profesor o los resultados en otra asignatura con el mismo
grupo de alumno. La repetición del proyecto en años sucesivos
podrá dar lugar a una comparación mas justa.
Destacar que el proceso de evaluación del proyecto de
innovación es de vital importancia. No sólo es útil para refinar
la metodología docente, sino también es fundamental para
priorizar los trabajos futuros a realizar sobre la herramienta.
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IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
[5]
VII. CONCLUSIONES
El diseño y configuración de redes es una materia que se
presta al aprendizaje práctico de los conceptos. Sin embargo,
las herramientas utilizadas habitualmente no son las más
adecuadas para los alumnos noveles. Como se ha visto,
pueden ser complejas y más orientadas al mundo profesional o
investigador. Es por ello que se ha diseñado una herramienta
sencilla, pero que comparte los principios de los entornos
profesionales para el diseño de redes. Por esto, se propone
como el primer paso en la enseñanza de estos conceptos.
La herramienta dota a profesores y alumnos de recursos
adecuados para este fin. Las funcionalidades ofrecidas
permiten que el profesor pueda guiar adecuadamente a los
alumnos, adaptando la aplicación a los conceptos específicos
del curso y monitorizando la actividad de los alumnos. Esto
debería hacer más eficiente la metodología de enseñanza de
los profesores, empleando menos su tiempo en enseñar el
funcionamiento de las herramientas y empleándolo en
transmitir conceptos. Consecuentemente, también se agilizará
la asimilación por parte de los alumnos. Además, estos se
verán beneficiados por la posibilidad de trabajar libremente y
de manera sencilla, al ser una herramienta basada en web.
A falta de una evaluación formal, enmarcada en un proyecto
de innovación docente similar al descrito en VI; la evaluación
informal ha arrojado unos resultados satisfactorios. Los
usuarios alumno han conseguido realizar gráficos de red,
recibiendo unas pocas indicaciones. Los usuarios con rol de
profesor también han sido capaces de entender la mecánica de
revisión de gráficos y documentaciones de forma sencilla. Por
supuesto, también se han detectado posibles mejoras. Las más
relevantes se comentan en la siguiente sección.
Bloom, B.S., Engelhart, M.D., Furst, E.J., Hill,W.H. y Krathwohl, D.R.,
“Taxonomy of educational objectives: The classification of educational
goals,” Handbook 1: Cognitive domain. Nueva York, David McKay,
1956.
[6] Cisco,“Packet tracer”,
http://www.cisco.com/web/learning/netacad/course_catalog/PacketTrace
r.html, visitado por última vez en Septiembre 2009.
[7] OPNET Technologies, “OPNET modeler: making networks and
applications perform”, http://www.opnet.com/, visitado por última vez
en Septiembre 2009.
[8] Information Sciences Institute, “The network simulator: ns-2”,
http://nsnam.isi.edu/nsnam/index.php/Main_Page, visitado por última
vez en Septiembre 2009.
[9] “The ns-3 network simulator”, http://www.nsnam.org/, visitado por
última vez en Septiembre 2009.
[10] Microsoft, “Microsoft Visio 2007”, http://office.microsoft.com/eses/visio/, visitado por última vez en Septiembre 2009.
[11] Domínguez, M., Rodríguez, F. J., González, J. L. “Simulador MPLS
para Innovación Pedagógica en el Área de Ingeniería Telemática”. En
Revista Iberoamericana de Tecnologías del Aprendizaje, Núm. 1, Vol. 2,
pp 27-34, 2007.
[12] Melendi, D., Pañeda, X. G., García, R., García, V. “Sistemas para la
realización y evaluación de prácticas de protocolos de nivel de
aplicación”. En Revista Iberoamericana de Tecnologías del Aprendizaje,
Núm. 2, Vol. 4, pp 109-116, 2009.
VIII. TRABAJO FUTURO
Los trabajos futuros han comenzado con la introducción de
esta herramienta en una asignatura como parte de un proyecto
de innovación docente. Su evaluación exhaustiva y la
observación de los usuarios, tanto alumnos como profesores,
determinará en gran medida la evolución de este trabajo. Sin
embargo, ya se pueden proponer algunas mejoras: la
posibilidad de que los profesores puedan modificar los
trabajos a modo corrección, guardando distintas versiones para
que los alumnos comparen; la inclusión de anotaciones tipo
post-it; la generación automática de informes de
monitorización; o la creación de una herramienta que ayude a
los profesores a configurar la herramienta (elementos e
interfaces).
REFERENCIAS
[1]
[2]
[3]
[4]
Bereiter, C. y Scardamalia, M., “Cognitive coping strategies and the
problem of “inert knowledge””. Thinking and Learning Skills: Research
and Open Question, vol. 2, pp.65-80, Hillsdale, NJ, Erlbaum. 1985.
Bonwell, C.C. and J.A. Eison, “Active Learning: Creating Excitement in
the Classroom,” ASHE-ERIC Higher Education Report No. 1, George
Washington University, Washington, D.C., 1991.
A. W. Chickering and Z. F. Gamson, “Seven principles for good practice
in undergraduate education,” AAHE Bull., vol. 39, pp. 3–7, 1987.
Barrows, H.S., Tamblyn, R.M., “Problem Based Learning: an Approach
to Medical Education,” New York: Springer, 1980.
ISSN 1932-8540 © IEEE
Sergio Cabrero Barros es Ingeniero de Telecomunicación
y Profesor Ayudante del Área de Ingeniería Telemática del
Departamento de Informática de la Universidad de Oviedo,
Es especialista en servicios de audio/vídeo sobre redes
móviles ad.hoc.
Xabiel G. Pañeda es Doctor e Ingeniero en Informática y
Profesor Titular de Universidad Interino del Área de
Ingeniería Telemática del Departamento de Informática de
la Universidad de Oviedo. Es miembro de diferentes
organizaciones, plataformas y comités de investigación
como el SYMM (Synchronized Multimedia) del W3C.
Especialista en servicios de audio/vídeo para Internet.
Roberto García Fernández es Doctor e Ingeniero de
Telecomunicación y Profesor Titular de Universidad del
Área de Ingeniería Telemática del Departamento de
Informática de la Universidad de Oviedo. Es especialista en
redes de cable e integración servicios de audio/vídeo sobre
las mismas.
David Melendi Palacio es Doctor e Ingeniero en
Informática y Profesor Titular de Universidad Interino del
Área de Ingeniería Telemática del Departamento de
Informática de la Universidad de Oviedo. Es miembro de
diferentes organizaciones, plataformas y comités de
investigación como el SYMM (Synchronized Multimedia)
del W3C. Especialista en servicios de audio/vídeo para
Internet.
Rafael Orea Area es Ingeniero en Informática e
Investigador Contratado en el Área de Ingeniería Telemática
del Departamento de Informática de la Universidad de
Oviedo. Ha trabajado en diferentes empresas dirigiendo
proyectos TI para la administración pública. Recientemente
ha obtenido el Diploma en Estudios Avanzados en
Dirección de Proyectos de la Universidad de Oviedo. Es
especialista en servicios TV en Internet.
IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
23
Validación de Competencias en Titulaciones
Universitarias Usando Minería de Datos
Álvaro García Piquer, Albert Fornells Herrera, Elisabet Golobardes Ribé y Laia Cugota Florejachs
Title—Assessment of Competences in University Degrees
Using Data Mining Techniques.
Abstract—Nowadays
the
successful
acquisition
of
competences is the base for the achievement of the professional
skills and, consequently, the educational methodologies need to
be reconsidered. This work describes a methodological
procedure proposed to help educational experts to assess if the
competences developed in a degree program are really acquired
by the student. Due to the huge amount of information, this
analysis is addressed through Data Mining techniques. The
procedure has been successfully tested in the Computer
Engineering and in the Telecommunication Engineering degrees
of our institution. The analysis of results allowed experts to
identify some non promoted competences.
Index Terms—Competences, Education, Engineering,
European Higher Education Area, Data Mining, Clustering.
I. INTRODUCCIÓN
L
AS nuevas necesidades de la sociedad están promoviendo
la mejora de las metodologías educacionales en las
universidades. En Europa, estas adaptaciones son
consecuencia del Espacio Europeo de Educación Superior
(EEES) [1], donde los modelos educacionales han sido
redefinidos centrándose en ofrecer al estudiante competencias
específicas como base del aprendizaje de conocimientos de su
titulación [2], [3], [4]. Una competencia es un conjunto de
habilidades, conocimientos y actitudes que una persona ha de
poseer para ser capaz de realizar satisfactoriamente un tarea
específica [5]. Es importante resaltar que la tipología de las
competencias está estrechamente relacionada con la
metodología usada para impartir las asignaturas y la forma de
evaluar a los estudiantes. Por ejemplo, una asignatura técnica
en la que los alumnos han de realizar presentaciones orales,
desarrollará competencias como “comunicación oral”.
Nuestra institución obtuvo el reconocimiento europeo
mediante el certificado que garantizaba haberse adaptado al
Sistema Europeo de Transferencia de Créditos (ECTS,
A. García-Piquer, A. Fornells, E. Golobardes pertenecen al Grupo de
Investigación en Sistemas Inteligentes (GRSI) de La Salle – Universitat
Ramon Llull, c/ Quatre Camins nº 2, 08022, Barcelona, España (e-mail:
{alvarog, afornells, elisabet}@salle.url.edu).
L. Cugota Florejachs La Salle – Universitat Ramon Llull, c/ Quatre Camins
nº 2, 08022, Barcelona, España (e-mail: [email protected]).
DOI (Digital Object Identifier) Pendiente.
29467-IC-1-2005-1-ES-ERASMUS_ECTSL) y el Suplemento
al
Diploma
(DS,
29467-IC-1-2005-1-ESERASMUS_ECTSDS) en 2005. Ambas menciones fueron el
resultado de especificar las competencias que los estudiantes
deberían adquirir en las titulaciones impartidas. Para ello, en
este proceso fue necesario definir las competencias que
trabaja cada asignatura. A partir de estas menciones, La Salle
tuvo que validar si las competencias que fueron especificadas
en el ECTS estaban siendo realmente adquiridas por los
alumnos en las asignaturas.
Este trabajo describe el procedimiento metodológico que se
llevó a cabo para realizar dicha validación, el cual se centra
en analizar los datos del sistema de información de la
universidad, donde los profesores habían especificado las
competencias, las metodologías educacionales y los métodos
de evaluación para cada una de las asignaturas. El análisis
sigue el siguiente proceso: (1) agrupar las competencias según
la importancia con la que han sido especificadas en el
programa de la titulación; (2) agrupar las competencias según
la importancia con la que son trabajadas por las asignaturas,
y; (3) analizar si la relevancia de las competencias en la
titulación es la misma que en las asignaturas. El análisis de
los datos se realizó mediante técnicas de Minería de Datos
(Data Mining) [6], [7], las cuales permiten agrupar los datos
según sus similitudes y extraer relaciones entre los grupos
encontrados. Los resultados de este análisis ayudaron a los
responsables de la titulación a ejecutar las acciones
correctivas oportunas para garantizar la correcta obtención de
las competencias especificadas en el programa de la
titulación.
El artículo se estructura de la siguiente manera. La Sección
II resume el trabajo relacionado con la validación de
competencias. La Sección III introduce brevemente a las
técnicas de Minería de Datos. La Sección IV presenta el
proceso propuesto para evaluar la adquisición de
competencias. La Sección V describe la experimentación y
comenta los resultados obtenidos. En la última sección se
comentan las conclusiones y líneas de futuro.
II. TRABAJO RELACIONADO
A lo largo de los últimos años han tenido lugar diversos
proyectos centrados en adaptar las metodologías
educacionales para promover las competencias más adecuadas
a las necesidades de la sociedad. Entre todos ellos podemos
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IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
citar el proyecto Tuning, el cual consiste en proponer puntos
de referencia para las competencias genéricas y específicas de
las disciplinas de una serie de ámbitos temáticos, entre los
que no se incluyen titulaciones de ingeniería. Este proyecto
tiene dos versiones, una enmarcada dentro de las titulaciones
impartidas en Europa [3], [4] y otra centrada en las
titulaciones que se realizan en América Latina [8].
Respecto las titulaciones de ingeniería, existen varios
estudios centrados en identificar cuáles son las competencias
más importantes que necesita un ingeniero. En este sentido, el
informe Reflex [9] fue elaborado en un proyecto denominado
“The flexible professional in the knowledge society. New
demands on higher education in Europe” centrado en el
contexto europeo. El principal objetivo del estudio era
identificar las competencias más importantes que los
ingenieros necesitan potenciar. Alrededor de 40000
estudiantes fueron entrevistados en 14 países europeos. En el
contexto americano también existe un proyecto similar
centrado en las ingenierías denominado CDIO Syllabus [2].
Además, existen dos interesantes estudios españoles centrados
en la titulación de telecomunicaciones. Uno fue realizado por
el Colegio Oficial de Ingenieros de Telecomunicación (COIT)
[10] y el otro fue realizado por la Asociación Catalana de
Ingenieros de Telecomunicación [11]. También en el ámbito
de las universidades españolas podemos citar la “Guía para la
evaluación de competencias en el área de Ingeniería y
Arquitectura” [12], así como trabajos más acotados y
centrados en la adaptación de una titulación concreta de
ingeniería [13] o, incluso, de una única asignatura [14], [15].
Por otro lado, esta no es la primera vez que las técnicas de
Minería de Datos son usadas para ayudar a los expertos en la
adaptación de metodologías educacionales [12]. En un trabajo
previo, se aplicaron técnicas de clustering para identificar
tipos de asignaturas [16]. Estos grupos ayudaron a los
expertos a decidir la mejor metodología educacional a aplicar
acorde a las necesidades de las asignaturas.
III. TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS
La evolución de la tecnología informática, en términos de
velocidad y capacidad de almacenamiento, ha permitido el
desarrollo de sistemas de información caracterizados por
gestionar grandes volúmenes de información. Esto ha
motivado la necesidad de la definición de nuevas estrategias
para procesar los datos y ayudar a los expertos a identificar y
entender las relaciones ocultas entre los datos.
La Minería de Datos se define como el proceso de extraer y
descubrir automáticamente conocimiento útil e inteligible a
partir de un gran volumen de información [17]. Los métodos
que se centran en agrupar la información en base a un
conjunto de criterios se denomina clustering [18] y ofrecen a
los expertos una posible clasificación o categorización de los
elementos. El resultado de aplicar una técnica de clustering es
una serie de grupos (también denominados clusters), donde
cada uno contiene un conjunto de elementos similares. Por lo
tanto, los elementos pertenecientes a un grupo son similares
entre ellos pero diferentes a los de otros clusters. Los métodos
de clustering pueden clasificarse de acuerdo a una serie de
características [19]: (1) las relaciones entre los clusters; (2) el
proceso de construcción de los clusters; (3) el criterio tenido
en cuenta para realizar la agrupación, y; (4) la relación entre
los elementos y los clusters. K-means [20], SOM [21] y
CAOS [22] son ejemplos de algoritmos representativos. Uno
de los principales inconvenientes de las técnicas de clustering
es que no existe una única posible solución porque la
información puede verse desde muchos puntos de vista y,
obviamente, se desconoce la solución óptima que se busca.
Por este motivo, la práctica habitual es elegir la mejor
solución mediante métodos de validación para corroborar la
fiabilidad de los grupos [23]. Los métodos de validación
pueden ser usados principalmente desde dos puntos de vista.
Por un lado, se pueden usar para evaluar una única solución
usando el criterio de un experto (external criteria) o usando
una métrica basada en los datos originales (internal crieria).
Por otro lado, encontramos los métodos centrados en
comparar varias soluciones y ordenarlas (relative criteria)
según un índice de validación. Los índices de validación son
métricas que indican la calidad de una agrupación
considerando la compactación y separación de los grupos. Los
índices de validación más utilizados son Davies-Bouldin [24],
Dunn’s [25] y SD [26].
IV. VALIDACIÓN DE COMPETENCIAS
A fin de validar si las competencias de una titulación son
realmente adquiridas por el alumno, el primer paso es
analizar si las asignaturas proveen a los estudiantes de las
competencias esperadas. Sería lógico pensar que la suma de
asignaturas de una titulación ha de trabajar las misma
competencias y en el mismo grado que las competencias que
se desean obtener en un alumno titulado. Sin embargo, esto
no es cierto ya que realmente puede haber competencias que
no se están trabajando en las asignaturas como se especifica
en la titulación. Esto es debido, como ya hemos comentado
anteriormente, a que la adquisición de competencias está
relacionada con las metodologías educacionales y los métodos
de evaluación usados en las asignaturas.
Esta sección propone un procedimiento metodológico
basado en tres etapas (ver Figura 1) para validar si se están
trabajando correctamente en las asignaturas las competencias
estipuladas en la titulación. Las dos primeras etapas se
centran en agrupar las competencias de una titulación y las
competencias de todas las asignaturas de ésta
respectivamente. La elección del número óptimo de grupos se
obtiene usando el método de validación relative criteria. La
última etapa compara los grupos obtenidos para identificar las
diferencias. A continuación se describen estas etapas.
ISSN 1932-8540 © IEEE
PIQUER, FORNELLS, RIBÉ Y CUGOTA: VALIDACIÓN DE COMPETENCIAS EN TITULACIONES...
A. Agrupación de las competencias de una titulación
El objetivo es agrupar las competencias teniendo en cuenta
su nivel de importancia (nivel de conocimiento esperado) en
la titulación. Esta importancia depende de las siguientes cinco
categorías evaluadas desde 0 (menos relevante) hasta 4 (más
relevante) por los docentes y los responsables de la titulación:
a. Haber tenido experiencia o haber estado expuesto a la
competencia.
b. Ser capaz de participar y contribuir en la competencia.
c. Ser capaz de entender y explicar la competencia.
d. Tener habilidad en la práctica o la implementación de
la competencia.
e. Ser capaz de innovar o liderar en la competencia.
Para obtener la agrupación de datos más adecuada, se
realizan varias agrupaciones con diferentes configuraciones
del algoritmo de clustering utilizado. El resultado obtenido es
un conjunto de soluciones donde la mejor es seleccionada
usando relative criteria como método de validación de
clustering. La solución seleccionada contendrá varios grupos
donde cada uno tiene un conjunto de competencias con
similar nivel de importancia.
Programa de la
titulación
Competencias
agrupadas
Identificación de las
competencias críticas
25
TABLA I
COMPETENCIAS SELECCIONADAS PARA LAS TITULACIONES
DE INGENIERÍA EN LA SALLE
Identificador
Competencia
C01
Capacidad para comunicarse con personas no expertas en
la materia
Habilidad para trabajar de forma autónoma
Capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar
Habilidad para trabajar en un contexto internacional
Apreciación de la diversidad y multiculturalidad
Conocimientos generales básicos sobre el área de estudio
Capacidad de análisis y síntesis
Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica
Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad)
Capacidad de organizar y planificar
Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones
Capacidad de aprender
Preocupación por la calidad y mejora continua
Capacidad crítica y autocrítica
Toma de decisiones
Habilidades básicas de manejo del ordenador
Sensibilidad por el medio ambiente
Compromiso ético
Conocimientos básicos de la profesión
Habilidades de gestión de la información (habilidad para
buscar y analizar información proveniente de fuentes
diversas)
Iniciativa y espíritu emprendedor
Habilidades interpersonales
Conocimientos en alguna especialidad de formación
Conocimiento de una segunda lengua
Liderazgo
Comunicación oral y escrita en la propia lengua
Resolución de problemas
Diseño y gestión de proyectos
Habilidades de investigación
Trabajo en equipo
Conocimiento de culturas y costumbres de otros países
Motivación de logro
C02
C03
C04
C05
C06
C07
C08
C09
C10
C11
C12
C13
C14
C15
C16
C17
C18
C19
C20
C21
C22
C23
C24
C25
C26
C27
C28
C29
C30
C31
C32
La primera columna indica el identificador de la competencia, y la segunda
columna es el nombre de la competencia.
Información de
las asignaturas
Competencias
agrupadas
Figura 1. Proceso para la identificación de competencias críticas.
B. Agrupación de las competencias de las asignaturas
El objetivo es agrupar las competencias en base al nivel de
importancia de éstas en las asignaturas. La importancia de
una competencia depende del número de asignaturas que la
trabajan.
El algoritmo de clustering se configura para agrupar las
competencias en el mismo número de grupos que en la etapa
anterior. Esto es necesario porque en la siguiente etapa se
compararán los grupos resultantes de ambas etapas, y para
ello es necesario disponer del mismo número de grupos
resultantes. Prevalece el número de grupos identificado en la
primera de ellas debido a que, al referirse a la información de
la titulación, nos indica los niveles de importancia de
competencias que deberían existir dentro de dicha titulación.
identificar las competencias críticas. Una competencia crítica
es aquella que no se trabaja en las asignaturas como se
debería y, consecuentemente, la competencia no se da con el
nivel requerido en la titulación aunque esté especificada en el
programa de ésta.
V. CASO DE ESTUDIO: INGENIERÍA INFORMÁTICA E INGENIERÍA
DE TELECOMUNICACIONES
El proceso de validación de competencias se ha llevado a la
práctica en las titulaciones de Ingeniería Informática
(segundo ciclo) y de Ingeniería de Telecomunicaciones
(segundo ciclo) impartidas por nuestra institución.
Inicialmente describiremos los datos extraídos del sistema de
información de la universidad y, a continuación,
expondremos los resultados de aplicar el proceso propuesto.
C. Comparación de las agrupaciones
A. Sistema de información de la universidad
La última etapa consiste en evaluar si los grupos obtenidos
en las dos etapas anteriores son similares. La evaluación se
centra en comparar si los grupos agrupan las mismas
competencias en el mismo nivel de importancia, para poder
Los datos referentes a las competencias proceden del
sistema de información de la universidad. Estos datos han
sido introducidos por los profesores de las asignaturas y por
los responsables de cada titulación. Por un lado encontramos
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IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
Paso 1. Se eligen aleatoriamente k elementos que
serán los representantes (centroides) de cada uno de
los k clusters a encontrar.
Paso 2. Se asocia cada uno de los elementos al
cluster con el centroide más similar.
TABLA II
EJEMPLO DE LA RELEVANCIA DE LAS COMPETENCIAS
SEGÚN UNA TITULACIÓN
Competencia
Capacidad para comunicarse con
personas no expertas en la materia
Habilidad para trabajar de forma
autónoma
…
Conocimiento de culturas y costumbres
de otros países
Motivación de logro
a
b
c
d
e
1.6
2
2.4
2
1.2
4
2.4
3
3.8
1.6
…
0.2
…
0
…
0
…
0
…
0
3
2
1.8
1.8
1.6
Paso 3. Se recalculan los centroides de cada cluster
como la media de los elementos de cada uno de
ellos.
Paso 4. El objetivo es optimizar una función objetivo
que tiene en cuenta los atributos de cada elemento,
por lo que se repiten los pasos 2 y 3 hasta que se
alcance una convergencia.
La primera columna indica el nombre de la competencia, el resto de
columnas indican la evaluación de las cinco categorías detalladas en la sección
IV-A.
TABLA III
EJEMPLO DE LA RELEVANCIA DE LAS COMPETENCIAS
SEGÚN LAS ASIGNATURAS DE UNA TITULACIÓN
Competencia
Número de asignaturas
Capacidad para comunicarse con personas no
expertas en la materia
Habilidad para trabajar de forma autónoma
…
Conocimiento de culturas y costumbres de
otros países
Motivación de logro
0
18
…
0
5
La primera columna indica el nombre de la competencia, y la segunda
columna indica el número de asignaturas que ofrecen cada competencia en una
titulación.
entre estos datos las 32 competencias (ver Tabla I)
consideradas como relevantes por profesores y los
responsables de las titulaciones, y que están basadas en las
expuestas por el proyecto Tuning Europa [3], [4]. Por otro
lado, el sistema también dispone de los datos referentes a la
evaluación de cada competencia según las cinco categorías [2]
detalladas en la Sección IV-A para cada una de las
titulaciones. La Tabla II muestra un ejemplo parcial de una
titulación. Finalmente, el resto de información extraída del
sistema es el número de asignaturas que trabajan una
determinada competencia en una titulación, tal como muestra
el ejemplo de la Tabla III.
B. Experimentación
El algoritmo de clustering seleccionado para identificar los
grupos de competencias ha sido el K-means [20] disponible
en la herramienta Weka [17], ya que se adapta a los requisitos
en términos de tipología de datos. Esta herramienta de libre
distribución de la Universidad de Waikato ofrece un conjunto
de algoritmos de Minería de Datos que pueden utilizarse sin
necesidad de implementarlos. Incluye algoritmos de
preprocesamiento y visualización de datos, clasificación,
regresión, clustering y obtención de reglas de asociación.
Concretamente, el algoritmo K-means consiste en agrupar los
elementos de entrada en k clusters circulares, según la
distancia de cada uno respecto al centro de cada cluster
(centroide). El proceso es el siguiente:
Así mismo, el método de validación de clusters escogido ha
sido relative criteria con el índice de validación Dunn’s,
debido a que se adapta de manera precisa a la forma de los
clusters obtenidos por K-means. Este índice valora cada una
de las agrupaciones teniendo en cuenta la distancia entre los
clusters y la separación entre los elementos de cada uno, tal y
como se indica en (1), (2) y (3). Sea D el índice a calcular.
Sea deuc(x,y) la distancia euclidiana entre los elementos x e y.
Sea ci el cluster i. Sea nc el número de clusters.
d (ci , c j )
D min { min (
)}
i 1...nc j i 1...nc max (diam(c k ))
k 1...nc
(1)
d (ci , c j )
min (deuc( x, y))
x ci , y c j
(2)
diam(ci )
max (deuc( x, y))
x, y ci
(3)
Finalmente, el número de asignaturas en la titulación de
Ingeniería Informática y en la de Telecomunicaciones es de
64 y 70 respectivamente. El número óptimo de grupos
obtenidos aplicando estos métodos en la titulación de
Ingeniería Informática es de 3 y en la de Ingeniería de
Telecomunicaciones es de 4. Esto significa que se han
identificado 3 y 4 niveles de importancia respectivamente.
Las Figuras 2 y 3 muestran las competencias críticas
después de haber comparado los grupos resultantes de las dos
primeras etapas en ambas titulaciones. Es importante destacar
que existen situaciones donde una competencia no debería
estar trabajada por una titulación y, sin embargo, sí lo está
por el global de las asignaturas. Este es el caso de las
competencias C07 y C026 en la titulación de
Telecomunicaciones. Aunque no se considera un problema,
los expertos deben revisar si esta competencia es necesaria.
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[10], [11], y aplicaron posteriormente los ajustes necesarios
en las asignaturas de ambas titulaciones. Después de haber
realizado estas adaptaciones, las dos titulaciones permiten
adquirir las competencias estipuladas en los programas de
éstas.
VI. CONCLUSIONES Y LÍNEAS DE FUTURO
Figura 2. Competencias que deberían ser revisadas en la titulación de Ingeniería
Informática. El eje horizontal son las competencias definidas en la Tabla I. El eje
vertical indica la importancia del cluster en el cual se ha agrupado la
competencia.
Figura 3. Competencias que deberían ser revisadas en la titulación de Ingeniería
de Telecomunicaciones. El eje horizontal son las competencias definidas en la
Tabla I. El eje vertical indica la importancia del cluster en el cual se ha
agrupado la competencia.
Analizando la titulación de Ingeniería Informática,
podemos ver que existen varias competencias que no se
adquieren en las asignaturas como está estipulado en el
programa de la titulación. Entre todas ellas, podemos resaltar
seis competencias verdaderamente críticas, ya que se trabajan
con una importancia muy por debajo de la esperada:
Preocupación por la calidad y mejora continua.
Capacidad de crítica y autocrítica.
Toma de decisiones.
Habilidades básicas de manejo del ordenador.
Conocimientos básicos de la profesión.
Habilidades de gestión de la información.
Por otro lado, bajo el mismo criterio anterior, podemos
resaltar ocho competencias críticas en la titulación de
Ingeniería de Telecomunicaciones:
Capacidad para generar nuevas ideas.
Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones.
Preocupación por la calidad de la mejora continua.
Toma de decisiones.
Conocimientos básicos de la profesión.
Habilidades de gestión de la información.
Conocimientos en alguna especialidad de formación.
Diseño y gestión de proyectos.
Uno de los principales objetivos del Espacio Europeo de
Educación Superior es adaptar los modelos educacionales a
las nuevas necesidades de la sociedad. Concretamente, el
nuevo punto de vista se basa en proporcionar al estudiante
competencias específicas como base para aprender
conocimientos.
Este trabajo se ha centrado en presentar un procedimiento
que se definió para validar si las competencias especificadas
en los programas de las titulaciones de Ingeniería en
Informática y de Ingeniería de Telecomunicaciones se
trabajaban por las asignaturas de las respectivas titulaciones.
El proceso de validación está basado en tres etapas, dos de las
cuales se centran en el uso de técnicas de Minería de Datos
para agrupar las competencias que se trabajan en las
asignaturas, así como las que se deberían adquirir al finalizar
la titulación. Usando esta información, se comparan las
similitudes entre ambas agrupaciones para detectar carencias
en la titulación analizada. Es interesante destacar que el
procedimiento propuesto se puede aplicar en otras titulaciones
e incluso en ámbitos donde exista una problemática similar.
Los resultados obtenidos permitieron identificar una serie
de competencias críticas que mediante la revisión y
modificación de las competencias trabajadas por las
asignaturas, ha permitido garantizar la adquisición de las
competencias necesarias en las titulaciones analizadas. Las
líneas de futuro se centran en (1) la supervisión de las
metodologías educacionales y de los métodos de evaluación
usados en cada asignatura para que un cambio en estos no
afecte a las competencias que deben trabajarse en una
asignatura, y; (2) en aplicar el mismo procedimiento de
identificación de competencias críticas y su posterior
adaptación al resto de titulaciones impartidas en nuestra
institución.
VII. AGRADECIMIENTOS
Este trabajo ha sido respaldado por la Agència per a la
Qualitat del Sistema Universitari Català mediante el proyecto
Guía para la evaluación de competencias en el área de
Ingeniería y Arquitectura (IUE/3013/2007), la Generalitat de
Catalunya (2009SGR-183), y el Comissionat per a
Universitats i Recerca del DIUE de la Generalitat de
Catalunya y del Fondo Social Europeo (FI-DGR 2010, DOGC
núm. 5456 – 2.9.2009). Agradecemos a La Salle-Universitat
Ramon Llull el soporte que da a nuestra investigación.
Las competencias críticas fueron examinadas por los
expertos en educación y comparadas con otros estudios [9],
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276. Springer-Verlag, 2000.
Álvaro García Piquer (Barcelona, 1983) se licenció
en Ingeniería Superior en Informática por la
Universitat Ramon Llull en 2007 y actualmente está
realizando el doctorado en el ámbito de la inteligencia
artificial.
Es miembro del Grupo de Investigación en Sistemas
Inteligentes de Enginyeria i Arquitectura La Salle de
la Universitat Ramon Llull desde el 2005 y su línea
de investigación se centra en la aplicación de técnicas
de minería de datos para la identificación de patrones
en el ámbito de la educación, la telemática y el sector energético. Es profesor del
departamento de informática desde el 2006 y ha participado en 3 proyectos de
investigación de convocatorias públicas, y hasta el momento ha dirigido 1
proyecto final de carrera y 1 trabajo final de carrera.
Álvaro García recibió en el 2010 una beca para la formación de personal
investigador por parte de la Generalitat de Catalunya para la realización de su
doctorado.
Dr. Albert Fornells Herrera (Barcelona, 1980)
obtuvo el grado de Licenciatura en Informática
Superior en 2003 y el grado de Doctor bajo el
programa de doctorado de Tecnologías de la
Información y la Comunicación y su Gestión en el
2007 en por la Universitat Ramon Llull.
Desde 2000 es miembro del Grupo de Investigación
en Sistemas Inteligentes del departamento de
informática de Enginyeria i Arquitectura La Salle de
la Universitat Ramon Llull donde compagino tareas
de investigación, participación en proyectos y docencia.En el 2008 se incorporo
como profesor asociado y actualmente es uno de los responsables de la dirección
operativa del grupo de investigación. Sus intereses de investigación se centran en
la organización y explotación del conocimiento mediante técnicas de minería de
datos con el objetivo de la identificación de patrones y tareas de predicción en el
campo del cáncer de melanoma, la educación y la telemática. En los últimos 8
años ha participado en 6 proyectos de investigación financiados por
convocatorias públicas y ha realizado más de 30 publicaciones en congresos y
revistas internacionales. Actualmente es el coordinador de un máster de minería
de datos. Ha dirigido hasta ahora 6 proyectos final de carrera y 4 trabajos final
de carrera.
El Dr. Albert Fornells recibió una beca para la formación de personal
investigador por parte de la Generalitat de Catalunya en el 2003 para la
realización de su doctorado y en el 2007 su tesis doctoral obtuvo el premio
extraordinario de la universidad a la mejor tesis doctoral. En el 2008 su
trayectoria académica y de investigación fue acreditada por parte de la agencia
para la calidad del sistema universitario de Cataluña. Desde el 2009 es miembro
del IEEE Spanish Chapter of the IEEE Systems, Man & Cybernetics Society.
Dra. Elisabet Golobardes Ribé (Barcelona, 1967)
es Licenciada en Informática por la Universitat
Politècnica de Catalunya (1992) y doctora en
Informática desde el 1998 por la Universitat Ramon
Llull (URL).
En el 1996 fue una de las responsables en liderar la
creación del Grupo de Investigación en Sistemas
Inteligentes en el departamento de informática de
Enginyeria i Arquitectura La Salle de la Universitat
Ramon Llull. Desde el año 1998 es la coordinadora
del área de inteligencia artificial denominada Razonamiento Basado en Casos
(CBR) del grupo. A lo largo de estos años ha participado como investigadora en
29 proyectos de I+D financiados en convocatorias públicas, de los cuales en 7 ha
sido la investigadora principal (IP). Ha dirigido 3 tesis doctorales y 5
suficiencias investigadoras. Por lo que se refiere a sus publicaciones
internacionales y nacionales cabe destacar 18 publicaciones en revistas, 69
publicaciones en libros, y también 61 contribuciones en congresos.
ISSN 1932-8540 © IEEE
PIQUER, FORNELLS, RIBÉ Y CUGOTA: VALIDACIÓN DE COMPETENCIAS EN TITULACIONES...
La Dra. Elisabet Golobardes es desde el 2003 es la directora de la Escuela
Técnica Superior en Ingeniería Electrónica e Informática (ETSEEI) La SalleUniversitat Ramon Llull. Es la vicedecana de la Defensa de la Profesión (desde
2005) y miembro del Consejo Asesor (desde 2007) del Colegio Oficial de
Ingeniería Informática de Cataluña. Asimismo es la vicedecana de Relaciones
Institucionales del Colegio Oficial de Ingeniería Técnica en Informática.
Finalmente, es Profesora Titular de Universidad por la Universitat Ramon Llull
desde el año 2000 y en el 2003 su trayectoria académica e investigadora fue
acreditada por parte de la agencia para la calidad del sistema universitario de
Cataluña. Ha dirigido hasta ahora 22 proyectos final de carrera y 17 trabajos
final de carrera.
Laia Cugota Florejachs (Lleida, 1983) se licenció
en Ingeniería Superior de Telecomunicaciones y
obtuvo el Máster Universitario en Redes de
Telecomunicación ambos por la Universitat Ramon
Llull en 2009.
Desde 2008 trabaja en la adaptación y el impacto del
Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) en el
ámbito de las competencias y su evaluación en la
Escuela Técnica Superior en Ingeniería Electrónica e
Informática (ETSEEI) La Salle-Universitat Ramon
Llull. Laia Cugota ha participando en 1 proyecto de investigación de
convocatoria pública.
ISSN 1932-8540 © IEEE
29
30
IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
XI Simposio Internacional
de Informática Educativa
SIIE 2009
Cristina Azevedo Gomes
Editora Invitada
E
STA Edição da IEEE-RITA integra duas comunicações
apresentadas no XI Simpósio Internacional de
Informática
Educativa
SIIE09.
Decorrendo
alternadamente em Espanha e Portugal, o XI SIIE realizouse em Novembro de 2009, na Universidade de Coimbra,
organizado pelo Departamento de Engenharia Informática e
pelo Centro de Informática e Sistemas da Universidade de
Coimbra (CISUC). O Simpósio tem-se afirmado, sobretudo
no espaço ibero-americano, como evento de referência no
domínio das Tecnologias da Informação e Comunicação em
Educação. Esta edição integrou uma diversidade de áreas
temáticas, importantes para o desenvolvimento e inovação
neste domínio:
Concepção, desenvolvimento e avaliação de
ambientes educativos inovadores
Experiências inovadoras de integração das TIC no
Ensino/Aprendizagem
Metodologias de utilização e avaliação das TIC em
contexto educativo.
Aspectos sociais da utilização das TIC em contextos
educativos
Formação de professores em TIC
Acessibilidade e usabilidade
Ferramentas e recursos educativos baseados na Web
No sentido de enriquecer a reflexão e o debate em torno
destes temas, tivemos o privilégio de contar com a
participação de três investigadores de renome internacional
para fazerem as conferências plenárias. A Professora
Yvonne Rogers, da Open University, a Professora Cristina
Ponte da Universidade Nova de Lisboa e o Professor
Manuel Ortega Cantero da Universidade de Castilla La
Mancha apresentaram temas relevantes e inovadores nas
áreas onde são investigadores de excelência.
Foram submetidos à XI edição do SIIE 112 trabalhos
provenientes de 8 países: Argentina, Brasil, Chile,
Colômbia, Costa Rica, Espanha, México, Portugal.
Os trabalhos foram sujeitos a um processo de dupla
revisão por parte dos elementos da Comissão de Programa,
ou por revisores por eles indicados. Deste processo resultou
a selecção de 59 comunicações e 12 posters.
A selecção das duas comunicações para a IEEE-RITA,
teve em consideração, para além da avaliação dos
elementos da comissão de programa do SIIE, a adequação
do tema e natureza dos trabalhos ao âmbito da revista.
Considerando que a IEEE-RITA se centra na investigação e
aplicação das Tecnologias da Informação na Educação, com
um enfoque particular no ensino/aprendizagem de
disciplinas das áreas da Engenharia Tecnológica, foi
seleccionado um trabalho sobre novas abordagens de
desenvolvimento de um sistema de recomendação de
objectos de aprendizagem, que explora uma aplicação
concreta a um repositório de objectos de aprendizagem no
âmbito da aprendizagem da programação.
O outro trabalho seleccionado descreve um modelo de
suporte à aprendizagem da programação concebido através
da redefinição do conceito de comunidades de
aprendizagem, como suporte para maximizar a
aprendizagem através da avaliação consciente do nível de
auto-eficácia,
enquanto
o
aluno
desenvolve
comportamentos de estudo em programação.
Uma última palavra de reconhecimento para o editor da
revista, Martín Llamas Nistal, pela oportunidade de difundir
os melhores trabalhos apresentados no SIIE09 no âmbito da
Sociedade de Educação na comunidade Ibero-americana.
Maria Cristina Azevedo Gomes é Professora
Coordenadora da Área de Tecnologias de
Informação da. Actualmente é a Presidente da
Escola. É doutorada em Engenharia Informática
pela Universidade de Coimbra. Coordenou o
Centro de Competência Nónio sec. XXI e o
Centro de Competência CRIE da Escola Superior
de Educação de Viseu. Coordenou o projecto
[email protected] no distrito de Viseu. Colaborou
com o Ministério da Educação em vários projectos de formação de
professores na área das Tecnologias da Informação e Comunicação. Os
seus interesses de investigação centram-se no desenho e avaliação de
ambientes de aprendizagem interactivos para crianças. Pertence a várias
comissões de programa de congressos nacionais e internacionais e tem
várias publicações.
ISSN 1932-8540 © IEEE
IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
31
Personalización en Recomendadores Basados en
Contenido y su Aplicación a Repositorios de
Objetos de Aprendizaje
A. Ruiz-Iniesta, G. Jiménez-Díaz y M. Gómez-Albarrán
Title— Promoting Strong Personalization in Content-based
Recommendation Systems of Learning Objects.
Abstract— Recommendation technologies have a clear
application in e-learning: providing support for personalized
access to the Learning Objects (LOs) that exist in repositories.
In this paper we describe a novel approach that fosters a strong
personalized content-based recommendation of LOs. This
approach gives priority to those LOs that are most similar to the
student’s short-term learning goals (the concepts that the
student wants to learn in the session) and, at the same time,
have a high pedagogical utility in the light of the student’s
cognitive state (long-term learning goals). The paper includes
the definition of a flexible metric that combines the similarity
with the query and the pedagogical utility of the LO. We finally
describe the application of the approach to an educational
repository of Computer Programming LOs.
Index
Terms—
Personalization,
Recommenders, Learning Objects.
Content-based
I. INTRODUCCIÓN
E
n los últimos años, el uso de sistemas recomendadores se
ha transferido del campo del comercio electrónico al
ámbito académico. En este sentido, hay trabajos que plantean
herramientas de recomendación de cursos y actividades de
aprendizaje [8][13][15] y recomendadores que sugieren a los
profesores modificaciones para mejorar la efectividad de los
sistemas educativos web [9].
El uso de recomendadores en el ámbito académico tiene
otra clara y todavía no muy explotada aplicación:
proporcionar acceso personalizado a Objetos de Aprendizaje
(LOs, del inglés Learning Objects) que se hallan en
repositorios educativos. Normalmente el gran número de LOs
contenidos en estos repositorios dificulta el acceso a aquellos
que mejor se adaptan al conocimiento de cada estudiante, a
los objetivos y/o a las preferencias de cada uno. Esta
Almudena Ruiz-Iniesta, Guillermo Jiménez-Díaz y Mercedes GómezAlbarrán desempeñan sus tareas en la Facultad de Informática de la Universidad
Complutense de Madrid. c/ Prof. José García Santesmases s/n, 28040 Madrid,
España.
(email:
[email protected];
[email protected];
[email protected]).
DOI (Digital Object Identifier) Pendiente
dificultad la hemos podido constatar en un repositorio de
recursos docentes de la disciplina de Programación de
Computadores, disponible a través del Campus Virtual de la
Universidad Complutense de Madrid (España) durante los
últimos tres años. Este repositorio contiene más de 400
ejemplos resueltos y ejercicios para resolver de Programación,
destinados a estudiantes de “Introducción a la Programación”.
Aunque los estudiantes valoraban muy bien la ayuda que estos
recursos les proporcionan, el 70% de ellos echaba en falta
facilidades más sofisticadas para el acceso a los recursos.
En este artículo presentamos una aproximación que
extiende y mejora nuestro trabajo previo en recomendación de
LOs en repositorios web. En [10][11] describimos una
aproximación novedosa para recomendar LOs que sigue una
estrategia de recomendación híbrida en cascada [3]: un
recomendador basado en contenido reactivo y single-shot
actúa como recomendador inicial y sus decisiones son
refinadas por uno colaborativo. La estrategia de
recomendación empleada localizaba un conjunto relevante de
LOs después de que el estudiante hubiera planteado una
consulta al sistema. El resultado era una lista ordenada de
LOs. La prioridad era para aquellos LOs más similares a la
consulta del estudiante y que a la vez son los mejor valorados
por otros estudiantes. Esta aproximación ha sido
ejemplificada con el repositorio de LOs de Programación que
actualmente se utiliza para Introducción a la Programación en
la Universidad Complutense de Madrid.
La estrategia de recomendación previa mostraba una
desventaja: la recomendación basada en contenido, y por
extensión, la estrategia entera, proporcionaba una débil
personalización.
La
estrategia
de
recomendación
implementaba un tipo de personalización en-sesión: sólo tenía
en cuenta los objetivos a corto plazo del estudiante reflejados
en la consulta. De esta manera, dos estudiantes que planteen
la misma consulta en una sesión obtendrán las mismas
recomendaciones, incluso si sus objetivos de aprendizaje a
largo plazo y su destreza en el dominio difieren en gran parte.
Con el propósito de aliviar este inconveniente hemos
explorado un modelo de personalización fuerte. Como
veremos, esta mejora en la estrategia de recomendación
basada en contenido puede ser adaptada a los objetivos a largo
plazo de los estudiantes sin comprometer los intereses que en
la sesión puedan tener los LOs recomendados para el
ISSN 1932-8540 © IEEE
32
IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
estudiante activo. En esta nueva estrategia basada en
contenido la prioridad es para aquellos LOs que son más
similares a la consulta y, al mismo tiempo, tienen una
utilidad pedagógica mayor de acuerdo a su perfil. En este
sentido, se satisfacen los objetivos a corto plazo reflejados en
la consulta del estudiante y las carencias de conocimiento
reflejadas en su perfil de estudiante. Esta nueva estrategia
basada en contenido encaja en la estrategia híbrida inicial, y
sus resultados pueden ser refinados por el recomendador
secundario (el colaborativo). Este trabajo tendrá una
aplicación directa en nuestras tareas docentes diarias en la
Facultad de Informática de la Universidad Complutense de
Madrid.
El artículo está organizado como se indica a continuación.
La sección II proporciona los detalles sobre las distintas
fuentes de conocimiento necesarias, independientemente del
ámbito educativo de aplicación. La sección III describe en
detalle las dos etapas de la recomendación, recuperación y
ordenación. La sección IV presenta una particularización de
la aproximación a un repositorio educativo de LOs de
Programación y ejemplifica una sesión de recomendación. La
última sección concluye el artículo, relaciona nuestra
aproximación con trabajos previos en el contexto de la
enseñanza de la Programación, y señala algunas líneas de
trabajo futuro.
II. LAS FUENTES DE CONOCIMIENTO
Recientemente las técnicas de recomendación se han
comenzado a utilizar en el ámbito académico y, en particular
en el contexto del aprendizaje. Coincidimos con los trabajos
descritos en [5][6] que el ámbito académico impone unos
requisitos específicos en el proceso de recomendación. Por
ejemplo, los recomendadores pueden sacar provecho del
estado cognitivo del estudiante, el cual cambia a lo largo del
tiempo. Esto permitiría incrementar el nivel de
personalización a largo plazo. Por otro lado, los itinerarios y
estrategias de aprendizaje también pueden proporcionar
información útil para el recomendador. Por ejemplo, el
recomendador puede sacar provecho de una regla pedagógica
simple como „ir de tareas fáciles a difíciles‟ o „reducir de
manera gradual la cantidad de orientación‟. Los itinerarios de
aprendizaje pueden representar rutas y secuencias diseñadas
por los profesores a partir de experiencias positivas en el aula,
o se pueden corresponder con el comportamiento de
estudiantes avanzados.
En este artículo describimos una aproximación que
proporciona un modelo de personalización fuerte para un
recomendador basado en contenido de LOs. Esta estrategia de
recomendación opera en dos etapas: recuperación y
ordenación. La etapa de recuperación busca aquellos LOs que
satisfagan, de manera aproximada, los objetivos a corto plazo
del estudiante, representados en la consulta (objetivos de
aprendizaje para la sesión). Estos LOs deben estar “listos para
ser explorados” por el estudiante de acuerdo a su nivel de
conocimiento y a los caminos de aprendizaje definidos. Una
vez que los LOs han sido recuperados, la etapa de ordenación
los ordena de acuerdo a la calidad asignada a cada LO. La
calidad se calcula de manera que la prioridad es para aquellos
LOs que son más similares a la consulta del estudiante, y al
mismo tiempo, tienen mayor utilidad pedagógica de acuerdo
al estado cognitivo del estudiante (objetivos de aprendizaje a
largo plazo).
La anterior estrategia de recomendación que proporcionaba
un modelo de personalización débil [10][11] necesitaba
conocimiento del dominio con el fin de calcular la similitud
entre la consulta y los conceptos del dominio cubiertos por los
LOs recuperados. Este nuevo modelo de personalización
fuerte impone algunos requisitos adicionales desde el punto
de vista de la representación del conocimiento. La etapa de
recuperación requiere de la existencia de caminos de
aprendizaje adecuados entre los conceptos del dominio así
como información del estado cognitivo de cada estudiante en
forma de perfiles persistentes. La etapa de ordenación
también utiliza el perfil del estudiante. Esta nueva estrategia
sigue un modelo de refuerzo de conocimiento que promueve
solventar las carencias de conocimiento del estudiante sin
dejar de lado los objetivos a largo plazo.
En esta sección detallamos las fuentes de conocimiento en
nuestra estrategia de recomendación: la ontología del dominio
(apartado A), los LOs y los metadatos que los describen
(apartado B) y el perfil del estudiante (apartado C). En la
Sección III se presenta una descripción en profundidad de las
distintas etapas de la recomendación.
A. La Ontología del Dominio
Proponemos utilizar una ontología para indexar los LOs
contenidos en el repositorio. Las ontologías proporcionan un
esquema general que permite incluir conocimiento sobre la
similitud entre los conceptos que representan los temas del
dominio. El conocimiento sobre la similitud entre los
conceptos y sobre las relaciones que existen entre ellos es
crucial en las etapas de la estrategia de recomendación.
Además las ontologías proporcionan un lenguaje común a la
hora de compartir información que puede ser utilizado por
profesores al añadir nuevos LOs y por los estudiantes cuando
realizan un consulta al recomendador. Existen otros autores
que también hacen un uso satisfactorio de las ontologías en el
ámbito académico [4].
La ontología está poblada con los conceptos del ámbito de
estudio (por ejemplo, Matemáticas, Derecho, o Programación
de Computadores). Estos conceptos se organizan en una
taxonomía utilizando la relación es_un. La ontología además
debe establecer una relación de precedencia entre conceptos.
Esta precedencia refleja el orden en el que los conceptos son
tradicionalmente estudiados en el campo correspondiente. La
precedencia ayuda a establecer los caminos de aprendizaje
ISSN 1932-8540 © IEEE
INIESTA, JIMÉNEZ Y ALBARRÁN: PERSONALIZACIÓN EN RECOMENDADORES BASADOS EN CONTENIDO... 33
que se utilizarán en la etapa de recuperación para filtrar
aquellos LOs que ejemplifican conceptos no alcanzables a
partir del estado cognitivo de un estudiante.
B. Los Objetos de Aprendizaje
Los recomendadores cuentan con una colección de
productos que pueden ser recomendados a los usuarios del
sistema. En nuestro contexto estos productos son los LOs
contenidos en un repositorio educativo.
Nuestros LOs han sido desarrollados de acuerdo al estándar
LOM (del inglés, Learning Object Metadata). Con el fin de
describir nuestros LOs, hemos decidido utilizar en el más alto
nivel las siguientes categorías de LOM: General, Ciclo de
vida, Técnica, Educativa, Relación y Clasificación. La
categoría General veremos que juega un importante papel en
la etapa de recuperación. Esta categoría contiene palabras
clave que describen qué conceptos de la ontología están
cubiertos por el LO concreto. Estas palabras clave servirán de
punto de enlace entre los LOs contenidos en el repositorio y la
jerarquía de conceptos representada en la ontología.
El resto de las categorías permiten incluir información
descriptiva sobre el LO. Esta información no será utilizada en
las etapas de recomendación.
C. El Perfil de Estudiante
Como señalamos anteriormente, la personalización fuerte
tiene consecuencias desde el punto de vista de representación
del conocimiento. Una de estas consecuencias es la necesidad
de perfiles de estudiante persistentes.
El perfil del estudiante almacena información sobre su
historial de navegación –los LOs que ya ha explorado- y los
objetivos alcanzados en el proceso de aprendizaje. A los
conceptos que ya han sido explorados por el estudiante se les
asigna el nivel de competencia alcanzado en cada uno de
ellos. Este nivel se considera como el grado de satisfacción,
una métrica que permite al recomendador saber el nivel de
conocimiento que un estudiante tiene sobre un determinado
concepto. Como veremos, el nivel de competencia será un
elemento importante en la etapa de recuperación.
III. ESTRATEGIA DE RECOMENDACIÓN REACTIVA
recuperación y ordenación, que describimos en los siguientes
apartados.
A. Etapa de Recuperación
La etapa de recuperación busca un conjunto inicial de LOs
que satisfagan, de manera aproximada, la consulta planteada
por el estudiante. La etapa de recuperación primero intenta
encontrar LOs indexados exactamente por los conceptos de la
consulta. Si no hay LOs que satisfagan esta condición o si
estamos interesados en una localización más flexible, los LOs
indexados por un subconjunto de los conceptos (iguales o
similares) especificados en la consulta del estudiante serán
recuperados.
Este conjunto inicial de LOs es filtrado y sólo aquellos LOs
que cubren conceptos de la ontología “listos para ser
explorados” por el estudiante serán finalmente considerados
en la etapa de ordenación. Decimos que un concepto está
“listo para ser explorado” por un estudiante si de acuerdo a su
perfil y al itinerario de aprendizaje definido, cumple
cualquiera de las siguientes condiciones:
Es un concepto ya explorado por el estudiante, así que
aparecerá en el perfil con el correspondiente nivel de
competencia.
Es un concepto que el estudiante todavía no ha explorado
pero puede descubrirlo: si un concepto c1 precede a un
concepto c2 en la ontología, un estudiante puede
descubrir c2 si el nivel de competencia del estudiante
alcanzado en c1 supera un cierto “umbral de progreso”.
Si varios conceptos c1, c2, ..., ck son predecesores directos
de un concepto cx, cx puede ser descubierto si el nivel de
competencia de todos los predecesores directos supera el
“umbral de progreso” dado.
En resumen, el objetivo del proceso de filtrado es descartar
aquellos LOs indexados en la ontología por conceptos no
alcanzables para el estudiante activo. Esta etapa de filtrado
añadida a la etapa de recuperación presentada en [10][11],
proporciona una manera de personalización a largo plazo en
esta primera fase de la estrategia de recomendación. De esta
manera, ante una misma consulta formulada por dos
estudiantes distintos, el conjunto de LOs recuperados podría
variar significativamente en función del dominio de la
materia que tenga cada uno
COMBINANDO OBJETIVOS A CORTO Y LARGO PLAZO
Nuestra estrategia de recomendación basada en contenido
sigue una aproximación reactiva: el estudiante proporciona
una consulta y el recomendador responde con una
recomendación. El estudiante efectúa la consulta utilizando
los conceptos existentes en la ontología del dominio. Esta
consulta representa los objetivos para la sesión de
aprendizaje: los conceptos que el estudiante quiere aprender
en la sesión. La recomendación se compone de dos pasos,
B. Etapa de Ordenación
Recientemente se ha hecho evidente que las tradicionales
nociones de similitud no siempre son ideales, inspirando a
muchos investigadores a buscar alternativas para juzgar la
utilidad de un elemento en un contexto dado.
En el presente trabajo, proponemos reemplazar la métrica
de similitud pura utilizada en [10][11] con una métrica
basada en la calidad. Una vez que los LOs han sido
recuperados, la etapa de ordenación los ordena de acuerdo a
ISSN 1932-8540 © IEEE
34
IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
la calidad asignada a cada uno de ellos. La calidad se calcula
de manera que la prioridad es para aquellos LOs que son más
similares a la consulta del estudiante, y al mismo tiempo,
tienen mayor utilidad pedagógica de acuerdo al perfil del
estudiante.
A fin de calcular la calidad de un LO L para un estudiante
S que ha proporcionado una consulta Q hemos seleccionado
una métrica de calidad definida como la suma ponderada de
dos términos: la similitud (Sim) entre Q y los conceptos
cubiertos por L, y la utilidad pedagógica (UP) de L con
respecto al estudiante S:
Calidad(L,S,Q)
Sim(L,Q) (1 ) UP(L,S), [0,1] (1)
A fin de calcular los dos resultados parciales, Sim y UP,
pueden utilizarse diferentes aproximaciones y métricas. De
esta manera, el modelo de ordenación aquí presentado ofrece
un marco de trabajo que puede ser instanciado desde distintas
estrategias de recomendación. A continuación presentamos
las decisiones tomadas.
El cómputo de la similitud Sim(L,Q) entre los conceptos
recogidos en la consulta Q y los conceptos que L cubre
requiere calcular la similitud entre dos conjuntos de
conceptos. Existen diferentes métricas que pueden usarse en
casos como éste. En concreto, nos hemos decidido por una
simplificación de la similitud entre conjuntos de conceptos
que consiste en comparar los conceptos individuales que
resultan de la conjunción de cada uno de los conjuntos de
conceptos –el concepto que resulta de la conjunción de los
conceptos de la consulta (Q_CC) y el concepto que resulta de
la conjunción de los conceptos que cubre L (L_CC)– en lugar
de comparar directamente dos conjuntos de conceptos.
Asumiendo esta simplificación, podemos emplear cualquiera
de las métricas aceptadas para comparar dos valores
jerárquicos. Por nuestra parte, hemos decidido utilizar la
métrica de similitud definida en [12]:
super(Q _ CC )  super( L _ CC )
(2)
Sim( L, Q)
super(Q _ CC )
super( L _ CC )
donde super(Q_CC) representa el conjunto de todos los
conceptos contenidos en la ontología que son superconceptos
de Q_CC y super(L_CC) contiene todos los conceptos
contenidos en la ontología que son superconceptos de L_CC.
En consecuencia, el valor de Sim(L,Q) se encuentra en el
intervalo [0, 1].
En resumen, esta métrica de similitud calcula la relevancia
de un LO debida a los objetivos de la sesión (reflejados en la
consulta propuesta por el estudiante) que L satisface, lo que
hemos llamado los objetivos a corto plazo. Cuanto mayor es
el número de conceptos de la consulta que L permite
aprender, mayor será el valor de la similitud. Cuanto más
similares sean los conceptos que cubre L y los conceptos
explicitados en la consulta, mayor será el valor de similitud.
Como podemos observar, el conocimiento de la similitud
entre los conceptos representados en la ontología es crucial en
nuestro contexto.
A fin de medir la utilidad pedagógica que el LO L muestra
para un estudiante S dado, UP(L,S), hemos adoptado una
estrategia pedagógica que promueve completar las carencias
de conocimiento del estudiante incluyendo conocimientos de
refuerzo [17]. El objetivo es asignar una utilidad pedagógica
mayor a L si éste cubre conceptos en los cuales el estudiante
ha demostrado tener un bajo nivel de competencia. De esta
manera, L puede ayudar al estudiante a reforzar sus
conocimientos sobre esos conceptos y así alcanzar sus
objetivos de aprendizaje a largo plazo. Este refuerzo de
conocimiento podría asignar prioridad a LOs que el
estudiante todavía no ha explorado, o puede repartirla de una
manera igualitaria entre los LOs explorados y no explorados.
Hemos optado por calcular la utilidad pedagógica de
acuerdo a la siguiente fórmula:
(3)
UP(L,S) 1 MAN(L,S)
donde MAN(L, S) es la media aritmética normalizada de los
niveles de competencia alcanzados por el estudiante S en los
conceptos cubiertos por L, de modo que MAN(L, S) estará en
el intervalo [0, 1]. UP(L, S) también toma valores en el
intervalo [0, 1].
Resumiendo, (3) calcula valores bajos para la UP(L,S) si el
estudiante ha demostrado buen conocimiento en los conceptos
cubiertos por L. Por el contrario se obtienen valores altos de
UP(L,S) si el estudiante tiene un bajo nivel de conocimiento
en la mayor parte de los conceptos que cubre L. Además (3)
trata de igual manera los LOs explorados y no explorados.
La medida de calidad resultante definida en (1), junto con
la Similitud (2) y la utilidad pedagógica expuesta en (3),
permite introducir un considerable grado de personalización
en la etapa de ordenación. La calidad de un LO finalmente
propuesto para un estudiante depende parcialmente de la
utilidad pedagógica que el LO tiene para conseguir los
objetivos a largo plazo del estudiante. La influencia final de la
utilidad pedagógica y, como consecuencia, el nivel de
personalización conseguido en la lista final de LOs
recomendados puede ser controlado por medio del valor
asignado al peso utilizado en (1). Valores bajos de le dan
la prioridad a la utilidad pedagógica en contra de la similitud
con la consulta. En particular, = 0 representa el nivel más
alto de personalización a largo plazo, y en este caso, la
consulta (objetivos para la sesión) sólo se utiliza en la etapa
de recuperación. Esto asegura que el recomendador propone
LOs que cumplan con los objetivos de la sesión a un nivel
mínimo, aunque el orden en el cual son propuestos al
estudiante está totalmente influenciado por los objetivos a
largo plazo que permiten alcanzar (su capacidad de refuerzo
de conocimientos ya manejados). Por el contrario, valores
altos de α dan prioridad a la similitud con la consulta frente a
la utilidad pedagógica.
Una vez que el valor de
utilizado en (1) se fija, el
recomendador muestra el mismo comportamiento, en lo que
respecta al tipo de personalización que ofrece, para todos los
ISSN 1932-8540 © IEEE
INIESTA, JIMÉNEZ Y ALBARRÁN: PERSONALIZACIÓN EN RECOMENDADORES BASADOS EN CONTENIDO... 35
Tabla 1. Un conjunto de LOs del repositorio junto con los
conceptos que cubren, su similitud con la consulta, la media
aritmética normalizada (MAN) y la utilidad pedagógica (UP),
así como la calidad para distintos valores de en (1).
Calidad
LOs y Conceptos
Fig. 1. Una parte de la ontología y una esquematización de los niveles de
competencia de un estudiante.
estudiantes. Podemos obtener un comportamiento más
flexible si, en un recomendador dado,
puede tomar
diferentes valores. De esta manera, el recomendador muestra
una mayor adaptabilidad para los potenciales usuarios. Por
ejemplo, el valor de puede depender del tipo de estudiante
que utiliza el recomendador. Valores altos de
puede ser
apropiados para los buenos estudiantes, aquellos cuyos
perfiles muestran un buen rendimiento. Estos estudiantes rara
vez necesitaran reforzar conocimientos y el recomendador
podría centrarse en sus objetivos de aprendizaje de la sesión
dando prioridad a aquellos LOs que están más
correlacionados con la consulta. Por el contrario, valores
bajos de α pueden ser apropiados para estudiantes con bajo
rendimiento, de tal manera que el recomendador fomente
solventar sus carencias de conocimiento sin comprometer
significativamente los intereses del estudiante reflejados en la
consulta.
IV. APLICACIÓN DE LA ESTRATEGIA A UN REPOSITORIO DE
RECURSOS EDUCATIVOS DE PROGRAMACIÓN
En esta sección, describimos el proceso de aplicación de la
aproximación general a un repositorio de recursos educativos
de Programación que en la actualidad se utiliza como
material de apoyo en las asignaturas de “Introducción a al
Programación” en nuestra centro docente. Comenzaremos
detallando las fuentes de conocimiento: la ontología, los LOs
y el perfil del estudiante. A continuación, ejemplificaremos
una sesión de recomendación y compararemos los diferentes
resultados obtenidos para distintos valores del parámetro α en
(1).
Utilizamos una ontología de conceptos de programación
que nos permite indexar los LOs contenidos en el repositorio.
Esta ontología está basada en otras ontologías existentes sobre
Programación [18]. En la Fig. 1 se muestra un fragmento de
la ontología. Por ejemplo, vemos que en la ontología se
encuentra definido el concepto Bucle que subsume aquellos
conceptos relacionados con las estructuras iterativas en C++
como, por ejemplo, while y do_while (véase la relación es que
se muestra en la figura). La relación de precedencia definida
trata de reflejar la secuenciación tradicional utilizada en la
enseñanza de la programación (véase la relación sec mostrada
en la figura). Observamos que el concepto Bucle debería
L01 (if, for)
L02 ( if, while,
registro)
L03 (switch, for)
L04 (switch, while,
array)
L05 (if, while)
Sim MAN
UP
1
6.5
0.35
α=1
1
α=0.5
0.67
α=0.25
0.51
α=0
0.35
--
--
--
--
--
--
--
0.75
4.5
0.45
3
0.55 0.75
0.65
0.6
0.55
0.7
0.45
0.57
0.64
0.7
0.75
0.67
0.64
0.6
0.35
0.75
4
0.6
1
6.5
0.35
0.67
0.51
L07 (if, for, while)
L08 (if, for,
do_while)
L09 (if, for, array)
0.89
4.3
0.57 0.89
0.73
0.65
0.57
0.89
7.6
0.24 0.89
0.57
0.4
0.24
0.89
6
0.4
0.89
0.65
0.52
0.4
L10( if, for, switch)
0.89
5.6
0.44 0.89
0.67
0.55
0.44
L06 (if, for)
1
aprenderse después del concepto Condicional y antes que
Array.
En nuestro repositorio existen distintos LOs de
Programación: notas teóricas, ejemplos de código, ejercicios
de programación resueltos, preguntas de examen, exámenes
(conjuntos de preguntas de exámenes) y ejercicios de
programación.
En la Fig. 1 también se encuentra reflejado los niveles de
competencia mostrados por el estudiante utilizado en el
ejemplo de recomendación. Por supuesto, en la práctica esta
información no está incluida en la ontología, pero la hemos
incluido en la Fig. 1 con el fin de que al lector le resulte fácil
visualizar el estado cognitivo del estudiante tomado como
ejemplo.
El perfil de estudiante refleja el valor del nivel de
competencia alcanzado en cada concepto en el que el
estudiante ha sido evaluado. Estos son los conceptos que
consideramos “ya explorados”. En este caso, los conceptos
Array y Registro no han sido explorados por el estudiante.
Podemos observar que el concepto Array está “listo para ser
explorado” por el estudiante, de acuerdo a las condiciones
mencionadas en la sección III.A, si consideramos que el
“umbral de progreso” toma un valor en el intervalo (0, 5]: el
nivel de competencia para el concepto Bucle es 5 por lo que el
concepto Array puede ser descubierto.
El perfil del estudiante se actualiza mediante unos test que
el estudiante puede realizar en cualquier momento para
evaluar sus niveles de competencia. Si el perfil de estudiante
no ha sido actualizado en un periodo largo de tiempo, el
sistema puede sugerir al estudiante que realice un test con el
fin de actualizar su perfil.
Los test permiten calcular el conocimiento del estudiante
sobre los conceptos de más bajo nivel de la ontología. El nivel
de competencia de los conceptos de alto nivel en la ontología
ISSN 1932-8540 © IEEE
36
IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
se calculan de acuerdo a la media aritmética de los niveles de
competencia de aquellos conceptos que subsumen.
A. Una Sesión de Recomendación
Comencemos señalando los compromisos adoptados en el
ejemplo. Con respeto a la etapa de recuperación:
Consideramos un proceso de recuperación flexible que
busca LOs indexados por los conceptos de la consulta y
sus hermanos en la ontología. Por ejemplo, si la consulta
contiene el concepto if, el conjunto inicial de LOs que
satisfacen esta condición serán todos aquellos que cubran
algún subconcepto de Condicional.
Asumimos que el umbral de progreso está fijado en 5, el
valor medio del intervalo [0, 10]. El nivel de competencia
de cada concepto toma un valor en el intervalo [0, 10].
Con respecto a la etapa de ordenación debemos señalar que
para calcular el valor de MAN(L,S) cuando L cubre conceptos
que todavía no han sido explorados (es decir, no tienen un
nivel de competencia asociado) se ha adoptado el criterio de
asignar a dichos conceptos un valor de nivel de competencia
intermedio en la escala considerada. De esta manera los
resultados de las valoraciones no se verán influenciados por
estos conceptos que carecen de nivel de competencia.
Una vez que los LOs han sido ordenados, sólo cuatro de
ellos serán mostrados al estudiante. Necesariamente el
número de recursos que se le muestran al estudiante debe ser
limitado para no sobrecargar de trabajo al estudiante en cada
sesión de aprendizaje.
Supongamos que los conceptos que el estudiante quiere
aprender en la sesión son if y for. Entonces seleccionará estos
conceptos en la consulta, quedando ésta definida como Q = if
+ for. La columna izquierda de la Tabla 1 muestra un
subconjunto de LOs contenidos en el repositorio y los
conceptos que cubren cada uno de ellos. Todos estos LOs
serán recuperados excepto L02. L02 cubre el concepto
Registro, que no puede ser explorado por el estudiante actual
de acuerdo a su perfil: todavía no ha explorado el concepto
Array que es el predecesor de Registro.
En la Tabla 1 también se muestra la Similitud con la
consulta, el valor de MAN y la utilidad pedagógica UP para
cada LO recuperado. También se muestra una comparación
de la Calidad calculada para distintos valores de α en (1).
Si α = 1 (ver Tabla 1, Columna α = 1), la métrica de
calidad es igual a la similitud entre el LO y la consulta. Con
este valor obtenemos una personalización en-sesión, debido a
que UP no es tenida en cuenta. Sólo aquellos LOs que están
altamente relacionados con la consulta del estudiante –
aquellos LOs que cubren exactamente los mismos conceptos
especificados en la consulta, seguidos de aquellos LOs que
cubran los conceptos de la consulta y alguno más– son los
candidatos a ser recomendados. De este modo, las principales
recomendaciones apenas diferirán entre sí. Como
consecuencia, si a un estudiante no le gustan las primeras
recomendaciones probablemente tampoco estará satisfecho
con las siguientes. Esto se conoce como el problema de la
sobreespecialización o la falta de diversidad.
Si α = 0.5 (ver Tabla 1, Columna α = 0.5), la similitud con
la consulta y la utilidad pedagógica tienen el mismo peso en
(1). Los LOs que están altamente relacionados con la consulta
siguen siendo los propuestos. Sin embargo, son reordenados
de manera que la prioridad en este caso es para L07 que, al
mismo tiempo, cubre conceptos que tienen bajos niveles de
competencia en el perfil del estudiante. Podemos observar que
L05, que cubre un concepto que tiene un bajo nivel de
competencia en el perfil de estudiante, también es propuesto
en la recomendación.
Si α = 0.25 (ver Tabla 1, Columna α = 0.25), la utilidad
pedagógica tiene mayor peso que la similitud con la consulta.
En este caso, el recomendador proporciona aquellos LOs que
mejor se adaptan al perfil del estudiante. Estos LOs serán
aquellos que promuevan solventar las carencias de
conocimiento del estudiante. El concepto switch tiene un nivel
de competencia igual a 4; L03 y L04 tratan de remediar esa
carencia. El concepto while tiene un nivel de competencia
igual a 0; L04, L05 y L07 tratan de solventar esta carencia.
En esta estrategia los LOs recomendados son más diversos.
Cada LO refuerza diferentes conceptos. Este valor de α
proporciona una personalización fuerte y una diversidad
adecuada en los LOs recuperados, sin comprometer
significativamente el interés que para la sesión puedan tener
los LOs.
Por último, si consideramos α = 0 (Tabla 1, Columna α =
0) sólo la utilidad pedagógica es considerada. Podemos
observar que el primer LO propuesto es el más diferente a la
consulta. Desde nuestro punto de vista, creemos que estos
resultados pueden resultar confusos para el estudiante.
A la vista de los resultados que hemos obtenido explorando
distintos valores de α, distintas partes de la ontología y
diferentes perfiles de estudiante, considerados que debe
adoptarse un compromiso en la elección de α y en la
flexibilidad de la etapa de recuperación. Asumiendo una
estrategia de recuperación como la aquí propuesta,
consideramos que el valor de α debería estar en el rango que
va desde 0.25 hasta 0.5. Por ejemplo, α = 0.5 puede ser
utilizado para aquellos estudiantes cuyos perfiles muestran un
buen rendimiento. En cambio, α = 0.25 puede ser apropiado
para estudiantes con bajo rendimiento.
V. CONCLUSIONES, TRABAJO RELACIONADO Y TRABAJO
FUTURO
En este artículo hemos describo una aproximación
novedosa en recomendación basada en contenidos de LOs que
fomenta altos niveles de personalización. Hemos mostrado su
aplicación en el dominio de la Programación pero la
estrategia puede ser aplicada en cualquier otro dominio
educativo.
ISSN 1932-8540 © IEEE
INIESTA, JIMÉNEZ Y ALBARRÁN: PERSONALIZACIÓN EN RECOMENDADORES BASADOS EN CONTENIDO... 37
Los primeros sistemas dedicados a la enseñanza de la
Programación basados en ejemplos tenían una interfaz
sencilla que seleccionaba ejemplos relevantes y proporcionaba
búsquedas a partir de palabras claves que aparecían en el
enunciado del problema o en el código del mismo [7]. Estas
herramientas no tenían en cuenta el conocimiento actual del
estudiante, así que podían recuperar ejemplos que trataban
conceptos que el estudiante todavía no sabía, o incluso
conceptos que todavía no estaba preparado para aprender.
Otros entornos dejaban en manos del estudiante la
responsabilidad de buscar los ejemplos permitiéndole explorar
el repositorio completo a su gusto. WebEx [1], un sistema
para explorar ejemplos de programación comentados
desarrollados en el lenguaje C, es un ejemplo de este tipo de
entornos.
Recientes investigaciones en recursos educativos han
señalado la necesidad de la adaptación en los entornos
educativos. NavEx [19], una evolución de WebEx, clasifica
ejemplos de acuerdo al estado actual de los conocimientos del
estudiante y su historia pasada de interacciones con el
sistema. Este sistema aplica navegación adaptada para: (a)
distinguir nuevos ejemplos de ejemplos que han sido parcial o
totalmente explorados y (b) categorizar ejemplos que están
“listos para” o “todavía no preparados para” ser explorados de
acuerdo al estado actual de los conocimientos del estudiante.
Las aproximaciones empleadas en WebEx y NavEx
proporcionan un gran nivel de flexibilidad desde el punto de
vista del estudiante. Sin embargo los problemas aparecen
cuando estas aproximaciones se utilizan en repositorios con
un gran número de recursos disponibles. En este caso, los
estudiantes pueden llegar a perderse entre los recursos. Por
este motivo, consideramos necesario la inclusión de algún
mecanismo que ayude al estudiante a localizar aquellos LOs
relevantes para él.
Algunos repositorios educativos utilizan navegación social
para resolver el problema de encontrar el siguiente ejemplo a
explorar. Este es el caso de Knowledge Sea [2], una
plataforma de acceso electrónico a documentos sobre el
lenguaje de programación C que incorpora navegación social.
El motor de búsqueda de Knowledge Sea utiliza un vector de
valoraciones para ordenar los LOs recuperados de acuerdo a
su relevancia expresada mediante indicaciones visuales.
La mayoría de las bibliotecas digitales de recursos
educativos se basan principalmente en la recuperación basada
en contenido [14]. Los LOs son consideradors como
documentos y los motores de búsqueda aplican métodos de
recuperación de información, como el modelo del espacio
vectorial, para recuperar aquellos LOs que satisfagan la
consulta del estudiante. Los métodos de filtrado híbrido que
combinan técnicas basadas en contenido con aspectos
colaborativos se están utilizando en los sistemas
recomendadores. Sin embargo, constituyen una novedad en el
acceso a repositorios de recursos educativos. El trabajo aquí
presentado constituye un avance en este sentido. Hemos
diseñado una sofisticada estrategia de recomendación basada
en contenido que encaja perfectamente en la estrategia
híbrida presentada en [10][11].
Actualmente, utilizamos la información sobre la historia de
navegación almacenada en el perfil con el fin de marcar
visualmente que el LO ya ha sido explorado. Un refinamiento
de la métrica de calidad podría tener en cuenta esta
característica con el fin de penalizar los LOs ya explorados.
Para finalizar, en la estrategia reactiva aquí presentada el
estudiante debe proponer una consulta al sistema que
represente sus objetivos de aprendizaje a corto plazo en
términos de los temas en los que está interesado. Plantear esta
consulta impone una curva de uso para aquellos estudiantes
que tienen poco conocimiento del domino. Con el fin de
aliviar esta desventaja, tenemos la intención de complementar
la aproximación reactiva con una estrategia de
recomendación proactiva que proponga al estudiante LO que
le puedan resultar interesantes en una sesión de aprendizaje,
sin necesidad de que éste realice una consulta al sistema. El
trabajo preliminar sobre la estrategia proactiva aparecen en
[16].
AGRADECIMIENTOS
Este trabajo ha sido parcialmente desarrollado y financiado
por el proyecto TIN2009-13692-C03-03 del Ministerio de
Ciencia e Innovación.
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Course”, in Proc. World Conf. of the WWW and Internet, AACE,
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for Adaptive Browsing of Annotated Code Examples”, in Proc. Int. Conf.
on Artificial Intelligence in Education, IOS Press, Amsterdam, 2005, pp.
710-717.
Mercedes Gómez-Albarrán es Licenciada en
Ciencias Físicas y Doctora en Informática por la
Universidad Complutense de Madrid. En la
actualidad es Profesora Titular del Departamento
de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial
de la Universidad Complutense de Madrid y
desempeña el cargo de Secretaria de la Facultad de
Informática de la misma universidad. Inició su
labor investigadora en la confluencia de la
Ingeniería del Software y las técnicas de
Inteligencia
Artificial
(especialmente,
el
Razonamiento Basado en Casos). Actualmente
trabaja en temas relacionados con técnicas
personalizadas de recomendación y su aplicación al ámbito del e-learning. Su
interés investigador también se centra en el uso de videojuegos y entornos
virtuales en el ámbito educativo. Ha sido investigadora responsable de varios
proyectos de innovación educativa y es autora de más de 40 trabajos publicados
en revistas y actas de conferencias internacionales.
Almudena Ruiz Iniesta es Ingeniera en
Informática por la Universidad Complutense de
Madrid. Actualmente realiza su tesis doctoral en el
Departamento de Ingeniería del Software e
Inteligencia Artificial de la Universidad
Complutense de Madrid sobre la aplicación de
técnicas de recomendación al dominio del elearning.
Guillermo Jiménez Díaz es Ingeniero en
Informática y Doctor en Informática por la
Universidad Complutense de Madrid. En la
actualidad es Ayudante Doctor del Departamento de
Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial de
la Universidad Complutense de Madrid. También es
miembro del Grupo de Aplicaciones en Inteligencia
Artificial, grupo de investigación consolidado en la
UCM. Su tesis doctoral trató sobre el traslado de
técnicas de aprendizaje activo a entornos virtuales
para la enseñanza de Programación Orientada a
Objetos. Su interés investigador actual se centra en
el estudio y uso de técnicas de recomendación en distintos dominios como son el
e-learning, la recomendación para grupos y el matchmaking en videojuegos.
ISSN 1932-8540 © IEEE
IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
39
Comunidades de Investigação em Programação:
Uma Estratégia de Apoio ao Aprendizado Inicial
de Programação
Scheila W. Martins, António J. Mendes e António D. Figueiredo
Title— Research Communities in Programming: A Strategy
to Support the Initial Programming Learning.
Abstract— This paper describes a research process that
intends to develop a strategy to support initial programming
learning. It is inspired in the theory of Matthew Lipman, as it
was conceived through the redefinition of the concept of
Learning Communities, to assist the students to maximize their
learning through the conscientious evaluation of their level of
self-efficacy, while they develop a better behavior to study
programming. We present the results of the preliminary tests
made to the proposed strategy, and the changes in the strategy
that result from those results.
Index Terms— Computer Science Education, Programming
Education, Self-efficacy
I. INTRODUÇÃO
A
S propostas e pesquisas relacionadas com a área de
informática e educação têm como objetivo disponibilizar
recursos e contextos que auxiliem professores e estudantes a
aumentar a efetividade do aprendizado. Quanto ao
aprendizado de programação, os avanços neste contexto de
pesquisa são inegáveis, com inúmeras ferramentas e
ambientes já disponibilizadas.
Há um intenso esforço de pesquisadores e professores em
tentar compreender porquê o aprendizado de programação,
ainda é um obstáculo para um número crescente de estudantes
[1, 2]. Além disso, há todo o empenho dos governos em ações
para trazer melhores condições para o aprendizado nas
diversas etapas do sistema educacional: desenvolvendo
políticas de inclusão social e digital, investimentos em
reforma de infra-estrutura, informatização e aparelhagem de
S. W. Martins é aluna de doutorado do Centro de Informatica e Sistemas da
Universidade de Coimbra - CISUC, Pólo II, Pinhal de Marrocos, 3030–290,
Coimbra, Portugal (tel: +351 239790078; fax: +351-239701266; [email protected]
dei.uc.pt).
A. J. Mendes, é docente do Departamento de Engenharia Informática da
Universidade de Coimbra - DEI e investigador do CISUC (tel: +351
239790036; fax: +351-239701266; [email protected] dei.uc.pt)
A D. Figueiredo, é investigador do CISUC (tel: +351 239790021; fax: +351239701266; [email protected] dei.uc.pt)
DOI (Digital Object Identifier) Pendiente
salas de aulas e laboratórios, e dos programas de incentivo à
qualificação docente.
Apesar de tudo isso, essas reformas não conseguiram ainda
produzir um sistema que se desenvolva na direção do “ensinar
a pensar”. Atualmente um elevado número de estudantes do
nível elementar ao secundário não desenvolvem diversas das
habilidades e competências acadêmicas necessárias para
evoluir de maneira mais produtiva na vida universitária,
conforme análise dos resultados dos Programas Internacionais
de Avaliação do Ensino [3].
O grande problema com o ensino de programação não se
resume só na dificuldade dos estudantes com abstração para
resolver problemas. Há ainda a dificuldade em encontrar uma
forma que motive os estudantes a se envolverem com a
disciplina, apesar da dificuldade, e a não desistirem de tentar
ultrapassar as dificuldades naturais e inerentes deste
aprendizado [4]. Fazê-los compreender que os obstáculos são
superáveis, que as habilidades necessárias podem ser
melhoradas, incentivando-os a desenvolver e a consolidar um
conjunto de competências acadêmicas essenciais para que eles
evoluam com melhor qualidade nos estudos e na futura vida
profissional.
O número crescente de estudantes no sistema universitário
tem sobrecarregado o modelo acadêmico tradicional. Num
curto espaço de tempo a academia se vê com um elevado
número de estudantes, com pouco tempo para modificar o seu
modelo de trabalho e despreparada para atender
adequadamente essa demanda. Na urgência de encontrar
modos de gerenciar esta situação, muitas vezes, a academia
opta por processos que privilegiam as questões
administrativas (formato de aulas, composição de turmas,
alocação de recursos físicos e humanos), o que do ponto de
vista didático, nem sempre é a melhor solução. Uma
transformação do modelo acadêmico para se adequar à nova
realidade é uma necessidade, mas é um processo que está em
desenvolvimento, onde as reformas de natureza
administrativas acabam por influenciar a evolução dos
processos didácticos.
Para passar da reflexão para ações de fato, é importante
que os resultados das mudanças desejadas sejam
documentados formalmente, num conjunto de medidas que
ISSN 1932-8540 © IEEE
40
IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010
tenham sido previamente testadas em contextos tão próximos
quanto possível da realidade atual.
II. APRENDIZADO DE PROGRAMAÇÃO
Parece existir um consenso entre professores e
pesquisadores de que o aprendizado de programação não é
uma atividade trivial, já que introduz no cotidiano do
estudante uma série de requisitos cognitivos, para além dos
requisitos técnicos. Isso cria a necessidade de modificar o seu
modo de pensar e de agir na vida universitária, para uma
realidade diferente daquela a que ele se habituou durante anos
no ensino primário e secundário. Tudo isso em um espaço
muito curto de tempo. Entre esses requisitos podemos
destacar:
1) A resolução de problemas é antes de tudo uma
competência que envolve processos cognitivos como
criatividade e racionalidade, a partir de um conjunto
de meta-habilidades mentais que muitas vezes passam
desapercebidas (abstração, inferência, dedução, etc), e
que se apóiam em habilidades literárias básicas como
ler e interpretar a descrição de um problema. Além
disso, é necessário que o estudante aprenda a
contextualizar o conhecimento adquirido para que ele
consiga iniciar esses processos cognitivos, exercendo
suas habilidades de raciocínio para construir uma
solução. Tornar esses processos conscientes para
apoiar a tomada de decisão é algo que demanda tempo
e ritmo individualizados, que precisam ser respeitados
e, sobretudo, incentivados;
2) A compreensão integral dos requisitos de um
paradigma de programação não é uma atividade
trivial, e implica em um grau de dificuldade intrínseco
natural [5, 6]. Porém a maior dificuldade no
aprendizado de programação reside no exercício da
capacidade de abstrair o conhecimento adquirido para
resolver problemas. As habilidades de abstração e de
resolução de problemas são algo que só podem ser
obtidos com prática contínua e esforço individual. Ter
habilidades literárias bem desenvolvidas será de
grande importância para bem fundamentar os
processos cognitivos e dar suporte ao aprendizado em
construção;
3) Apesar da informática, desde muito cedo, fazer parte
do cotidiano dos estudantes, o nível de transparência
embutido na relação usuário X computador atualmente
envolve-os em uma falsa noção de autonomia
inteligente dos sistemas informáticos. Por vezes é
difícil fazê-los compreender a noção de transparência e
responsabilidade da relação programador X
computador.
As capacidades de abstração e de resolução de problemas
estão geralmente pouco desenvolvidas nos estudantes que
chegam do ensino secundário. A falta de excelência no seu
desenvolvimento é ainda acrescida pela superficialidade das
habilidades literárias básicas [7, 8], essenciais para
desenvolver as habilidades técnicas propostas nos programas
das disciplinas de programação.
De fato, o grande problema não chega a ser a linguagem ou
o paradigma de programação, mas a dificuldade de
desenvolver competências, que tornem o estudante capaz de
contextualizar seu conhecimento para resolver problemas. É
importante fazer o estudante entender que programar é, antes
de tudo, um exercício consciente habilidades básicas de
raciocínio (ler, escrever, calcular) e atos mentais (comparar,
descrever, classificar) que se desenvolvem e oferecem um
contexto apropriado para dar suporte ao desenvolvimento de
diversas componentes cognitivos e habilidades de pensamento
complexo
e
sofisticado
(recursivo,
autocorretivo,
metacognitivo, investigativo, metódico) [9,10,11]. Aliás, na
medida que se ganha excelência no desenvolvimento das
habilidades
mentais
isso costuma
influenciar
o
aprimoramento qualitativo das diversas habilidades literárias
(ler, interpretar, sintetizar, criticar, etc) [11].
Assim, mais que conseguir definir uma metodologia de
ensino-aprendizagem para programação, seria interessante
conseguir estabelecer um conjunto de estratégias, que
demonstrem aos estudantes que resolver problemas em
programação é uma atividade que eles são plenamente
capazes de realizar. É importante valorizar contextos e
estabelecer uma dinâmica durante as aulas que possa motivar
os estudantes ao trabalho em equipe, demonstrando que o
aprendizado é possível, e que as dificuldades individuais são
superáveis, na medida com que se conscientizem e se
predisponham a “aprender a pensar” [12, 13].
Alguns pesquisadores apontam para uma reestruturação de
currículos [14], mas esse ambiente pode ser implementado só
pela modificação da forma de propor atividades e de avaliar o
progresso da aprendizagem do estudante [15, 16]. Avanços
podem ser obtidos por exemplo, com exercício regular de
atividades ligadas a reflexão investigativa para a resolução de
problemas, a abstração, a modelagem e a avaliação da
qualidade de soluções algorítmicas [17, 18]. A partir daí,
poderia haver um maior compromisso do estudante com seu
aprendizado, até mesmo produzir mudanças comportamentais
que melhorem sua performance ao longo do curso.
III. MOTIVAÇÃO
A motivação constitui uma dos aspectos de grande impacto
no desenvolvimento cognitivo do indivíduo, e um dos
principais aspectos que determina o sucesso individual de um
processo de aprendizado. Também está entre os aspectos mais
fascinantes da psiquê humana, tendo na Hierarquização da
Motivação de Maslow uma das suas principais origens de
pesquisa [19]. Compreender a motivação para o aprendizado
requer uma análise profunda de componentes sócio-cognitivos
associados à personalidade (identificação com a instituição,
com o curso, com a carreira, as condições de acesso ao ensino
e a análise do sucesso escolar) e da qualidade dos
ISSN 1932-8540 © IEEE
MARTINS, MENDES Y FIGUEIREDO: COMUNIDADES DE INVESTIGAÇÃO EM PROGRAMAÇÃO...
relacionamentos nos ambientes de convivência do indivíduo
(identificação social e abordagens de aprendizagem) [20].
Ao longo da evolução do estudante no processo de ensino
formal, desde o primário, ele vai sendo submetido a
atividades, contextos, e metodologias de aprendizado. A
partir dessas experiências o estudante vai desenvolvendo seu
comportamento de estudo, descobrindo sua estratégia de
aprendizagem, qual o método e as atividades que mais se
associam em equilíbrio com sua personalidade, seus valores e
suas crenças. No entanto, não é possível menosprezar o
impacto exercido pela metodologia de aprendizado
vivenciada, já que esta exerce grande influência no tipo, na
quantidade e na qualidade das habilidades e competências
literárias e acadêmicas que serão desenvolvidas. Isso acaba
por se incorporar ao comportamento de estudo dos estudantes
de toda uma geração.
A motivação se apresenta como um domínio de primordial
impacto em projetos de ferramentas e metodologias de
aprendizado [21], e diversas teorias e instrumentos já foram
descritas para: classificar, medir, criar e manter a motivação
dos estudantes, especialmente entre crianças e adolescentes
[22]. Alguns instrumentos de avaliação cognitiva focam-se
em aspectos específicos que afetam a motivação para o
aprendizado. Com o avanço das pesquisas em ensino a
distância (EAD), instrumentos inspirados no Modelo de
Motivação ARCS (mnemónico para Atenção, Relevância,
Confiança e Satisfação) de John Keller [23], tem sido muito
utilizado na modelagem de cursos e ambientes de e-Learning.
Por exemplo, o Exame de Interesse do Curso (Course
Interest Survey - CIS) e o Exame da Motivação dos Materiais
Didáticos (Instructional Materials Motivation Survey-IMMS)
[24], são dois instrumentos de avaliação da motivação
inspirados no modelo ARCS. O CIS e o IMMS, foram
desenvolvidos para avaliar, respectivamente, o nível de
aceitação dos contextos e de satisfação das atividades
propostas (por exemplo verificar a satisfação dos estudantes
ao trabalharem com portifólios eletrônicos); e, a satisfação
com os materiais didáticos (livro texto, apostilas, fichas)
utilizados no curso da disciplina online. Segundo Keller,
ambos podem ser adaptados para serem utilizados em
disciplinas presenciais.
Outros instrumentos, se ocupam da avaliação de diversas
medidas cognitivas que se relacionam com a motivação
(conforto, auto-eficácia, satisfação, resistência), como o
Inventário de Atitudes e Comportamentos de Estudo (IACHE)
[25] por exemplo, podem auxiliar a desenvolver estratégias
para avaliar aspectos relacionados com as estratégias de
aprendizagem dos estudantes universitários. O IACHE é um
teste de comportamento genérico, independente de uma
disciplina, com o qual seria possível avaliar:
• Se uma metodologia de aprendizagem pôde ou não
satisfazer um conjunto de requisitos sobre uma disciplina;
• Assinalar a existência de mudanças de atitude do
estudante em relação a sua postura acadêmica;
41
• Estabelecer parâmetros estatísticos de uma população,
identificando as proporções das suas dimensões cognitivas,
motivacionais e comportamentais.
A análise do comportamento de estudo proposta pelo
IACHE pode facultar algumas importantes informações sobre
o comportamento dos estudantes, individualmente e enquanto
grupo, possibilitando avaliar e/ou orientar a seleção de
atividades, abordagens metodológicas e práticas pedagógicas.
No entanto, seria um erro supor que a motivação para algo
fosse definitivo e imutável, da mesma maneira que seria
ingênuo considerar que os estudantes são naturalmente
desinteressados ou desmotivados com as atividades
acadêmicas. Quase sempre o que se chama de desmotivação
poderia na realidade ser chamado de resistência, uma reação
de auto-preservação do estudante a uma potencial falha. A
resistência dos estudantes a determinadas atividades ou
assuntos podem encobrir um conjunto de fatores que afetam
sua confiança para o êxito efetivo nessas atividades. Segundo
Margolis [26], identificar o nível de resistência em atividades
acadêmicas pode auxiliar na análise das questões de
motivação que essas atividades despertam em alguns
estudantes, e facilitar o trabalho de compreender o que está
por trás de muitas dificuldades de aprendizagem. Muitas
vezes as dificuldades de aprendizagem residem na dificuldade
em exercitar habilidades literárias básicas, como leitura e
interpretação.
O Questionário de Motivação Estudantil para a Resolução
de Problemas (The Student Motivation Problem Solving
Questionnaire - SMPSQ) [26] é diferente dos outros
instrumentos descritos anteriormente, por não ser um
instrumento científico formal. Não pode nem deve ser
utilizado para prever comportamento, mas como uma forma
incentivar o estudante a expressar suas expectativas de êxitos,
pressupostos de falhas e o quão disposto está para investir
tempo e energia para concluir uma atividade. Sua informação
pode ser utilizada para identificar o nível de
apreensão/confiança de cada estudante com uma atividade ou
habilidade literária em particular, orientando o professor na
elaboração de programas de reforço de habilidades aos
estudantes através de atividades que causem menos
resistência e aumentem seu envolvimento com a disciplina
Embora instrumentos como o IACHE e os testes baseados
em ARCS tenham todos componentes para mensurar a
motivação para o aprendizado, observou-se a necessidade de
estabelecer uma medida de motivação mais especificamente
associada com a aptidão dos estudante para aprender a
programar, e que pudesse ser medida com total independência
dos elementos observados nos instrumentos IACHE ou
ARCS.
Essa medida de motivação é a auto-eficácia [27,28],
avaliada a partir de escalas associadas diretamente com uma
auto-análise da capacidade ou incapacidade de um indivíduo
para executar alguma tarefa. As escalas de auto-eficácia para
programação [29] são um instrumento formal que podem ser
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utilizadas com alguma regularidade, e podem auxiliar a
manter o estudante em alerta quanto à qualidade do seu
aprendizado, ofertando uma outra perspectiva da avaliação da
Fig. 1. Esquema da estratégia pedagógica proposta.
sua capacidade, diferente das notas em provas e trabalhos..
IV. UMA PROPOSTA PARA AUXILIAR O APRENDIZADO DE
PROGRAMAÇÃO
Esta pesquisa tem como objetivo conseguir definir um
enquadramento teórico contendo um conjunto de
recomendações de atividades didáticas, estratégias
motivacionais e ferramentas computacionais que podem
auxiliar o docente na definição de contextos de aprendizagem
para disciplinas de programação conforme ilustrado na figura
1.
É uma proposta que se desenvolve sob uma abordagem
pedagógica de comunidades de aprendizagem, tendo sido
inspirada numa metáfora das Comunidades de Investigação
de Matthew Lipman [11], o qual se considera uma abstração
bastante pertinente para propostas que envolvem o
desenvolvimento do pensamento crítico [30] e de habilidades
literárias [31], e como estratégia para melhorar a capacidade
de resolução de problemas em programação para estudantes
universitários.
As habilidades literárias podem ser reforçadas em conjunto
com o ensino de programação, pois como habilidades básica
de raciocínio, darão suporte ao aprendizado das etapas de
abstração e modelagem de uma solução algorítmica, no
processo de desenvolvimento de software. Além disso, essa
abordagem favorece o desenvolvimento e o exercício das
habilidades de pensamento complexo, que serão necessárias
aos estudantes para toda a vida, acadêmica, social e
profissional. A dinâmica da proposta é implementar uma
redefinição do que Lipman chamou de Comunidades de
Investigação [11, 31], a partir da retomada do ensino
socrático como abordagem didática.
As comunidades de aprendizagem constituem uma já
conhecida perspectiva, tanto educacional quanto tecnológica,
que permite a criação de contextos nos quais é possível
potencializar a aprendizagem, pela associação entre
atividades de colaboração e de produção de conhecimento
[32]. A proposta de Lipman é um apelo aos professores para
insistirem que suas práticas sejam focadas na orientação do
estudante na busca pelo conhecimento: em estimular seus
alunos a aprenderem a identificar conscientemente o que eles
já sabem e o que precisam saber para solucionar um
problema, inclusive para poderem refletir e atestar a
qualidade de uma solução. Ainda que o discurso filosófico
puro não constitua uma abordagem natural para a prática
docente em programação, o pensamento metódico e reflexivo
que provém do diálogo inspirado na filosofia da ciência lhe é
bastante útil.
A dinâmica das Comunidades de Investigação define uma
abordagem pedagógica que possibilitaria ao professor
trabalhar com os mais diversos contextos: Aprendizado
Baseado em Problemas (PBL) [33], Just-in-Time Teaching
(JiTT) [34], projetos hands-on [35], jogos [36] e competições
de programação [37]. Este é o primeiro alicerce dessa
proposta, ou seja, o professor deve escolher um dos contextos
pedagógicos sugeridos para determinar quais atividades
didáticas irá desenvolver durante a disciplina. Estes têm
aparecido na literatura como exemplos bem sucedidos para
aprendizagem em programação e nos parecem adequados à
abordagem que preconizamos.
Na escolha do contexto devem ser considerados alguns
aspectos, como tamanho da turma, que pode tornar a
utilização de um contexto mais trabalhosa que outros.
Sugerimos fortemente a utilização dos projetos hands-on e do
JiTT, uma vez que o primeiro pode facilitar o envolvimento e
interesse dos estudantes na criação de trabalhos práticos
variados, e o segundo disponibiliza um conjunto de
atividades, em seu JiTT classroom, que estão em grande
sintonia com os objetivos propostos pelas Comunidades de
Investigação. Alias, JiTT oferecem oportunidades excelentes
ao desenvolvimento de atividades investigativas e de pesquisa
em uma disciplina de programação [38].
Após ter sido escolhido o contexto, a dinâmica das
Comunidades de Investigação será desenvolvida com
atividades didáticas projetadas para fortalecer o envolvimento
do aluno com o processo de aquisição de conhecimento,
através do trabalho cooperativo e do incentivo ao exercício
das suas habilidades literárias. Uma certa quantidade de
atividades que fomentem a pesquisa de conteúdo para
resolução de problemas (desafios, defesas orais e seminários)
e a avaliação de qualidade do processo e das soluções obtidas
(incluindo auto-avaliação, do grupo, do mérito da atividade e
dos resultados) serão apresentadas ao longo da disciplina. As
atividades propostas nessa estratégia pedagógica objetivam
incentivar tanto o desenvolvimento de competências para a
resolução de problemas, quanto estimular o exercício
habilidades literárias de diversas formas:
1) Atividades investigativas: questões de pesquisa,
exercícios de avaliação discursiva da qualidade
algorítmica de soluções, desafios práticos e/ou teóricos de
programação em diferentes complexidades, etc;
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2) Produção colaborativa/cooperativa de conhecimento:
adoção de metodologias e ferramentas de colaboração em
atividades de reforço, avaliação entre pares, incentivo à
produção de portifólios, webquests, seminários e
participação em competições;
3) Divisão de trabalho e acompanhamento: estimular o uso e
o reconhecimento de monitorias voluntárias entre alunoaluno e aluno-tutor;
4) Avaliação continuada: atividades de feedback regular
entre professor, tutores e alunos sobre o andamento da
disciplina.
O segundo alicerce da proposta é definido pela escolha das
ferramentas tecnológicas, uma ferramenta de apoio ao
aprendizado de programação e uma que dará suporte ao
trabalho colaborativo. Consideramos uma mais valia a
utilização de uma ferramenta de simulação algorítmica ou de
programas, adequada à linguagem e ao paradigma em uso na
disciplina (o RoboCod, o Alice, o BlueJ e o SICAS), bem
como podem também ser usadas plataformas de competições e
teste (o TopCoder, o Mooshake e o Online-Judge).
Além da disponibilidade de ferramentas dessa natureza ser
grande, é interessante tentar minimizar o impacto que o uso
de compiladores profissionais tende a causar, quando desvia a
atenção dos estudantes da resolução de problemas para
solucionar questões pertinentes ao ambiente de programação.
Para estimular atividades fora dos horários de aula e apoiar as
atividades de acompanhamento e avaliação continuada, é
aconselhável que haja suporte de uma plataforma de gestão da
aprendizagem (o Moodle, o Blackboard ou o AulaNet).
Finalmente, o último alicerce, se preocupa com necessidade
de possuir uma estratégia para apoiar a manutenção dos
índices de motivação para o aprendizado dos estudantes
durante o trabalho em comunidade. Medidas de motivação
como nível de conforto, auto-eficácia, confiança, satisfação e
resistência com as atividades propostas devem ser verificadas
com alguma regularidade, de modo a conseguir orientar o
ritmo de trabalho e direcionar adequadamente os esforços do
docente para ações de intervenção, no apoio e na prevenção a
comportamentos de propensão a desistência entre os
estudantes.
V. UMA EXPERIÊNCIA COM ALUNOS DE DESIGN E MULTIMÍDIA
Uma vez que o número de estudantes nas disciplinas de
programação no curso de Licenciatura em Engenharia e
Informática (LEI) do Departamento de Engenharia
Informática (DEI) da Faculdade de Ciência e Tecnologia da
Universidade de Coimbra (FCTUC) costuma ser bastante
elevado (entre 200 a 300 inscritos), a heterogeneidade dos
perfis torna necessária uma avaliação cuidadosa na escolha
das atividades e dos contextos a serem utilizados. Qualquer
alteração na dinâmica pedagógica e na metodologia de
trabalho em turmas numerosas implica em um cotidiano mais
trabalhoso para o professor e um risco para propostas
didáticas experimentais. Assim, para a definição e
43
experimentação da estratégia proposta, foi utilizada uma
disciplina do curso de Mestrado em Design e Multimídia
(MDM).
Um primeiro teste foi realizado com os estudantes da
disciplina de Programação (17 inscritos, sendo que 6 não
chegaram a frequentar a disciplina), durante o período de
Setembro de 2008 a Fevereiro de 2009. Os estudantes eram
em sua maioria recém-formados de cursos de Licenciatura nas
áreas de Design (Multimédia, Industrial ou Comunicação),
além de uma licenciada em Arquitetura. A finalidade da
disciplina é dar a esses estudantes um background mínimo em
programação, facilitando a sua participação nas outras
disciplinas do curso, as quais requerem conhecimento prévio
em programação.
Foi utilizado como ferramenta de desenvolvimento a
linguagem de programação Processing [39], uma ferramenta
desenvolvida pelo MIT por e para designers gráficos, que
facilita as capacidades de desenvolvimento de trabalhos
artísticos da linguagem JAVA. Considerando o background
artístico dos estudantes, a abordagem didática foi concebida
para propiciar um aprendizado prático, tendo sido adotado
um contexto voltado para projetos hands-on visuais de
complexidade crescente.
O programa da disciplina foi desenvolvido para adotar a
dinâmica das Comunidades de Investigação, privilegiando
atividades de resolução de problemas em grupos, as quais
envolviam uma certa necessidade de pesquisa e revisão dos
conhecimentos matemáticos necessários à sua resolução, com
acompanhamento constante do docente. No modelo de aulas
da estratégia proposta, não houve distinção entre aulas
teóricas, práticas e de prática-laboratorial, comuns ao modelo
adotado na FCTUC. Assim, todas as aulas são espaços de
construção de conhecimento e experimentação prática,
perfazendo um total de 06 horas semanais de trabalho.
A disciplina contou ainda com um curso no servidor
Moodle do DEI, no qual eram disponibilizadas os materiais e
realizadas diversas das atividades da disciplina. Foi
estimulada a avaliação qualitativa regular dos trabalhos
desenvolvidos, bem como da satisfação dos estudantes com
sua performance, com as atividades, os materiais e o ritmo
das aulas. As atividades desenvolvidas incluíram: trabalhos
práticos individuais e em grupos e um projeto final, além de
avaliação entre pares, construção de portifólios individuais e
reflexão quinzenal da evolução da disciplina e dos próprios
estudantes.
A. Avaliação da Experiência
Ao final da disciplina os estudantes realizaram uma
entrevista, composta por 8 questões relacionadas com as
perspectivas do modelo ARCS, na qual apresentaram sua
avaliação da disciplina, bem como de aspectos relativos à sua
experiências na trajetória escolar. A análise das respostas
levantadas durante as entrevistas, chamaram atenção:
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• Das 05 disciplinas cursadas pelos estudantes naquele
semestre, Programação e Técnicas de Internet foram as que
causavam maior expectativa negativa, devido às experiências
frustrantes que muitos relataram ter tido com programação
durante a licenciatura;
• Os relatos de boas experiências e boas performances nas
disciplinas do secundário e da licenciatura denunciam a
importância da relação entre a didática e a postura do
docente. Indicaram como positiva experiências nas disciplinas
que se sentiram inspirados pelo docente, mesmo quando não
se sentiam atraídos pelo conteúdo;
• Consideraram Programação uma grata surpresa entre as
disciplinas que tinham cursado, destacando-a pela forma de
condução das aulas, a ferramenta utilizada e sua forma de
avaliação;
O resultado das entrevistas corrobora os aspectos
identificados na análise das reflexões quinzenais (avaliação
continuada). Entre os aspectos positivos apontados pelos
estudantes, podemos destacar: as atividades de pesquisa e
análise de código, o trabalho cooperativo e a dinâmica das
aulas. Essas atividades são básicas para a abordagem proposta
pelas Comunidades de Investigação, valorizando-a como uma
abordagem interessante para o ensino de programação.
Surpreendentemente, as atividades de avaliação entre pares
e a avaliação continuada, assim como os contextos artísticos
propostos,
aparecem
como
elementos
avaliados
positivamente, porém com uma frequência muito abaixo do
esperado. Já entre os aspectos negativos mais pontuados na
avaliação dos estudantes destacam-se: os exemplos
matemáticos utilizados durante o conteúdo de arrays, o
primeiro desafio de programação da disciplina envolvendo a
animação de um modelo matemático de circunferência, e a
falta de empenho individual dos estudantes. Nos aspectos
negativos menos pontuados destacam-se: o atraso no feedback
das notas pelo docente, o horário das aulas, funcionalidades
da ferramenta Processing e aspectos sobre Programação
Orientada a Objetos (POO).
Apenas um aluno não foi aprovado, e o docente se mostrou
satisfeito tanto com os resultados obtidos quanto com a
dinâmica da estratégia. Considerou que a forma de trabalho é
mais produtiva, ainda que reconheça a existencia de um
volume maior de trabalho que lhe foi exigida. Além disso, o
docente indicou a necessidade de implementar modificações
no modelo original da proposta. Uma das alterações
substanciais a serem incorporadas na próxima configuração
da disciplina e dos testes da estratégia inclui modificações:
1) Na organização do conteúdo, e;
2) No método de avaliação tanto dos estudantes em relação a
disciplina, quanto na forma de avaliar o mérito da
estratégia em pesquisa.
Quanto ao conteúdo, será feito um esforço para a
introdução dos conceitos de POO mais cedo no programa,
para que os estudantes tenham mais tempo para exercitar o
uso do paradigma em trabalhos de programação específicos.
Quanto a avaliação da disciplina, cogita-se a inclusão de
mini-testes teóricos para além dos trabalhos individuais de
programação e do projeto final em grupo. O mini-teste é uma
oportunidade para avaliar individualmente o nível de
abstração para a resolução de problemas desenvolvida pelos
estudantes a medida que a disciplina avança.
B. Modificações na Avaliação da Estratégia
Esta experiência foi o primeiro teste de aproximação
realizada para a estratégia relatada, sendo particularmente
importante para esclarecer sob quais alicerces ela deveria
evoluir. O reduzido número de estudantes em MDM,
demonstrou-se propício para a avaliação e para se chegar a
definição de boa parte dos elementos incluídas na proposta.
Do ponto de vista da avaliação do mérito da estratégia,
modificações foram implementadas para o próximo teste.
Para se obter a uma avaliação mais rigorosa e metódica sobre
a eficiência desta estratégia enquanto alternativa mais
cativante e efetiva para o aprendizado de programação,
consideramos pertinente aferir algumas medidas cognitivas
relacionadas à motivação para o aprendizado.
Assim, a estratégia proposta passará a fazer uso de alguns
instrumentos psicológicos formais para avaliar diversos
aspectos cognitivos envolvidos: um levantamento das
características do comportamento de estudo através do
IACHE, uma avaliação da motivação com o andamento do
disciplina segundo os níveis cognitivos do modelo ARCS, os
níveis de satisfação/resistência com as atividades realizadas
através do SMPSQ, e uma medição dos níveis de auto-eficácia
em programação dos estudantes.
Por não ser, a priori, relacionado a qualquer disciplina ou
curso, os resultados do teste IACHE, podem ser utilizados
para auxiliar o desenvolvimento de atividades para estudantes
com determinadas características, bem como pode ser
utilizado para avaliar a adequação de uma determinada
abordagem de aprendizagem para uma determinada
população. Neste caso, podemos utilizá-lo para melhor avaliar
a validade da composição dos elementos (contextos,
atividades, ferramentas de apoio) da estratégia proposta para
um grupo de estudantes, inclusive avaliar o impacto da
estratégia para a modificação do comportamento de estudo
dessa população.
Assim como o IACHE, o CIS, pode identificar o nível de
motivação dos estudantes à medida que a disciplina se
desenvolve, a partir da verificação das dimensões cognitivas
avaliadas pelo modelo ARCS. A análise das respostas do
SMPSQ
permitirá
identificar
o
quanto
de
resistência/satisfação pode estar associada às atividades
acadêmicas propostas. Finalmente, a aplicação regular de
uma escala de auto-eficácia para programação pode
conscientizar o estudante do seu nível de competência para
executar tarefas com a linguagem e o paradigma em estudo,
além de oferecer ao docente indicações sobre a necessidade ou
não de medidas de intervenção.
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O CIS será aplicado exatamente na metade do curso, e o
SMPSQ após a realização das atividades investigativas e de
produção
colaborativa/cooperativa
de
conhecimento
escolhidas pelo docente. Tanto o IACHE quanto a escala de
auto-eficácia serão aplicados no esquema de pré e pós testes,
no início e próximo ao término da disciplina, com os quais
poderemos analisar aspectos cognitivos do grupo de
estudantes antes e depois da experimentação de nossa
estratégia.
REFERÊNCIAS
[1]
[2]
[3]
[4]
VI. CONCLUSÃO
A avaliação geral deste primeiro experimento foi
considerada positiva por parte dos estudantes, apesar de não
contar com o apoio de todos instrumentos formais de
avaliação cognitiva propostos pela estratégia atualmente. Sua
realização foi particularmente importante para orientar as
modificações necessárias e para planejar os novos cenários de
teste. A experiência com os alunos de MDM pôde esclarecer a
importância do uso de instrumentos formais de avaliação
cognitiva como o IACHE, bem como estabeleceu a
necessidade de utilizar uma medida de motivação, a autoeficácia, e um instrumento formal para mensurá-la, para
auxiliar o processo de manutenção do envolvimento dos
estudantes durante o curso da disciplina.
É essencial destacar que o tamanho reduzido da turma foi
determinante, pois tornou possível um acompanhamento
quase individual aos estudantes. Tanto o feedback quanto o
acompanhamento constante do docente evidenciaram ser
extremamente importantes, já que permitiram uma melhor
avaliação da qualidade e da aceitabilidade das atividades
implementadas, bem como permitiu efetuar a tempo ações de
adequação do ritmo das aulas e das atividades propostas.
Essas ações foram necessárias para tratar questões de
envolvimento e dispersão, especialmente conseguir recuperar
estudantes com eminentes propensões à desistência da
disciplina.
Alguns instrumentos e contextos propostos por essa
proposta estão sendo testados dentro das disciplinas de
programação dos cursos de Licenciatura em Engenharia
Informática, de Licenciatura em Design Multimídia e nas
Aulas de Apoio a Programação (Computer Programming
Supporting Class). O apoio é um trabalho de voluntariado que
oferece aulas de reforço em programação para todos
estudantes da FCTUC. Um teste final dessa proposta será
realizado novamente na disciplina de Programação do
Mestrado em Design e Multimídia com início previsto para
Setembro de 2009.
AGRADECIMENTOS
[5]
[6]
[7]
[8]
[9]
[10]
[11]
[12]
[13]
[14]
[15]
[16]
[17]
[18]
[19]
[20]
[21]
Os autores agradecem aos estudantes matriculados na
disciplina de Programação do curso de Mestrado em Design e
Multimídia do ano letivo 2008/2009, pela sua participação
nas experiências da pesquisa em andamento.
45
[22]
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[34] G. M. Novak, A. Gavrin, and C. Wolfgang, Just-in-Time Teaching:
Blending Active Learning with Web Technology. Upper Saddle River, NJ,
USA: Prentice Hall PTR, 1999.
[35] S. P. Linder, D. Abbott, and M. J. Fromberger, “An instructional
scaffolding approach to teaching software design,” J. Comput. Small Coll.,
vol. 21, no. 6, pp. 238-250, 2006.
[36] E. W. G. Clua, “A game oriented approach for teaching computer science,”
Anais do XXVIII Congresso da SBC, pp. 10-19, July 2008.
[37] F. Manne, “Competing in computing (poster session)”,in ITiCSE '00:
Proceedings of the 5th annual SIGCSE/SIGCUE ITiCSE conference on
Innovation and technology in computer science education, (New York,
NY, USA), p. 190, ACM, 2000.
[38] T. Bailey and J. Forbes, “Just-in-time teaching for CS0,” SIGCSE Bull.,
vol. 37, no. 1, pp. 366-370, 2005.
[39] I. Greenberg, Processing: Creative Coding and Computational Art.
Friendsof Ed., 1st ed., 2007..
Antonio José Nunes Mendes é, desde 1996,
Doutor em Engenharia Electrotécnica,
especialidade
de
Informática,
pela
Universidade de Coimbra, tendo apresentado
uma tese sobre Sistemas Autor de Programas
Educativos. É Professor Auxiliar do
Departamento de Engenharia Informática da
Faculdade de Ciências e Tecnologia da
Universidade de Coimbra, sendo responsável
por disciplinas da área da Programação. É
membro do Centro de Informática e Sistemas
da Universidade de Coimbra (CISUC),
coordenando as actividades do Educational Technology Lab, parte do Cognitive
and Media System Group. Neste contexto desenvolve investigação na área das
TIC no Ensino Superior, com particular destaque para a utilização de meios
tecnológicos no suporte à aprendizagem de programação.
É autor ou co-autor de mais de 100 publicações, em revistas e conferências,
a sua grande maioria de âmbito internacional.
Foi coordenador internacional da RIBIE - Rede Ibero Americana de Informática
Antonio Dias Figueiredo doutorou-se em
"Computer Science" pela Universidade de
Manchester em 1976 e obteve Agregação em
Engenharia Informática pela Universidade de
Coimbra em 1982. Entre 1984 e 2007 foi
professor catedrático da Faculdade de
Ciências e Tecnologia da Universidade de
Coimbra, onde fundou, em 1994, o
Departamento de Engenharia Informática. É
professor
catedrático
aposentado
do
Departamento de Engenharia Informática da
Universidade de Coimbra e investigador do
Centro de Informática e Sistemas da
Universidade de Coimbra (CISUC), onde se dedica à investigação em "Sistemas
de Informação nas Organizações" e "Tecnologias da Informação e da
Comunicação na Aprendizagem". Exerce também actividade de consultoria em
regime independente..
Scheila Wesley Martins é bacharel em Ciência
da Computação pela Universidade Federal de
Mato Grosso (1998), especialista em
Informática em Educação pela Universidade
Federal de Lavras (2001) e mestre em Ciência
da Computação pela Universidade Federal de
Santa Catarina (2005). Atualmente é aluna de
doutorado do Centro de Informática e Sistemas
da Universidade de Coimbra (CISUC). Sua
experiência docente em Computação tem ênfase
em disciplinas de introdução à programação e
algoritmos, e em informática em educação.
Como pesquisadora, atua principalmente nos seguintes temas: ensino de
programação, ambientes educacionais, pensamento crítico e teoria da atividade.
Desde 1996 é membro da Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
ISSN 1932-8540 © IEEE
IEEE-RITA (http://webs.uvigo.es/cesei/RITA)
Revisores
Addison Salazar Afanador,
Universidad Politécnica de Valencia, España
Alberto Jorge Lebre Cardoso,
Universidad de Coimbra, Portugal
Alfredo Ortiz Fernández,
Universidad de Cantabria, España
Alfredo Rosado Muñoz,
Universidad de Valencia, España
Amaia Méndez Zorrilla,
Universidad de Deusto, España
Ana Arruarte Lasa,
Universidad del País Vasco, España
André Luís Alice Raabe,
Universidade do Vale do Itajaí, Brasil
Angel García Beltrán,
Universidad Politécnica de Madrid, España
Angel Mora Bonilla,
Universidad de Málaga, España
Angélica de Antonio Jiménez,
Universidad Politécnica de Madrid, España
Antonio Barrientos Cruz,
Universidad Politécnica de Madrid, España
Antonio Navarro Martín,
Universidad Complutense de Madrid, España
Antonio Sarasa Cabezuelo,
Universidad Complutense de Madrid, España
Basil M. Al-Hadithi,
Universidad Alfonso X El Sabio, España
Basilio Pueo Ortega,
Universidad de Alicante, España
Begoña García Zapirain,
Universidad de Deusto, España
Carmen Fernández Chamizo,
Universidad Complutense de Madrid, España
Cecilio Angulo Bahón,
Universidad Politécnica de Catalunya, España
César Alberto Collazos Ordóñez,
Universidad del Cauca, Colombia
Crescencio Bravo Santos,
Universidad de Castilla-La Mancha, España
Daniel Montesinos i Miracle,
Universidad Politécnica de Catalunya, España
Daniel Mozos Muñoz,
Universidad Complutense de Madrid, España
David Benito Pertusa,
Universidad Pública de Navarra, España
Faraón Llorens Largo,
Universidad de Alicante, España
Francisco Javier Faulin Fajardo,
Universidad Pública de Navarra, España
Gabriel Díaz Orueta, UNED, España
Gerardo Aranguren Aramendía,
Universidad del País Vasco, España
Gloria Zaballa Pérez,
Universidad de Deusto, España
Gracia Ester Martín Garzón,
Universidad de Almeria, España
Ismar Frango Silveira,
Universidad de Cruzeiro do Sul, Brasil
Javier Areitio Bertolin,
Universidad de Deusto, España
Javier González Castaño,
Universidad de Vigo, España
Joaquín Roca Dorda,
Universidad Politécnica de Cartagena, España
Jorge Alberto Fonseca e Trindade,
Escola Superior de Tecnología y Gestión,
Portugal
Jorge Munilla Fajardo,
Universidad de Málaga, España
José Alexandre Carvalho Gonçalves, Instituto
Politécnico de Bragança, Portugal
Jose Ángel Irastorza Teja,
Universidad de Cantabria, España
José Angel Martí Arias,
Universidad de la Habana, Cuba
José Ignacio García Quintanilla,
Universidad del País Vasco, España
José Javier López Monfort,
Universidad Politécnica de Valencia, España
José Luis Guzmán Sánchez,
Universidad de Almeria, España
José Luis Sánchez Romero,
Universidad de Alicante, España
José Ramón Fernández Bernárdez,
Universidad de Vigo, España
Juan Carlos Soto Merino,
Universidad del Pais Vasco, España
Juan I. Asensio Pérez, Universidad de
Valladolid, España
Juan Meléndez,
Universidad Pública de Navarra, España
Juan Suardíaz Muro,
Universidad Politécnica de Cartagena, España
Juan Vicente Capella Hernández,
Universidad Politécnica de Valencia, España
Lluís Vicent Safont,
Universidad Ramón Llul, España
Luis Benigno Corrales Barrios,
Universidad de Camagüey, Cuba
Luis de la Fuente Valentín,
Universidad Carlos III, España
Luis Fernando Mantilla Peñalba,
Universidad de Cantabria, España
Luis Gomes,
Universidade Nova de Lisboa, Portugal
Luis Gómez Déniz,
Universidad de Las Palmas de Gran Canaria,
España
Luis Zorzano Martínez,
Universidad de La Rioja, España
Luisa Aleyda Garcia González,
Universidade de São Paulo, Brasil
Manuel Benito Gómez,
Universidad del Pais Vasco, España
Manuel Domínguez Dorado,
Universidad de Extremadura, España
Manuel Gromaz Campos,
Centro de Supercomputación de Galicia,
España
Manuel Pérez Cota,
Universidad de Vigo, España
Margarita Cabrera Bean,
Universidad Politécnica de Catalunya, España
Maria Antonia Martínez Carreras,
Universidad de Murcia, España
Mario Muñoz Organero,
Universidad de Carlos III, España
Marta Costa Rosatelli,
Universidad Católica de Santos, Brasil
Mercedes Caridad Sebastián,
Universidad Carlos III, España
Miguel Angel Gómez Laso,
Universidad Pública de Navarra, España
Miguel Ángel Redondo Duque,
Universidad de Castilla-La Mancha, España
Miguel Angel Salido,
Universidad Politécnica de Valencia, España
Miguel Romá Romero,
Universidad de Alicante, España
Nourdine Aliane,
Universidad Europea de Madrid, España
Oriol Gomis Bellmunt,
Universidad Politécnica de Catalunya, España
Rafael Pastor Vargas, UNED, España
Raúl Antonio Aguilar Vera,
Universidad Autónoma de Yucatán, México
Robert Piqué López,
Universidad Politécnica de Catalunya, España
Rocael Hernández,
Universidad Galileo, Guatemala
Silvia Sanz Santamaría,
Universidad de Málaga, España
Víctor González Barbone,
Universidad de la República, Uruguay
Víctor Manuel Moreno Sáiz,
Universidad de Cantabria, España
Victoria Abreu Sernández,
Universidad de Vigo, España
Yod Samuel Martín García,
Universidad Politécnica de Madrid, España
Equipo Técnico: Diego Estévez González,
Universidad de Vigo, España
IEEE-RITA es una publicación lanzada en Noviembre de 2006 por el Capítulo Español de la Sociedad de
Educación del IEEE (CESEI), y apoyada por el Ministerio Español de Educación y Ciencia a través de la
acción complementaria TSI2005-24068-E. Posteriormente fue apoyada por el Ministerio Español de
Ciencia e Innovación a través de la acción complementaria TSI2007-30679-E, y desde Diciembre de 2009
por la acción complementaria TIN2009-07333-E/TSI.
DOI (Digital Object Identifier) Pendiente
IEEE-RITA
IEEE-RITA é uma publicação da Sociedade de Educação do IEEE, gerida pelo Capitulo
Espanhol e apoiada pelo Ministério Espanhol de Ciência e Inovação através da acção
complementar TIN2009-07333-E/TSI, Rede Temática do CESEI.
IEEE-RITA is a publication of the IEEE Education Society, managed by its Spanish
Chapter, and supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation through
complementary action TIN2009-07333-E/TSI, Thematic Network of CESEI.
Vol. 5, Num. 1, 02/2010
IEEE-RITA es una publicación de la Sociedad de Educación del IEEE, gestionada por su
Capítulo Español y apoyada por el Ministerio Español de Ciencia e Innovación a través de la
acción complementaria TIN2009-07333-E/TSI, Red Temática del CESEI.

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