Remote interpreter API model for supporting computer programming adaptive learning

Despite the adoption of Learning Management Systems (LMS) has been continuously growing in the last decade few, if any, scholars addressed the lack of the interactivity in online learning systems. The requirement for an interactive learning model has been increasingly prominent as content providers realize the importance of personalization of content suits to learners’ learning progress. This paper demonstrates the adoption of adaptive learning into existing LMS engine to overcome the limitation of either systems plugins or server specification pertinent to students’ psychomotor abilities in computer programming learning. In this regard,  the psychomotor is understood as the ability of students to write the program code as correctly as expected. In this study, a web API model that works to run an interpreter based-program code remotely was developed. The web API model can be utilized by LMS so it becomes the solution to the problem. The structure of the web API model has been adapted to the needs of the learning assessment. The implementation of the developed API web model is done in Python and PHP programming languages. The performance test was done by submitting 10 to 100 program codes simultaneously indicated no significant difference to the required resources (CPU usage and memory usage) to run the program code. Furthermore, for response time, the average time needed to run Python and PHP program code is also no significant difference. The average of CPU usage required by the web API to run a Python program code is 0.2058% with 0.5973 seconds as a response time. Meanwhile, to run the PHP program code, the average CPU usage required is 0.8074% with 0.3110 seconds response time. It can be concluded that the web API performance does not overburden the server

e-Learning managements tools

El uso de plataformas e-Learning como apoyo a la docencia en las distintas universidades europeas ha experimentado un gran desarrollo en los últimos años. En estas universidades, y en muchas empresas se han venido utilizando indistintamente tanto plataformas de código abierto como comerciales. En concreto, en la Universidad Complutense de Madrid, la plataforma comercial WebCT [11] convive en la actualidad con plataformas de código abierto como Moodle [1], Ilias [13] y Sakai [17]. Generalmente, los problemas surgen cuando un profesor decide, (o se ve obligado) a cambiar la plataforma donde tiene virtualizada una cierta asignatura/s. En ese momento el profesor teme perder todo el trabajo realizado con la anterior plataforma. Cuestionarios, exámenes, notas, temas, la perdida sería importante. Por eso es tan importante disponer de una herramienta que facilite todo este trabajo de migración de plataformas. Ésta es la idea principal a partir de la cual surge el proyecto e-Learning Management Tools, crear una aplicación que permita migrar los contenidos que un profesor tiene en una plataforma x a otra plataforma y. Concretamente la aplicación se centra en los ‘cuestionarios’ o ‘bancos de preguntas’ que forman parte de las asignaturas/cursos virtualizadas en alguna de las siguientes plataformas WebCT [11], Moodle [1], Ilias [13] y Sakai [17]. Cada plataforma permite importar y exportar dichos cuestionarios. Por tanto la aplicación que hemos diseñado, implementado y desarrollado contendrá una base de datos donde se almacenarán preguntas y respuestas de las distintas plataformas. El usuario de la aplicación deberá exportar desde la plataforma de origen las preguntas que quiera migrar. A continuación y desde nuestra aplicación podrá elegir qué tipo de fichero desea importar, eligiéndose el archivo generado en el paso anterior. La aplicación escaneará ese fichero y añadirá a la base de datos las preguntas que dicho fichero contenga. A continuación el usuario podrá exportar todas las preguntas de la base de datos a la plataforma que el desee, generándose un fichero que podrá ser utilizado desde las distintas plataformas para la importación de preguntas. De esta forma se consigue una migración de preguntas de una plataforma a otra, de una manera sencilla y rápida para el usuario. Por tanto gracias a esta herramienta se le X brinda al profesor la posibilidad de organizar y localizar las preguntas de cursos virtualizados en distintas plataformas en una misma aplicación, permitiéndose la modificación, borrado y exportación de esas preguntas, así como la creación de nuevas preguntas desde la propia aplicación. Dentro de estas plataformas es muy común el uso de imágenes en las distintas secciones que componen los cursos. Además los profesores suelen trabajar con una gran variedad de imágenes, que en múltiples ocasiones buscan en internet una y otra vez. Así surge la idea de otra de las herramientas que contiene e-Learning Management Tools, la referente al gestor de imágenes. La herramienta permite almacenar en una base de datos, imágenes permitiendo al profesor anotarlas con Temas o descripciones que el elija, así como asignar a las imágenes asignaturas, de forma que luego puedan filtrar imágenes por una asignatura o descripción concreta. Además se permite la exportación en un fichero comprimido de las imágenes que el usuario elija. La otra herramienta de e-Learning Management Tools nace a raíz de la gran variedad de plataformas existentes en el mercado y la dificultad que encuentran muchos profesores a la hora de decidir cual utilizar. Ésta consiste en un recomendador de plataformas de e-Learning basado en el árbol de decisión ID3 [19], que automatiza la elección de la plataforma, teniendo en cuenta las características y necesidades del usuario. Estos usuarios se ven desbordados ante la variedad de plataformas disponibles, y ante la escasez de conocimientos acerca de en qué casos es mejor utilizar una u otra plataforma. Para ello el recomendador se basa en un perfil, rellenado por el usuario o extraído de la base de datos, para obtener así la plataforma más acorde a sus necesidades. La aplicación ha sido desarrollada bajo Microsoft Windows, con tecnología .NET [2] y en el lenguaje C#, que ha tenido un gran auge en los últimos tiempos. [ABSTRACT] The use of e-Learning platforms to support teaching in European universities have experienced a great development in recent years. In these universities, and many companies there have been used indiscriminately open source platforms and commercial ones. Specifically in Complutense University of Madrid University the commercial platform WebCT [11] coexists with other open source platforms as Moodle [1], Ilias [13] or Sakai [17]. Generally, the problems emerge when a teacher decides, or is forced to change the platform where he has virtualized a certain subject, at this moment the following questions arise; will he loose all his quizzes, exams, etc. in the new platform? Or contrarily, will he be able to preserve all his work done with older platforms. This one is the principal idea from which the project e-Learning Management Tools arises, to create an application that allows to migrate the contents that a teacher has in a platform x to another platform y. Concretely the application centre’s on the questionnaires or banks of questions, that form a part of the subjects / courses virtualized in someone of XI the following platforms WebCT [11], Moodle [1], Ilias [13] and Sakai [17]. Every platform allows to import and to export the above mentioned questionnaires. Therefore the application that we have designed, implemented and developed will contain a database where there will be stored questions and answers of the different platforms. The user of the application will have to export from the platform of origin the questions that he wants to migrate. Later and from our application he will be able to choose what type of file wants to import, (he will select the file generated in previous step). The application will parse this file and it will add to the database the questions that the above mentioned file contains. Later the user will be able to export all the questions of the database to the platform that he wishes a file will be generated that could be used from the different platforms for questions import. So following the previous steps there is obtained a migration of questions of a platform to other one, in a simple and rapid way for the user. Therefore our tools lets the teacher the possibility of organizing and locating the questions of courses virtualized in different platforms in the same application, and also the modification deletion and export of these questions will be allowed, as well as the creation of new questions. Inside these platforms the use of images is very common in the different sections that compose the courses. In addition the teachers are in the habit of working with a great variety of images, which are in multiple occasions search in Internet. This way emerge another tool that e-Learning Management Tools contains, the relating one to the manager of images. The tool allows to store in a database, images allowing the teacher to annotate them with topics or descriptions that he chooses, as well as to assign to the images subjects, so that then they could select images for a concrete subject or description. In addition the export is allowed in a compressed file of the images that the user chooses. Another E-Learning Management's Tools component is born immediately after the great variety of existing platforms on the market and the difficulty that many teachers find at the moment of deciding which to use. This one consists of a recommender of platforms of e-Learning based on the tree of decision ID3 [19], which automates the choice of the platform, having in it counts the characteristics and needs of the user. These users meet exceeded before the variety of available platforms, and before the shortage of knowledge it brings over of in what cases it is better to use one or another platform. For it the recommender bases on a profile filled by the user or extracted from the database, to obtain this way the best platform for his needs. The application has been developed under Microsoft Windows, with technology .NET [2] and in the language C# that has had a great summit in the last times

Análisis de la productividad para agregar componentes en las herramientas LMS aplicado al desarrollo de un módulo orientado a la nueva gestión de calificaciones de la ESPOCH

Análisis de la Productividad para agregar componentes en las herramientas LMS aplicado al Desarrollo de un nuevo módulo orientado a la nueva gestión de calificaciones de la ESPOCH. Se aplicó el método descriptivo para evaluar ciertas características mediante la Metodología SCRUM , para el desarrollo del módulo prototipo se utilizó herramientas de software libre Dreamweaver 8.0 para la codificación, Moodle 2.3 con Php5.4.3, MySQL 5.5.24, y Servidor Apache 2.2.22, bajo Sistema Operativo Windows 7 64 bits. Se estableció parámetros de comparación para determinar las dos herramientas más aptas para la agregación de componentes entre Moodle, Dokeos, Claroline, ATutor y Sakai, evaluando su Madurez del Producto y Personalización, determinamos a Moodle y Dokeos. Se realizó módulos prototipos de similares características en las herramientas LMS (Sistema de gestión de aprendizaje) Moodle y Dokeos. De acuerdo al análisis comparativo mediante parámetros: Acceso a la base de Datos, Facilidad de Mantenimiento, Codificación, Reutilización de código, Seguridad, Instalación, nos da un 93.57% para la Herramienta LMS Moodle y 79,64% para la Herramienta LMS Dokeos, concluyendo que Moodle es el LMS que más prestaciones brindo al momento del desarrollo de los nuevos módulos. Concluimos de esta manera que Moodle es el LMS (Sistema de gestión de aprendizaje) más productivo en la agregación de nuevos módulos o componentes. Se recomienda el uso del componente prototipo orientado a la nueva gestión de calificaciones de la ESPOCH, que facilitará al Docente el cálculo de las notas de los estudiantes

Sistema tutor inteligente adaptativo para laboratorios virtuales y remotos

Se propone un nuevo enfoque para el diseño de un Sistema Tutor Inteligente (ITS) integrado en un Sistema de Gestión del Aprendizaje (LMS) en el que se aplican técnicas de minería de datos para el ánalisis de la información del proceso de enseñanza-aprendizaje. Los ITS ofrecen un entorno personalizado que guía al estudiante de forma automática.Amela Tarongí, V. (2010). Sistema tutor inteligente adaptativo para laboratorios virtuales y remotos. http://hdl.handle.net/10251/1385

Technology-Enhanced Learning y Model-Driven Development: Revisión Sistemática de la Literatura

Dado que usando MDE se puede modelar cualquier concepto de la vida real, y debido a que en el grupo de investigació Mejora del Proceso Software y Métodos Formales (SPI&FM, o Software Process Improvement and Formal Methods en inglé) es un punto importante dentro de los estudios que llevan a cabo, MDE y el aprendizaje potenciado o basado en la tecnología (en inglés, Technology–Enhanced Learning, o su acrónimo TEL) son elementos que se desarrollaran a lo largo del Trabajo de Investigación como si fueran uno sólo, combinados para así entender lo que MDE puede aportar. Dicho esto, los objetivos de este trabajo son básicamente tres: Describir los distintos conceptos que rodean a MDE y TEL, Presentar el estado actual de esta metodología Revisión sistemática de la literatura

Análise de padrões biométricos para otimização do desempenho académico

Tese de mestrado integrado em Engenharia InformáticaNowadays the demand for better results both academically and professionally has been increasing, causing people to have to deal with this tension daily. The fact that they leave the zone of tranquility does not mean that it is harmful, but when they are exposed to this type of situations for an extended time usually leads to health degradation. In this way, it can compromise the performance in the accomplishment of the tasks and influence in a negative way the desired productivity. Although there are already some techniques to help control stress, it is difficult to have an exact idea of when it appears and its influence on the final results. With the study focus on the academic environment, the goal is to collect the most information from the students during the exams. After the collection process, it is necessary to treat the data to later apply machine learning, using the most appropriate algorithm, to establish a pattern that allows to perceive the impact of the stress in the students. However, linking the different stages of the process can be an adversity to the progress of the study of stress, compromising the quality of the results and the time to achieve them. In order to solve this problem, in this dissertation project was developed a platform, Learning Management System (LMS), where the students can carry out the exams and in parallel the respective biometric data is collected to be analyzed afterwards. After the process is completed, the platform presents the results obtained through simple and intuitive interfaces allowing the user to visualize and draw conclusions.Hoje em dia a exigência de melhores resultados quer a nível académico como profissional tem vindo a aumentar, levando as pessoas a ter que lidar com essa tensão diariamente. O facto de saírem da zona de tranquilidade, não significa que seja prejudicial, mas quando ficam expostas a este tipo de situações por tempo prolongado normalmente leva a um agravamento a nível do estado de saúde. Deste modo, poderá comprometer o desempenho na realização das tarefas e influenciar de forma negativa o rendimento desejado. Apesar de já existirem algumas técnicas para ajudar a controlar o stress, não se consegue ter uma ideia exata do momento em que este aparece e a sua influência nos resultados finais. Tendo como foco de estudo o meio académico, o objetivo é recolher o maior número de informações dos estudantes durante a realização dos exames. Após o processo de recolha é necessário tratar os dados para posteriormente aplicar algoritmos de machine learning, utilizando o algoritmo mais adequado, de forma a estabelecer um padrão que permita perceber o impacto do stress nos estudantes. Contudo, a ligação das diferentes fases do processo pode ser uma adversidade para o progresso do estudo do stress, comprometendo a qualidade dos resultados e o tempo para a sua realização. De forma a resolver este problema, neste projeto de dissertação propõe-se o desenvolvimento de uma plataforma, Sistema de Gestão da Aprendizagem (SGA), onde os alunos possam realizar as provas e em simultâneo sejam recolhidos os respetivos dados biométricos a analisar posteriormente. Após o processo estar concluído, a plataforma apresenta os resultados obtidos através de interfaces simples e intuitivas permitindo ao utilizador visualizar e tirar conclusões

Supporting orchestration of blended CSCL scenarios in distributed learning environments

El diseño y gestión en tiempo real de escenarios de aprendizaje colaborativo soportado por ordenador (en inglés, CSCL) es una tarea compleja y difícilmente realizable por profesores no expertos, que en los últimos años ha dado en denominarse "orquestación". La presente tesis doctoral profundiza en este concepto de orquestación, y de hecho la primera contribución de la tesis es un marco conceptual para caracterizar la orquestación, destinada a su uso por científicos en el campo del CSCL, validado mediante dos paneles de científicos del CSCL. La tesis también propone los "patrones atómicos" como herramientas conceptuales para que profesores no expertos realicen dicha orquestación, y que se han validado mediante cuatro talleres con profesores de educación primaria y superior. Finalmente, se propone GLUE!-PS, una infraestructura tecnológica para el despliegue y gestión en tiempo real de escenarios CSCL, validada a través de talleres y experiencias auténticas con profesorado universitario.Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática2012-11-2

Un environnement sémantique à base d'agents pour la formation à distance (E-Learning)

Aujourd’hui, les établissements d’enseignement, tels que les universités, de plus en plus offrent des contenus d’E -Learning. Certains de ces cours sont utilisés avec l'enseignement traditionnel (face à face ou présentiel), tandis que d'autres sont utilisés entièrement en ligne. La création de contenu d'apprentissage est une tâche principale dans tous les environnements d'apprentissage en ligne. Les contraintes de réduire au minimum le temps nécessaire pour développer un contenu d'apprentissage, d'augmenter sa qualité scientifique et de l'adapter à de nombreuses situations (contenu adaptatif), ont été un principal objectif et donc plusieurs approches et méthodes ont été proposées. En outre, les caractéristiques intellectuelles et sociales, ainsi que les styles d'apprentissage des individus, peuvent être très différents. Ces différences conduisent les personnes à adapter le contenu d'apprentissage en tenant compte des profils des apprenants et de leurs objectifs et caractéristiques. Cette recherche ouvre des portes pour les systèmes d'apprentissage avancées, qui fournissent aux apprenants immédiatement, des contenus d’apprentissage adaptés selon plusieurs critères de chaque apprenant. Alors que, il ne peut pas être pratique si nous n'avons pas plus d'informations sur l'apprenant et le contenu d'apprentissage (objectifs d'apprentissage, les prérequis, préférences, niveaux ...etc). Par conséquent, nous développons un système collaboratif, où plusieurs auteurs travaillent en collaboration, pour créer et annoter le contenu éducatif en utilisant le système multi-agents. La contribution de notre système est l'hybridation des techniques d'adaptation avec celles de la collaboration et du Web sémantique (ontologie, annotation). Nous représentons les profils des apprenants et le contenu d'apprentissage en utilisant des ontologies et des annotations pour répondre à la diversité et aux besoins individuelles des apprenants. Nous utilisons le paradigme agent, dans notre système, pour bénéficier des points forts de ce paradigme tels que la modularité, autonomie, flexibilité... etc