Leadflow4LD: Un método para representar computacionalmente el flujo de actividades y el flujo de datos en guiones de situaciones de aprendizaje colaborativo

La aproximación de Diseño de Aprendizaje basada en flujo de trabajo (workflow) aplicado al dominio educativo (LD- Learning Design), busca la representación computacional de procesos de enseñanza-aprendizaje. Estas representaciones computacionales (también denominadas "diseños de aprendizaje") tienen las mismas ventajas y objetivos que los procesos de flujo de trabajo: automatización del proceso, reutilización de la definición del proceso, e interoperabilidad con sistemas y herramientas. Con la automatización del proceso, es posible utilizar sistemas gestores del proceso de aprendizaje que se encargarán de la secuencia de actividades a realizar, así como de la secuencia de invocaciones de herramientas y los artefactos requeridos por las herramientas. Con la reutilización de un diseño de aprendizaje, diseñadores instruccionales definen el diseño de aprendizaje una vez, y luego lo adaptan y lo reutilizan una y otra vez en distintas situaciones de aprendizaje y contextos. Por último, con la especificación de diseños de aprendizaje a través de un lenguaje estándar (como los denominados Lenguajes de Modelado Educativo o EML - Educational Modeling Language), educadores de todo el mundo pueden intercambiar la lógica del diseño de sus cursos entre educadores, sistemas y herramientas. Un diseño de aprendizaje consiste en describir la secuencia de actividades de aprendizaje y recursos educativos (llamado el flujo de aprendizaje), así como la secuencia de invocaciones de herramientas y la relación entre datos y herramientas (llamado el flujo de datos). En un diseño de aprendizaje se puede describir el flujo de datos a nivel de actividades, pero no a nivel de herramientas. Como resultado, los participantes (no el sistema) son los responsables de gestionar manualmente el flujo de datos, impidiendo alcanzar el objetivo de automatización del flujo de datos. Además, en escenarios de aprendizaje colaborativo se requiere describir también la secuencia de invocaciones de instancias de herramientas, así como la relación entre instancias de datos e instancias de herramientas. Sin embargo, tal descripción del flujo de datos a nivel de instancias no permite alcanzar el objetivo de reutilización del diseño. En esta tesis se presenta LeadFlow4LD, un método para describir diseños de aprendizaje de una forma interoperable con estándares actuales. LeadFlow4LD está basado en la composición del flujo de aprendizaje descrito en el lenguaje estándar de facto de LD (IMS LD), y el flujo de datos a nivel de herramientas descrito en un lenguaje estándar de flujo de trabajo (XPDL). El problema de reutilización del diseño de aprendizaje en escenarios de aprendizaje colaborativo, se resuelve separando la definición de la estructura del proceso de la definición de su instanciación. LeadFlow4LD ha sido evaluado a través de la especificación y puesta en marcha de distintas situaciones de aprendizaje colaborativo significativas. Los resultados proporcionan evidencias sobre la adecuación de la expresividad del método propuesto para automatizar el proceso, reutilizar el diseño de aprendizaje, y alcanzar distintos niveles de interoperabilidad con sistemas y herramientas de ambas comunidades LD y flujo de trabajo. Además, con el trabajo propuesto se fomentan las prácticas y tecnologías dentro de la comunidad LD.Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos