Dependency theory e-learning tool

In this paper, we describe an e-learning tool that we have developed to assist University students studying Relational Schema design. The tool employs Expert System techniques to create a learning environment in which students can explore the concepts of dependency theory, and the normalization process. The tool is able to respond in an individualistic way to student input and allows students to construct their own learning environment and develop their understanding of the material at a pace that is controlled by the individual student. Our formative and summative tests indicate that the tool provides students with a different and valuable type of learning experience when compared with a traditional, textbook-based approach

A logic programming e-learning tool for teaching database dependency theory

In this paper, we describe an "intelligent" tool for helping to teach the principles of database design. The software that we present uses PROLOG to implement a teaching tool with which students can explore the concepts of dependency theory, and the normalization process. Students are able to construct their own learning environment and can develop their understanding of the material at a pace that is controlled by the individual student

To Heck With Ethics: Thinking About Public Issues With a Framework for CS Students

This paper proposes that the ethics class in the CS curriculum incorporate the Lawrence Lessig model of regulation as an analytical tool for social issues. Lessig’s use of the notion of architecture, the rules and boundaries of the sometimes artificial world within which social issues play out, is particularly resonant with computing professionals. The CS curriculum guidelines include only ethical frameworks as the tool for our students to engage with societal issues. The regulation framework shows how the market, law, social norms, and architecture can all be applied toward understanding social issues

Enseñanza del álgebra relacional con "π real"

La cátedra Base de Datos de la carrera Ingeniería en Informática de la Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas (Universidad Nacional de Catamarca), incluye en su programa de estudio el lenguaje de consulta Álgebra Relacional. Este lenguaje es procedimental y contiene un alto nivel de abstracción, por lo que se hace necesario, para el mejor aprendizaje de los alumnos, poder contar con una herramienta que les permita aplicar los conocimientos teóricos prácticos adquiridos en clase y verificar los resultados. La cátedra, en el transcurso de estos años probó y comparó, estudiando sus ventajas y desventajas, diferentes herramientas que permiten aplicar los operadores del Álgebra Relacional. De estos análisis surgió la idea y la necesidad de desarrollar una nueva herramienta educativa que permita reunir las ventajas y corregir las desventajas, aplicando conceptos de innovación incremental para lograr una herramienta óptima. El presente trabajo es consecuencia de trabajos de investigación llevados a cabo previamente, en los que se investigó diferentes herramientas para el estudio del Algebra Relacional. Esos estudios derivaron en la necesidad de un desarrollo de una nueva herramienta que se adapte a las clases impartidas por la Cátedra. La herramienta fue desarrollada durante el año 2017 y aplicada en clase durante el 2018.Tema: Demos Educativos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Enseñanza del álgebra relacional con "π real"

La cátedra Base de Datos de la carrera Ingeniería en Informática de la Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas (Universidad Nacional de Catamarca), incluye en su programa de estudio el lenguaje de consulta Álgebra Relacional. Este lenguaje es procedimental y contiene un alto nivel de abstracción, por lo que se hace necesario, para el mejor aprendizaje de los alumnos, poder contar con una herramienta que les permita aplicar los conocimientos teóricos prácticos adquiridos en clase y verificar los resultados. La cátedra, en el transcurso de estos años probó y comparó, estudiando sus ventajas y desventajas, diferentes herramientas que permiten aplicar los operadores del Álgebra Relacional. De estos análisis surgió la idea y la necesidad de desarrollar una nueva herramienta educativa que permita reunir las ventajas y corregir las desventajas, aplicando conceptos de innovación incremental para lograr una herramienta óptima. El presente trabajo es consecuencia de trabajos de investigación llevados a cabo previamente, en los que se investigó diferentes herramientas para el estudio del Algebra Relacional. Esos estudios derivaron en la necesidad de un desarrollo de una nueva herramienta que se adapte a las clases impartidas por la Cátedra. La herramienta fue desarrollada durante el año 2017 y aplicada en clase durante el 2018.Tema: Demos Educativos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Análisis y desarrollo de una herramienta para el manejo de los operadores del álgebra relacional

El estudio de las bases de datos relacionales forma parte de la currícula de las carreras de Informática. Más precisamente, los lenguajes de consulta constituyen una parte importante de estos estudios. Actualmente, en el espacio curricular "Base de Datos" de la carrera de Ingeniería en Informática de la Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas de la Universidad Nacional de Catamarca, se enfrenta el problema de no contar con una herramienta precisa y multiplataforma para realizar consultas aplicando los operadores del Álgebra Relacional. Por este motivo surgió la inquietud de desarrollar una nueva herramienta de software educativo que sea capaz de solucionar el problema mencionado. Se continúa con el trabajo "Análisis comparativo de herramientas para la enseñanza del Álgebra Relacional" presentado en el "Primer Congreso Internacional de Educación en Ciencia y Tecnología", realizado en la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UNCa), actualizando los resultados obtenidos y realizando nuevos estudios comparativos.Eje: Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Enseñanza del álgebra relacional con "π real"

La cátedra Base de Datos de la carrera Ingeniería en Informática de la Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas (Universidad Nacional de Catamarca), incluye en su programa de estudio el lenguaje de consulta Álgebra Relacional. Este lenguaje es procedimental y contiene un alto nivel de abstracción, por lo que se hace necesario, para el mejor aprendizaje de los alumnos, poder contar con una herramienta que les permita aplicar los conocimientos teóricos prácticos adquiridos en clase y verificar los resultados. La cátedra, en el transcurso de estos años probó y comparó, estudiando sus ventajas y desventajas, diferentes herramientas que permiten aplicar los operadores del Álgebra Relacional. De estos análisis surgió la idea y la necesidad de desarrollar una nueva herramienta educativa que permita reunir las ventajas y corregir las desventajas, aplicando conceptos de innovación incremental para lograr una herramienta óptima. El presente trabajo es consecuencia de trabajos de investigación llevados a cabo previamente, en los que se investigó diferentes herramientas para el estudio del Algebra Relacional. Esos estudios derivaron en la necesidad de un desarrollo de una nueva herramienta que se adapte a las clases impartidas por la Cátedra. La herramienta fue desarrollada durante el año 2017 y aplicada en clase durante el 2018.Tema: Demos Educativos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Physical Design for Non-relational Data Systems

Decades of research have gone into the optimization of physical designs, query execution, and related tools for relational databases. These techniques and tools make it possible for non-expert users to make effective use of relational database management systems. However, the drive for flexible data models and increased scalability has spawned a new generation of data management systems which largely eschew the relational model. These include systems such as NoSQL databases and distributed analytics frameworks such as Apache Spark which make use of a diverse set of data models. Optimization techniques and tools developed for relational data do not directly apply in this setting. This leaves developers making use of these systems with the need to become intimately familiar with system details to obtain good performance. We present techniques and tools for physical design for non-relational data systems. We explore two settings: NoSQL database systems and distributed analytics frameworks. While NoSQL databases often avoid explicit schema definitions, many choices on how to structure data remain. These choices can have a significant impact on application performance. The data structuring process normally requires expert knowledge of the underlying database. We present the NoSQL Schema Evaluator (NoSE). Given a target workload, NoSE provides an optimized physical design for NoSQL database applications which compares favourably to schemas designed by expert users. To enable existing applications to benefit from conceptual modeling, we also present an algorithm to recover a logical model from a denormalized database instance. Our second setting is distributed analytics frameworks such as Apache Spark. As is the case for NoSQL databases, expert knowledge of Spark is often required to construct efficient data pipelines. In NoSQL systems, a key challenge is how to structure stored data, while in Spark, a key challenge is how to cache intermediate results. We examine a particularly common scenario in Spark which involves performing iterative analysis on an input dataset. We show that jobs written in an intuitive manner using existing Spark APIs can have poor performance. We propose ReSpark, which automates caching decisions for iterative Spark analyses. Like NoSE, ReSpark makes it possible for non-expert users to obtain good performance from a non-relational data system

To Heck With Ethics: Thinking About Public Issues With a Framework for CS Students

This paper proposes that the ethics class in the CS curriculum incorporate the Lawrence Lessig model of regulation as an analytical tool for social issues. Lessig’s use of the notion of architecture, the rules and boundaries of the sometimes artificial world within which social issues play out, is particularly resonant with computing professionals. The CS curriculum guidelines include only ethical frameworks as the tool for our students to engage with societal issues. The regulation framework shows how the market, law, social norms, and architecture can all be applied toward understanding social issues