Presentation of the paper “Definition of a Technological Ecosystem for Scientific Knowledge Management in a PhD Programme”

[EN]This is the presentation of the paper entitled “Definition of a Technological Ecosystem for Scientific Knowledge Management in a PhD Programme” in the TEEM 2015 International Conference held in Porto (Portugal) in October 7-9, 2015

Technological Ecosystems in Health Sector

[EN]Presentation about the technological ecosystems applied to the health sector related to dementia and other mental disorders. This presentation was made in the INTERDEM meeting in Budapest, April 21, 2016

Analysis and Improvement of Knowledge Management Processes in Organizations Using the Business Process Model Notation

[EN] Successful knowledge management is one of the main challenges for any kind of organization. This paper aims to enhance knowledge management processes within companies and institutions, by analyzing different processes that are part of common stages along all knowledge management lifecycles de-scribed in the literature. The processes have been modeled using the Business Process Model and Notation with a high abstraction level, in order to cover a wide range of organizations. The paper also presents a possible evolution and enhancement of knowledge management processes using the Business Process Model and Notation diagrams, including the use of superior and better perform-ing technological solutions to support knowledge management processes. As a result, we propose a set of improvements that can be extrapolated to other knowledge management-related business processes

Integration analysis of solutions based on software as a service to implement Educational Technological Ecosystems

[ES]Una de las principales características de la actual Sociedad del Conocimiento reside en el valor del conocimiento como un recurso activo en cualquier tipo de entidad, desde instituciones educativas hasta grandes corporaciones empresariales. La gestión del conocimiento surge como una ventaja competitiva de tal forma que las entidades dedican parte de sus recursos a desarrollar su capacidad para compartir, crear y aplicar nuevos conocimientos de forma continuada a lo largo del tiempo. La tecnología, considerada el motor, el elemento central, en la Sociedad de la Información, pasa a convertirse en un soporte para el aprendizaje, para la transformación de conocimiento tácito en explícito, de conocimiento individual en grupal. Internet, las tecnologías de la información y la comunicación y, en particular, los sistemas de información pasan de ser elementos que guían el desarrollo de la sociedad a ser herramientas cuyo desarrollo está guiado por las necesidades de gestión del conocimiento y los procesos de aprendizaje. Los ecosistemas tecnológicos, considerados como la evolución de los sistemas de información tradicionales, se posicionan como sistemas de gestión del conocimiento que abarcan tanto la componente tecnológica como el factor humano. En el caso de que la gestión del conocimiento esté dirigida a apoyar fundamentalmente procesos de aprendizaje, el ecosistema tecnológico se puede denominar ecosistema de aprendizaje. La metáfora de ecosistema, que proviene del área de la biología, se utiliza en diferentes contextos para transmitir la naturaleza evolutiva de procesos, actividades y relaciones. El uso del concepto ecosistema natural se aplica al ámbito tecnológico para reflejar un conjunto de características o propiedades de los ecosistemas naturales que pueden transferirse a los ecosistemas tecnológicos o ecosistemas software con el fin de proporcionar soluciones, las cuales deben estar orientadas resolver los problemas de gestión del conocimiento. A su vez, estas soluciones tienen que adaptarse a los constantes cambios que sufre cualquier tipo de entidad o contexto en el que se despliega algún tipo de solución tecnológica. A pesar de las ventajas que ofrecen los ecosistemas tecnológicos, el desarrollo de este tipo de soluciones tiene una mayor complejidad que los sistemas de información tradicionales. A los problemas propios de la ingeniería del software, tales como la interoperabilidad de los componentes o la evolución del ecosistema, se unen la dificultad de gestionar un conocimiento complejo y la diversidad de personas involucradas. Los diferentes retos y problemas de los ecosistemas tecnológicos, y en particular de aquellos centrados en gestionar el conocimiento y el aprendizaje, requieren mejorar los procesos de definición y desarrollo de este tipo de soluciones tecnológicas. La presente tesis doctoral se centra en proporcionar un marco arquitectónico que permita mejorar la definición, el desarrollo y la sostenibilidad de los ecosistemas tecnológicos para el aprendizaje. Dicho marco estará compuesto, principalmente, por dos resultados asociados a esta investigación: un patrón arquitectónico que permita resolver los problemas detectados en ecosistemas de aprendizaje reales y un metamodelo de ecosistema de aprendizaje, basado en el patrón, que permita aplicar Ingeniería Dirigida por Modelos para sustentar la definición y el desarrollo de los ecosistemas de aprendizaje. Para llevar a cabo la investigación se han definido tres ciclos siguiendo el marco metodológico Investigación-Acción. El primer ciclo se ha centrado en el análisis de varios casos de estudio reales con el fin de obtener un modelo de dominio del problema. Se han analizado ecosistemas tecnológicos para la gestión del conocimiento y el aprendizaje desplegados en contextos heterogéneos, en particular, la Universidad de Salamanca, el grupo de investigación GRIAL y el proyecto europeo TRAILER (centrado en gestionar el conocimiento informal en instituciones y empresas). Como resultado de este ciclo se han detectado una serie de características que debe tener un ecosistema tecnológico y se ha definido un patrón arquitectónico que permite sentar las bases del ecosistema, dando solución a algunos de los problemas detectados y asegurando la flexibilidad y adaptabilidad de los componentes del ecosistema con el fin de permitir su evolución. El segundo ciclo se ha centrado en la mejora y validación del patrón arquitectónico. Los problemas detectados en el ciclo anterior se han modelado con la notación Business Process Model and Notation. Para ello, se han agrupado los problemas relacionados con procesos de gestión del conocimiento similares y posteriormente se ha realizado para cada conjunto de problemas un diagrama con un alto nivel de abstracción. Después, para cada uno de los diagramas, se han identificado una vez más los problemas a resolver y se ha definido un nuevo diagrama aplicando el patrón. Esto ha permitido validar el patrón arquitectónico y sentar las bases para su formalización. Por último, el tercer ciclo ha planteado el Desarrollo Dirigido por Modelos de ecosistemas tecnológicos para la gestión del conocimiento y el aprendizaje. En concreto, se ha definido un metamodelo de ecosistema de aprendizaje basado en el patrón arquitectónico planteado en el ciclo anterior. El metamodelo se ha validado a través de una serie de transformaciones modelo a modelo automatizadas mediante reglas de transformación. Para poder llevar a cabo dicho proceso, se ha definido un metamodelo específico de plataforma que proporciona un conjunto de recomendaciones, tanto tecnológicas como humanas, para implementar ecosistemas de aprendizaje basados en software open source. El metamodelo de ecosistema de aprendizaje y el metamodelo específico de plataforma para definir ecosistemas basados en software open source proporcionan las guías necesarias para definir ecosistemas de aprendizaje que resuelvan los principales problemas detectados en este tipo de soluciones software. Los tres casos de estudio reales que se han desarrollado para validar los resultados obtenidos a lo largo de los ciclos de Investigación-Acción, en especial, el patrón arquitectónico para modelar ecosistemas de aprendizaje, el metamodelo de ecosistema de aprendizaje y el metamodelo específico de plataforma para definir ecosistemas basados en software open source, permiten afirmar, como conclusión más general, que es posible mejorar la definición y el desarrollo de los ecosistemas tecnológicos enfocados en gestionar el conocimiento y los procesos de aprendizaje. Más concretamente, el uso de ingeniería dirigida por modelos, sustentada sobre una sólida propuesta arquitectónica, permite definir ecosistemas de aprendizaje que evolucionan y se adaptan a las necesidades cambiantes del entorno y de los usuarios, así como resolver un conjunto de problemas comunes identificado en este tipo de soluciones tecnológicas

Validation of the learning ecosystem metamodel using transformation rules

The learning ecosystem metamodel is a platform-independent model to define learning ecosystems. It is based on the architectural pattern for learning ecosystems. To ensure the quality of the learning ecosystem metamodel is necessary to validate it through a Model-to-Model transformation. Specifically, it is required to verify that the learning ecosystem metamodel allows defining real learning ecosystems based on the architectural pattern. Although this transformation can be done manually, the use of tools to automate the process ensures its validity and minimize the risk of bias. This work describes the validations process composed of eight phases and the results obtained, in particular: the transformation of the MOF metamodel to Ecore to use stable tools for the validation, the definition of a platform-specific metamodel for defining learning ecosystems and the transformation from instances of the learning ecosystem metamodel to instances of the platform-specific metamodel using ATL. A quality framework has been applied to the three metamodels involved in the process to guarantee the quality of the results. Furthermore, some phases have been used to review and improve the learning ecosystem metamodel in Ecore. Finally, the result of the process demonstrates that the learning ecosystem metamodel is valid. Namely, it allows defining models that represent learning ecosystems based on the architectural pattern that can be deployed in real contexts to solve learning and knowledge management problem

An updated review of the concept of eLearning. Tenth anniversary

[ES]Los continuos avances en el plano tecnológico provocan flujos de innovación-aceptaciónconsolidación- obsolescencia propios de las estrategias, ya sean ad hoc o planificadas, de gestión del conocimiento y de la tecnología de las corporaciones, y, a otra escala, de los propios individuos. Los procesos de enseñanza+aprendizaje no son, obviamente, ajenos a esta circunstancia. La irrupción de las Tecnologías de la Información y la Comunicación como herramienta educativa supone un punto de inflexión conceptual y metodológico en la forma en que las instituciones, educativas o no, afrontan los procesos educativos y la gestión del aprendizaje, especialmente en lo tocante al concepto de educación a distancia, que evoluciona, de una manera más o menos significativa, al adoptar Internet como medio, lo que da lugar al término eLearning. Pero desde las primeras experiencias eLearning – muy asentadas en el concepto de plataforma o Learning Management System–, hasta las más recientes, se han producido importantes cambios, de nuevo tanto en el plano tecnológico como metodológico, en los que, además de otros factores, destacan las influencias que los medios sociales producen en los hábitos diarios de los usuarios, de forma que se pone de manifiesto una mayor demanda de personalización del aprendizaje, una conectividad absoluta con otros pares, un acceso ilimitado a los recursos y fuentes de información, una flexibilidad total del modo, el lugar y el momento del acceso y una convivencia cada vez más natural y necesaria de los flujos formales e informales de aprendizaje. Con todo esto, las plataformas eLearning “tradicionales”, aunque gozan de un porcentaje altísimo de penetración y se encuentran sumamente consolidadas, requieren de una evolución y una mayor apertura para dar soporte a este rico abanico de posibilidades que demandan sus usuarios, dejando de ser el centro de atención tecnológica para pasar a ser un componente más en un complejo ecosistema digital orientado a la gestión del aprendizaje y del conocimiento, ya sea institucional o personal. Es, por tanto, necesario volver a hacer una revisión actualizada del concepto de eLearning y releer las definiciones que de este concepto se han aportado desde la experiencia y enfoque de nuestro grupo de investigación GRIAL (GRupo de investigación en InterAcción y eLearning), coincidiendo con el décimo aniversario del artículo “Estado actual de los sistemas e-learning”.[EN]The continuous advances in technology cause innovation-acceptation-consolidationobsolescence flows regarding the knowledge and technology management strategies, both ad hoc and planned, of the corporations and also, in a different scale, of the individuals. Teaching and learning processes are not obviously unaware of this situation. The irruption of Information and Communication Technologies as educational tools mean both a conceptual and a methodological turning point in the way that institutions, educational or not, face training processes and learning management, especially with regard to the concept of distance education, which evolves, in a more or less significant way, when it adopts Internet as media; that is how the eLearning concept rises. However, from the first eLearning experiences, too much settled on the concept of platform or Learning Management System, up to the present times, there have been significant changes, again in both technological and methodological levels. It is important to underline, among others, the influence of social media in the daily habits of users. This way, an increased demand of learning personalization it is shown, as so as a complete connectivity with other peers, an unlimited access to resources and information sources, a complete flexibility in the way, place and time they access, and a natural and necessary coexistence of both formal and informal learning flows. Thus, the “traditional” eLearning platforms, despite their large penetration and consolidation, need to evolve and open themselves to support this rich fan of possibilities demanded by the users, ceasing to be the centre technological attention to become another component into a complex digital ecosystem oriented to the learning and knowledge management, both at institutional and personal levels. It is therefore necessary to make an updated review of the eLearning concept and its definitions that have been provided from the experience and perspective of our research group GRIAL (Research Group in InterAction and eLearning), coinciding with the tenth anniversary of the “Current status of e-learning systems” paper