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

A Model to Define an eHealth Technological Ecosystem for Caregivers

The ageing of world population has a direct impact on the health and care systems, as it means an increase in the number of people needing care which leads to higher care costs and the need for more resources. In this context, informal caregivers play an important role as they enable dependent persons to stay at home and thus reduce care costs. However, long-term continuous care provision has also an impact in the physical and mental health of the caregivers. Moreover, geographical barriers make it difficult for caregivers to accessing psychoeducation as a way to alleviate their problems. To support caregivers in their needs and provide specialized training, technology plays a fundamental role. The present work provides the theoretical basis for the development of a technological ecosystem focused on learning and knowledge management processes to develop and enhance the caregiving competences of formal and informal caregivers, both at home and in care environments. In particular, a platform-specific model to support the definition of the ecosystem based on Open Source software components is presented, along with a Business Model Canvas to define the business structure as part of the human elements of the technological ecosystem

Human Interaction in Learning Ecosystems based on Open Source Solutions

Technological ecosystems are software solutions based on the integration of heterogeneous software components through information flows in order to provide a set of services that each component separately does not offer, as well as to improve the user experience. In particular, the learning ecosystems are technological ecosystems focused on learning and knowledge management in different contexts such as educational institutions or companies. The ecosystem metaphor comes from biology field and it has transferred to technology field to highlight the evolving component of software. Taking into account the definitions of natural ecosystems, a technological ecosystem is a set of people and software components that play the role of organisms; a series of elements that allow the ecosystem works (hardware, networks, etc.); and a set of information flows that establish the relationships between the software components, and between these and the people involved in the ecosystem. Human factor has a main role in the definition and development of this kind of solutions. In previous works, a metamodel has been defined and validated to support Model-Driven Development of learning ecosystems based on Open Source software, but the interaction in the learning ecosystem should be defined in order to complete the proposal to improve the development process of technological ecosystems. This paper presents the definition and modelling of the human interaction in learning ecosystem

Gender gap in the Digital Society; a qualitative analysis of the international conversation in the WYRED project

[EN]The objective of this research is to know the opinion of young people about one of the main current issues: gender stereotypes and equality. The research has been developed in the context of the WYRED project. Specifically, the information has been obtained from an international conversation about stereotypes and equality on Internet carried out on the WYRED Platform between February and March 2019. The content analysis has been done with the Nvivo software following a qualitative analysis method. The most important results are the importance of technology in the perpetuation of stereotypes, the criticism towards traditional gender stereotypes, and the defense of education in breaking stereotypes in order to achieve an egalitarian society. In short, the opinion of young people concludes in a critique of traditional stereotypes and the need for change in society

What kinds of innovations do we need in education?

Peer reviewe

Avoiding the Dark Side of Digital Transformation in Teaching. An Institutional Reference Framework for eLearning in Higher Education

[EN]The purpose of this paper is to define a reference framework for introducing eLearning practices in mainly face‐to‐face higher education institutions. We suggest a suitable adoption and management of associated infrastructures and processes, in order to guarantee the ethical use of data in the related academic and learning analytics. A theoretical framework is proposed after years of practice and experience in the institutional government of IT processes related to learning technology. The digital transformation of teaching should imply the right technological decisions made by people and for people, in order to achieve a more inclusive, participative, and human university supported by technology. digital transformation is a social requirement of governments, companies, and institutions, and it should take into account the associated risks of the unethical use of technology, which leads to the dark side of transformation processes. eLearning approaches, especially with the influence of the COVID‐19 outbreaks, are increasing the need for digital mechanisms in universities. Further, there is a need for strategical support and reference models if we are to avoid these undesired effects

Supporting Virtual Mobility Skills in a MOOC: Preliminary Results

In the last years, the concept of Virtual Mobility has receiving a growing attention from educational policy makers and institutions, because it has the potential to make more accessible and effective students and teachers mobility in Higher Education. Virtual Mobility could be defined as institutional ICT-supported activities that trigger or facilitate international collaborative experiences in the context of teaching and/or learning. Despite the interest, there is still a few empirical researches regarding actual effectiveness of Virtual Mobility implementation and which technological solutions could be adopted. The present paper describes a research project aimed at designing an Open and Accessible Virtual Mobility Massive Open Online Course, by involving students and teachers from six European countries and higher education institutions. 716 participants completed and assessed the Open Virtual Mobility MOOC. Participants expressed a positive evaluation of different MOOCs features: (a) Badges; (b) Technical features; (c) Gamification. Four out of eight MOOCs obtained the highest evaluation: (a) Collaborative learning; (b) Autonomy-drive learning; (c) Open-mindedness; (d) Intercultural skills. Future research trajectories would be described

Mapping the systematic literature studies about software ecosystems

There is a need to improve the definition and development of technological ecosystems in order to solve the main problems detected in previous studies. To achieve this goal, it is required to identify and analyse the solutions available in the literature in the field of software engineering applied to ecosystems. The research in software ecosystems is a relatively young research area, but there are already several works that analyse the literature associated. To conduct a new systematic literature review is necessary to ensure that there are no studies that do the same, namely, that do not answer the same research questions. The identification of the need for a review was done through a study focused on systematic literature reviews and mapping studies about software ecosystems. This work aims to describe the mapping conducted as part of that study. It provides a global state of the art of this kind of studies in the area of software ecosystems