4 research outputs found
Study of the Usability of the WYRED Ecosystem Using Heuristic Evaluation
[EN]The WYRED ecosystem is a composition of Open Source tools and the people involved in the project, i.e., partners, stakeholders and young people between the ages of 7 and 30 years. The main component of this ecosystem is the WYRED Platform. The WYRED Platform relies on communities, which are a set of interaction spaces where conversations and research projects are developed. Every community has a person or persons in charge of its management, which are the so-called facilitators, and also a set of members, mainly young people, interacting through discussion threads. The high levels of interaction required to accomplish the WYRED Platform鈥檚 goals lead to the necessity of ensuring that the system is accepted by its final users. Given this need, a preliminary study was performed to analyze the usability of the Platform from the point of view of young people. However, it is also crucial that the ecosystem meets usability criteria for the facilitators, due to their role of encouraging young people to participate and serving as a guide in the conversations taking place within communities, as well as in the research projects developed by the young people about different topics related to the digital society. Therefore, a usability study targeting facilitators was carried out to reach insights about how these users value the system鈥檚 usability. This usability study was performed through a combination of two techniques, a heuristic analysis by experts and the Computer System Usability Questionnaire to collect the experience of the real users
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
Integration analysis of solutions based on software as a service to implement Educational Technological Ecosystems
[ES]Una de las principales caracter铆sticas 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 gesti贸n 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 tecnolog铆a, considerada el motor, el elemento central, en la Sociedad de la
Informaci贸n, pasa a convertirse en un soporte para el aprendizaje, para la
transformaci贸n de conocimiento t谩cito en expl铆cito, de conocimiento individual en
grupal. Internet, las tecnolog铆as de la informaci贸n y la comunicaci贸n y, en particular,
los sistemas de informaci贸n pasan de ser elementos que gu铆an el desarrollo de la
sociedad a ser herramientas cuyo desarrollo est谩 guiado por las necesidades de gesti贸n
del conocimiento y los procesos de aprendizaje.
Los ecosistemas tecnol贸gicos, considerados como la evoluci贸n de los sistemas de
informaci贸n tradicionales, se posicionan como sistemas de gesti贸n del conocimiento
que abarcan tanto la componente tecnol贸gica como el factor humano. En el caso de que
la gesti贸n del conocimiento est茅 dirigida a apoyar fundamentalmente procesos de
aprendizaje, el ecosistema tecnol贸gico se puede denominar ecosistema de aprendizaje.
La met谩fora de ecosistema, que proviene del 谩rea de la biolog铆a, se utiliza en diferentes
contextos para transmitir la naturaleza evolutiva de procesos, actividades y relaciones.
El uso del concepto ecosistema natural se aplica al 谩mbito tecnol贸gico para reflejar un
conjunto de caracter铆sticas o propiedades de los ecosistemas naturales que pueden
transferirse a los ecosistemas tecnol贸gicos o ecosistemas software con el fin de
proporcionar soluciones, las cuales deben estar orientadas resolver los problemas de
gesti贸n 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
alg煤n tipo de soluci贸n tecnol贸gica.
A pesar de las ventajas que ofrecen los ecosistemas tecnol贸gicos, el desarrollo de este
tipo de soluciones tiene una mayor complejidad que los sistemas de informaci贸n
tradicionales. A los problemas propios de la ingenier铆a del software, tales como la
interoperabilidad de los componentes o la evoluci贸n 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 tecnol贸gicos, y en particular de
aquellos centrados en gestionar el conocimiento y el aprendizaje, requieren mejorar los
procesos de definici贸n y desarrollo de este tipo de soluciones tecnol贸gicas.
La presente tesis doctoral se centra en proporcionar un marco arquitect贸nico que
permita mejorar la definici贸n, el desarrollo y la sostenibilidad de los ecosistemas
tecnol贸gicos para el aprendizaje. Dicho marco estar谩 compuesto, principalmente, por
dos resultados asociados a esta investigaci贸n: un patr贸n arquitect贸nico que permita
resolver los problemas detectados en ecosistemas de aprendizaje reales y un
metamodelo de ecosistema de aprendizaje, basado en el patr贸n, que permita aplicar
Ingenier铆a Dirigida por Modelos para sustentar la definici贸n y el desarrollo de los
ecosistemas de aprendizaje.
Para llevar a cabo la investigaci贸n se han definido tres ciclos siguiendo el marco
metodol贸gico Investigaci贸n-Acci贸n. El primer ciclo se ha centrado en el an谩lisis de
varios casos de estudio reales con el fin de obtener un modelo de dominio del problema.
Se han analizado ecosistemas tecnol贸gicos para la gesti贸n del conocimiento y el
aprendizaje desplegados en contextos heterog茅neos, en particular, la Universidad de
Salamanca, el grupo de investigaci贸n 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 caracter铆sticas que debe tener un ecosistema
tecnol贸gico y se ha definido un patr贸n arquitect贸nico que permite sentar las bases del
ecosistema, dando soluci贸n a algunos de los problemas detectados y asegurando la
flexibilidad y adaptabilidad de los componentes del ecosistema con el fin de permitir su
evoluci贸n.
El segundo ciclo se ha centrado en la mejora y validaci贸n del patr贸n arquitect贸nico. Los
problemas detectados en el ciclo anterior se han modelado con la notaci贸n Business
Process Model and Notation. Para ello, se han agrupado los problemas relacionados con
procesos de gesti贸n del conocimiento similares y posteriormente se ha realizado para
cada conjunto de problemas un diagrama con un alto nivel de abstracci贸n. Despu茅s,
para cada uno de los diagramas, se han identificado una vez m谩s los problemas a
resolver y se ha definido un nuevo diagrama aplicando el patr贸n. Esto ha permitido
validar el patr贸n arquitect贸nico y sentar las bases para su formalizaci贸n.
Por 煤ltimo, el tercer ciclo ha planteado el Desarrollo Dirigido por Modelos de
ecosistemas tecnol贸gicos para la gesti贸n del conocimiento y el aprendizaje. En concreto,
se ha definido un metamodelo de ecosistema de aprendizaje basado en el patr贸n
arquitect贸nico planteado en el ciclo anterior. El metamodelo se ha validado a trav茅s de
una serie de transformaciones modelo a modelo automatizadas mediante reglas de
transformaci贸n. Para poder llevar a cabo dicho proceso, se ha definido un metamodelo
espec铆fico de plataforma que proporciona un conjunto de recomendaciones, tanto
tecnol贸gicas como humanas, para implementar ecosistemas de aprendizaje basados en
software open source.
El metamodelo de ecosistema de aprendizaje y el metamodelo espec铆fico de plataforma
para definir ecosistemas basados en software open source proporcionan las gu铆as
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 Investigaci贸n-Acci贸n, en especial, el patr贸n
arquitect贸nico para modelar ecosistemas de aprendizaje, el metamodelo de ecosistema
de aprendizaje y el metamodelo espec铆fico de plataforma para definir ecosistemas
basados en software open source, permiten afirmar, como conclusi贸n m谩s general, que
es posible mejorar la definici贸n y el desarrollo de los ecosistemas tecnol贸gicos
enfocados en gestionar el conocimiento y los procesos de aprendizaje. M谩s
concretamente, el uso de ingenier铆a dirigida por modelos, sustentada sobre una s贸lida
propuesta arquitect贸nica, permite definir ecosistemas de aprendizaje que evolucionan
y se adaptan a las necesidades cambiantes del entorno y de los usuarios, as铆 como
resolver un conjunto de problemas comunes identificado en este tipo de soluciones
tecnol贸gicas
An谩lisis de integraci贸n de soluciones basadas en software como servicio para la implantaci贸n de ecosistemas tecnol贸gicos educativos
[ES]Una de las principales caracter铆sticas 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 gesti贸n 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 tecnolog铆a, considerada el motor, el elemento central, en la Sociedad de la Informaci贸n, pasa a convertirse en un soporte para el aprendizaje, para la transformaci贸n de conocimiento t谩cito en expl铆cito, de conocimiento individual en grupal. Internet, las tecnolog铆as de la informaci贸n y la comunicaci贸n y, en particular, los sistemas de informaci贸n pasan de ser elementos que gu铆an el desarrollo de la sociedad a ser herramientas cuyo desarrollo est谩 guiado por las necesidades de gesti贸n del conocimiento y los procesos de aprendizaje.
Los ecosistemas tecnol贸gicos, considerados como la evoluci贸n de los sistemas de informaci贸n tradicionales, se posicionan como sistemas de gesti贸n del conocimiento que abarcan tanto la componente tecnol贸gica como el factor humano. En el caso de que la gesti贸n del conocimiento est茅 dirigida a apoyar fundamentalmente procesos de aprendizaje, el ecosistema tecnol贸gico se puede denominar ecosistema de aprendizaje.
La met谩fora de ecosistema, que proviene del 谩rea de la biolog铆a, se utiliza en diferentes contextos para transmitir la naturaleza evolutiva de procesos, actividades y relaciones. El uso del concepto ecosistema natural se aplica al 谩mbito tecnol贸gico para reflejar un conjunto de caracter铆sticas o propiedades de los ecosistemas naturales que pueden transferirse a los ecosistemas tecnol贸gicos o ecosistemas software con el fin de proporcionar soluciones, las cuales deben estar orientadas resolver los problemas de gesti贸n 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 alg煤n tipo de soluci贸n tecnol贸gica.
A pesar de las ventajas que ofrecen los ecosistemas tecnol贸gicos, el desarrollo de este tipo de soluciones tiene una mayor complejidad que los sistemas de informaci贸n tradicionales. A los problemas propios de la ingenier铆a del software, tales como la interoperabilidad de los componentes o la evoluci贸n 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 tecnol贸gicos, y en particular de aquellos centrados en gestionar el conocimiento y el aprendizaje, requieren mejorar los procesos de definici贸n y desarrollo de este tipo de soluciones tecnol贸gicas.
La presente tesis doctoral se centra en proporcionar un marco arquitect贸nico que permita mejorar la definici贸n, el desarrollo y la sostenibilidad de los ecosistemas tecnol贸gicos para el aprendizaje. Dicho marco estar谩 compuesto, principalmente, por dos resultados asociados a esta investigaci贸n: un patr贸n arquitect贸nico que permita resolver los problemas detectados en ecosistemas de aprendizaje reales y un metamodelo de ecosistema de aprendizaje, basado en el patr贸n, que permita aplicar Ingenier铆a Dirigida por Modelos para sustentar la definici贸n y el desarrollo de los ecosistemas de aprendizaje.
Para llevar a cabo la investigaci贸n se han definido tres ciclos siguiendo el marco metodol贸gico Investigaci贸n-Acci贸n. El primer ciclo se ha centrado en el an谩lisis de varios casos de estudio reales con el fin de obtener un modelo de dominio del problema. Se han analizado ecosistemas tecnol贸gicos para la gesti贸n del conocimiento y el aprendizaje desplegados en contextos heterog茅neos, en particular, la Universidad de Salamanca, el grupo de investigaci贸n 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 caracter铆sticas que debe tener un ecosistema tecnol贸gico y se ha definido un patr贸n arquitect贸nico que permite sentar las bases del ecosistema, dando soluci贸n a algunos de los problemas detectados y asegurando la flexibilidad y adaptabilidad de los componentes del ecosistema con el fin de permitir su evoluci贸n.
El segundo ciclo se ha centrado en la mejora y validaci贸n del patr贸n arquitect贸nico. Los problemas detectados en el ciclo anterior se han modelado con la notaci贸n Business Process Model and Notation. Para ello, se han agrupado los problemas relacionados con procesos de gesti贸n del conocimiento similares y posteriormente se ha realizado para cada conjunto de problemas un diagrama con un alto nivel de abstracci贸n. Despu茅s, para cada uno de los diagramas, se han identificado una vez m谩s los problemas a resolver y se ha definido un nuevo diagrama aplicando el patr贸n. Esto ha permitido validar el patr贸n arquitect贸nico y sentar las bases para su formalizaci贸n.
Por 煤ltimo, el tercer ciclo ha planteado el Desarrollo Dirigido por Modelos de ecosistemas tecnol贸gicos para la gesti贸n del conocimiento y el aprendizaje. En concreto, se ha definido un metamodelo de ecosistema de aprendizaje basado en el patr贸n arquitect贸nico planteado en el ciclo anterior. El metamodelo se ha validado a trav茅s de una serie de transformaciones modelo a modelo automatizadas mediante reglas de transformaci贸n. Para poder llevar a cabo dicho proceso, se ha definido un metamodelo espec铆fico de plataforma que proporciona un conjunto de recomendaciones, tanto tecnol贸gicas como humanas, para implementar ecosistemas de aprendizaje basados en software open source.
El metamodelo de ecosistema de aprendizaje y el metamodelo espec铆fico de plataforma para definir ecosistemas basados en software open source proporcionan las gu铆as 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 Investigaci贸n-Acci贸n, en especial, el patr贸n arquitect贸nico para modelar ecosistemas de aprendizaje, el metamodelo de ecosistema de aprendizaje y el metamodelo espec铆fico de plataforma para definir ecosistemas basados en software open source, permiten afirmar, como conclusi贸n m谩s general, que es posible mejorar la definici贸n y el desarrollo de los ecosistemas tecnol贸gicos enfocados en gestionar el conocimiento y los procesos de aprendizaje. M谩s concretamente, el uso de ingenier铆a dirigida por modelos, sustentada sobre una s贸lida propuesta arquitect贸nica, permite definir ecosistemas de aprendizaje que evolucionan y se adaptan a las necesidades cambiantes del entorno y de los usuarios, as铆 como resolver un conjunto de problemas comunes identificado en este tipo de soluciones tecnol贸gicas