A recursive paradigm to solve Boolean relations

A Boolean relation can specify some types of flexibility of a combinational circuit that cannot be expressed with don't cares. Several problems in logic synthesis, such as Boolean decomposition or multilevel minimization, can be modeled with Boolean relations. However, solving Boolean relations is a computationally expensive task. This paper presents a novel recursive algorithm for solving Boolean relations. The algorithm has several features: efficiency, wide exploration of solutions, and customizable cost function. The experimental results show the applicability of the method in logic minimization problems and tangible improvements with regard to previous heuristic approaches

Enseñando Fundamentos de Computadores con máquinas algorítmicas de interpretación de programas

Ver a los computadores como máquinas capaces de llevar a cabo tareas descritas en un lenguaje simple permite comprender mejor cómo funcionan y cómo se construyen. A partir de esta hipótesis, se ha desarrollado un material para la docencia virtual de un curso sobre Fundamentos de Computadores común para los estudiantes de grado en Ingeniería Informática y en Tecnologías de Telecomunicación. En este artículo se presenta tanto la organización de los nuevos materiales como su impacto en el aprendizaje de los estudiantes. Los resultados obtenidos en su primer semestre de prueba indican que, a pesar de su amplitud y de echar en falta más ejemplos, los estudiantes (en especial, aquellos de mayor rendimiento académico) valoran de forma positiva tanto los materiales como lo que han aprendido con ellos.SUMMARY -- Looking at computers as machines able to carry on tasks that are described in a simple language enables learners to better understand how these machines work and how they are built. From this hypothesis, a new e-learning material on Computer Fundamentals has been built. This material has been used for corresponding courses within the Computer Engineering and Telecommunication Technologies degree programs. In this paper this material is presented as well as its impact on student learning. Despite of finding it somewhat long and, indeed, with not enough examples, the results from the first semester of its usage show that students (particularly, those with greater academic performance) value the new materials and what have learned with them positively.Peer Reviewe

Gamification as a Service for Formative Assessment E-Learning Tools

Formative assessment tools can benefit from the addition of gamification elements, as stronger engagement may generate further learning opportunities. However, adding gamification elements to such tools may require a significant development effort and leads to few opportunities for re-use, e.g. among different e-learning tools within the same course or degree. In this paper, we describe a platform for offering gamification elements as a service to any formative assessment tool. We describe our experience in an introductory course for Digital Circuit Design in a Computer Science Degree

A personalized summative model based on learner's effort

Nowadays, instructors apply a large variety of learning methodologies to help learners to achieve the learning outcomes and to assess the knowledge acquired across the course. Formative and summative assessment models are mainly applied in multiple combinations independently of the learning environment (on-site, online or blended). When we move to an adaptive learning, the adaption tends to be in the learning process (learning path, activities, educational resources) mainly related to formative models but little adaption can be found related to summative models and very restrictive. In the latter case, grade formulas depending on performed assessment activities are typically defined to provide a personalized learning process. In this paper, we introduce the basis of an innovative personalized summative model based on learner's preferences and effort. Although this model conceptually may allow passing a course without evaluating all learning outcomes, it is not far from conventional summative models where a certain grade is required to pass the course and the learner may not have acquired all the knowledge taught in the course. The paper introduces the model and it also analyses an opinion survey on instructors and learners.Hoy en día los profesores aplican una gran variedad de metodologías de aprendizaje para ayudar a los estudiantes a lograr los resultados de aprendizaje y evaluar los conocimientos adquiridos a lo largo del curso. Los modelos de evaluación formativa y sumativa se aplican principalmente en combinaciones múltiples independientemente del entorno de aprendizaje (in situ, en línea o combinado). Cuando pasamos a un aprendizaje adaptativo, la adaptación tiende a estar en el proceso de aprendizaje (camino de aprendizaje, actividades, recursos educativos) principalmente relacionado con modelos formativos, pero se puede encontrar poca adaptación relacionada con modelos sumativos y muy restrictiva. En este último caso, las fórmulas de grado que dependen de las actividades de evaluación realizadas generalmente se definen para proporcionar un proceso de aprendizaje personalizado. En este documento, presentamos la base de un innovador modelo sumativo personalizado basado en las preferencias y el esfuerzo del alumno. Aunque este modelo conceptualmente puede permitir aprobar un curso sin evaluar todos los resultados de aprendizaje, no está lejos de los modelos sumativos convencionales donde se requiere una determinada calificación para aprobar el curso y es posible que el alumno no haya adquirido todo el conocimiento enseñado en el curso. El documento presenta el modelo y también analiza una encuesta de opinión sobre formadores y alumnos.Avui dia els professors apliquen una gran varietat de metodologies d'aprenentatge per ajudar els estudiants a assolir els resultats d'aprenentatge i avaluar els coneixements adquirits al llarg del curs. Els models d'avaluació formativa i sumativa s'apliquen principalment en combinacions múltiples independentment de l'entorn d'aprenentatge (in situ, en línia o combinat). Quan passem a un aprenentatge adaptatiu, l'adaptació tendeix a estar en el procés d'aprenentatge (camí d'aprenentatge, activitats, recursos educatius) principalment relacionat amb models formatius, però es pot trobar poca adaptació relacionada amb models sumatius i molt restrictiva. En aquest últim cas, les fórmules de grau que depenen de les activitats d'avaluació realitzades generalment es defineixen per proporcionar un procés d'aprenentatge personalitzat. En aquest document, presentem la base d'un innovador model sumatiu personalitzat basat en les preferències i l'esforç de l'alumne. Encara que aquest model conceptualment pot permetre aprovar un curs sense avaluar tots els resultats d'aprenentatge, no està lluny dels models sumatius convencionals on es requereix una determinada qualificació per aprovar el curs i és possible que l'alumne no hagi adquirit tot el coneixement ensenyat al curs. El document presenta el model i també analitza una enquesta d'opinió sobre formadors i alumnes

A personalized summative model based on learner's effort

Nowadays, instructors apply a large variety of learning methodologies to help learners to achieve the learning outcomes and to assess the knowledge acquired across the course. Formative and summative assessment models are mainly applied in multiple combinations independently of the learning environment (on-site, online or blended). When we move to an adaptive learning, the adaption tends to be in the learning process (learning path, activities, educational resources) mainly related to formative models but little adaption can be found related to summative models and very restrictive. In the latter case, grade formulas depending on performed assessment activities are typically defined to provide a personalized learning process. In this paper, we introduce the basis of an innovative personalized summative model based on learner's preferences and effort. Although this model conceptually may allow passing a course without evaluating all learning outcomes, it is not far from conventional summative models where a certain grade is required to pass the course and the learner may not have acquired all the knowledge taught in the course. The paper introduces the model and it also analyses an opinion survey on instructors and learners.Hoy en día los profesores aplican una gran variedad de metodologías de aprendizaje para ayudar a los estudiantes a lograr los resultados de aprendizaje y evaluar los conocimientos adquiridos a lo largo del curso. Los modelos de evaluación formativa y sumativa se aplican principalmente en combinaciones múltiples independientemente del entorno de aprendizaje (in situ, en línea o combinado). Cuando pasamos a un aprendizaje adaptativo, la adaptación tiende a estar en el proceso de aprendizaje (camino de aprendizaje, actividades, recursos educativos) principalmente relacionado con modelos formativos, pero se puede encontrar poca adaptación relacionada con modelos sumativos y muy restrictiva. En este último caso, las fórmulas de grado que dependen de las actividades de evaluación realizadas generalmente se definen para proporcionar un proceso de aprendizaje personalizado. En este documento, presentamos la base de un innovador modelo sumativo personalizado basado en las preferencias y el esfuerzo del alumno. Aunque este modelo conceptualmente puede permitir aprobar un curso sin evaluar todos los resultados de aprendizaje, no está lejos de los modelos sumativos convencionales donde se requiere una determinada calificación para aprobar el curso y es posible que el alumno no haya adquirido todo el conocimiento enseñado en el curso. El documento presenta el modelo y también analiza una encuesta de opinión sobre formadores y alumnos.Avui dia els professors apliquen una gran varietat de metodologies d'aprenentatge per ajudar els estudiants a assolir els resultats d'aprenentatge i avaluar els coneixements adquirits al llarg del curs. Els models d'avaluació formativa i sumativa s'apliquen principalment en combinacions múltiples independentment de l'entorn d'aprenentatge (in situ, en línia o combinat). Quan passem a un aprenentatge adaptatiu, l'adaptació tendeix a estar en el procés d'aprenentatge (camí d'aprenentatge, activitats, recursos educatius) principalment relacionat amb models formatius, però es pot trobar poca adaptació relacionada amb models sumatius i molt restrictiva. En aquest últim cas, les fórmules de grau que depenen de les activitats d'avaluació realitzades generalment es defineixen per proporcionar un procés d'aprenentatge personalitzat. En aquest document, presentem la base d'un innovador model sumatiu personalitzat basat en les preferències i l'esforç de l'alumne. Encara que aquest model conceptualment pot permetre aprovar un curs sense avaluar tots els resultats d'aprenentatge, no està lluny dels models sumatius convencionals on es requereix una determinada qualificació per aprovar el curs i és possible que l'alumne no hagi adquirit tot el coneixement ensenyat al curs. El document presenta el model i també analitza una enquesta d'opinió sobre formadors i alumnes

The impact of Max-SAT resolution-based preprocessors on local search solvers

In this paper we analyze three well-known preprocessors for Max-SAT. The first preprocessor is based on the so-called variable saturation. The second preprocessor is based on the resolution mechanism incorporated in modern branch and bound solvers. The third preprocessor is specific for the Maximum Clique problem and other problems with similar encoding in WCNF such as minimum vertex covering and combinatorial auctions. Our experimental investigation is divided in two parts. In the first part, we study the effect of the preprocessors on several problem instances using different metrics. In the second part, the effect of each preprocessor is analyzed in some of the most relevant Max-SAT local search algorithms of the literature including Gsat, Walksat, Adaptnovelty+, Irots and Saps. Results indicate that some of these algorithms find much better solutions after the preprocessor. Furthermore, some preprocessed instances can be solved to optimality with local search under very specific conditions

Enseñando Fundamentos de Computadores con máquinas algorítmicas de interpretación de programas

Ver a los computadores como máquinas capaces de llevar a cabo tareas descritas en un lenguaje simple permite comprender mejor cómo funcionan y cómo se construyen. A partir de esta hipótesis, se ha desarrollado un material para la docencia virtual de un curso sobre Fundamentos de Computadores común para los estudiantes de grado en Ingeniería Informática y en Tecnologías de Telecomunicación. En este artículo se presenta tanto la organización de los nuevos materiales como su impacto en el aprendizaje de los estudiantes. Los resultados obtenidos en su primer semestre de prueba indican que, a pesar de su amplitud y de echar en falta más ejemplos, los estudiantes (en especial, aquellos de mayor rendimiento académico) valoran de forma positiva tanto los materiales como lo que han aprendido con ellos.SUMMARY -- Looking at computers as machines able to carry on tasks that are described in a simple language enables learners to better understand how these machines work and how they are built. From this hypothesis, a new e-learning material on Computer Fundamentals has been built. This material has been used for corresponding courses within the Computer Engineering and Telecommunication Technologies degree programs. In this paper this material is presented as well as its impact on student learning. Despite of finding it somewhat long and, indeed, with not enough examples, the results from the first semester of its usage show that students (particularly, those with greater academic performance) value the new materials and what have learned with them positively.Peer Reviewe

A Life-long learning recommender system to promote employability

Is my professional knowledge outdated? Do I have the skills needed for the new challenges of the society? What knowledge do I lack to qualify for a job I like? What universities can I address to get knowledge that improves my employment expectations? These are relevant questions that all employees have done in any moment of their life. In addition, when there are high rates of unemployment and job offers that keep unfilled, the answers to these questions are even more relevant. Answering such questions open new opportunities for employed and unemployed people, by allowing them to design a formative plan according to their skills and expectations. It also provides evidences to employers about the skills and knowledge of the society, making them more aware of the skills of their potential future employees. The companies also will have more knowledge to design the professional career of their employees according to the company needs and the knowledge and skills of their employees. This paper proposes a system that helps people by showing which knowledge and skills a person misses for a given job position and what university courses the person can take to acquire the required skills and knowledge. The system has been implemented as a recommender system that helps users in planning their life-long learning. The paper shows the architecture of the proposed system, a case study to explain how it works, a survey to validate its usefulness and usability and some conclusions after its first experimentation.¿Mi conocimiento profesional está desactualizado? ¿Tengo las habilidades necesarias para los nuevos desafíos de la sociedad? ¿Qué conocimientos me faltan para optar a un trabajo que me gusta? ¿A qué universidades puedo dirigirme para obtener conocimientos que mejoren mis expectativas de empleo? Estas son preguntas relevantes que todos los trabajadores se han hecho en algún momento de sus vidas. Además, cuando hay altas tasas de desempleo y ofertas de trabajo que permanecen sin cubrir, las respuestas a estas preguntas son aún más relevantes. Responder a estas preguntas abre nuevas oportunidades para las personas empleadas y desempleadas, al permitirles diseñar un plan formativo de acuerdo con sus habilidades y expectativas. También proporciona evidencias a los empleadores sobre las habilidades y el conocimiento de la sociedad, haciéndolos más conscientes de las habilidades de sus futuros empleados potenciales. Las empresas también tendrán más conocimiento para diseñar la carrera profesional de sus empleados de acuerdo con las necesidades de la empresa y el conocimiento y las habilidades de sus empleados. Este documento propone un sistema que ayuda a las personas a mostrar de qué conocimientos y habilidades carece una persona para un puesto de trabajo dado y qué cursos universitarios puede estudiar para adquirir las habilidades y los conocimientos requeridos. El sistema se ha implementado como un sistema de recomendación que ayuda a los usuarios a planificar su aprendizaje permanente. El documento muestra la arquitectura del sistema propuesto, un estudio de caso para explicar cómo funciona, una encuesta para validar su utilidad y usabilidad y algunas conclusiones después de su primera experimentación.El meu coneixement professional està desactualitzat? Tinc les habilitats necessàries per als nous desafiaments de la societat? Quin coneixement em falta per optar a una feina que m'agrada? A què universitats puc dirigir-me per obtenir coneixements que millorin les meves expectatives d'ocupació? Aquestes són preguntes rellevants que tots els treballadors s'han fet en algun moment de les seves vides. A més, quan hi ha altes taxes d'atur i ofertes de treball que romanen sense cobrir, les respostes a aquestes preguntes són encara més rellevants. Respondre a aquestes preguntes obre noves oportunitats per a les persones empleades i aturades, ja que els permet dissenyar un pla formatiu d'acord amb les seves habilitats i expectatives. També proporciona evidències als empleadors sobre les habilitats i el coneixement de la societat, fent-los més conscients de les habilitats dels seus futurs empleats potencials. Les empreses també tindran més coneixement per dissenyar la carrera professional dels seus empleats d'acord amb les necessitats de l'empresa i el coneixement i les habilitats dels seus empleats. Aquest document proposa un sistema que ajuda a les persones a mostrar quins coneixements i habilitats no té una persona per a un lloc de treball donat i quins cursos universitaris pot estudiar per adquirir les habilitats i els coneixements requerits. El sistema s'ha implementat com un sistema de recomanació que ajuda als usuaris a planificar el seu aprenentatge permanent. El document mostra l'arquitectura del sistema proposat, un estudi de cas per explicar com funciona, una enquesta per validar la seva utilitat i usabilitat i algunes conclusions després de la seva primera experimentació

A Life-long learning recommender system to promote employability

Is my professional knowledge outdated? Do I have the skills needed for the new challenges of the society? What knowledge do I lack to qualify for a job I like? What universities can I address to get knowledge that improves my employment expectations? These are relevant questions that all employees have done in any moment of their life. In addition, when there are high rates of unemployment and job offers that keep unfilled, the answers to these questions are even more relevant. Answering such questions open new opportunities for employed and unemployed people, by allowing them to design a formative plan according to their skills and expectations. It also provides evidences to employers about the skills and knowledge of the society, making them more aware of the skills of their potential future employees. The companies also will have more knowledge to design the professional career of their employees according to the company needs and the knowledge and skills of their employees. This paper proposes a system that helps people by showing which knowledge and skills a person misses for a given job position and what university courses the person can take to acquire the required skills and knowledge. The system has been implemented as a recommender system that helps users in planning their life-long learning. The paper shows the architecture of the proposed system, a case study to explain how it works, a survey to validate its usefulness and usability and some conclusions after its first experimentation.¿Mi conocimiento profesional está desactualizado? ¿Tengo las habilidades necesarias para los nuevos desafíos de la sociedad? ¿Qué conocimientos me faltan para optar a un trabajo que me gusta? ¿A qué universidades puedo dirigirme para obtener conocimientos que mejoren mis expectativas de empleo? Estas son preguntas relevantes que todos los trabajadores se han hecho en algún momento de sus vidas. Además, cuando hay altas tasas de desempleo y ofertas de trabajo que permanecen sin cubrir, las respuestas a estas preguntas son aún más relevantes. Responder a estas preguntas abre nuevas oportunidades para las personas empleadas y desempleadas, al permitirles diseñar un plan formativo de acuerdo con sus habilidades y expectativas. También proporciona evidencias a los empleadores sobre las habilidades y el conocimiento de la sociedad, haciéndolos más conscientes de las habilidades de sus futuros empleados potenciales. Las empresas también tendrán más conocimiento para diseñar la carrera profesional de sus empleados de acuerdo con las necesidades de la empresa y el conocimiento y las habilidades de sus empleados. Este documento propone un sistema que ayuda a las personas a mostrar de qué conocimientos y habilidades carece una persona para un puesto de trabajo dado y qué cursos universitarios puede estudiar para adquirir las habilidades y los conocimientos requeridos. El sistema se ha implementado como un sistema de recomendación que ayuda a los usuarios a planificar su aprendizaje permanente. El documento muestra la arquitectura del sistema propuesto, un estudio de caso para explicar cómo funciona, una encuesta para validar su utilidad y usabilidad y algunas conclusiones después de su primera experimentación.El meu coneixement professional està desactualitzat? Tinc les habilitats necessàries per als nous desafiaments de la societat? Quin coneixement em falta per optar a una feina que m'agrada? A què universitats puc dirigir-me per obtenir coneixements que millorin les meves expectatives d'ocupació? Aquestes són preguntes rellevants que tots els treballadors s'han fet en algun moment de les seves vides. A més, quan hi ha altes taxes d'atur i ofertes de treball que romanen sense cobrir, les respostes a aquestes preguntes són encara més rellevants. Respondre a aquestes preguntes obre noves oportunitats per a les persones empleades i aturades, ja que els permet dissenyar un pla formatiu d'acord amb les seves habilitats i expectatives. També proporciona evidències als empleadors sobre les habilitats i el coneixement de la societat, fent-los més conscients de les habilitats dels seus futurs empleats potencials. Les empreses també tindran més coneixement per dissenyar la carrera professional dels seus empleats d'acord amb les necessitats de l'empresa i el coneixement i les habilitats dels seus empleats. Aquest document proposa un sistema que ajuda a les persones a mostrar quins coneixements i habilitats no té una persona per a un lloc de treball donat i quins cursos universitaris pot estudiar per adquirir les habilitats i els coneixements requerits. El sistema s'ha implementat com un sistema de recomanació que ajuda als usuaris a planificar el seu aprenentatge permanent. El document mostra l'arquitectura del sistema proposat, un estudi de cas per explicar com funciona, una enquesta per validar la seva utilitat i usabilitat i algunes conclusions després de la seva primera experimentació

Implementació de l'avaluació de competències transversals i específiques

En el marc de l'EEES el procés d'aprenentatge dels estudiant s'avalua per mitjà de l'assoliment de competències. La transició d'un model docent basat en el professor vers un model centrat en l'estudiant té una certa complexitat, degut al bagatge dels professors i la manca d'eines per a avaluar competències de manera sistemàtica. En l'article presentem la implementació de l'avaluació per competències en una assignatura del grau d'Informació i Documentació de la UOC mitjançant l'eina Rubrick.In the context of the EHEA, the student learning process is evaluated using competency-based assessment. The move from a teaching model focusing on the teacher to a student-centred model is somewhat complex given the baggage the teachers bring with them and the lack of tools to assess competencies systematically. This article presents how competency-based assessment using the Rubrick to