Reutilización de componentes entre cursos virtuales, presenciales y mixtos (b-learning). Un caso de estudio en Sistemas de Información Gerencial

The integration between virtual and face-to-face (ftf) classroom learning is increasing. This is leading to an increase in mixed learning or blended-learning. Due to this growing trend there is a need to reuse course components between these strategies in the interest of efficiency. Additionally, the wide availability of open source software facilitates the construction of learning activities without incurring in licences expenses; activities which can then also be included in other courses. The reuse of these learning activities between virtual, ftf and mixed education may require significant efforts to adapt them if this possibility has not been considered in advance. Adoption of certain architectures and methodologies, that facilitate flexibility and reuse, can simplify this process, as proposed in this paper. A case study is presented on reusing learning activities on Management Information Systems (MIS) developed for either ftf instruction or for an edX MOOC, that are reused in courses in various learning modes: online, blended learning and face-to-face.Cada vez es mayor la integración entre enseñanza virtual y presencial. Esto está produciendo un incremento de la enseñanza mixta o blended-learning. Dada la creciente tendencia de integración de la enseñanza virtual en la formación presencial, surge la necesidad de reutilizar componentes entre dichas estrategias en interés de la eficiencia. Adicionalmente, la gran disponibilidad de software de código abierto facilita la construcción de actividades docentes sin incurrir en costes de licencias, las cuales que pueden formar parte de distintos cursos de formación. La reutilización de estas actividades docentes en la enseñanza virtual y mixta puede requerir importantes esfuerzos de adaptación de las mismas si previamente no se ha tenido en cuenta esta posibilidad en su diseño. Estas labores pueden simplificarse mediante la adopción de arquitecturas y metodologías que favorezcan la flexibilidad y la reutilización, tal como se propone en este trabajo. Adicionalmente, se presenta un caso de reutilización de actividades docentes de un MOOC de la plataforma edX dedicado a Sistemas de Información, en el que actividades docentes son reutilizadas en otros cursos de distinta modalidad: online, híbridos y presenciales.Acción financiada por la Comunidad de Madrid en el marco del convenio plurianual con la Universidad Carlos III de Madrid en su línea de Excelencia del Profesorado

Marco de referencia para el análisis comparativo de métodos de generación de poblaciones sintéticas

La generación de poblaciones y datos sintéticos es un proceso básico en múltiples áreas tales como la estimación de small area, microsimulación, simulación basada en agentes, simulación basada en actividad, anonimización de datos o validación y pruebas de aplicaciones. La principal finalidad es obtener una población de agentes, o microdatos sintéticos, con distribuciones de atributos correlacionados que se asemeje a una población o datos reales. Se han desarrollado múltiples métodos orientados a tal fin, sin que existan claras recomendaciones para la elección entre ellos. Dentro del ámbito de los métodos de generación de poblaciones, no existe un marco de referencia de general aceptación para realizar de forma efectiva la evaluación comparativa de la eficacia y precisión de estos métodos, por lo que el objetivo general de esta investigación es definir dicho marco de referencia en el que posicionar los distintos métodos de generación de poblaciones sintéticas respecto a los escenarios de uso (necesidades y datos disponibles), y establecer una clara metodología para llevar a cabo un análisis cuantitativo del rendimiento de estos métodos. Una vez establecido el marco de referencia se plantean tres estudios cuantitativos experimentales conforme al marco propuesto, con los que se obtienen conclusiones sobre el rendimiento relativo de los métodos. En los dos primeros se plantean escenarios de generación de poblaciones en los que se diseñan los experimentos con los que se efectúan los correspondientes análisis comparativos concretos. A partir de necesidades y datos de partida concretos, se determinan los métodos más adecuados para obtener los microdatos sintéticos. Se desarrolla un esquema de validación comparativa entre métodos que permite comparar las poblaciones sintetizadas con la población real, utilizando una comparativa estadística con contraste de hipótesis. El tercer estudio se apoya en la metodología del análisis cuantitativo para comparar distintas estrategias que se utilizan para abordar el problema de muestras con algún valor marginal nulo. Este problema se presenta cuando se extraen muestras pequeñas de poblaciones con categorías poco frecuentes, por lo que es habitual que en las muestras obtenidas falten representantes de dichas categorías. Para los experimentos se utiliza una población real de 60 “small areas” y múltiples muestras de distinto tamaño. Entre los métodos de generación de poblaciones que se comparan se encuentran métodos de amplia difusión como: Iterative Proportional Fitting con redondeo y con muestreo de Monte Carlo, Simulated Annealing, Generalized Raking e Iterative Proportional Updating. En esta tesis se describen y clasifican los principales métodos de generación de poblaciones. Se construye un mapa con los métodos más adecuados según distintos escenarios de generación. También se analizan diversos sistemas de medida de similitud de poblaciones con objeto de facilitar la selección de métricas de la calidad de la población generada. Con respecto a la utilización de diferentes métricas, se constata que clasifican y ordenan los métodos comparados de forma equivalente, por lo que la recomendación de uso se basa en su simplicidad y su fácil comprensión. El marco de referencia permite determinar si hay diferencias estadísticamente significativas entre los rendimientos de los métodos; por tanto, permite posicionar los métodos, y analizar la influencia de distintos factores en el rendimiento de los mismos. A raíz de los resultados obtenidos con los experimentos planteados pueden extraerse distintas conclusiones e implicaciones, tales como la importancia del redondeo o del tamaño de la muestra y la superioridad de ciertos métodos sobre otros. Entre los factores utilizados en la generación de poblaciones se han considerado el numero de atributos y categorías que describen la población, el tamaño de la muestra y el tamaño de la “small area”. El conjunto de esta tesis aporta claridad en el campo de los métodos y técnicas de generación de poblaciones sintéticas, facilitando el análisis y la toma de decisiones ante la necesidad de disponer de una población de agentes, y proporcionando una guía para llevar a cabo un análisis comparativo entre métodos. Esta tesis contribuye a ayudar al investigador a determinar, en cada situación, los métodos que generan las poblaciones que representan al mundo real con mayor precisión, permitiéndole mejorar la calidad de los resultados de las simulaciones y obtener resultados mas verídicos. También permite probar algoritmos en condiciones más próximas a la realidad utilizando los datos generados por estos métodos, con la posibilidad de difundir y compartir dichos datos y los resultados de los algoritmos sin problemas de confidencialidad, como datos abiertos.Synthetic population generation is a basic process in multiple areas such as microsimulation, agent-based simulation, activity-based simulation, validation and application testing or data anonymization. The main purpose is to obtain a population of agents, or synthetic microdata, with distributions of correlated attributes that resemble a population or real data. Multiple methods have been developed for this purpose, with no recommendations regarding their comparative use. In the academic world of population generation methods, there is no generally accepted reference framework to effectively perform the comparative assessment of the effectiveness and precision of these methods, so this study has the objective of defining such reference framework in which to position the different methods of population generation methods with respect to the scenarios (needs and available data), and establish a clear methodology to carry out a quantitative analysis of the performance of these methods. Three experimental quantitative research studies are accomplished according to the proposed framework and conclusions are obtained on the relative performance of the methods. Two scenarios of population generation are suggested in the two first researches where experiments are designed and comparative analyzes are carried out according to the proposed reference framework. Based on specific data and input data, the most appropriate methods are determined for obtaining the best synthetic microdata. A comparative validation scheme between methods is developed to compare the synthesized populations with the real population, based on a statistical comparison with hypothesis testing. The quantitative analysis methodology is also used to compare the strategies used to address the zero-marginal problem of the sample in the third research. This problem occurs when there are rare categories in the population, from which a small sample is extracted in which the representation of these rare categories are missing. For the research experiments, a true population of 60 "small areas" and multiple samples of different sizes are used. The population generation methods that are compared are widely diffused methods such as Iterative Proportional Fitting with rounding and with Monte Carlo sampling, Simulated Annealing, Generalized Raking and Iterative Proportional Update. The main methods of population generation are described and classified. A map is constructed with the most appropriate methods according to the generation scenario. Metrics for evaluating the goodness of fit between estimated and observed sets of population microdata are also analyzed in order to facilitate the selection of measurements for the accuracy of the generated population. Metrics are found that it classifies and rank the compared methods in an equivalent way, so a goodness-of-fit evaluation metric for synthetic data is recommended to use based on its simplicity and its easy interpretation of results. The reference framework allows to determine if there are statistically significant differences between methods performance; therefore, it allows methods positioning, and analyze the influence of multiple factors on the performance. Following the results obtained with the experiments, final conclusions and implications are extracted, such as the importance of rounding or sample size, and the superiority of some methods. The number of categories and attributes that describe the population, the sample size, and the "small area" size have been considered among the factors that were used in the population generation process. This thesis as a whole provides clarity in the field of methods and techniques for synthetic population generation, facilitates the analysis and decision making in the posed scenarios when a population of agents is needed and provides a guide to performing a comparative analysis between methods. This thesis helps the researcher to establish the methods that generate populations that best depicts the real world, and it allows to improve the quality of the simulations results and to obtain the most truthful trending values. It also allows them to test algorithms in conditions more similar to reality using the data generated by these methods, with the possibility of spreading and sharing these data and algorithms results without confidentiality problems, as open data.Programa Oficial de Doctorado en Ingeniería Mecánica y de Organización IndustrialPresidente: Manuel Alonso Castro Gil.- Secretario: Bernardo Prida Romero.- Vocal: Raúl Poler Escot

Reutilización de componentes entre cursos virtuales, presenciales y mixtos (b-learning).: un caso de estudio en Sistemas de Información Gerencial

The integration between virtual and face-to-face (ftf) classroom learning is increasing. This is leading to an increase in mixed learning or blended-learning. Due to this growing trend there is a need to reuse course components between these strategies in the interest of efficiency. Additionally, the wide availability of open source software facilitates the construction of learning activities without incurring in licences expenses; activities which can then also be included in other courses. The reuse of these learning activities between virtual, ftf and mixed education may require significant efforts to adapt them if this possibility has not been considered in advance. Adoption of certain architectures and methodologies, that facilitate flexibility and reuse, can simplify this process, as proposed in this paper. A case study is presented on reusing learning activities on Management Information Systems (MIS) developed for either ftf instruction or for an edX MOOC, that are reused in courses in various learning modes: online, blended learning and face-to-face.Cada vez es mayor la integración entre enseñanza virtual y presencial. Esto está pro-duciendo un incremento de la enseñanza mixta o blended-learning. Dada la creciente tendencia de integración de la enseñanza virtual en la formación presencial, surge la necesidad de reutilizar componentes entre dichas estrategias en interés de la eficiencia. Adicionalmente, la gran disponibilidad de software de código abierto facilita la cons-trucción de actividades docentes sin incurrir en costes de licencias, las cuales que pue-den formar parte de distintos cursos de formación. La reutilización de estas actividades docentes en la enseñanza virtual y mixta puede requerir impor-tantes esfuerzos de adaptación de las mismas si previamente no se ha tenido en cuenta esta posibilidad en su diseño. Estas labores pueden simplificarse mediante la adopción de arquitecturas y metodologías que favorezcan la flexibilidad y la reutilización, tal como se propone en este trabajo. Adicionalmente, se presenta un caso de reutilización de actividades do-centes de un MOOC de la plataforma edX dedicado a Sistemas de Información, en el que actividades docentes son reutilizadas en otros cursos de distinta modalidad: online, híbridos y presenciales