Gender mainstreaming in engineering education

The invited keynote “Gender mainstreaming in Engineering Education” was held in SEFI Annual Conference on September 21, 2022, in Barcelona (Spain). The goal is present the need to improve the education for quality in the Engineering scope. The experiences are based on the work done in W-STEM ERASMUS + Capacity-building in Higher Education European Project (Ref. 598923-EPP-1-2018-1-ES-EPPKA2-CBHE-JP) and CreaSTEAM ERASMUS + project (Ref. 2020-1-ES01-KA201-082601).The European Commission support for the production of this publication does not constitute an endorsement of the contents which reflects the views only of the authors, and the Commission cannot be held responsible for any use which may be made of the information contained therein

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

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

Análisis de integración de soluciones basadas en software como servicio para la implantación de ecosistemas tecnológicos corporativos

[ES] El software como servicio y la orientación 2.0, con independencia del dominio, constituyen la realidad tecnológica de las empresas e instituciones. Actualmente existen aplicaciones software Open Source potentes que cubren la mayoría de las necesidades TIC de cualquier entidad, tanto para su operatividad como para la gestión de sus procesos internos. Por tanto, el problema no reside en la falta de soluciones tecnológicas sino en lograr que la integración no sea ad-hoc. En este punto entra en juego el concepto de mashup, que en el contexto de este trabajo se extiende para considerar un sistema de información basado en web que combine componentes de más de una fuente para conformar un servicio completo. Mediante este trabajo de fin de Máster se pretende estudiar cómo obtener mashups con una alta flexibilidad y adaptabilidad a las necesidades, tanto del usuario final como del técnico o especialista. Este tipo de solución constituye lo que viene a denominarse ecosistema tecnológico, donde cada uno de los componentes del sistema es un organismo con un ciclo de vida independiente, y el medio físico donde se relacionan abarcará la integración y los flujos de información entre dichos componentes. Para ello se estudiarán soluciones en diferentes ámbitos como empresas, la Administración Pública o instituciones educativas. Con los principales resultados y conclusiones de dichos estudios se define un patrón arquitectónico para un ecosistema tecnológico de aprendizaje que se aplica en un nuevo dominio

Análisis de integración de soluciones basadas en software como servicio para la implantación de ecosistemas tecnológicos educativos

[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

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

Technological Ecosystems in Citizen Science: A Framework to Involve Children and Young People

[EN]Young people are distinguished as a social group with the capacity to drive new behaviours and understandings in today’s society. However, most young people consider that people in charge of decision-making processes are not addressing their concerns. The WYRED project proposes a framework for citizen science based on a technological ecosystem to promote the transfer of perspectives, ideas, and knowledge among young people and decision-makers on issues related to the digital society. The work goal is to analyse the model proposed through a citizen science case study centred in identifying the ideas and opinions of children and young people between 7 and 30 years old, concerning gender stereotypes on the Internet. A total of 69 children and young people from Belgium, Italy, Spain, Turkey, Ukraine, and the United Kingdom have interacted for two weeks in a private space guaranteed by the defined ecosystem. The results of the analysis of the interaction between young people and facilitators (with di erent profiles: educators, researchers and decision-makers) demonstrate that the use of technological ecosystems to sustain the development of citizen science projects allows for the improvement of knowledge transfer processes between children and young people with stakeholders, as well as the analysis of these processes