The semantic web “Guerra e Historia Pública” and the transfer of knowledge

La web semántica es una excelente herramienta para la transferencia y difusión del conocimiento y para la promoción del patrimonio cultural. Ofrece, además, muchas posibilidades para el trabajo colaborativo entre los profesionales de la investigación, docencia y el patrimonio cultural. En este texto se exponen las principales líneas de trabajo del proyecto "Guerra e Historia Pública", cuyo objetivo principal es la creación de una plataforma digital sobre la guerra de la Independencia española. Esta plataforma incluye una aplicación principal, la web semántica (https://www.guerra-historia-publica.es), que ofrece recursos inteligentes, todos ellos geolocalizados, y que pueden ser empleados desde distintos puntos de vista: docente, investigador, educativo y turístico. Al final del texto se presentan las conclusiones del trabajo realizado en dicha web.The semantic web is an excellent tool for the transfer and dissemination of knowledge and for the promotion of cultural heritage. It also offers many possibilities for collaborative work among professionals in research, teaching and cultural heritage. This text presents the main lines of work of the project "Guerra e Historia Pública", whose main objective is the creation of a digital platform about the Spanish War of Independence. This platform includes a main application, the semantic web (https://www.guerra-historiapublica.es), which offers different smart resources, all of them geolocated, and which can be used from different points of view: teaching, research, education and tourism. The conclusions of the work carried out on this website are presented at the end of the text

PLMan: A Game-Based Learning Activity for Teaching Logic Thinking and Programming

This paper presents PLMan, a game-based learning activity designed to face problems observed in practical lessons about Computational Logics. The main of these problems was unmotivated students, who were showing lack of interest in learning activities. Other problems were a high percentage of students abandoning or committing plagiarism, and teachers' overload, that was leaving no time for re-designing lessons, activities and workflow. This paper describes analyses and design steps undertaken from the problematic situation to the implementation of PLMan. Experimental data confirms that this intervention reverted the problematic situation, improved learning results, raised student motivation and involvement, and left time for teachers to maintain and improve the system. Results clearly show that students have moved from literally hating activities to enjoying them and being enthusiast on participating beyond lessons

Sistema de Predicción para la Asistencia en el Seguimiento del Aprendizaje

El objetivo final de cualquier modelo docente es maximizar los resultados de aprendizaje de cada estudiante. A este objetivo, poco contribuye un proceso de enseñanza-aprendizaje de talla única, basado en una evaluación únicamente informativa, limitada a unos pocos aspectos y que se realiza al final del proceso, cuando ya no hay tiempo de reacción. Frente a esta situación, proponemos un modelo basado en una formación adaptativa, sustentado por un sistema de evaluación formativa, progresiva y predictiva, que permita detectar las carencias a tiempo y atenderlas de inmediato. Nuestra aportación en este sentido es una herramienta automática y predictiva de apoyo a la evaluación, que permite a los profesores seguir el desarrollo formativo de los estudiantes y, al mismo tiempo, proporciona una autoevaluación que sirve para mejorar la percepción de progresión de los propios estudiantes. La herramienta parte de un sistema instruccional gamificado utilizado desde hace 6 años (PLMan), recolecta un conjunto de datos de uso de este sistema y realiza un análisis de los mismos mediante técnicas de Machine Learning. A partir de los resultados parciales de este análisis, obtenidos durante el período académico, es capaz de realizar una predicción del rendimiento del estudiante y una proyección de su progreso futuro, presentando los resultados a través de unas interfaces muy simples. El sistema nos permite alcanzar un doble objetivo: por un lado, facilita al profesor una herramienta para realizar un seguimiento muy exhaustivo de la progresión de sus estudiantes sin que esto suponga un incremento importante de su carga de trabajo y, por otro lado, los estudiantes obtienen una retroalimentación inmediata de su progresión, lo que contribuye a su motivación y a la posibilidad de enmendar sus errores.The ultimate goal of any teaching model is to maximize learning outcomes of each student. To this end, it shortly contributes a one size teaching-learning process, based on a just informative assessment, limited to a few aspects and taking place at the end of the process, when there is no reaction time. To face this situation, we propose an approach based on an adaptive training model, supported by a formative, progressive and predictive assessment system to detect deficiencies in time and address them immediately. Our contribution to this model is an automatic and predictive tool to support assessment. This tool, allows the teacher to monitor the training development of the students, while it also provides self-assessment so that the students can have a better perception about their own progression. This tool is based on a gamified instructional system used for 6 years (PLMan). The predictive tool collects a set of usage data from PLMan and it analyses the data using Machine Learning techniques. From the partial results of the analysis, obtained during the academic term, it is able to predict the student performance and to project the future progress. It presents the results through very simple graphs. The proposed system allows the fulfilment of two objectives: on the one hand, it provides the teacher with a tool to perform a very in-depth tracking of students' progression without a significant increase on their workload; on the other hand, the students get immediate feedback on their progress, improving their motivation and chance to early tackle mistakes

ABPgame+: siete asignaturas, un proyecto

El Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) ha demostrado ser una metodología muy adecuada para los estudios de ingeniería. Además, si su aplicación trasciende a una única asignatura e implica a varias, sus beneficios se ven incrementados por la transversalidad, multidisciplinariedad y la riqueza del proyecto. Pero el aumento de complejidad del proyecto también conlleva dificultades que hay que superar. Por un lado, la existencia de un proyecto que recoja los objetivos principales de todas las asignaturas y, por otro, superar la incoherencia del sistema educativo que representa la fragmentación de los estudios en asignaturas y la estanqueidad de las mismas, necesaria pero muchas veces mal entendida y con excesivas trabas administrativas. En este trabajo presentamos la experiencia de aplicación de la metodología ABP en el cuarto curso del itinerario de Creación y Entretenimiento Digital del Grado en Ingeniería Multimedia. Los proyectos que se desarrollan en este itinerario están orientados hacia los videojuegos, lo que nos permite vencer la primera dificultad planteada anteriormente. Por otro lado, para salvar la segunda dificultad, la aplicación de la metodología ABP está centrada en la asignatura Proyectos Multimedia, ya que, además de tener carácter obligatorio, su objetivo principal es que los estudiantes, organizados en grupos de trabajo, planifiquen y realicen el seguimiento del desarrollo de sus proyectos de forma adecuada para que puedan obtener un producto terminado al final del curso.Project Based Learning (PBL) has proved to be a very suitable methodology for engineering studies. Moreover, when its application domain is extended beyond a single subject to involve several of them, their benefits are increased by the cross-curricularity, multidisciplinarity and richness of the project. However, the increased complexity of the project also involves difficulties to overcome. On the one hand, finding a project which includes the main objectives of all involved subjects; On the other hand, dealing with the obstacles of an education system which breaks up knowledge in closed pieces (subjects), a necessary but generally misunderstood model, with too many administrative barriers. In this paper we present our experience applying PBL methodology to the specialization branch Creación y Entretenimiento Digital (Leisure and Digital Entertainment) from the fourth year of Multimedia Engineering Degree. Projects developed in this specialization are focused on computer games, which allows us to easily overcome the first difficulty stated before. In addition to that, to face the second difficulty, our PBL methodology is focused on the Multimedia Projects subject. This subject is mandatory and leads students to correctly organize themselves in working teams, plan and perform an appropriate tracking of the development status of their projects, in order to ensure a finished product as their outcome at the end of course

El código máquina mola

Ciertas materias son especialmente difíciles o disgustan a los estudiantes. Incluso existen dichos populares donde las integrales, la física cuántica y otros conocimientos ejemplifican cuestiones muy complicadas. Estas materias suelen recibir críticas de estudiantes (en ocasiones, también de profesores), tener altas tasas de abandono o suspenso, tendencia a la copia o métodos alternativos para superarlas, etc. Lenguaje ensamblador y código máquina son dos buenos ejemplos. Es común escuchar críticas sobre ellos, su dificultad, la animadversión de profesores y estudiantes, o su escasa utilidad. ¿Es esta dificultad real e inherente a algunas materias? ¿Puede otro enfoque cambiar nuestra percepción? Para responder a estas preguntas organizamos un curso de código máquina y ensamblador. Elaboramos todo el material priorizando la práctica sobre la teoría. Impartimos el curso a cien alumnos de nuevo ingreso una semana antes de comenzar las clases oficiales. Los resultados muestran que casi todos los estudiantes disfrutaron del curso. Las evidencias recogidas sugieren que no son las propiedades inherentes las que dificultan el aprendizaje, sino la forma en que el contenido es enfocado e impartido.Some subjects are especially difficult or displease students. There are even popular sayings where integrals, quantum physics and other knowledge exemplify very complicated questions. These subjects are often criticized by students (sometimes also by teachers), have high dropout or suspension rates, tendency to copy or alternative methods of overcoming them, etc. Assembler language and machine code are two good examples. It is common to hear criticism about them, their difficulty, the animosity of teachers and students, or their little usefulness. Is this difficulty real and inherent in some subjects? Can another approach change our perception? To answer these questions we organize a machine code and assembler course.We elaborated all the material prioritising practice over theory. We give the course to one hundred new students a week before starting the official classes. The results show that almost all students enjoyed the course. The evidence suggests that it is not the inherent properties that hinder learning, but the way content is focused and imparted

ABPgame: a videogame as a coordinated learning project for several subjects

Los tiempos demandan que formemos a los estudiantes universitarios para que tengan un papel activo en su aprendizaje, desde un enfoque interdisciplinar, favoreciendo el aprendizaje colaborativo y haciendo uso de la tecnología a su alcance. La metodología de Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) nos ofrece esta posibilidad. ABPgame es la adaptación de esta metodología a la impartición de cuatro asignaturas de la titulación de Ingeniería Informática en la que se ha utilizado como proyecto de aprendizaje el diseño y desarrollo en equipo de un videojuego. El artículo presenta los principios en los que se fundamenta la propuesta y describe la experiencia, haciendo énfasis en los pasos seguidos y las ventajas e inconvenientes encontrados, de forma que la misma pueda ser trasferida a otros ámbitos.Current times demand the university students to be trained to have an active role in their learning, from an interdisciplinary approach, encouraging collaborative learning and using technology at their disposal. The methodology of Project Based Learning (PBL) allows this possibility. ABPgame is the adaptation of this methodology to the teaching of four subjects of Computer Engineering degree in which the design and development of a computer game has been used as a learning project. This paper presents the underlying principles of our proposal and describes the experience, emphasizing the steps taken and the advantages and drawbacks found, so that the model may be transferred to other areas

Memoria de trabajo o hábitos de sueño, ¿qué influye más en las habilidades de programación?

El proceso de enseñanza-aprendizaje puede estar condicionado por el entorno, hábitos y estado fisiológico de los estudiantes. A menudo, estos factores externos son más estudiados en psicología que en educación. Sin embargo, su influencia podría explicar parte de los resultados académicos. Nos preguntamos por dos de estos factores: los hábitos de sueño y la memoria de trabajo. Dado nuestro contexto académico, observamos su influencia en las habilidades de programación. En un grupo de cuarto de ingeniería, medimos conocimientos adquiridos de ensamblador y C++, y tamaño de su memoria de trabajo. Además, obtenemos sus patrones de sueño mediante encuesta. Con todo, estudiamos correlaciones entre las medidas. Los resultados indican moderadas correlaciones entre memoria de trabajo y programación, sin aparente influencia del sueño, para nuestra sorpresa.The teaching-learning process may be conditioned by the environment, habits and physiological status of the learners. These external factors are more often studied in psychology than in education. However, their influence may explain part of the academic results. We considered two of these factors: sleeping habits and working memory. Given our academic context, we measured their influence on programming skills. In a group of fourth-year engineering students, we measure their acquired knowledge of assembler and C++, and the size of their working memory. In addition, we obtain their sleeping patterns by survey. Afterwards, we study correlations between all the measures. The results show moderate correlations between working memory and programming, with no apparent influence of sleeping patterns, to our surprise

Explicando el bajo nivel de programación de los estudiantes

En los últimos años hemos observado un deterioro de la calidad de los programas creados por estudiantes de cuarto curso. Cuando se les exige crear sistemas completos desde cero, su código muestra problemas de base: código espagueti, mala estructuración, repeticiones innecesarias, deficiente paso de parámetros, escasa comprensión del paradigma orientado a objetos, etc. En este trabajo mostramos ejemplos de los problemas y analizamos sus causas. Deducimos que hay una responsabilidad en el proceso de enseñanza/aprendizaje aplicado. Construimos una explicación basada en las teorías psicológicas actuales sobre modelos mentales y conceptuales. Observamos que muchos detalles necesarios de bajo nivel son obviados o simplificados en la enseñanza de la programación. Con todo, formulamos una hipótesis: los estudiantes están modelizando erróneamente los conceptos base de bajo nivel. Para enfrenar a los estudiantes con el problema y concienciarlos, organizamos el #CPCRetroDev: un concurso de programación de videojuegos para Amstrad CPC. Al disponer de sólo 4Mhz y 64KB de RAM, se ven forzados a mejorar el código para aprovechar los recursos. Las evidencias muestran que conseguimos concienciarlos. Sin embargo, no son suficientes para validar la hipótesis. Dada su potencial relevancia educativa, proponemos obtener más evidencias para contrastar su validez.During latest years we have appreciated a decay in the quality of fourth-year student’s code. Whenever they are asked to develop complete systems from scratch, their code shows ground problems: spaghetti code, bad structuring, unnecessary repetitions, deficient parameter passing, lacking understanding of the object oriented paradigm, etc. This work shows examples of these problems and analyses their causes. We deduce that the applied teaching/ learning process is somewhat responsible. We construct an explanation based on present psychological theories on mental and conceptual models. We notice that low-level details are omitted or simplified when programming is taught. Hence, we formulate a hypothesis: students are miss-modelling low-level concepts. In order to confront students with the problem and develop conciousness, we organized #CPCRetroDev: a videogame developing contest for Amstrad CPC. Having only 4Mhz and 64KB of RAM, they are forced to improve their code to leverage resources. Evidences show that students’ awareness was developed. However, evidences are not enough to validate the hypothesis. Considering its educative relevance, we encourage getting more evidences to evaluate the hypothesis

Explicando el bajo nivel de programación de los estudiantes

En los últimos años hemos observado un deterioro de la calidad de los programas creados por estudiantes de cuarto curso. Cuando se les exige crear sistemas completos desde cero, su código muestra problemas de base: código espagueti, mala estructuración, repeticiones innecesarias, deficiente paso de parámetros, escasa comprensión del paradigma orientado a objetos, etc. En este trabajo mostramos ejemplos de los problemas y analizamos sus causas. Deducimos que hay una responsabilidad en el proceso de enseñanza/aprendizaje aplicado. Construimos una explicación basada en las teorías psicológicas actuales sobre modelos mentales y conceptuales. Observamos que muchos detalles necesarios de bajo nivel son obviados o simplificados en la enseñanza de la programación. Con todo, formulamos una hipótesis: los estudiantes están modelizando erróneamente los conceptos base de bajo nivel. Para enfrenar a los estudiantes con el problema y concienciarlos, organizamos el #CPCRetroDev: un concurso de programación de videojuegos para Amstrad CPC. Al disponer de sólo 4Mhz y 64KB de RAM, se ven forzados a mejorar el código para aprovechar los recursos. Las evidencias muestran que conseguimos concienciarlos. Sin embargo, no son suficientes para validar la hipótesis. Dada su potencial relevancia educativa, proponemos obtener más evidencias para contrastar su validez.During latest years we have appreciated a decay in the quality of fourth-year student's code. Whenever they are asked to develop complete systems from scratch, their code shows ground problems: spaghetti code, bad structuring, unnecessary repetitions, deficient parameter passing, lacking understanding of the object oriented paradigm, etc. This work shows examples of these problems and analyses their causes. We deduce that the applied teaching/learning process is somewhat responsible. We construct an explanation based on present psychological theories on mental and conceptual models. We notice that low-level details are omitted or simplified when programming is taught. Hence, we formulate a hypothesis: students are miss-modelling low-level concepts. In order to confront students with the problem and develop conciousness, we organized #CPCRetroDev: a videogame developing contest for Amstrad CPC. Having only 4Mhz and 64KB of RAM, they are forced to improve their code to leverage resources. Evidences show that students' awareness was developed. However, evidences are not enough to validate the hypothesis. Considering its educative relevance, we encourage getting more evidences to evaluate the hypothesis

Early detection of learning difficulties. Tool for predicting student performance

Inspirados por las estrategias de detección precoz aplicadas en medicina, proponemos el diseño y construcción de un sistema de predicción que permita detectar los problemas de aprendizaje de los estudiantes de forma temprana. Partimos de un sistema gamificado para el aprendizaje de Lógica Computacional, del que se recolectan masivamente datos de uso y, sobre todo, resultados de aprendizaje de los estudiantes en la resolución de problemas. Todos estos datos se analizan utilizando técnicas de Machine Learning que ofrecen, como resultado, una predicción del rendimiento de cada alumno. La información se presenta semanalmente en forma de un gráfico de progresión, de fácil interpretación pero con información muy valiosa. El sistema resultante tiene un alto grado de automatización, es progresivo, ofrece resultados desde el principio del curso con predicciones cada vez más precisas, utiliza resultados de aprendizaje y no solo datos de uso, permite evaluar y hacer predicciones sobre las competencias y habilidades adquiridas y contribuye a una evaluación realmente formativa. En definitiva, permite a los profesores guiar a los estudiantes en una mejora de su rendimiento desde etapas muy tempranas, pudiendo reconducir a tiempo los posibles fracasos y motivando a los estudiantes.Inspired by the early detection strategies applied in medicine, we propose the design and construction of a prediction system to early detect learning problems of students. A gamified system to learn Computational Logic is the starting point from which a massive set of usage data and learning outcomes about problem solving is collected. All these data are analysed using Machine Learning techniques. As a result, a prediction of the performance of each student is obtained. The information is weekly presented as a progression chart, which is easily interpretable and contains valuable information. The resulting system has a high degree of automation, is progressive, provides results from the beginning of course with increasingly accurate predictions, uses learning outcomes as well as usage data, allows the evaluation and prediction of the acquired skills and abilities, and contributes to a truly formative assessment. In short, it allows teachers to guide students in their performance improvement from very early stages and can redirect possible failures in time and motivate students