Rúbrica basada en competencias de aprendizaje en un curso CS1 para evaluar actividades de programación CSCL

Los cursos programación (CS1) tienen la tasa de mortalidad académica más alta, esto se refleja en las bajas calificaciones de los estudiantes, lo que indica que no alcancen las competencias académicas. Buscando nuevas formas de mejorar el aprendizaje de los estudiantes del curso CS1, este artículo propone una rúbrica analítica basada en competencias académicas para actividades de programación colaborativa respaldada por una herramienta de evaluación automática de código fuente que permita mejorar las calificaciones y alcanzar las competencias propuestas en el curso. Se diseñó una rúbrica con 16 criterios de evaluación que se dividieron en tres actividades que fueron presentadas por un grupo experimental (GE) de 18 estudiantes y un grupo de control (GC) de 24 estudiantes. En el GE se usó la colaboración entre estudiantes, mientras que en el GC los estudiantes trabajan de manera individual. Luego de finalizar las actividades, usando una rúbrica, se evaluaron las entregas de cada estudiante para identificar si logra los resultados de aprendizaje esperados por el curso. Los resultados demuestran que el uso de la colaboración mejora la adquisición de las competencias de aprendizaje en un 17 % más que si lo hacen de manera individual. Además, se destacan otras habilidades sociales asociadas a la colaboración, como amistad, motivación y entendimiento grupal. El desarrollo de estrategias que permita evaluar las competencias, no solo indica que el estudiante logra adquirir una habilidad, sino que también permite al estudiante identificar sus falencias en las tareas de programación

Rúbrica basada en competencias de aprendizaje en un curso CS1 para evaluar actividades de programación CSCL

Los cursos programación (CS1) tienen la tasa de mortalidad académica más alta, esto se refleja en las bajas calificaciones de los estudiantes, lo que indica que no alcancen las competencias académicas. Buscando nuevas formas de mejorar el aprendizaje de los estudiantes del curso CS1, este artículo propone una rúbrica analítica basada en competencias académicas para actividades de programación colaborativa respaldada por una herramienta de evaluación automática de código fuente que permita mejorar las calificaciones y alcanzar las competencias propuestas en el curso. Se diseñó una rúbrica con 16 criterios de evaluación que se dividieron en tres actividades que fueron presentadas por un grupo experimental (GE) de 18 estudiantes y un grupo de control (GC) de 24 estudiantes. En el GE se usó la colaboración entre estudiantes, mientras que en el GC los estudiantes trabajan de manera individual. Luego de finalizar las actividades, usando una rúbrica, se evaluaron las entregas de cada estudiante para identificar si logra los resultados de aprendizaje esperados por el curso. Los resultados demuestran que el uso de la colaboración mejora la adquisición de las competencias de aprendizaje en un 17 % más que si lo hacen de manera individual. Además, se destacan otras habilidades sociales asociadas a la colaboración, como amistad, motivación y entendimiento grupal. El desarrollo de estrategias que permita evaluar las competencias, no solo indica que el estudiante logra adquirir una habilidad, sino que también permite al estudiante identificar sus falencias en las tareas de programación

VIGHUB: una Herramienta de Pronóstico Tecnológico basada en Minería de Repositorios de Software

Introduction: Academics, developers, and companies focused on technological development seek to know what exists and what is still missing in this field. One of the ways they use is the review of bibliographic sources (state-of-the art). In this sense, a tool was developed that allows the current state to be identified semi-automatically. Objective: This article proposes a tool that extracts information from repositories hosted on GitHub. It analyzes the data using computational techniques and presents the results through visualizations that identify the field's technological evolution studied through the most used programming languages, central repositories, and organizations. Method: A model based on Mining Software Repositories (MSR) is used, which integrates an architecture based on microservices, using different programming languages, which allowed the construction of the VigHub tool. The model focuses on four aspects: Selection of a topic, extraction of the data source, analysis of information using computational techniques, and finally, the results are communicated through visualizations. Results: The VigHub tool was available online to carry out 3 case studies. The first in the academy, where technologies, programming languages, users, and companies interested in developing VLE's (Virtual Learning Environment) were identified from 2011 to 2021. The second and third were carried out by companies (industrial environment), which stated that using the VigHub tool supports data analysis and valuable results identification. Conclusions: A tool that allows identifying a part of the current state of technology could be a helpful tool for academics, developers, and companies, saving human resources, time, and possible repeated developments---code reuse. The VigHub tool aims to support the construction of state-of-the-art. Its results are complementary to the traditional method.Introducción: Académicos, desarrolladores y empresas enfocadas en el desarrollo tecnológico, buscan conocer lo que ya existe y lo que aún falta en este campo. Una de las formas que utilizan, es realizar revisiones sobre fuentes bibliográficas (estado del arte). En este sentido, se desarrolló una herramienta que permite identificar el estado actual de una tecnología de forma semi-automática. Objetivo: Este artículo propone una herramienta que extrae información de repositorios alojados en GitHub. Analiza los datos utilizando técnicas computacionales y presenta los resultados a través de visualizaciones que identifican la evolución tecnológica del campo estudiado a través de los lenguajes de programación, principales, repositorios y organizaciones. Metodología: Se utiliza un modelo basado en Repositorios de Software de Minería (MSR), el cual integra una arquitectura basada en microservicios utilizando diferentes lenguajes de programación, lo que permitió la construcción de la herramienta VigHub. El modelo se centra en cuatro aspectos: selección de un tema tecnológico, extracción de la fuente de datos, análisis de la información mediante técnicas computacionales y finalmente, se muestran los resultados a través de visualizaciones. Resultados: Se dispuso la herramienta VigHub de manera online para realizar 3 casos de estudio. El primero en la academia, donde se identifico desde el año 2011 al 2021, las tecnologías, los lenguajes de programación, los usuarios y empresas interesadas en el desarrollo de VLE’s (Virtual Learning Environment). El segundo y tercero fueron ejecutados por empresas (ambiente industrial), que afirmaron que el uso de la herramienta VigHub, apoya tanto en el análisis de datos como en la identificación de resultados útiles. Conclusiones: Contar con una herramienta que a partir de una sola consulta permite identificar parte del estado actual de una tecnología, podría ser una herramienta útil para académicos, desarrolladores y empresas, que ahorrarían recursos humanos, tiempo y posibles desarrollos repetidos---reutilización de código. La herramienta VigHub pretende apoyar en la construcción de un estado de arte. Sus resultados son complementarios al método tradicional.

Rúbrica basada en competencias de aprendizaje en un curso CS1 para evaluar actividades de programación CSCL

Los cursos programación (CS1) tienen la tasa de mortalidad académica más alta, esto se refleja en las bajas calificaciones de los estudiantes, lo que indica que no alcancen las competencias académicas. Buscando nuevas formas de mejorar el aprendizaje de los estudiantes del curso CS1, este artículo propone una rúbrica analítica basada en competencias académicas para actividades de programación colaborativa respaldada por una herramienta de evaluación automática de código fuente que permita mejorar las calificaciones y alcanzar las competencias propuestas en el curso. Se diseñó una rúbrica con 16 criterios de evaluación que se dividieron en tres actividades que fueron presentadas por un grupo experimental (GE) de 18 estudiantes y un grupo de control (GC) de 24 estudiantes. En el GE se usó la colaboración entre estudiantes, mientras que en el GC los estudiantes trabajan de manera individual. Luego de finalizar las actividades, usando una rúbrica, se evaluaron las entregas de cada estudiante para identificar si logra los resultados de aprendizaje esperados por el curso. Los resultados demuestran que el uso de la colaboración mejora la adquisición de las competencias de aprendizaje en un 17 % más que si lo hacen de manera individual. Además, se destacan otras habilidades sociales asociadas a la colaboración, como amistad, motivación y entendimiento grupal. El desarrollo de estrategias que permita evaluar las competencias, no solo indica que el estudiante logra adquirir una habilidad, sino que también permite al estudiante identificar sus falencias en las tareas de programación

Una revisión sistemática sobre aula invertida y aprendizaje colaborativo apoyados en inteligencia artificial para el aprendizaje de programación

Context: The learning computer programming, the implementation of pedagogical strategies such as the Flipped Classroom (FC), and Collaborative Learning (CL) support the student to improve personal relationships, programming skills and strengthen the development of self-learning outside the classroom. In this sense, it is relevant to know the different tools and implementations available to support the student's training process. Methodology: This paper presents a systematic review of a corpus of references with information from different data sources since 2013. The study includes research questions, source selection, and a method for analyzing the information. Results: On the one hand, the timeline and current state of FC and CL were identified, emphasizing how these strategies support programming learning through technologies, educational methods, and software tools. On the other hand, the support of Artificial Intelligence in learning programming was identified through different applications and computational techniques that integrate FC and CL. Conclusions: Since the appearance of virtual tools, the implementation of Artificial Intelligence has become a basic need for virtual education, enhancing the way of understanding and learning, adapting to the specific needs of the student. Thus, knowing and identifying new tools and strategies based on artificial intelligence will allow teachers to do complete management and make timely decisions that benefit the student's training process.Contexto: En el aprendizaje de la programación de computadores, la implementación de estrategias pedagógicas como el Aula Invertida (AI) y el Aprendizaje Colaborativo (AC) apoyan al estudiante a mejorar relaciones personales, habilidades en programación y fortalece el desarrollo del autoaprendizaje fuera del aula de clases. En este sentido, se hace relevante conocer las diferentes herramientas e implementaciones disponibles para apoyar el proceso formativo del estudiante.  Metodología: Este artículo presenta una revisión sistemática de un corpus que contiene información de diferentes fuentes de datos desde el año 2013 hasta el 2020. Incluye las preguntas de investigación, selección de fuentes y el método para analizar la información. Resultados: Por un lado, se identificó la línea del tiempo y el estado actual del AI y el AC, enfatizando en cómo estas estrategias apoyan el aprendizaje de la programación a través de tecnologías, métodos educativos y herramientas de software. Por otro lado, se identificó cuál es el apoyo de la Inteligencia Artificial en el aprendizaje de la programación a través de diferentes aplicaciones y técnicas computacionales que integran el AI y el AC. Conclusiones: Desde la aparición de las herramientas virtuales, la implementación de Inteligencia Artificial se ha convertido en una necesidad básica para la educación virtual, potenciando la forma de entender y aprender, adaptándose a las necesidades específicas del estudiante. Así, conocer e identificar las nuevas herramientas y estrategias basadas en inteligencia artificial permitirán a los docentes hacer una completa gestión y tomar decisiones oportunas que beneficien el proceso formativo del estudiante.&nbsp

Rúbrica basada en competencias de aprendizaje en un curso CS1 para evaluar actividades de programación CSCL

Programming courses (CS1) have the highest academic mortality rate, this is reflected in the low grades of the students, which indicates that the students do not reach the academic competencies. In this sense, looking for new ways to improve the learning of the students of the CS1 course, this article proposes an analytical rubric based on academic competencies for collaborative programming activities supported by an automatic source code evaluation tool that allows to improve the qualifications and reach the competencies proposed in the course. A rubric was designed with 16 evaluation criteria that were divided into three activities which were presented by an experimental group (EG) of 18 students and a control group (CG) of 24 students. In the GE, a collaboration between students was used, while in the CG, students work individually. After finishing the activities, using an analytical rubric, the deliveries of each student were evaluated to identify if they achieved the learning results expected by the course. The results show that the use of collaboration achieves that students manage to win a learning competition in 17 % more than if they do it individually. In addition, other social skills associated with collaboration are highlighted, such as friendship, motivation and group understanding. The development of strategies that allow to evaluate the competences, not only indicate that the student manages to acquire a skill, but also allows the student to identify their shortcomings in the programming tasks.Los cursos programación (CS1) tienen la tasa de mortalidad académica más alta, esto se refleja en las bajas calificaciones de los estudiantes, lo que indica que no alcancen las competencias académicas. Buscando nuevas formas de mejorar el aprendizaje de los estudiantes del curso CS1, este artículo propone una rúbrica analítica basada en competencias académicas para actividades de programación colaborativa respaldada por una herramienta de evaluación automática de código fuente que permita mejorar las calificaciones y alcanzar las competencias propuestas en el curso. Se diseñó una rúbrica con 16 criterios de evaluación que se dividieron en tres actividades que fueron presentadas por un grupo experimental (GE) de 18 estudiantes y un grupo de control (GC) de 24 estudiantes. En el GE se usó la colaboración entre estudiantes, mientras que en el GC los estudiantes trabajan de manera individual. Luego de finalizar las actividades, usando una rúbrica, se evaluaron las entregas de cada estudiante para identificar si logra los resultados de aprendizaje esperados por el curso. Los resultados demuestran que el uso de la colaboración mejora la adquisición de las competencias de aprendizaje en un 17 % más que si lo hacen de manera individual. Además, se destacan otras habilidades sociales asociadas a la colaboración, como amistad, motivación y entendimiento grupal. El desarrollo de estrategias que permita evaluar las competencias, no solo indica que el estudiante logra adquirir una habilidad, sino que también permite al estudiante identificar sus falencias en las tareas de programación

Inteligencia artificial y aprendizaje colaborativo asistido por computadora en la programación: un estudio de mapeo sistemático

Objective: The Computer-Supported Collaborative Learning (CSCL) approach integrates artificial intelligence (AI) to enhance the learning process through collaboration and information and communication technologies (ICTs). In this sense, innovative and effective strategies could be designed for learning computer programming. This paper presents a systematic mapping study from 2009 to 2021, which shows how the integration of CSCL and AI supports the learning process in programming courses. Methodology: This study was conducted by reviewing data from different bibliographic sources such as Scopus, Web of Science (WoS), ScienceDirect, and repositories of the GitHub platform. It employs a quantitative methodological approach, where the results are represented through technological maps that show the following aspects: i) the programming languages used for CSCL and AI software development; ii) CSCL software technology and the evolution of AI; and iii) the ACM classifications, research topics, artificial intelligence techniques, and CSCL strategies. Results: The results of this research help to understand the benefits and challenges of using the CSCL and AI approach for learning computer programming, identifying some strategies and tools to improve the process in programming courses (e.g., the implementation of the CSCL approach strategies used to form groups, others to evaluate, and others to provide feedback); as well as to control the process and measure student results, using virtual judges for automatic code evaluation, profile identification, code analysis, teacher simulation, active learning activities, and interactive environments, among others. However, for each process, there are still open research questions. Conclusions: This work discusses the integration of CSCL and AI to enhance learning in programming courses and how it supports students' education process. No model integrates the CSCL approach with AI techniques, which allows implementing learning activities and, at the same time, observing and analyzing the evolution of the system and how its users (students) improve their learning skills with regard to programming. In addition, the different tools found in this paper could be explored by professors and institutions, or new technologies could be developed from them.Objetivo: El enfoque de aprendizaje colaborativo asistido por computadora (CSCL) integra la inteligencia artificial (IA) para mejorar el proceso de aprendizaje a través de la colaboración y las tecnologías de la información y la comunicación (TICs). En este sentido, se podrían diseñar estrategias innovadoras y efectivas para el aprendizaje de la programación de computadoras. Este artículo presenta un estudio sistemático de mapeo de los años 2009 a 2021, el cual muestra cómo la integración del CSCL y la IA apoya el proceso de aprendizaje en cursos de programación. Metodología: Este estudio se realizó mediante una revisión de datos proveniente de distintas fuentes bibliográficas como Scopus, Web of Science (WoS), ScienceDirect y repositorios de la plataforma GitHub. El trabajo emplea un enfoque metodológico cuantitativo, en el cual los resultados se representan a través de mapas tecnológicos que muestran los siguientes aspectos: i) los lenguajes de programación utilizados para el desarrollo de software de CSCL e IA; ii) la tecnología de software CSCL y la evolución de la IA; y iii) las clasificaciones, los temas de investigación, las técnicas de inteligencia artificial y las estrategias de CSCL de la ACM. Resultados: Los resultados de esta investigación ayudan a entender los beneficios y retos de usar el enfoque de CSCL e IA para el aprendizaje de la programación de computadoras, identificando algunas estrategias y herramientas para mejorar el proceso en cursos de programación (e.g., La implementación de estrategias del enfoque CSCL utilizadas para formar grupos, de otras para evaluar y de otras para brindar retroalimentación); así como para monitorear el proceso y medir los resultados de los estudiantes utilizando jueces virtuales para la evaluación automática del código, identificación de perfiles, análisis de código, simulación de profesores, actividades de aprendizaje activo y entornos interactivos, entre otros. Sin embargo, aún hay preguntas investigación por resolver para cada proceso. Conclusiones: Este trabajo discute la integración del CSCL y la IA para mejorar el aprendizaje en cursos de programación y cómo esta apoya el proceso educativo de los estudiantes. Ningún modelo integra el enfoque CSCL con técnicas de IA, lo cual permite implementar actividades de aprendizaje y, al mismo tiempo, observar y analizar la evolución del sistema y de la manera en que sus usuarios (estudiantes) mejoran sus habilidades de aprendizaje con respecto a la programación. Adicionalmente, las diferentes herramientas encontradas en este artículo podrían ser exploradas por profesores e instituciones, o podrían desarrollarse nuevas tecnologías a partir de ellas

Estrategia basada en la metodología Computer-Supported Collaborative Learning para la formación de grupos de trabajo automáticos en un curso de introducción a la programación (CS1)

Los cursos de Introducción a la programación presentan bajas calificaciones de los estudiantes, esto se refleja en las altas tasas de mortalidad y deserción académica. En este sentido, buscando formas de mejorar y apoyar el rendimiento académico de los estudiantes del curso CS1 - Fundamentos de Programación Orientada a Objetos (FPOO), este artículo propone una estrategia basada en la metodología Computer-Supported Collaborative Learning (CSCL) apoyada por un algoritmo para la formación de grupos de trabajo automáticos, que busca motivar a los estudiantes y permite adquirir conocimientos de forma homogénea en el desarrollo de actividades de programación. Bajo el marco del diseño cuasi experimental, se implementó la estrategia para diferentes actividades evaluativas en el curso FPOO, que permitió responder cuestiones relacionadas con la mejora de la calificación final de un estudiante utilizando la formación de grupos de trabajo automáticos en comparación a la formación de grupos de trabajo tradicional, y los resultados que se generan en las calificaciones cuando se desarrollan actividades sin formación de grupos. Los experimentos de este trabajo demuestran que el uso de la estrategia de colaboración mejora las calificaciones de los estudiantes en 22% en laboratorios y 20% en el proyecto final. Además, permite intercambiar conocimientos para resolver una tarea de programación. Finalmente, en este trabajo se concluye que el desarrollo de estrategias que integran la colaboración impacta positivamente en el proceso de aprendizaje de programación, mejorando significativamente las calificaciones del estudiante y las habilidades interpersonales que incentivan a mejorar el aprendizaje en los cursos de programación

VIGHUB: una Herramienta de Pronóstico Tecnológico basada en Minería de Repositorios de Software

Introduction: Academics, developers, and companies focused on technological development seek to know what exists and what is still missing in this field. One of the ways they use is the review of bibliographic sources (state-of-the art). In this sense, a tool was developed that allows the current state to be identified semi-automatically. Objective: This article proposes a tool that extracts information from repositories hosted on GitHub. It analyzes the data using computational techniques and presents the results through visualizations that identify the field's technological evolution studied through the most used programming languages, central repositories, and organizations. Method: A model based on Mining Software Repositories (MSR) is used, which integrates an architecture based on microservices, using different programming languages, which allowed the construction of the VigHub tool. The model focuses on four aspects: Selection of a topic, extraction of the data source, analysis of information using computational techniques, and finally, the results are communicated through visualizations. Results: The VigHub tool was available online to carry out 3 case studies. The first in the academy, where technologies, programming languages, users, and companies interested in developing VLE's (Virtual Learning Environment) were identified from 2011 to 2021. The second and third were carried out by companies (industrial environment), which stated that using the VigHub tool supports data analysis and valuable results identification. Conclusions: A tool that allows identifying a part of the current state of technology could be a helpful tool for academics, developers, and companies, saving human resources, time, and possible repeated developments---code reuse. The VigHub tool aims to support the construction of state-of-the-art. Its results are complementary to the traditional method.Introducción: Académicos, desarrolladores y empresas enfocadas en el desarrollo tecnológico, buscan conocer lo que ya existe y lo que aún falta en este campo. Una de las formas que utilizan, es realizar revisiones sobre fuentes bibliográficas (estado del arte). En este sentido, se desarrolló una herramienta que permite identificar el estado actual de una tecnología de forma semi-automática. Objetivo: Este artículo propone una herramienta que extrae información de repositorios alojados en GitHub. Analiza los datos utilizando técnicas computacionales y presenta los resultados a través de visualizaciones que identifican la evolución tecnológica del campo estudiado a través de los lenguajes de programación, principales, repositorios y organizaciones. Metodología: Se utiliza un modelo basado en Repositorios de Software de Minería (MSR), el cual integra una arquitectura basada en microservicios utilizando diferentes lenguajes de programación, lo que permitió la construcción de la herramienta VigHub. El modelo se centra en cuatro aspectos: selección de un tema tecnológico, extracción de la fuente de datos, análisis de la información mediante técnicas computacionales y finalmente, se muestran los resultados a través de visualizaciones. Resultados: Se dispuso la herramienta VigHub de manera online para realizar 3 casos de estudio. El primero en la academia, donde se identifico desde el año 2011 al 2021, las tecnologías, los lenguajes de programación, los usuarios y empresas interesadas en el desarrollo de VLE’s (Virtual Learning Environment). El segundo y tercero fueron ejecutados por empresas (ambiente industrial), que afirmaron que el uso de la herramienta VigHub, apoya tanto en el análisis de datos como en la identificación de resultados útiles. Conclusiones: Contar con una herramienta que a partir de una sola consulta permite identificar parte del estado actual de una tecnología, podría ser una herramienta útil para académicos, desarrolladores y empresas, que ahorrarían recursos humanos, tiempo y posibles desarrollos repetidos---reutilización de código. La herramienta VigHub pretende apoyar en la construcción de un estado de arte. Sus resultados son complementarios al método tradicional.

VIGHUB: una herramienta de pronóstico tecnológico basada en minería de repositorios de software

Introduction— Academics, developers, and companies focused on technological development seek to know what exists and what is still missing in this field. One of the ways they use is the review of bibliographic sources (state-of-the art). In this sense, a tool was developed that allows the current state to be identified semi-automatically. Objective— This article proposes a tool that extracts information from repositories hosted on GitHub. It analyzes the data using computational techniques and presents the results through visualizations that identify the field’s technological evolution studied through the most used programming languages, central repositories, and organizations. Method— A model based on Mining Software Repositories (MSR) is used, which integrates an architecture based on microservices, using different programming languages, which allowed the construction of the VigHub tool. The model focuses on four aspects— Selection of a topic, extraction of the data source, analysis of information using computational techniques, and finally, the results are communicated through visualizations. Results— The VigHub tool was available online to carry out 3 case studies. The first in the academy, where technologies, programming languages, users, and companies interested in developing VLE’s (Virtual Learning Environment) were identified from 2011 to 2021. The second and third were carried out by companies (industrial environment), which stated that using the VigHub tool supports data analysis and valuable results identification. Conclusions— A tool that allows identifying a part of the current state of technology could be a helpful tool for academics, developers, and companies, saving human resources, time, and possible repeated developments- --code reuse. The VigHub tool aims to support the construction of state-of-the-art. Its results are complementary to the traditional method.Introducción— Académicos, desarrolladores y empresas enfocadas en el desarrollo tecnológico, buscan conocer lo que ya existe y lo que aún falta en este campo. Una de las formas que utilizan, es realizar revisiones sobre fuentes bibliográficas (estado del arte). En este sentido, se desarrolló una herramienta que permite identificar el estado actual de una tecnología de forma semi-automática. Objetivo— Este artículo propone una herramienta que extrae información de repositorios alojados en GitHub. Analiza los datos utilizando técnicas computacionales y presenta los resultados a través de visualizaciones que identifican la evolución tecnológica del campo estudiado a través de los lenguajes de programación, principales, repositorios y organizaciones. Metodología— Se utiliza un modelo basado en Repositorios de Software de Minería (MSR), el cual integra una arquitectura basada en microservicios utilizando diferentes lenguajes de programación, lo que permitió la construcción de la herramienta VigHub. El modelo se centra en cuatro aspectos— selección de un tema tecnológico, extracción de la fuente de datos, análisis de la información mediante técnicas computacionales y finalmente, se muestran los resultados a través de visualizaciones. Resultados— Se dispuso la herramienta VigHub de manera online para realizar 3 casos de estudio. El primero en la academia, donde se identifico desde el año 2011 al 2021, las tecnologías, los lenguajes de programación, los usuarios y empresas interesadas en el desarrollo de VLE’s (Virtual Learning Environment). El segundo y tercero fueron ejecutados por empresas (ambiente industrial), que afirmaron que el uso de la herramienta VigHub, apoya tanto en el análisis de datos como en la identificación de resultados útiles. Conclusiones— Contar con una herramienta que a partir de una sola consulta permite identificar parte del estado actual de una tecnología, podría ser una herramienta útil para académicos, desarrolladores y empresas, que ahorrarían recursos humanos, tiempo y posibles desarrollos repetidos---reutilización de código. La herramienta VigHub pretende apoyar en la construcción de un estado de arte. Sus resultados son complementarios al método tradicional