Autoría de aplicaciones móviles para el análisis de datos

La incorporación de aplicaciones móviles en diversos entornos genera una gran cantidad de información resultante de la interacción de los usuarios con estas aplicaciones. El análisis de esta información puede ser de gran utilidad para el profesional, ya que le puede facilitar la toma de decisiones o la valoración del proceso que esté aplicando, permitiendo mejorar los resultados o detectar determinados patrones. La información recogida se puede definir siguiendo una serie de características: por un lado contiene una gran cantidad de datos, los cuales deben ser almacenados, por otro lado, requiere velocidad en su procesamiento debido al ritmo en el que se recibe y el número de aplicaciones que pueden enviar esta información de forma simultánea. Finalmente, puede contener una gran variedad de datos, ya que desde una misma aplicación es posible capturar diferentes tipos de situaciones (número de veces que se ha pulsado un determinado botón, número de tiempo invertido para responder una determinada cuestión, etc.). El análisis de esta información es posible haciendo uso de tecnologías Big Data, ya que permite interpretar información con las características anteriormente mencionadas, convirtiéndola en información útil, procesando esta información con gran velocidad y además, permitiendo la variedad de estos datos. No obstante, el desarrollo de aplicaciones móviles que sean capaces de incorporar estas capacidades no es trivial para un usuario que no posea conocimientos adecuados de programación. En este trabajo, se propone una extensión para un entorno de autoría de aplicaciones basado en MIT App Inventor 2 que proporciona a los usuarios un conjunto de herramientas para capturar, procesar y presentar los resultados obtenidos. Finalmente, estas herramientas se evaluarán mediante el desarrollo de una aplicación móvil en la que se realiza el análisis de la información emitida por cada uno de los sensores de un dispositivo BCI, además de la realización de una evaluación de usabilidad en la que se analizarán las opiniones recogidas.118 páginas

Un entorno software para el aprendizaje de la programación

El objetivo del desarrollo del presente proyecto es facilitar el aprendizaje de la programación haciendo uso de un medio muy útil para diseñar algoritmos: el pseudocódigo. El pseudocódigo tiene una sintaxis muy cercana al lenguaje natural, por ello, es la vía mas adecuada para el contacto inicial con la programación. Pero, tiene una carencia, la cual es que no se puede ejecutar directamente en un ordenador, y por tanto, no se puede visualizar el comportamiento real del algoritmo (algo que es de vital importancia en el aprendizaje). Para solventar esta carencia, se ha desarrollado un DSL (Lenguaje Específico de Dominio) con el que se conseguirá que desde el entorno de desarrollo Eclipse sea posible escribir algoritmos utilizando la sintaxis del pseudocódigo descrito en [Hurtado et al., 2002] y posteriormente, ejecutar los programas en C o C++ resultantes de la conversión de dichos algoritmos. El DSL contiene validaciones sintácticas y semánticas, de tal forma, que se conseguirá que el programa generado no contenga errores y sea directamente compilable, además de ser multidioma (español o inglés), permitiendo seleccionar el idioma de la sintáxis del pseudocódigo. Finalmente, se han implementado comprobaciones de calidad (utilizando la plataforma de gestión de calidad de código, SonarQube), con las que se podrán medir la calidad de los algoritmos diseñados en pseudocódigo. *[Hurtado et al., 2002] Hurtado, N., Laguía, M., and Silva, E. L. (2002). Introducción a la pro- gramación. Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cádiz.Número de páginas: 169 páginas. Número de capítulos: 3 capítulos principales

Block-Based Development of Mobile Learning Experiences for the Internet of Things

The Internet of Things enables experts of given domains to create smart user experiences for interacting with the environment. However, development of such experiences requires strong programming skills, which are challenging to develop for non-technical users. This paper presents several extensions to the block-based programming language used in App Inventor to make the creation of mobile apps for smart learning experiences less challenging. Such apps are used to process and graphically represent data streams from sensors by applying map-reduce operations. A workshop with students without previous experience with Internet of Things (IoT) and mobile app programming was conducted to evaluate the propositions. As a result, students were able to create small IoT apps that ingest, process and visually represent data in a simpler form as using App Inventor's standard features. Besides, an experimental study was carried out in a mobile app development course with academics of diverse disciplines. Results showed it was faster and easier for novice programmers to develop the proposed app using new stream processing blocks.Spanish National Research Agency (AEI) - ERDF fund

Vary: An IDE for Designing Algorithms and Measuring Quality

Pseudocode is one of the recommended methods for teaching students to design algorithms. Having a tool that performs the automatic translation of an algorithm into pseudocode to a programming language would allow the student to understand the complete process of program development. In addition, the introduction of quality measurement of algorithms designed from the first steps of learning programming would enable the student to understand the importance of code quality for maintenance of software processes. This work describes Vary, an integrated development environment based on Eclipse for writing and running pseudocode algorithms. The environment automatically transforms abstract pseudocode into runnable C/C++ source code that can be later executed. Computer programming learners and even computational scientists can use Vary to write and run algorithms, while taking advantage of modern development environment features. Vary is provided with an additional extension to automatically carry out algorithm analysis with SonarQube

Applying static code analysis for domain-specific languages

The use of code quality control platforms for analysing source code is increasingly gaining attention in the developer community. These platforms are prepared to parse and check source code written in a variety of general-purpose programming languages. The emergence of domain-specific languages enables professionals from different areas to develop and describe problem solutions in their disciplines. Thus, source code quality analysis methods and tools can also be applied to software artefacts developed with a domain-specific language. To evaluate the quality of domain-specific language code, every software component required by the quality platform to parse and query the source code must be developed. This becomes a time-consuming and error-prone task, for which this paper describes a model-driven interoperability strategy that bridges the gap between the grammar formats of source code quality parsers and domain-specific text languages. This approach has been tested on the most widespread platforms for designing text-based languages and source code analysis. This interoperability approach has been evaluated on a number of specific contexts in different domain areas

A Comprehensive Framework to Reinforce Evidence Synthesis Features in Cloud-Based Systematic Review Tools

Systematic reviews are powerful methods used to determine the state-of-the-art in a given field from existing studies and literature. They are critical but time-consuming in research and decision making for various disciplines. When conducting a review, a large volume of data is usually generated from relevant studies. Computer-based tools are often used to manage such data and to support the systematic review process. This paper describes a comprehensive analysis to gather the required features of a systematic review tool, in order to support the complete evidence synthesis process. We propose a framework, elaborated by consulting experts in different knowledge areas, to evaluate significant features and thus reinforce existing tool capabilities. The framework will be used to enhance the currently available functionality of CloudSERA, a cloud-based systematic review tool focused on Computer Science, to implement evidence-based systematic review processes in other disciplines.This research was funded by the Spanish Research Agency (Agencia Estatal de Investigacion) with ERDF funds grant number TIN2017-85797-R (VISAIGLE project). The research stay of T. Person in the SFU was funded by Erasmus+ KA107 grant number 2017-1-ES01-KA107-037422. The APC was funded by the VISAIGLE project

Evaluación de competencias en Serious games mediante analítica de aprendizaje con Process Mining

Los serious games o videojuegos educativos son videojuegos con propósitos de aprendizaje. Los jugadores realizan múltiples interacciones para aplicar las competencias desarrolladas. Información relevante sobre estas interacciones puede ser registrada como secuencias de eventos. Desafortunadamente, la evaluación en serious games es un procedimiento más complejo que el de otros instrumentos e-Learning debido a una serie de factores y particularidades, como el contexto del videojuego o su género. Además, los métodos de evaluación manuales presentan limitaciones para llevar a cabo un análisis detallado de grandes conjuntos de datos. La Minería de procesos (Process Mining) es un conjunto de técnicas de Análisis de Secuencias que permite extraer conocimiento de registros de eventos de manera automática. En esta publicación, proponemos aplicar técnicas de Process Mining para evaluar las interacciones realizadas dentro de un serious game. En el juego propuesto se trabajan competencias desarrolladas en la asignatura de Bases de Datos del Grado en Ingeniería Informática. Las interacciones del jugador son almacenadas en un registro de eventos el cual es usado por las técnicas de Process Mining para descubrir modelos. Finalmente, mostramos el análisis de los resultados obtenidos sobre el comportamiento de los jugadores, que muestra evidencias de diversas competencias del jugador

Frequency of Wra antigen and anti-Wra in Brazilian blood donors

AbstractBackgroundWra is a low-incidence antigen, which is antithetical to the high prevalence red blood cell antigen, Wrb. Anti-Wra is a naturally occurring antibody that is found in approximately 1–2% of blood donors. The aim of this study was to determine the frequency of Wra and anti-Wra in Brazilian blood donors.MethodsA total of 1662 Brazilian blood donors were molecularly analyzed using the SNaPshot methodology to determine the WR*A/B alleles and to predict the frequency of the Wra antigen. To detect the anti-Wra, samples from 1049 blood donors were analyzed using a gel test with Wr(a+) red blood cells. The serum was treated with dithiothreitol (DTT) to determine the immunoglobulin classes. Immunoglobulin (Ig)-G isotype classification was performed in a gel test using the IgG1/IgG3 card. A monocyte monolayer assay was employed to predict the clinical significance of IgG anti-Wra.ResultsOf the 1662 donors, only one sample had the DI*02.03 allele in heterozygous predicting the Wr(a+b+) phenotype. Anti-Wra was detected in 34 (3.24%) samples, 64.7% in females and 35.3% in males. Regarding the immunoglobulin class, eight (23.5%) cases of anti-Wra were classified as IgG and 26 (76.5%) as IgM. Of the eight cases of IgG anti-Wra, four were IgG1, two were IgG3 and three anti-Wra were not IgG3 or IgG1, and thus probably IgG2 or IgG4. The results of the monocyte monolayer assay showed that IgG anti-Wra might be of clinical significance.ConclusionThis study shows a very low frequency (0.06%) of the Wra antigen in Brazilian blood donors. Additionally, it shows that the frequency of anti-Wra in this population is higher than previously reported

Creacion visual de aplicaciones educativas para robótica e internet de las cosas basadas en dispositivos móviles

Este artículo presenta los principales aportes de dos investigaciones relacionadas con la autoría visual de escenarios educativos basados en dispositivos móviles, cuyos resultados fueron publicados en 2019 en revistas de impacto clasificadas en el primer cuartil del índice JCR. Se estudia la extensión de lenguajes visuales para incorporar soporte para robótica e Internet de las cosas como un mecanismo para facilitar el desarrollo de aplicaciones educativas que utilizan dispositivos móviles. Se realizaron varios talleres para crear actividades utilizando lenguajes textuales y visuales. Los resultados muestran como la aplicación de lenguajes visuales facilita y mejora el desarrollo de aplicaciones para participantes sin conocimientos previos de programación, así como para nuevos programadores.Trabajos financiados por la Agencia Estatal de Investigación del Ministerio de Ciencia e Innovación de España en el contexto del proyecto VISAIGLE (TIN2017-85797-R)

Autoría y analítica de aplicaciones móviles educativas multimodales

[ES]Las interacciones de los estudiantes con dispositivos y aplicaciones móviles con propósitos educativos generan una gran cantidad de información que puede ser tratada con técnicas analíticas y de minería de datos para que el profesor pueda tomar decisiones relacionadas con el aprendizaje. No obstante, el desarrollo de aplicaciones móviles que sean capaces de recoger estas interacciones no es trivial para un usuario que no posea los conocimientos adecuados de programación. En este artículo se propone un componente para la captura y análisis de interacciones dentro de una herramienta de autor para la creación de aplicaciones móviles con capacidades extendidas, sin necesidad de tener amplios conocimientos de programación. La evaluación de la propuesta se ha llevado a cabo mediante el desarrollo y recogida de interacciones de una aplicación de apoyo al aprendizaje de idiomas utilizando realidad aumentada