En el ámbito de la educación y demás escenarios de la sociedad, la calidad es un concepto que caracteriza el resultado de un proceso determinado. Los procesos educativos están relacionados directamente con el aprendiz, por lo tanto la calidad incorpora matices más importantes que otros procesos de desarrollo de un país. Los procesos educativos han ido evolucionando con la implementación de nuevas técnicas y métodos, conceptos de otros campos, y en las últimas décadas con incursión de la tecnología de información y comunicación. La rápida evolución de tecnologías y dispositivos móviles, así como su impacto en las actividades diarias de los aprendices, se ha visto como una nueva manera de adquirir y dar conocimiento y de potenciar el proceso educativo. (Catalin Boja, 2011) Dice que “La calidad del proceso educativo también depende de la calidad de los métodos usados para proveer conocimiento, es así que en consecuencia es muy importante evaluar la calidad de las aplicaciones M-Learning.”
Esta investigación define un modelo de evaluación de calidad para evaluar aplicaciones M-Learning en contextos educativos universitarios. El trabajo describe un modelo de calidad el cual se establece mediante la valoración de algunos modelos de evaluación de software propuestos tanto para móviles como de escritorio a nivel internacional. Como las salidas son datos que definen calidad se hace necesaria la validación del modelo para verificar si cumple con los estándares de calidad propuestos en él, para aplicaciones M-Learning.INTRODUCCIÓN 18
1. MODELOS DE CALIDAD DE SOFWARE 20
1.1 QUALITY MODEL FOR M-LEARNING APPLICATIONS 21
Tabla 1. Quality Model For M-Learning Applications 21
1.2 A MOBILE SOFTWARE QUALITY MODEL. 21
Tabla 2. A Mobile Software Quality Model 22
1.3 MODELO DE PRESSMAN. 22
Tabla 3. Modelo de Pressman 23
1.4 MODELO DE MCCALL 23
Tabla 4. Modelo de McCALL 23
1.5 MODELO ISO/IEC 9126. 24
Tabla 5. Modelo ISO/IEC 9126 24
1.6 DROMEY'S QUALITY MODEL 25
Tabla 6. Dromey's Quality Model 25
1.7 SQAE (SOFTWARE QUALITY ASSESSMENT EXERCISE). 26
Tabla 7. SQAE (Software Quality Assessment Exercise) 26
1.8 MODELO DEUTSCH 27
Tabla 8. Modelo DEUTSCH 27
1.9 MODELO BASINYA 28
Tabla 9. Modelo BASINYA 28
1.10 MODELO DE GILB 29
Tabla 10. Modelo de GILB 29
1.11 MODELO DE FURPS 30
Tabla 11. Modelo de FURPS 30
1.12 MODELO DE BOEHM. 30
Tabla 12. Modelo de GILB 31
2. METRICAS PARA EVALUACIÓN DEL SOFTWARE 32
2.1 OPERACIÓN DEL PRODUCTO 32
Tabla 13. Operación del producto 32
2.2 REVISIÓN DEL PRODUCTO 33
Tabla 14. Revisión del producto 33
2.3 TRANSICIÓN DEL PRODUCTO 33
Tabla 15. Transición del producto 33
Figura 1. Esquema de los factores de calidad 34
Tabla 16. Esquema de puntuación en una escala del 0 34
Tabla 17. Relación entre los factores de calidad del software y las métricas 35
3. M-LEARNING Y SU CARACTERISTICAS 37
Figura 2. Modelo de variables 38
3.1 VARIABLE TECNOLOGICA –ASPECTO DEL DISPOSITIVO (D) 38
Tabla 18. Variable tecnológica –Aspecto del dispositivo (D) 39
3.2 VARIABLE DE LEARNER –ASPECTO DEL APRENDIZ (L) 40
Tabla 19. Variable de Learner –Aspecto del aprendiz (L) 40
3.3 VARIABLE SOCIAL–ASPECTO SOCIAL(S) 41
Tabla 20. Variable social–Aspecto social (S) 42
3.4 VARIABLE DE USABILIDAD INTERSECCIÓN DEL DISPOSITIVO - ASPECTO DE USABILIDAD (DL) 42
Tabla 21. Variable de usabilidad intersección del dispositivo - Aspecto de usabilidad (DL) 42
3.5 VARIABLE DE INTERSECCIÓN TECNOLOGÍA SOCIAL (DS)-ASPECTO SOCIAL TECNOLOGICO 43
Tabla 22. Variable de intersección tecnología social (DS)-Aspecto social tecnológico 44
3.6 VARIABLE DE INTERSECCIÓN INTERACCIÓN A APRENDER (LS)-ASPECTO DE APRENDIZAJE 45
Tabla 23. Variable de intersección interacción a aprender (LS)-Aspecto de aprendizaje 45
3.7 VARIABLE DE PROCESO DE APRENDIZAJE MÓVIL (DLS)-ASPECTO APREDIZAJE MOVIL 46
Tabla 24. Variable de proceso de aprendizaje móvil (DLS)-aspecto aprendizaje móvil 46
4. DEFINICIÓN DEL MODELO 48
4.1 COMPARATIVO DE MODELOS DE CALIDAD DE SOFTWARE 48
Tabla 25. Comparativo de modelos de calidad de software 48
4.2 OCURRENCIAS DE LAS CARACTERISTICAS DE CALIDAD DE LOS MODELOS 49
Tabla 26. Ocurrencias de las características de calidad de los modelos 49
4.2.1 Definición de características de calidad según Quality Model For M-Learning Applications. Accesibilidad (Accessibility): conjunto de atributos que influyen en la capacidad del software para ser usado desde cualquier lugar y en cualquier momento. 51
4.2.2 Definición de caracteristicas de calidad segun A Mobile Software Quality Model. Flexibilidad (Flexibility): Facilidad con la que un sistema o componente pueden ser modificados para su uso en aplicaciones o entornos distintos de aquellos para los que fue diseñado específicamente. 52
4.2.3 Definición de características de calidad según FURPS. Funcionalidad (Functionality): Se valora evaluando el conjunto de características y capacidades del programa, la generalidad de las funciones entregadas y la seguridad del sistema global. 53
4.2.4 Definición de características de calidad según McCALL. Mantenibilidad: Es el esfuerzo requerido para localizar y arreglar un error en un programa. La pregunta asociada es: ¿Puedo corregirlo?. 53
4.2.4.2 Características de Quality Model For M-Learning Applications Vs Variables de modelo M-Learnig 56
Tabla 27. Características de Quelite Modelo Foro M-Learning Aplicaciones Vs Variables de modelo M-Learning 56
Tabla 28. Características de A Mobile Software Quelite Modelo Vs Variables de modelo M-Learning 60
Tabla 29. Características de modelo Furos Vs Variables de modelo M-Learning 64
Tabla 30. Características de modelo MCCALL Vs Variables de modelo M-Learnig 68
Tabla 31. Resumen características de calidad y variables M-Learning 73
Tabla 32. Aplicaciones móviles educativas más relevantes 75
Art Academy 94
Tabla 33. Aplicaciones móviles a evaluar 96
4. EVALUACIÓN DEL MODELO 96
4.1 INDICADOR IL =TIEMPO DE CARGA 98
Tabla 34. Indicador IL =Tiempo de carga 98
4.2 INDICADOR Ip =LONGITUD DE LA RUTA DE ACCESO 99
Tabla 35. Indicador Ip =Longitud de la ruta de acceso 99
4.3 INDICADOR IH= GRADO DE HOMOGENEIDAD DE LOS PROCESOS DE DATOS DE ENTRADA 100
Tabla 36. Indicador IH= Grado de homogeneidad de los procesos de datos de entrada 100
4.4 INDICADOR IR =INFORMACIÓN REQUERIDA POR EL USUARIO 101
Tabla 37. Indicador IR =Información requerida por el usuario 101
4.5 INDICADOR ICN=CONTINUIDAD DE LA INTERACCIÓN HUMANO-APLICACIÓN 102
Tabla 38. Indicador ICN=Continuidad de la interacción humano-aplicación 102
4.6 INDICADOR ICP=COMPLEJIDAD DE LA HOMOJENEIDAD Y LA SIMETRIA DE LOS COMPONENTES DE SALIDA 104
Tabla 39. Indicador ICP=Complejidad de la homogeneidad y la simetría de los componentes de salida 104
4.7 VALIDACIÓN DEL MODELO 105
4.7.1 Indicador del tiempo de carga de la aplicación-medida en segundos 105
4.7.2 Resultados del indicador del tiempo de carga de la aplicación-medida en segundos 106
Tabla 40. Resultados del indicador del tiempo de carga de la aplicación-medida en segundos 106
Gráfica 1. Indicador del tiempo de carga de la aplicación medida en segundos 107
4.7.3 Indicador Ip =Longitud de la ruta de acceso 107
Tabla 41. Resultados del indicador de longitud de ruta de acceso-niveles de acceso 108
Gráfica 2. Indicador de longitud de ruta de acceso – Niveles de acceso 109
4.7.4 Indicador IH= Grado de homogeneidad de los procesos de datos de entrada 109
Tabla 42. Resultados del indicador de grado de homogeneidad de los procesos de datos de entrada 110
Gráfica 3. Indicador de grado de homogeneidad de los procesos de datos de entrada 111
4.7.5 Indicador IR = Información requerida por el usuario 111
Tabla 43. Resultados del indicador - Información requerida por el usuario 112
Gráfica 4. Resultados del indicador - Información requerida por el usuario 113
4.7.6 Indicador continuidad de la interacción humano-Aplicación 113
Tabla 44. Resultados del indicador continuidad de la interacción humano-Aplicación-#Conexión y salidas de un nodo pagina 114
Gráfica 5. Indicador continuidad de la interacción humano – Aplicación - # Conexión y salidas de un nodo página 115
4.7.7 Indicador ICP = Complejidad de la homogeneidad y la simetría de los componentes de salida 116
Tabla 45. Indicador ICP = Complejidad de la homogeneidad y la simetría de los componentes de salida 117
Gráfica 6. Indicador de longitud de ruta de acceso – Número de distribuciones de componentes 118
Gráfica 7. Importance factor of quality criteria 120
Tabla 46. Base del modelo 121
Gráfica 8. Distribuciones uniformes de medidas cualitativas y cuantitativas-modelo 121
Tabla 47. Resultados de la evaluación de las aplicaciones móviles propuestas 122
Gráfica 9. Distribuciones uniformes de medidas cualitativas y cuantitativas-aplicaciones 122
Tabla 48. Distribuciones uniformes de medidas cualitativas y cuantitativas-aplicaciones 123
Gráfica 10. Nivel de calidad 126
Tablas 49. Cumplimiento del concepto m-Learning en las aplicaciones 127
5. CONCLUSIONES 128
BIBLIOGRAFÍA 131
ANEXOS 138
ANEXO A. Cálculo de los indicadores y nivel de calidad general de cada aplicación (Medio Magnético) 138MaestríaIn the field of education and other scenarios of society, quality is a concept that characterizes the output of a particular process. Educational processes are directly related to the learner therefore incorporates quality more important than other processes of development of a country nuances. Educational processes have evolved with the implementation of new techniques and methods, concepts from other fields, and in recent decades with the incursion of information and communication technology. The rapid evolution of mobile technologies and devices, and their impact on daily activities of apprentices, is seen as a new way of acquiring and knowledge and enhance the educational process. (Catalin Boja, 2011) It says "The quality of the educational process depends also on the quality of the methods used to provide knowledge, so that in consequence is very important to evaluate the quality of M-Learning applications."
This research defines a quality assessment model to evaluate M-Learning applications in university educational contexts. The paper describes a quality model which is established by evaluating models proposed assessment software for mobile and desktop internationally. As the outputs are data defining quality model validation is necessary to verify if it meets the quality standards proposed therein, for M-Learning applications.Modalidad Presencia
