La evaluación de competencias en la web

En el actual marco del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) la mejora de la calidad de la enseñanza y el aprendizaje es una cuestión clave, en ella, la evaluación de competencias se convierte en una cuestión central. La máxima accesibilidad a cualquier tipo de información o herramienta está hoy en Internet, y ese medio es también muy adecuado para la evaluación, especialmente en el contexto universitario. Por ello el objetivo de este trabajo es realizar una revisión de portales web dedicados a evaluación de competencias genéricas, haciendo hincapié en aquellos que ofrezcan herramientas de evaluación disponibles online. Se ha realizado una búsqueda en Google a partir de palabras clave en inglés y en español, y se han consultado las páginas de las primeras universidades según el ranking Webometrics. Los resultados obtenidos permiten afirmar una tendencia a la constitución de plataformas colaborativas procedentes de iniciativas en las que participan amplias redes de profesores universitarios y diversas instituciones, que ofrecen herramientas con aplicación práctica y de acceso abierto.

Análisis de usabilidad y aplicación de los resultados en el desarrollo de plataformas web

Este trabajo trata cómo se pueden aplicar las técnicas de análisis de usabilidad al desarrollo de plataformas web. Actualmente es común que los servicios sean ofrecidos mediante plataformas web para un grupo muy heterogéneo de personas. Por otra parte, los análisis de usabilidad son una herramienta muy útil para conocer cómo interactúan las personas con los ordenadores y mejorar el diseño de las aplicaciones. Realizar un buen diseño permite mejorar la experiencia de usuario, factor fundamental para el éxito de cualquier producto que requiera interacción con el usuario. A continuación se describen las diferentes fases de los test de usabilidad y se detalla cómo han sido aplicadas durante el desarrollo del proyecto. Finalmente, se presentarán los resultados obtenidos durante la evaluación de la plataforma y el análisis de los mismos indicando cómo han afectado al diseño de la plataforma. ---ABSTRACT---This document discusses how to apply usability test techniques over web platform development. Nowadays, it is common that services are offered through web platforms for a large group of heterogeneous people. Moreover, usability tests are a very useful tool to understand human-computer interaction and improve the design of the applications. A good design can improve user experience, which is essential for the success of any product that requires user interaction. The following pages describes the different phases of usability testing and detail how these have been applied during the development of the project. Finally, the results obtained during the platform evaluation are presented and analysed, explaining how they have affected the design of the platform.

Evaluación de efectos de biocidas contenidos en recubrimientos “antifouling “(AF coatings) en ecosistemas marinos

De entre los diversos grupos de contaminantes que pueden ser dañinos para ecosistemas acuáticos, sobresalen en los últimos años los biocidas utilizados como principio activo en recubrimientos antifouling ó pinturas anti-incrustantes para cascos de barcos y todo tipo de equipamiento sumergido ó en contacto con agua. Estos recubrimientos se aplican como sistema de protección para combatir la formación y asentamiento de comunidades bioincrustantes (fouling) frente a superficies expuestas al agua, también tienen como finalidad proteger frente a la corrosión de tipo químico y biológico. Normalmente estas pinturas anti-incrustantes son aplicadas en embarcaciones comerciales y de recreo, plataformas petrolíferas, tuberías submarinas, compuertas de presas, instalaciones destinadas a acuicultura, entre otro equipamiento. La utilización de biocidas en la formulación de pinturas anti-incrustantes para barcos ha sido propuesta por muchos investigadores como la aplicación de más impacto para los ecosistemas marinos, debido al intenso tráfico marítimo mundial que provoca la difusión de biocidas contaminantes en los mares, sobre todo en zonas costeras, bahías y puertos que es donde se magnifica el problema. Los llamados recubrimientos antifouling de segunda generación fueron los primeros que emplearon el tributilestaño (TBT) como principio activo en su formulación, a pesar de su gran eficacia y amplia utilización, al cabo del tiempo se ha demostrado su alta toxicidad y persistencia; por lo que existe una gran actividad investigadora en la búsqueda de alternativas asimismo eficientes pero más respetuosas con el medio marino. En este trabajo se pretende comparar los efectos para ecosistemas marinos del TBT y cinco biocidas como son dibutilestaño dicloruro, diuron (diclorofenil dimetil urea), piritionato de Zn ó Zn omadine, óxido de cobre (I) y DCOIT (Dicloro-2-n-octil-4-isotiazol-3-ona). Estos biocidas se han seleccionado en función de su naturaleza química diferenciada, distintas solubilidades en agua, eficacia, ecotoxicidad, persistencia y bioacumulación fundamentalmente. Para proceder a la clasificación del riesgo para ecosistema marino de los biocidas mencionados, nos valdremos de dos metodologías, una será la evaluación de unos índices de riesgo de biocidas para ecosistemas acuáticos con el fin de realizar una clasificación prospectiva de los mismos, basada en criterios PBT (Persistencia, Bioacumulación y Toxicidad para organismos acuáticos) y otra será una evaluación de la razón de la EXPOSICIÓN, valorada como PEC (Predictive Environmental Concentration) con relación a los EFECTOS originados, valorados como PNEC (Predicted No-Effect Concentration). Para cuantificar PEC nos valdremos de modelizaciones para ecosistemas marinos como MAMPEC (Marine Antifoulant Model to Predict Environmental Concentrations). Para cuantificar PNEC se hace uso de bioensayos a corto o largo plazo en organismos acuáticos. De esta manera podremos agrupar los biocidas en diversas categorías de riesgo y así poder decidir cuando su impacto medioambiental es asumible ó no asumible, alternativas posibles y en todo caso que decisiones se deben tomar al respecto.

Plataforma de evaluación de algoritmos para la identificación de usuarios

La minería de datos es un campo de las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de datos. La minería de datos busca generar información similar a la que podría producir un experto humano. Además es el proceso de descubrir conocimientos interesantes, como patrones, asociaciones, cambios, anomalías y estructuras significativas a partir de grandes cantidades de datos almacenadas en bases de datos, data warehouses o cualquier otro medio de almacenamiento de información. El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas es una rama de la Inteligencia artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información no estructurada suministrada en forma de ejemplos. La minería de datos utiliza métodos de aprendizaje automático para descubrir y enumerar patrones presentes en los datos. En los últimos años se han aplicado las técnicas de clasificación y aprendizaje automático en un número elevado de ámbitos como el sanitario, comercial o de seguridad. Un ejemplo muy actual es la detección de comportamientos y transacciones fraudulentas en bancos. Una aplicación de interés es el uso de las técnicas desarrolladas para la detección de comportamientos fraudulentos en la identificación de usuarios existentes en el interior de entornos inteligentes sin necesidad de realizar un proceso de autenticación. Para comprobar que estas técnicas son efectivas durante la fase de análisis de una determinada solución, es necesario crear una plataforma que de soporte al desarrollo, validación y evaluación de algoritmos de aprendizaje y clasificación en los entornos de aplicación bajo estudio. El proyecto planteado está definido para la creación de una plataforma que permita evaluar algoritmos de aprendizaje automático como mecanismos de identificación en espacios inteligentes. Se estudiarán tanto los algoritmos propios de este tipo de técnicas como las plataformas actuales existentes para definir un conjunto de requisitos específicos de la plataforma a desarrollar. Tras el análisis se desarrollará parcialmente la plataforma. Tras el desarrollo se validará con pruebas de concepto y finalmente se verificará en un entorno de investigación a definir. ABSTRACT. The data mining is a field of the sciences of the computation referred to the process that it tries to discover patterns in big volumes of information. The data mining seeks to generate information similar to the one that a human expert might produce. In addition it is the process of discovering interesting knowledge, as patterns, associations, changes, abnormalities and significant structures from big quantities of information stored in databases, data warehouses or any other way of storage of information. The machine learning is a branch of the artificial Intelligence which aim is to develop technologies that they allow the computers to learn. More specifically, it is a question of creating programs capable of generalizing behaviors from not structured information supplied in the form of examples. The data mining uses methods of machine learning to discover and to enumerate present patterns in the information. In the last years there have been applied classification and machine learning techniques in a high number of areas such as healthcare, commercial or security. A very current example is the detection of behaviors and fraudulent transactions in banks. An application of interest is the use of the techniques developed for the detection of fraudulent behaviors in the identification of existing Users inside intelligent environments without need to realize a process of authentication. To verify these techniques are effective during the phase of analysis of a certain solution, it is necessary to create a platform that support the development, validation and evaluation of algorithms of learning and classification in the environments of application under study. The project proposed is defined for the creation of a platform that allows evaluating algorithms of machine learning as mechanisms of identification in intelligent spaces. There will be studied both the own algorithms of this type of technologies and the current existing platforms to define a set of specific requirements of the platform to develop. After the analysis the platform will develop partially. After the development it will be validated by prove of concept and finally verified in an environment of investigation that would be define.

Propuesta de Mecanismos de Verificación de Integridad de Plataformas Móviles de Computación basados en Entornos Seguros de Ejecución

Las prestaciones y características de los dispositivos móviles actuales los sitúa a un nivel similar a los ordenadores de escritorio tradicionales en cuanto a funcionalidad y posibilidades de uso, añadiendo además la movilidad y la sensación de pertenencia al usuario que se deriva de ésta. Estas cualidades convierten a las plataformas móviles de computación en verdaderos ordenadores personales, y cada día es más popular su utilización en ámbitos distintos del ocio y las comunicaciones propiamente dichas, pasando a convertirse en herramientas de apoyo a la productividad también en el entorno profesional y corporativo. La utilización del dispositivo móvil como parte de una infraestructura de telecomunicaciones da lugar a nuevas expresiones de problemas clásicos de gestión y seguridad. Para tratar de abordarlos con la flexibilidad y la escalabilidad necesarias se plantean alternativas novedosas que parten de enfoques originales a estos problemas, como las ideas y conceptos que se engloban en la filosofía del Control de Acceso a la Red (Network Access Control, o NAC). La mayoría de los planteamientos de NAC se basan, en el ámbito de la seguridad, en comprobar ciertas características del dispositivo móvil para tratar de determinar hasta qué punto puede éste suponer una amenaza para los recursos de la red u otros usuarios de la misma. Obtener esta información de forma fiable resulta extremadamente difícil si se caracteriza el dispositivo mediante un modelo de caja blanca, muy adecuado dada la apertura propia de los sistemas operativos móviles actuales, muy diferentes de los de antaño, y la ausencia de un marco de seguridad efectivo en ellos. Este trabajo explora el Estado de la Técnica en este ámbito de investigación y plantea diferentes propuestas orientadas a cubrir las deficiencias de las soluciones propuestas hasta el momento y a satisfacer los estrictos requisitos de seguridad que se derivan de la aplicación del modelo de caja blanca, materializándose en última instancia en la definición de un mecanismo de evaluación de características arbitrarias de un cierto dispositivo móvil basado en Entornos Seguros de Ejecución (Trusted Execution Environments, o TEEs) con elevadas garantías de seguridad compatible con los planteamientos actuales de NAC. ABSTRACT The performance and features of today’s mobile devices make them able to compete with traditional desktop computers in terms of functionality and possible usages. In addition to this, they sport mobility and the stronger sense of ownership that derives from it. These attributes change mobile computation platforms into truly personal computers, allowing them to be used not only for leisure or as mere communications devices, but also as supports of productivity in professional and corporative environments. The utilization of mobile devices as part of a telecommunications infrastructure brings new expressions of classic management and security problems with it. In order to tackle them with appropriate flexibility and scalability, new alternatives are proposed based on original approaches to these problems, such as the concepts and ideas behind the philosophy of Network Access Control (NAC). The vast majority of NAC proposals are based, security-wise, on checking certain mobile device’s properties in order to evaluate how probable it is for it to become a threat for network resources or even other users of the infrastructure. Obtaining this information in a reliable and trustworthy way is extremely difficult if the device is characterized using a white-box model, which is the most appropriate if the openness of today’s mobile operating systems, very different from former ones, and the absence of an effective security framework are taken into account. This work explores the State of the Art related with the aforementioned field of research and presents different proposals targeted to overcome the deficiencies of current solutions and satisfy the strict security requirements derived from the application of the white box model. These proposals are ultimately materialized in the definition of a high-security evaluation procedure of arbitrary properties of a given mobile device based on Trusted Execution Environments (TEEs) which is compatible with modern NAC approaches.