El Perfil didáctico de la docencia en los nuevos modelos de enseñanza virtual

Aún es pronto para realizar una valoración cualitativa de la enseñanza virtual porque todavía es una modalidad joven, nacida por las posibilidades que abrió internet en nuestra sociedad moderna y globalizada. Nada tiene que ver todavía con la tradicional enseñanza presencial, la de toda la vida, en la que sí existían parámetros, experiencias y estudios que orientaban la labor de los docentes para alcanzar planteamientos didácticos contrastados y de calidad

Servicio de visualización acorde con perfil INSPIRE de ISO 19128-WMS 1.3.0, IGNBase

El Centro Nacional de Información Geográfica (CNIG) publica en la web alrededor de unos cuarenta servicios web del Instituto Geográfico Nacional (IGN) de diferentes temáticas, siguiendo todos ellos las especificaciones del Open Geospatial Consortium. Pero desde la publicación en marzo del 2010 de la Guía Técnica para la implementación de Servicios de Visualización INSPIRE y en diciembre de ese mismo año del Reglamento acerca de la interoperabilidad de los conjuntos de datos y servicios espaciales, el CNIG ha comenzado por transformar primero sus servicios de visualización WMS en servicios de visualización acordes con INSPIRE, comenzando por el servicio llamado IDEE-Base y renombrado como IGN-Base. IGNBase es un servicio de visualización de mapas que permite el acceso a la cartografía oficial que produce el IGN a las escalas 1:25.000 y 1:200.000. Su principal característica es que cumple con los requisitos que establece Inspire en cuanto a los servicios de visualización, siguiendo las siguientes normas: Reglamento sobre interoperabilidad de los conjuntos y datos espaciales, Reglamento sobre servicios de red y Reglamento sobre metadatos. Además, para su implementación se han seguido la Guía técnica para la implementación de servicios de visualización Inspire y las Reglas de implementación de metadatos Inspire. Respecto a la tecnología, se ha utilizado principalmente fuentes abiertas, como Postgis y GeoServer. En este artículo se expone ventajas que proporciona el servicio elaborado así como las dificultades encontradas en la elaboración del servicio de visualización en cuanto a la gestión de los datos; como su gran volumen, la variedad de fuentes, los modelos de datos, que aún no están adaptados a la normativa europea, etc. y los inconvenientes de las herramientas de fuentes abiertas que no están del todo adaptadas al perfil Inspire de WMS 1.3.0 y a sus Reglamentos. IGN-Base no solo está disponible en su versión compatible con el perfil INSPIRE de ISO 19128-WMS 1.3.0, sino también con WMS 1.1

Intelligent agents to improve adaptivity in a web-based learning environment

En esta tesis se propone el uso de agentes inteligentes en entornos de aprendizaje en línea con el fin de mejorar la asistencia y motivación del estudiante a través de contenidos personalizados que tienen en cuenta el estilo de aprendizaje del estudiante y su nivel de conocimiento. Los agentes propuestos se desempeñan como asistentes personales que ayudan al estudiante a llevar a cabo las actividades de aprendizaje midiendo su progreso y motivación. El entorno de agentes se construye a través de una arquitectura multiagente llamada MASPLANG diseñada para dar soporte adaptativo (presentación y navegación adaptativa) a un sistema hipermedia educativo desarrollado en la Universitat de Girona para impartir educación virtual a través del web. Un aspecto importante de esta propuesta es la habilidad de construir un modelo de estudiante híbrido que comienza con un modelo estereotípico del estudiante basado en estilos de aprendizaje y se modifica gradualmente a medida que el estudiante interactúa con el sistema (gustos subjetivos). Dentro del contexto de esta tesis, el aprendizaje se define como el proceso interno que, bajo factores de cambio resulta en la adquisición de la representación interna de un conocimiento o de una actitud. Este proceso interno no se puede medir directamente sino a través de demostraciones observables externas que constituyen el comportamiento relacionado con el objeto de conocimiento. Finalmente, este cambio es el resultado de la experiencia o entrenamiento y tiene una durabilidad que depende de factores como la motivación y el compromiso. El MASPLANG está compuesto por dos niveles de agentes: los intermediarios llamados IA (agentes de información) que están en el nivel inferior y los de Interfaz llamados PDA (agentes asistentes) que están en el nivel superior. Los agentes asistentes atienden a los estudiantes cuando trabajan con el material didáctico de un curso o una lección de aprendizaje. Esta asistencia consiste en la recolección y análisis de las acciones de los estudiantes para ofrecer contenidos personalizados y en la motivación del estudiante durante el aprendizaje mediante el ofrecimiento de contenidos de retroalimentación, ejercicios adaptados al nivel de conocimiento y mensajes, a través de interfaces de usuario animadas y atractivas. Los agentes de información se encargan del mantenimiento de los modelos pedagógico y del dominio y son los que están en completa interacción con las bases de datos del sistema (compendio de actividades del estudiante y modelo del dominio). El escenario de funcionamiento del MASPLANG está definido por el tipo de usuarios y el tipo de contenidos que ofrece. Como su entorno es un sistema hipermedia educativo, los usuarios se clasifican en profesores quienes definen y preparan los contenidos para el aprendizaje adaptativo, y los estudiantes quienes llevan a cabo las actividades de aprendizaje de forma personalizada. El perfil de aprendizaje inicial del estudiante se captura a través de la evaluación del cuestionario ILS (herramienta de diagnóstico del modelo FSLSM de estilos de aprendizaje adoptado para este estudio) que se asigna al estudiante en su primera interacción con el sistema. Este cuestionario consiste en un conjunto de preguntas de naturaleza sicológica cuyo objetivo es determinar los deseos, hábitos y reacciones del estudiante que orientarán la personalización de los contenidos y del entorno de aprendizaje. El modelo del estudiante se construye entonces teniendo en cuenta este perfil de aprendizaje y el nivel de conocimiento obtenido mediante el análisis de las acciones del estudiante en el entorno.