The organizational structure of online academic advising

Academic advising is a key element for learning success in virtual environments that has received little attention from researchers. This paper focuses on the organizational arrangements needed for the delivery of academic advising in online higher education. We present the general dimensions of organizational structures (division of labor, hierarchy of authority and formalization) and their possible forms when applied to academic advising. The specific solution adopted at the Open University of Catalonia is described and assessed in order to draw general conclusions of interest for other institutions.

Delimitaciones previas a la formación para el uso de las TIC en la enseñanza universitaria: funciones y competencias del docente en entornos virtuales

En esta comunicación se esclarecen funciones, roles, competencias y tareas del docente universitario en entornos virtuales de enseñanza y aprendizaje con el propósito de contribuir a mejorar el diseño de acciones formativas dirigidas a la capacitación del profesorado para este ejercicio Este resultado se obtiene del análisis de significativas referencias que tratan el tema y de la valoración del diseño de acciones formativas realizadas en universidades europeas que participan activamente de este propósito. El estudio constituye una acción del proyecto Elene-TT - elearning network for Teacher Training.

Redefining dropping out in online higher education: a case study from the UOC

In recent years, studies into the reasons for dropping out of higher education (including online education) have been undertaken with greater regularity, parallel to the rise in the relative weight of this type of education, compared with brick-and-mortar education. However, the work invested in characterising the students who drop out of education, compared with those who do not, appears not to have had the same relevance as that invested in the analysis of the causes. The definition of dropping out is very sensitive to the context. In this article, we reach a purely empirical definition of student dropping out, based on the probability of not continuing a specific academic programme following several consecutive semesters of "theoretical break". Dropping out should be properly defined before analysing its causes, as well as comparing the drop-out rates between the different online programmes, or between online and on-campus ones. Our results show that there are significant differences among programmes, depending on their theoretical extension, but not their domain of knowledge.

¿Es eficaz especializar la actividad de tutoria? Análisis de una experiencia online

En un entorno online la actividad de tutoría de los estudiantes juega un papel fundamental. Su eje central es el acompañamiento del estudiante a lo largo del programa académico que curse, desde el momento en que muestra su interés en matricularse hasta que se titula. La literatura disponible sobre cómo organizar la actividad tutorial en entornos virtuales es escasa. En esta comunicación, basada en la experiencia de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), se analizan dos niveles de especialización de la acción tutorial online. En un primer nivel organizativo, se presenta y evalúa una especialización de la coordinación de la tutoría en función del tipo de conocimiento necesario para ejercerla, académico o administrativo. Esto genera una estructura organizativa de tipo matricial que aporta flexibilidad y conocimiento especializado a la actividad tutorial, y que es valorada muy positivamente por las partes implicadas. En un segundo nivel, se analiza la separación de dos tipos de tutoría especializadas, una de inicio y otra de seguimiento, en función de la antigüedad del estudiante tutorizado. Los resultados de los análisis cualitativos y cuantitativos realizados no permiten concluir que esta segunda forma de especialización contribuya claramente a la mejora de los objetivos de la función tutorial.

Manipulació geomètrica dels blocs d'AutoCAD

Aquest text és un recull de procediments per inserir els blocs d'AutoCAD de forma més eficient, en la resolució de problemes prèviament tipificats: la PRIMERA PART descriu protocols d'actuació que l'usuari haurà d'aplicar manualment, mentre que la SEGONA PART ofereix rutines programades en AutoLISP i VisualLISP que l'eximiran d'aquesta obligació.Si ho deixéssim aquí, però, podria semblar que els mateixos mètodes manuals presentats en primer lloc són després els que AutoLISP automatitza; per això convé aclarir que la problemàtica de la PRIMERA PART, tot i que pròxima a la de la SEGONA, és diferent i reprodueix el contingut d'una monografia (BLOCS I GEOMETRIA: 5 EXERCICIS COMENTATS) que forma part del material de suport a l'assignatura ELEMENTS DE CAD, impartida per l'autor en l'ETS d'Enginyeria de Telecomunicació de Barcelona i que té per objecte cobrir el buit bibliogràfic que es detectava en el vessant geomètric de la inserció de blocs, a diferència del que s'ocupa de l'estructura de dades més adient en cada context (incrustació de dibuixos amb INSERT versus vinculació mitjançant REFX), més profusament tractat, proposant una sistematització tipològica dels casos on l'escala és funció lineal d'una distància.La SEGONA PART va més enllà i amplia el repertori d'AutoCAD amb les ordres GINSERT, RATREDIT, INSERTOK, INS2D, INS3D, BLOQUEOK, DESCOMPOK, DEF-TRANSF, APL-TRANSF-V i APL-TRANSF-N, de les quals INS2D i INS3D (INSERTOK és una versió simplificada de INS2D, per a blocs sense atributs) són l'aportació més innovadora i que més lluny porta les potencialitats de la inserció de blocs: resumint-ho en una frase, es tracta d’aconseguir que la inserció d’un bloc (que pot ser l’original, un bloc constituït per una inserció de l’original o un de constituït per la inserció del precedent) s’encabeixi en un marc prèviament establert, a semblança de les ordres ESCALA o GIRA, que mitjançant l'opció Referencia apliquen als objectes seleccionats la transformació d'escalat o de rotació necessària per tal que un element de referència assoleixi una determinada grandària o posició. Tot i que, per identificar amb encert el nucli del problema, serà inevitable introduir una reflexió: quan s’ha tingut la precaució de referir un bloc 2D a un quadrat unitari ortogonal, inserir-lo de manera que s’adapti a qualsevol marc rectangular establert en el dibuix és immediat, però ja no ho és tant concatenar insercions de manera que, a més d’una combinació simple de escalat, gir i translació, l’operació dugui implícita una transformació de cisallament. Perquè és clar que si inserim el bloc girat i convertim la inserció en un bloc que al seu torn tornem a inserir, ara però amb escalat no uniforme, el transformat del quadrat de referència primitiu serà un paral·lelogram, però el problema és: dibuixat un marc romboïdal concret, ¿quin gir caldrà donar a la primera inserció, i quin gir i factors d’escala caldrà aplicar a la segona perquè el quadrat de referència s’adapti al marc? El problema es complica si, a més, volem aprofitar el resultat de la primera inserció per a d’altres paral·lelograms, organitzant un sistema no redundant de insercions intermèdies. Doncs bé: INS2D i INS3D donen satisfacció a aquestes qüestions (la segona ja no contempla l'encaix en un paral·lelogram, sinó en un paral·lelepípede) i són aplicables a blocs proveïts d’atributs, no només de tipus convencional (els continguts en el pla de base del bloc, únics de funcionament garantit amb l’ordre INSERT), sinó també dels situats i orientats lliurement.

Reinforcement learning utilizes proxemics: an avatar learns to manipulate the position of people in immersive virtual reality

A reinforcement learning (RL) method was used to train a virtual character to move participants to a specified location. The virtual environment depicted an alleyway displayed through a wide field-of-view head-tracked stereo head-mounted display. Based on proxemics theory, we predicted that when the character approached within a personal or intimate distance to the participants, they would be inclined to move backwards out of the way. We carried out a between-groups experiment with 30 female participants, with 10 assigned arbitrarily to each of the following three groups: In the Intimate condition the character could approach within 0.38m and in the Social condition no nearer than 1.2m. In the Random condition the actions of the virtual character were chosen randomly from among the same set as in the RL method, and the virtual character could approach within 0.38m. The experiment continued in each case until the participant either reached the target or 7 minutes had elapsed. The distributions of the times taken to reach the target showed significant differences between the three groups, with 9 out of 10 in the Intimate condition reaching the target significantly faster than the 6 out of 10 who reached the target in the Social condition. Only 1 out of 10 in the Random condition reached the target. The experiment is an example of applied presence theory: we rely on the many findings that people tend to respond realistically in immersive virtual environments, and use this to get people to achieve a task of which they had been unaware. This method opens up the door for many such applications where the virtual environment adapts to the responses of the human participants with the aim of achieving particular goals.

Correlations between vocal input and visual response apparently enhance presence in a virtual environment

This work investigates novel alternative means of interaction in a virtual environment (VE).We analyze whether humans can remap established body functions to learn to interact with digital information in an environment that is cross-sensory by nature and uses vocal utterances in order to influence (abstract) virtual objects. We thus establish a correlation among learning, control of the interface, and the perceived sense of presence in the VE. The application enables intuitive interaction by mapping actions (the prosodic aspects of the human voice) to a certain response (i.e., visualization). A series of single-user and multiuser studies shows that users can gain control of the intuitive interface and learn to adapt to new and previously unseen tasks in VEs. Despite the abstract nature of the presented environment, presence scores were generally very high.

Drift and ownership toward a distant virtual body.

In body ownership illusions participants feel that a mannequin or virtual body (VB) is their own. Earlier results suggest that body ownership over a body seen from behind in extra personal space is possible when the surrogate body is visually stroked and tapped on its back, while spatially and temporal synchronous tactile stimulation is applied to the participant's back. This result has been disputed with the claim that the results can be explained by self-recognition rather than somatic body ownership. We carried out an experiment with 30 participants in a between-groups design. They all saw the back of a VB 1.2 m in front, that moved in real-time determined by upper body motion capture. All felt tactile stimulation on their back, and for 15 of them this was spatially and temporally synchronous with stimulation that they saw on the back of the VB, but asynchronous for the other 15. After 3 min a revolving fan above the VB descended and stopped at the position of the VB neck. A questionnaire assessed referral of touch to the VB, body ownership, the illusion of drifting forwards toward the VB, and the VB drifting backwards. Heart rate deceleration (HRD) and the amount of head movement during the threat period were used to assess the response to the threat from the fan. Results showed that although referral of touch was significantly greater in the synchronous condition than the asynchronous, there were no other differences between the conditions. However, a further multivariate analysis revealed that in the visuotactile synchronous condition HRD and head movement increased with the illusion of forward drift and decreased with backwards drift. Body ownership contributed positively to these drift sensations. Our conclusion is that the setup results in a contradiction-somatic feelings associated with a distant body-that the brain attempts to resolve by generating drift illusions that would make the two bodies coincide.

Touching the void: exploring virtual objects through a vibrotactile glove

This paper describes a simple low-cost approach toadding an element of haptic interaction within a virtualenvironment. Using off-the-shelf hardware and software wedescribe a simple setup that can be used to explore physically virtual objects in space. This setup comprises of a prototype glove with a number of vibrating actuators to provide the haptic feedback, a Kinect camera for the tracking of the user's hand and a virtual reality development environment. As proof of concept and to test the efficiency of the system as well as its potential applications, we developed a simple application where we created 4 different shapes within a virtual environment in order to try toexplore them and guess their shape through touch alone.

Classificació i reconeixement de vídeo

El principal objectiu d’aquest projecte és aconseguir classificar diferents vídeos d’esports segons la seva categoria. Els cercadors de text creen un vocabulari segons el significat de les diferents paraules per tal de poder identificar un document. En aquest projecte es va fer el mateix però mitjançant paraules visuals. Per exemple, es van intentar englobar com a una única paraula les diferents rodes que apareixien en els cotxes de rally. A partir de la freqüència amb què apareixien les paraules dels diferents grups dins d’una imatge vàrem crear histogrames de vocabulari que ens permetien tenir una descripció de la imatge. Per classificar un vídeo es van utilitzar els histogrames que descrivien els seus fotogrames. Com que cada histograma es podia considerar un vector de valors enters vàrem optar per utilitzar una màquina classificadora de vectors: una Support vector machine o SVM

Scene representation for object monitoring

In robotics, having a 3D representation of the environment where a robot is working can be very useful. In real-life scenarios, this environment is constantly changing for example by human interaction, external agents or by the robot itself. Thus, the representation needs to be constantly updated and extended to account for these dynamic scene changes. In this work we face the problem of representing the scene where a robot is acting. Moreover, we ought to improve this representation by reusing the information obtained in previous scenes. Our goal is to build a method to represent a scene and to update it while changes are produced. In order to achieve that, different aspects of computer vision such as space representation or feature tracking are discussed