SPICP : un sistema de programación interactiva aplicado en el contexto de la formación básica de los psicólogos en proceso de datos y simulación.

Formar a los psicólogos en programación. Servir de introducción en entornos informáticos no clásicos, como el desarrollo de programas con interacción inteligente. Estudio del desarrollo del prototipo de sistema informático SPICP (Sistema de Programación Interactiva en el Campo de la Psicología-, orientado a la formación de los psicólogos. Aplicación del mismo a estudiantes de Psicología de la Universidad de Oviedo. Se basa en el sistema de utilización 'vertical' del software educativo, donde un mismo paquete de programas es utilizado en cursos de diferentes niveles de dificultad. Dicho sistema consta de tres fases: un primer nivel donde los alumnos manejan programas ya creados con objeto de observar las posibilidades que ofrecen en el campo estadístico; un segundo nivel donde se estudian y modifican los programas y subrutinas existentes; y un tercer nivel donde ya desarrollan programas propios. Bibliografía. Ordenadores y programas informáticos en lenguaje Basic y/o Fortran. Estudio de las copias literales de las sesiones mantenidas por cada alumno, generadas por un mecanismo creado ad hoc. En la primera parte de la tesis se describen las aplicaciones del ordenador al campo de la Educación y la Psicología. Con respecto a la Educación, se describen las características de los lenguajes utilizados y algunos sistemas expertos como por ejemplo la base de datos Geobase. Con respecto a la Psicología, se describen: las aplicaciones prácticas del ordenador para hacer análisis estadísticos, controlar, recoger, almacenar y consultar información y hacer diagnósticos psicológicos; sus aplicaciones teóricas y, por último, algunos sistemas y programas que sirven como introductores al uso de la informática dentro del campo de la Psicología de forma general -Eureka, Items, Psychnet, SPSSX-l, etc.-. En la segunda parte se explica cómo crear y utilizar sistemas interactivos en programas estadísticos, en modelos simulados por ordenador y en el uso del paquete SPSS. En los tres casos se describen tanto los programas centrales como los secundarios. Por último se describe el funcionamiento y características de un entorno de programación destinado a crear sistemas expertos, y se añade un listado parcial de programas que constituyen algunos de dichos sistemas: 1st-Class-Advisor, Qnucleo, Qvarlist, Qttest, Se1, Se2. Se comprueba que el uso del sistema interactivo consigue que los alumnos manejen los programas adecuadamente en un lapso de tiempo menor que el que necesitan para hacerse con el manejo de un paquete estadístico tradicional. Durante este estudio se obtuvo además, información sobre la demanda de formación informática por parte de los alumnos de Psicología, comprobándose la incapacidad del Departamento para dar un acceso mayoritario a dicha formación.

Desarrollo de aplicaciones en entorno de cuarta generación y con herramientas CASE.

En cada unidad precede al tít.: Desarrollo de Aplicaciones Informáticas y consta en marbetes: Formación Profesional a Distancia y Ciclo Formativo de Grado Superior

Nuevas características del lenguaje OPScript para la creación de aplicaciones educativas.

Resumen tomado del autor. Este trabajo ha sido parcialmente financiado por la Universidad del País Vasco (UPV00141.226-T-15945/2004), el CICYT (TIC2002-03141) y la Diputación Foral de Gipuzkoa en un programa de la Unión Europea

Programación avanzada en Turbo Pascal.

Este manual ofrece los conceptos fundamentales para la programación con el lenguaje de programación Pascal. La obra se estructura en seis partes: 1. Lenguaje de programación de alto nivel : el Pascal. 2. Conceptos avanzados de lenguaje de alto nivel. 3. Diseño y evaluación de algoritmos. 4. Tipos abstractos de datos. 5. Tipos abstractos de datos avanzados. 6. Nuevos conceptos de programación.

El software matemático y los lenguajes de programación.

Resumen del autor

Desarrollo de un programa de enseñanza asistida por ordenador sobre Programación Estructurada.

Desarrollo de un programa de enseñanza asistida por ordenador sobre programación estructurada. El contenido son algoritmos, tipos de datos, estructuras de control, estructuras de datos y métodos de programación. Los contenidos prácticos están constituídos por el lenguaje de programación Pascal, tipos de datos, control de flujo, funciones y procedimientos..

El mundo de Karel : un posible puente para la introducción al lenguaje LOGO.

Tras realizar una serie de consideraciones sobre Informática y Enseñanza se analiza el lenguaje LOGO considerado por parte de los autores como el más adecuado para enseñar a programar en EGB. Además se trata la planificación de la enseñanza de la Informática y su utilización como vehículo de transmisión de información.

GEDEON : generador de oraciones en lenguaje natural una aproximación computacional a los procesos de codificación gramatical.

En esta investigación, se procede a la realización de una formalización computacional de los procesos de codificación gramatical.. En el desarrollo de la misma, se integran conocimientos procedentes de la psicología y de la inteligencia artificial. El sistema GEDEON es un generador automático de oraciones individuales en castellano, para un dominio conceptual restringido.. Este sistema constituye la propuesta de modelo teórico y programa de simulación de la codificación gramatical de este trabajo..

Representación mental y programación de ordenadores.

Resúmen tomado del autor. Resumen en inglés y castellano

Scratch y Necesidades Educativas Especiales : programación para todos.

Resumen basado en el de la publicación

Entornos de programación para sistemas distribuidos tolerantes de fallos

[ES] En este artículo se presenta el diseño de una herramienta de configuración para aplicaciones distribuidas cooperativas y tolerantes a fallos escritas en el lenguaje de programación Drago.

Gramáticas lógicas: resolución de problemas en lenguaje natural

Esta tesis tiene por objeto estudiar las posibilidades de realizar en castellano tareas relativas a la resolución de problemas con sistemas basados en el conocimiento. En los dos primeros capítulos se plantea un análisis de la trayectoria seguida por las técnicas de tratamiento del lenguaje natural, prestando especial interés a los formalismos lógicos para la comprensión del lenguaje. Seguidamente, se plantea una valoración de la situación actual de los sistemas de tratamiento del lenguaje natural. Finalmente, se presenta lo que constituye el núcleo de este trabajo, un sistema llamado Sirena, que permite realizar tareas de adquisición, comprensión, recuperación y explicación de conocimiento en castellano con sistemas basados en el conocimiento. Este sistema contiene un subconjunto del castellano amplio pero simple formalizado con una gramática lógica. El significado del conocimiento se basa en la lógica y ha sido implementado en el lenguaje de programación lógica Prolog II vS. Palabras clave: Programación Lógica, Comprensión del Lenguaje Natural, Resolución de Problemas, Gramáticas Lógicas, Lingüistica Computacional, Inteligencia Artificial.---ABSTRACT---The purpose of this thesis is to study the possibi1 ities of performing in Spanish problem solving tasks with knowledge based systems. Ule study the development of the techniques for natural language processing with a particular interest in the logical formalisms that have been used to understand natural languages. Then, we present an evaluation of the current state of art in the field of natural language processing systems. Finally, we introduce the main contribution of our work, Sirena a system that allows the adquisition, understanding, retrieval and explanation of knowledge in Spanish with knowledge based systems. Sirena can deal with a large, although simple» subset of Spanish. This subset has been formalised by means of a logic grammar and the meaning of knowledge is based on logic. Sirena has been implemented in the programming language Prolog II v2. Keywords: Logic Programming, Understanding Natural Language, Problem Solving, Logic Grammars, Cumputational Linguistic, Artificial Intelligence.

Una contribución a la programación cognitiva: arquitecturas de segunda generación para representación del conocimiento

La tesis propone el concepto y diseño de una arquitectura cognitiva para representación de conocimiento profesional especializado en clases de dominios relacionados con el mundo físico. Constituye una extensión de los trabajos de B.Chandrasekaran, potenciando el concepto de arquitectura basada en tareas genéricas propuesta por dicho autor. En base a la arquitectura propuesta, se ha desarrollado un entorno como herramienta de construcción de sistemas expertos de segunda generación, así como un lenguaje para programación cognitiva (DECON)- Dicho entorno, programado en lenguaje C sobre UNIX, ha sido utilizado para el desarrollo de un sistema para predicción de avenidas en la Cuenca Hidrográfica del Jucar, en el marco del proyecto SAIH. Primeramente, la tesis plantea el problema de la modelización del comportamiento de los sistemas físicos, reflejando las limitaciones de las formas clásicas de representación del conocimiento para abordar dicho problema, así como los principales enfoques más recientes basados en el concepto de arquitectura cognitiva y en las técnicas de simulación cualitativa. Se realiza después una síntesis de la arquitectura propuesta, a nivel del conocimiento, para detallar posteriormente su desarrollo a nivel simbólico y de implementación, así como el método general para la construcción de modelos sobre la arquitectura. Se muestra también un resumen de los principales aspectos del desarrollo de software. Finalmente, en forma de anejos, se presenta un caso de estudio, el sistema SIRAH (Sistema Inteligente de Razonamiento Hidrológico), junto con la gramática formal del lenguaje de soporte para la definición de modelos.---ABSTRACT---The thesis proposes the concept and design of a cognitive architecture for professional knowledge representation, specialized in domain classes related to the physical world. It is an extensión of the Chandrasekaran's work, improving the concept of Generic Task based architecture introduced by this author. Based on the proposed architecture, an environment has been developed, as a case of second generation building expert systems tool, as well as a language for cognitive programming (DECON). The environment, programmed in C lenguage on UNIX operating system, has been used to develop a system for flood prediction in the Jucar watershed, inside of the SAIH project. Firstly, the behavior modeling problem of physical systems is discussed, showing the limitations of the classical representations to tackle it, beside the most recent approaches based on cognitive architecture concepts and qualitative simulation technique. An overview of the architecture at the knowledge level is then made, being followed by its symbolic and implementation level description, as well as a general guideline for building models on top of the architecture. The main aspects of software development are also introduced. Finaly, as annexes, a case of study -the SIRAH system (Sistema Inteligente de RAzonamiento Hidrológico)- is introduced, along with the formal grammar of the support language for model definition.

Improving flexible databases searches using machine learning

El objetivo principal de este proyecto ha sido introducir aprendizaje automático en la aplicación FleSe. FleSe es una aplicación web que permite realizar consultas borrosas sobre bases de datos nítidos. Para llevar a cabo esta función la aplicación utiliza unos criterios para definir los conceptos borrosos usados para llevar a cabo las consultas. FleSe además permite que el usuario cambie estas personalizaciones. Es aquí donde introduciremos el aprendizaje automático, de tal manera que los criterios por defecto cambien y aprendan en función de las personalizaciones que van realizando los usuarios. Los objetivos secundarios han sido familiarizarse con el desarrollo y diseño web, al igual que recordar y ampliar el conocimiento sobre lógica borrosa y el lenguaje de programación lógica Ciao-Prolog. A lo largo de la realización del proyecto y sobre todo después del estudio de los resultados se demuestra que la agrupación de los usuarios marca la diferencia con la última versión de la aplicación. Esto se basa en la siguiente idea, podemos usar un algoritmo de aprendizaje automático sobre las personalizaciones de los criterios de todos los usuarios, pero la gran diversidad de opiniones de los usuarios puede llevar al algoritmo a concluir criterios erróneos o no representativos. Para solucionar este problema agrupamos a los usuarios intentando que cada grupo tengan la misma opinión o mismo criterio sobre el concepto. Y después de haber realizado las agrupaciones usar el algoritmo de aprendizaje automático para precisar el criterio por defecto de cada grupo de usuarios. Como posibles mejoras para futuras versiones de la aplicación FleSe sería un mejor control y manejo del ejecutable plserver. Este archivo se encarga de permitir a la aplicación web usar el lenguaje de programación lógica Ciao-Prolog para llevar a cabo la lógica borrosa relacionada con las consultas. Uno de los problemas más importantes que ofrece plserver es que bloquea el hilo de ejecución al intentar cargar un archivo con errores y en caso de ocurrir repetidas veces bloquea todas las peticiones siguientes bloqueando la aplicación. Pensando en los usuarios y posibles clientes, sería también importante permitir que FleSe trabajase con bases de datos de SQL en vez de almacenar la base de datos en los archivos de Prolog. Otra posible mejora basarse en distintas características a la hora de agrupar los usuarios dependiendo de los conceptos borrosos que se van ha utilizar en las consultas. Con esto se conseguiría que para cada concepto borroso, se generasen distintos grupos de usuarios, los cuales tendrían opiniones distintas sobre el concepto en cuestión. Así se generarían criterios por defecto más precisos para cada usuario y cada concepto borroso.---ABSTRACT---The main objective of this project has been to introduce machine learning in the application FleSe. FleSe is a web application that makes fuzzy queries over databases with precise information, using defined criteria to define the fuzzy concepts used by the queries. The application allows the users to change and custom these criteria. On this point is where the machine learning would be introduced, so FleSe learn from every new user customization of the criteria in order to generate a new default value of it. The secondary objectives of this project were get familiar with web development and web design in order to understand the how the application works, as well as refresh and improve the knowledge about fuzzy logic and logic programing. During the realization of the project and after the study of the results, I realized that clustering the users in different groups makes the difference between this new version of the application and the previous. This conclusion follows the next idea, we can use an algorithm to introduce machine learning over the criteria that people have, but the problem is the diversity of opinions and judgements that exists, making impossible to generate a unique correct criteria for all the users. In order to solve this problem, before using the machine learning methods, we cluster the users in order to make groups that have the same opinion, and afterwards, use the machine learning methods to precise the default criteria of each users group. The future improvements that could be important for the next versions of FleSe will be to control better the behaviour of the plserver file, that cost many troubles at the beginning of this project and it also generate important errors in the previous version. The file plserver allows the web application to use Ciao-Prolog, a logic programming language that control and manage all the fuzzy logic. One of the main problems with plserver is that when the user uploads a file with errors, it will block the thread and when this happens multiple times it will start blocking all the requests. Oriented to the customer, would be important as well to allow FleSe to manage and work with SQL databases instead of store the data in the Prolog files. Another possible improvement would that the cluster algorithm would be based on different criteria depending on the fuzzy concepts that the selected Prolog file have. This will generate more meaningful clusters, and therefore, the default criteria offered to the users will be more precise.