Una publicación de la Sociedad de la Educación del IEEE

Uma publicação da Sociedade de Educação do IEEE

A publication of the IEEE Education Society

FEB. 2010 VOL. 5 NÚMERO/NUMBER 1 (ISSN 1932-8540)

Revista Iberoamericana de

Tecnologías del/da

Aprendizaje/Aprendizagem

(Latin-American Learning Technologies Journal)

Editorial (en español) ……………...….………...…………….…………............ Gabriel Díaz Orueta

Editorial (en português) …..……………….....……………................................. Gabriel Díaz Orueta

In Memoriam (en español) ……………………..… Bonifacio Martín del Brío, Armando Roy Yarza,

Inmaculada Plaza García, Jesús Arriaga García de Andoaín

i

iii

v

Osciladores RC Sinusoidais com AmpOps: Simulação e Realização Prática em Laboratório ………..

……………………………………………………..José Salvado, Senior Member, IEEE, Gilberto Martins

ARTÍCULOS SELECCIONADOS / ARTIGOS SELECIONADOS FINTDI2009

Editores Invitados: Juan Manuel Santos Gago y Manuel Caeiro Rodríguez

Editorial FINTDI 2009….………………..… Juan Manuel Santos Gago y Manuel Caeiro Rodríguez

1

13

Herramienta educacional para el diseño y configuración de redes de comunicaciones ….…………....

...………………... Sergio Cabrero, Xabiel G. Pañeda, Roberto García, David Melendi, Rafael Orea

15

Validación de Competencias en Titulaciones Universitarias Usando Minería de Datos ……………...

................................................................................... Álvaro García Piquer, Albert Fornells Herrera,

Elisabet Golobardes Ribé y Laia Cugota Florejachs

23

ARTÍCULOS SELECCIONADOS / ARTIGOS SELECIONADOS SIIE2009

Editores Invitados: Cristina Azevedo Gomes

Editorial SIIE 2009...….……………………………………………………. Cristina Azevedo Gomes

30

Personalización en Recomendadores Basados en Contenido y su Aplicación a Repositorios de

Objetos de Aprendizaje …………….………. A. Ruiz-Iniesta, G. Jiménez-Díaz y M. Gómez-Albarrán

31

Comunidades de Investigação em Programação: Uma Estratégia de Apoio ao Aprendizado Inicial de

Programação ……………………... Scheila W. Martins, António J. Mendes e António D. Figueiredo

39

IEEE-RITA (http://webs.uvigo.es/cesei/RITA)

DOI (Digital Object Identifier) Pendiente

CONSEJO/CONSELHO EDITORIAL

Presidente (Editor Jefe):

Martín Llamas Nistal,

Universidad de Vigo, España

Vicepresidente (Coeditor): Manuel Castro Gil, UNED, España

Editor Asociado para lengua

Portuguesa: Carlos Vaz do Carvalho,

INESP, Portugal

Miembros: Melany M. Ciampi, COPEC, Brasil

Javier Quezada Andrade,

ITESM, México Edmundo Tovar, UPM, España

Manuel Caeiro Rodríguez,

Universidad de Vigo, España

Juan M. Santos Gago,

Universidad de Vigo, España

Secretaría: Pedro Pimenta, Universidade do

Minho, Portugal

Francisco Mur, UNED, España

COMITÉ CIENTÍFICO

Alfredo Fernández

Valmayor, Universidad

Complutense de Madrid,

España

Antonio J. López Martín,

Universidad Estatal de

Nuevo Méjico, USA

Antonio J. Méndez,

Universidad de Coimbra,

Portugal

António Vieira de

Castro, ISEP, Oporto,

Portugal

Arturo Molina, ITESM,

México

Baltasar Fernández,

Universidad

Complutense de Madrid,

España

Carlos Delgado,

Universidad Carlos III

de Madrid, España

Carlos M. Tobar Toledo,

PUC-Campinas, Brasil

Claudio da Rocha Brito,

COPEC, Brasil

Daniel Burgos,

Universidad Abierta de

Holanda, Holanda

Fernando Pescador,

UPM, España

Francisco Arcega,

Universidad de

Zaragoza, España

Francisco Azcondo,

Universidad de

Cantabria, España

Francisco Jurado,

Universidad de Jaen,

España

Gustavo Rossi,

Universidad Nacional

de la Plata, Argentina

Héctor Morelos, ITESM,

México

Hugo E. Hernández

Figueroa, Universidad

de Campinas, Brasil

Ignacio Aedo,

Universidad Carlos III

de Madrid, España

Inmaculada Plaza,

Universidad de

Zaragoza, España

Jaime Muñoz Arteaga,

Universidad Autónoma

de Aguascalientes,

México

Jaime Sánchez,

Universidad de Chile,

Chile

Javier Pulido, ITESM,

México

J. Ángel Velázquez

Iturbide, Universidad

Rey Juan Carlos,

Madrid, España

José Bravo, Universidad

de Castilla La Mancha,

España

José Carpio, UNED,

España

José Palazzo M. De

Oliveira, UFGRS, Brasil

José Salvado, Instituto

Politécnico de Castelo

Branco, Portugal

José Valdeni de Lima,

UFGRS, Brasil

Juan Quemada, UPM,

España

Juan Carlos Burguillo

Rial, Universidad de

Vigo, España

J. Fernando Naveda

Villanueva,

Universidad de

Minnesota, USA

Luca Botturi,

Universidad de Lugano,

Suiza

Luis Anido,

Universidad de Vigo,

España

Luis Jaime Neri Vitela,

ITESM, México

Manuel Fernández

Iglesias, Universidad de

Vigo, España

Manuel Lama Penín,

Universidad de Santiago

de Compostela, España

Manuel Ortega,

Universidad de Castilla

La Mancha, España

M. Felisa Verdejo,

UNED, España

Maria José Patrício

Marcelino, Universidad

de Coimbra, Portugal

Mateo Aboy, Instituto

de Tecnología de

Oregón, USA

Miguel Angel Sicilia

Urbán, Universidad de

Alcalá, España

Miguel Rodríguez

Artacho, UNED, España

Óscar Martínez

Bonastre, Universidad

Miguel Hernández de

Elche, España

Paloma Díaz,

Universidad Carlos III

de Madrid, España

Paulo Días,

Universidade do Minho,

Portugal

Rocael Hernández,

Universidad Galileo,

Guatema

Rosa M. Vicari, UFGRS,

Brasil

Regina Motz,

Universidad de La

República, Uruguay

Samuel Cruz-Lara,

Université Nancy 2,

Francia

Víctor H. Casanova,

Universidad de Brasilia,

Brasil

Vitor Duarte Teodoro,

Universidade Nova de

Lisboa, Portugal

Vladimir Zakharov,

Universidade Estatal

Técnica MADI, Moscú,

Rusia

Xabiel García pañeda,

Universidad de Oviedo,

España

Yannis Dimitriadis,

Universidad de

Valladolid, España

Mejor educación para un mundo mejor

Gabriel Díaz Orueta, Senior Member IEEE, Vice-Chairman del Capítulo Español de la Sociedad de la Educación del IEEE

Este mundo globalizado y lleno de oportunidades de comunicación entre individuos de cualquier país y situación personal sigue permitiendo grandes desigualdades sociales. La esperanza de conseguir un mundo más justo sigue residiendo para mucha gente en los avances científicos, que permitan una mejor distribución de los bienes necesarios para conseguir una vida digna y en una mejor educación para sus hijos, que permita una mayor igualdad de oportunidades. La sociedad IEEE es parte de un entramado de organizaciones internacionales sin ánimo de lucro, que cumplen el ideal científico e ilustrado de promover el avance de las ciencias y las tecnologías a nivel global. Sus distintas sociedades colaboran a nivel internacional en el avance de los distintos campos de la ingeniería y en la diseminación de las ideas, conceptos y métodos que intentan conseguir un mejor conocimiento del mundo. Pero el conocimiento y las tecnologías deben ser aplicados siguiendo el mismo ideal ético y global. El IEEE permite que tales conocimientos estén al alcance de todos los interesados y lleva a cabo una labor fundamental y encomiable, especialmente en los países menos privilegiados desde el punto de vista económico. Otra forma de comprobar su compromiso global es analizar sus miembros, que no son sólo académicos y profesores de

universidad sino también profesionales de las empresas de tecnología más importantes. Esto es algo que, por cierto, se echa de menos en algunos países, como España, en los que se consideran estas sociedades como puramente académicas, a pesar de que muchas, como el IEEE, terminan por determinar, a través de normas y estándares internacionales de consensos, las formas en las que deberán fabricar sus productos y organizar sus servicios. Una de estas sociedades del IEEE, la sociedad de la Educación, persigue mejorar la teoría y, sobre todo, la práctica de la educación y de las tecnologías de la educación involucradas en la enseñanza de todas las áreas de interés del IEEE. Ésta es la piedra angular del mismo ideal ilustrado: que toda la información que va siendo el cuerpo de los conocimientos nuevos se traslade a nuestros estudiantes, y a todos los interesados, de la mejor manera posible. Hoy en día contamos con medios que permiten llegar más lejos y más fácilmente a cada vez más personas interesadas en estos conocimientos, pero seguimos debatiendo cómo explicarlos. Todas las ideas sobre estructuración de los conocimientos, necesidades personales, implicaciones profesionales, métodos de enseñanza se debaten abiertamente en nuestros congresos, conferencias y publicaciones. El panorama actual de la

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formación en tecnologías cubre enseñanzas académicas y profesionales, enseñanzas presenciales, a distancia o “blended”, con prácticas reales, simuladas, laboratorios reales a distancia, virtuales, objetos educativos, sistemas de gestión de la formación, o LMS, aprendizaje móvil, etc. Quizás una iniciativa que se ajusta muy bien a lo que pretendo describir es la iniciativa “Lifelong learning” de la comisión europea, que trata de integrar múltiples esfuerzos para llegar más y mejor a todos los interesados en una formación permanente durante toda la vida. Dentro de estas líneas de actuación me parece especialmente importante resaltar las publicaciones como IEEE-RITA que tratan de promover el intercambio de información científica de primer nivel en idiomas como el portugués o el español, intentando dignificarlos como idiomas de transmisión científica. De la misma manera, y con idénticas intenciones, congresos como la serie de TAEE (Tecnologías Aplicadas a la Enseñanza de la Electrónica), SIIE (Simposio Internacional de Informática Educativa) o CITA (Congreso Iberoamericano de Telemática) colaboran en esta idea de diseminación a través de lenguas diferentes al inglés. Esta misión de diseminación y educación cada vez mejor es la que debe guiarnos como profesionales de cualquier campo de la tecnología y especialmente en el caso de aquellos de nosotros que, como profesores, tenemos el deber de poner nuestro granito de arena para que los conocimientos, ideas, métodos y tecnologías lleguen a nuestros alumnos de la mejor manera posible. Para ello es esencial seguir investigando en nuevas formas de hacerlos llegar correctamente y compartir nuestros resultados con nuestros colegas. Es especialmente importante además poder disponer de órganos de expresión como IEEE RITA en que nuestras ideas lleguen en un idioma común a todos los

profesionales interesados en todos estos campos. Crear un mundo mejor es una tarea global, de todos, pero no será posible sin apoyarse en un mejor conocimiento del mundo y tampoco sin una educación global.

Gabriel Díaz Orueta es Doctor en Ciencias Físicas por la Universidad Autónoma de Madrid en 1988. Ha trabajado para diferentes compañías de Tecnologías de la Información, como Digital Equipment Corporation o Cisco Systems, durante más de 15 años. Desde 2006 es Profesor en el Departamento de Ingeniería

Eléctrica Electrónica y de Control de la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED).Imparte clases de Seguridad Informática en ciclos de grado y de postgrado. Sus actividades de investigación están relacionadas con la seguridad de la información y con la enseñanza de la misma y con diferentes aproximaciones a la aplicación de las distintas tecnologías de la información a distintos métodos de formación para la educación superior en universidades y en el entorno profesional. Además es socio director de ADSO Consultoría y Formación, empresa especializada en gestión de seguridad informática y de servicios de tecnologías de la información. Miembro de la iniciativa CriptoRed, de ACM y Senior Member de IEEE. Desde Enero de 2006 es Vice-Chairman del Capítulo Español de la Sociedad de la Educación del IEEE. .

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Melhor educação para um mundo melhor

Gabriel Díaz Orueta, Senior Member IEEE, Vice-Chairman do Capítulo Espanhol da Sociedade de Educação do IEEE

(Traduzido por Carlos Vaz do Carvalho)

Este mundo globalizado, cheio de oportunidades de comunicação entre indivíduos de qualquer país e situação pessoal, ainda permite grandes desigualdades sociais. A esperança de conseguir um mundo mais justo reside, para muitos, nos avanços científicos que permitam uma melhor distribuição dos bens necessários para conseguir uma vida digna e numa melhor educação para os seus filhos, que permita uma maior igualdade de oportunidades. O IEEE faz parte de uma rede de organizações internacionais sem fins lucrativos, que cumprem o ideal científico de promover o avanço das ciências e tecnologias a nível global. As suas diferentes sociedades colaboram, a nível internacional, no avanço dos distintos campos da Engenharia e na disseminação das ideias, conceitos e métodos que procuram conseguir um melhor conhecimento do mundo. Mas o conhecimento e as tecnologias devem ser aplicados seguindo o mesmo ideal ético e global. O IEEE permite que tais conhecimentos estejam ao alcance de todos os interessados e leva a cabo um trabalho fundamental e louvável, especialmente nos países menos privilegiados desde o ponto de vista económico. Outra forma de comprovar o seu compromisso global consiste em analisar os seus membros, não só académicos e

professores universitários mas também profissionais das empresas de tecnologia mais importantes. Isto é algo que, por certo, não é tão visível em alguns países, como Espanha, em que se consideram estas sociedades como puramente académicas, apesar de que muitas, como o IEEE, determinam, através de normas standards internacionais de consensos, as formas como deverão fabricar os seus produtos e organizar os seus serviços. Uma das Sociedades do IEEE, a Sociedade da Educação, procura melhorar a teoria e, sobretudo, a prática da educação e do uso das tecnologias no ensino em todas as áreas de interesse do IEEE. Esta é a pedra angular do mesmo ideal: que toda a informação que vai formando o corpo dos conhecimentos novos se transfira para os nossos estudantes e a todos os interessados, da melhor maneira possível. Hoje em dia contamos com meios que permitem chegar mais longe e mais facilmente a cada vez mais pessoas interessadas nestes conhecimentos, mas continuamos a debater como explicá-los. Todas as ideias sobre estruturação dos conhecimentos, necessidades pessoais, implicações profissionais, métodos de ensino se debatem abertamente nos nossos congressos, conferências e publicações. O panorama actual da formação em tecnologias cobre o ensino académico e profissional, ensino presencial, a distância

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ou “blended”, com práticas reais, simuladas, laboratórios reais, a distância, virtuais, objectos educativos, sistemas de gestão de aprendizagem, ou LMS, aprendizagem móvel, etc. Talvez uma iniciativa que se ajusta muito bem ao que pretendo descrever é a iniciativa “Lifelong learning” da Comissão Europeia, que trata de integrar múltiplos esforços para chegar a mais interessados na formação permanente durante toda a vida. Entre estas linhas de actuação parece-me especialmente importante ressaltar as publicações como IEEE-RITA que promovem o intercâmbio de informação científica de primeiro nível em idiomas como o Português ou o Espanhol, dignificando-os como idiomas de transmissão científica. Da mesma forma, e com intenções idênticas, congressos como a série de TAEE (Tecnologias Aplicadas ao Ensino da Electrónica), SIIE (Simpósio Internacional de Informática Educativa) ou CITA (Congresso Ibero-americano de Telemática) colaboram com esta ideia de disseminação através de línguas diferentes do Inglês. Esta missão de uma cada vez melhor disseminação e educação é a que deve guiar-nos como profissionais de qualquer campo de tecnologia e especialmente no caso de aqueles de nós que, como professores, temos o dever de por o nosso grão de areia para que os conhecimentos, ideias, métodos e tecnologias cheguem aos nossos alunos da melhor maneira possível. Para isso é essencial seguir investigando novas formas de compartilhar os nossos resultados com os nossos colegas. É especialmente importante ainda poder dispor de órgãos de expressão como IEEE RITA em que as nossas ideias chegam num idioma comum a todos os profissionais interessados em todos estes campos. Criar um mundo melhor é uma tarefa global, de todos, mas não será possível sem se

apoiar num conhecimento melhor do mundo e sem uma educação global.

Gabriel Díaz Orueta é Doutor em Ciências Físicas pela Universidad Autónoma de Madrid em 1988. Trabalhou para diferentes companhias de Tecnologias de Informação, como Digital Equipment Corporation ou Cisco Systems, durante mais de 15 anos. Desde 2006 é Professor no Departamento de Engenharia

Eléctrica Electrónica e de Control da Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED). Lecciona aulas de Segurança Informática nos ciclos de grau e pós-grau. As suas actividades de investigação estão relacionadas com a segurança da informação e com o ensino da mesma e com diferentes aproximações à aplicação das tecnologias da informação a distintos métodos de formação para o ensino superior em universidades e no ambiente profissional. É sócio director da ADSO Consultoría y Formación, empresa especializada na gestão de segurança informática e de serviços de tecnologias da informação. Membro da iniciativa CriptoRed, de ACM e Senior Member de IEEE. Desde Janeiro de 2006 é Vice-Chairman do Capítulo Espanhol da Sociedade de Educação do IEEE. .

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I. INTRODUCCIÓN

Físico de carrera, ingeniero de formación, humanista de

corazón, maestro de vocación… ciencia y tecnología, lenguaje

y ternura, solidaridad y poesía… Tomás no puede ser definido

por una sola palabra, para él la diversidad y

complementariedad eran el origen y fundamento de la riqueza

de la vida.

II. TOMÁS, PROFESOR COMPROMETIDO

Tomás Pollán Santamaría nació en 1949 en el pueblo

leonés de La Bañeza (España), lugar de procedencia de su

familia paterna. Inició la Licenciatura en Ciencias Físicas en

Valladolid, trasladándose a Zaragoza, en cuya Universidad

concluye dicha carrera en 1971, obteniendo en su tesina de

licenciatura en Ciencias Físicas la máxima calificación.

Tomás, siempre humilde, destacaba irremediablemente y sin

proponérselo allá donde fuere. Así, al llegar Tomás a

Zaragoza, sus compañeros de clase añadieron una nueva

unidad física a los bien conocidos newtons, julios o wattios:

los “micropollanes”, con los que se trataría de medir la

inteligencia.

Siendo catedrático de Electrónica el prestigioso profesor

Roberto Moreno Díaz, quien prácticamente acababa de

aterrizar del legendario MIT de Boston, le propone ser

profesor ayudante de Electrónica en la Facultad de Ciencias

para iniciar a la vez su formación investigadora y académica

hacia la tesis doctoral. Solo que Tomás llenó siempre su vida

de una ingente serie de actividades, para él mucho más

importantes que el “mero trámite” de sentarse durante una

temporada a escribir una Tesis Doctoral a partir de cualquiera

de las variadas actividades de investigación en las que se

embarcará.

Este periodo de profesor durará hasta su marcha de la

Facultad de Ciencias en 1978 para ser profesor de la recién

creada Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales de

Zaragoza (ETSII, antecesora del actual Centro Politécnico

Superior).

En aquella época, España estaba viviendo la última fase

de la dictadura del General Franco (quien moriría en 1975);

época convulsa, de lucha por la democracia en general y por

los derechos de los profesores no numerarios en particular. En

ambas luchas (y en muchas otras) Tomás estuvo siempre

comprometido; su “actividad sociopolítica”, le llevaría a

realizar el servicio militar en un batallón de castigo en

Salamanca; también pasó varios días en la cárcel de Torrero

(Zaragoza) por su oposición política a la continuidad del

régimen que imponían las Cortes y el Gobierno franquista.

Militando en las filas de un partido de izquierdas, llegó

incluso a presentarse como candidato a concejal del

ayuntamiento de Zaragoza en las primeras elecciones

democráticas.

En el marco del movimiento de PNNs (profesores no

numerarios), luchó por la democracia dentro de la

Universidad de Zaragoza, siendo uno de los fundadores y

líderes morales del “Colectivo de Profesores”, asociación de

gran peso específico sobre la que en muchas ocasiones ha

recaído el gobierno de la Universidad de Zaragoza. Tomás

formó parte como Vicerrector de los primeros gobiernos

democráticos de esta Universidad (1984-1991), siendo Rector

el Profesor Vicente Camarena. En ese período se involucró en

tareas tan importantes como el desarrollo de los primeros

Estatutos de la universidad, la reorganización de centros y de

campus (potenciando, por ejemplo, el campus de Teruel) o las

nuevas enseñanzas.

Precisamente, Colectivo de Profesores organizó este

pasado 4 de febrero un emotivo homenaje en recuerdo de

Tomás en el edificio Paraninfo de la Universidad de

Zaragoza, con la participación de todos los estamentos

universitarios, incluidos el Rector, con la presencia de su

esposa, Amelia Bella, sus dos hijos, Miguel y Rubén, resto de

familia, y cientos de personas que abarrotaban el histórico

En Memoria del Profesor Tomás Pollán

Santamaría (1949-2009)

Bonifacio Martín del Brío, Armando Roy Yarza, Inmaculada Plaza García, Universidad de Zaragoza

Jesús Arriaga García de Andoaín, Universidad Politécnica de Madrid

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ISSN 1932-8540 © IEEE

Salón de Actos, testigo de las grandes ceremonias de la

Universidad de Zaragoza; homenaje en el que los firmantes

participamos.

III. TOMÁS, INVESTIGADOR

La temática de investigación propuesta a Tomás por el

profesor Moreno Díaz en los años 1970 fue continuar con los

modelos de Redes Neuronales que él mismo desarrolló en el

MIT (donde trabajó con investigadores históricos en este

campo, como W. McCulloch). Junto a sus compañeros de

curso, Pedro Martínez, José Barquillas, Vicente Fernández,

José Antonio Cantero y José Antonio Fernández Tellechea,

sus investigaciones promovieron nuevos modelos de Redes

Neuronales Probabilistas, temática en la que siguió trabajando

hasta que expiró su contrato temporal de profesor ayudante de

Electrónica en la Facultad de Ciencias en 1978. Este contrato

tenía muy pocas posibilidades de renovación dado su

compromiso político social y su militancia de izquierdas.

Ya en la ETSII, Tomás desarrolla diversos proyectos de

I+D con empresas locales relacionados con sistemas digitales

y microelectrónica. En el año 1981, se firma un compromiso

con la empresa aragonesa Balay S.A., una de las marcas de

electrodomésticos más conocidas en España (cuya sede está

en Zaragoza), para desarrollar una nueva placa de

calentamiento para una cocina doméstica. El desarrollo,

basado en el fenómeno de inducción electromagnética que

permite producir calor sin llama, fue una primicia mundial.

El tema era un auténtico desafío intelectual, ya que habían

existido intentos previos de grandes multinacionales

(Thomson en Francia, Siemens y BSH en Alemania) con

grandes inversiones pero resultados poco satisfactorios. Hay

que añadir que por entonces en la ETSII no había laboratorios

de investigación en Electrónica (tan sólo un laboratorio

estrictamente docente localizado en los pasillos del edificio

Interfacultades), ni instrumentación adecuada; sólo la presión

aplicada a la dirección del Centro y al Rectorado condujo a

que unos servicios de la cuarta planta de este edificio se

reconvirtieran en un pequeño laboratorio y dos despachos. En

este local, junto con uno de los firmantes (ARY), terminó el

primer prototipo de laboratorio de la cocina de inducción.

Tomás dedicó todas sus energías y potencialidades

intelectuales al desarrollo de esta idea original, sin abandonar

la docencia, ya que algunos proyectos fin de carrera de los

mejores alumnos de la ETSII se realizaron directamente sobre

aspectos del diseño de esta nueva placa.

Cuando la empresa multinacional alemana BSH adquiere

unos años más tarde Balay S.A., uno de los principales

activos de ésta es la placa de inducción y las patentes que

había generado. BSH, tras casi treinta años de colaboración,

ha reconocido este trabajo y ha dotado a la Universidad de

Zaragoza de un laboratorio de investigación y de docencia

especializado en Electrónica de Potencia. Actualmente, la

Universidad de Zaragoza sigue colaborando con BSH en el

desarrollo de la 5ª generación de cocina de inducción; BSH ha

realizado más de 50 patentes, fabricado y vendido más de un

millón de cocinas de inducción y es líder del producto que ha

colaborado a posicionarla como la tercera firma mundial más

importante en la fabricación de electrodomésticos. El 18 de

febrero de 2010, BSH realizó un homenaje a Tomás en su

sede de Zaragoza.

Ya en época más reciente le obsesiona el concepto de

Información. La Electrónica Digital que enseña y su contacto

y colaboración con investigadores como Pedro Marijuán o dos

de los firmantes de este artículo (ARY y BMB) le sugiere que

debe existir alguna relación entre la Vida y la Información.

Ambos conceptos impregnan toda la materia, en especial los

seres vivos, y empieza a escribir propuestas de cómo pueden

estar relacionados. Sobre este aspecto volveremos más

adelante.

Tres hechos sobresalen y caracterizan más que ningún

otro la tarea investigadora de Tomás: su altruismo,

generosidad y modestia. Sólo los más cercanos sabíamos de

su enorme capacidad y obstinado trabajo investigador cuando

lo atacaba como prioritario, así como su voluntad de que lo

que hacía tuviera una aplicación que resolviera problemas

reales, y si éstos tenían implicaciones sociales, mejor. En

cierta ocasión aceptó trabajar para proyectos de perfil militar

siendo un pacifista convencido y militante, sólo porque la

empresa que lo propuso podía cerrar y despedir a más de 300

trabajadores. La motivación investigadora de Tomás estaba

condicionada a que los objetivos perseguidos fueran siempre

devolver a la sociedad el esfuerzo de su inversión, nunca ni su

prestigio personal, ni su mejora económica, ni su currículum

académico.

IV. TOMÁS, DOCENTE

A Tomás le gustaba dejar muy claro que se dedicaba a la

docencia porque era su vocación y la amaba. Decía de si

mismo cuando tenía que presentarse en público: “Me interesa

mucho la docencia, imparto muchas clases y prácticas y

dedico mucho tiempo a prepararlas…”.

En 1985 Tomás obtiene por oposición una plaza de

profesor titular en la Escuela Universitaria de Ingeniería

Técnica Industrial de Zaragoza (EUITIZ). Simultáneamente

aborda la responsabilidad de gestión dentro del equipo de

gobierno del rector Vicente Camarena (de lo cual ya hemos

hablado) y continúa colaborando (si bien con menor

intensidad) en el desarrollo de las sucesivas generaciones de

cocinas de inducción.

En el curso 1991-92 comienza un intenso periodo de

actividad docente en la EUITIZ. Desde el vicerrectorado

promueve el nuevo título de Ingeniería Técnica en

Electrónica Industrial, del cual fue profesor desde la fecha

citada. Asimismo, durante estos 18 años ha sido coordinador

de dicho título junto con el profesor Vicente Fernández

Escartín, quienes han sido la verdadera “alma” y columna

vertebral de una titulación desde la que se ha proporcionado

una sólida formación a cientos de Ingenieros Técnicos, con

una calidad bien reconocida y contrastada.

Tomás, durante estos años, ha impartido Electrónica

Digital y Microelectrónica, ha dirigido decenas de proyectos

fin de carrera, ha participado en Comisiones de Planes de

Estudios, Comisiones de Evaluación… ha sido una referencia

siempre en la EUITIZ.

IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010 vi

ISSN 1932-8540 © IEEE

Es en esta época cuando inicia la escritura de las sucesivas

ediciones de su libro “Electrónica Digital” (1994, 2004, 2007)

[1]. La última edición (2007) comprende 4 volúmenes, en los

que aborda el estudio de los sistemas lógicos, electrónica

digital y microelectrónica, incluyendo numerosos ejemplos y

ejercicios resueltos, que hacen de estos volúmenes una

excelente herramienta para el autoestudio del estudiante.

Tomás se acercaba a la docencia convencido de que cada

momento en la enseñanza, cada curso académico, cada

estudiante era diferente y había que buscar su identidad para

ser capaz de ayudarle eficazmente. Poco significaron para él

los términos tan socorridos de “alumno medio”, “crédito tipo”

o “estándar docente”, porque él siempre se sintió un artesano

de la docencia, en el que cada labor tenía que llevar un sello

personal. Dedicaba mucho tiempo a corregir y analizar los

trabajos de sus estudiantes, para comprender mejor las

dificultades que encontraban y así poder influir en el proceso

docente. Como él mismo decía “menos mal que doy prioridad

a la labor docente y lo demás queda para luego.”

Queremos también recalcar que lo que le ha hecho grande

como profesor no ha sido lo que hacía en clase ni la prioridad

que siempre daba en la gestión de su tiempo a las actividades

docentes, sino la fuerza y coherencia con que ha vivido dos

principios básicos, hoy tristemente bastante olvidados: que la

educación es intrínsecamente importante y que todos los

estudiantes pueden aprender; es decir, que el aprendizaje

involucra tanto al desarrollo personal como al intelectual, y

que no es inmutable la capacidad de pensar ni la calidad de

una persona madura. ” Como él mismo decía “cuando me

hablan de calidad intuyo […] esfuerzo personal e intentos de

poner en marcha acciones de mejora (que aprecio y valoro

como lo mejor y más necesario en la universidad)”.

Finalizaremos esta sección con las palabras de uno de sus

alumnos recientes: “Todos le recordaremos yendo apresurado

con su bicicleta de un edificio a otro, lo bien que preparaba

las clases, las ganas e ilusión que nos transmitía y ese

esfuerzo porque no hubiera ninguna barrera entre nosotros y

él. Recordaremos al hombre que se volcaba por atender a los

numerosos estudiantes que siempre había en la puerta de su

despacho, y la cantidad de horas que debía dedicar a corregir

las hojas de ejercicios que entregaba en clase cada semana

(…). Cuando recordemos al Maestro Tomás, recordaremos

cómo nos enseñaba, nos escuchaba, nos aconsejaba, nos

preguntaba cómo íbamos. Nunca salías de su despacho con

una mala sensación, una mala contestación; es más, si

llegabas sin haber entendido algo se autoinculpaba por no

haber conseguido explicarse en clase”.

V. LOS CONGRESOS TAEE

Si la docencia era su pasión, los recursos docentes que

generaba eran su gran orgullo. Con qué cariño hablaba de los

cuatro volúmenes de Electrónica Digital [1], con cuanto

interés los trabajó y revisó una y otra vez con el único objetivo

de hacer más fácil el aprendizaje de los estudiantes y la labor

de otros docentes. Por eso, desde inicios del 2009 se dedicó a

diseñar, junto con otros compañeros de su Área, un curso

sobre Electrónica Digital para OCW (Open Course Ware):

Tomando como base sus queridos libros, deseaba

proporcionar pautas, transparencias, problemas, exámenes…

para facilitar la tarea docente a otros compañeros o el estudio

autónomo del alumno. En su proyecto todo iba a ser “libre”,

todo se iba a compartir… Compartir el conocimiento, ésta era

otra de las grandes guías intelectuales de Tomás. Rechazaba

la propiedad y monopolio de los productos de la creatividad

humana, pues estaba firmemente convencido que resulta

socialmente más útil, más saludable y más creativo,

compartirlos y mejorarlos.

Uno de los autores (IPG) recuerda su último viaje a Teruel

en marzo de 2009, para participar en un curso sobre objetos

educativos reutilizables: su enorme ilusión e interés por

entender, por poder compartir a través de la Red (como había

aprendido de su hijo Rubén), por mejorar en los últimos años

de su carrera profesional…

Esta voluntad de crear cooperativamente el conocimiento,

de aprender de los demás y reutilizar las aportaciones de otros

la expresó como nadie a través de los Congresos de

Tecnologías Aplicadas a la Enseñanza de la Electrónica

TAEE [2,3] de los cuales él fue cofundador, promotor y

animador durante los 16 años que llevan de vida.

Todos recordamos con cariño el entusiasmo con el que

daba vida a cada convocatoria del Congreso, su entrega,

respeto, rigor y alegría con la que moderaba las sesiones, su

preocupación porque todas las comunicaciones tuvieran su

comentario creativo, su asistencia militante a todos los actos,

porque como él decía: los Congresos TAEE son la

oportunidad de conocer lo que hacemos, lo que reflexionamos

y lo que construimos en nuestra labor docente, para que no

dediquemos nuestro valioso tiempo a repetirnos, para que no

tengamos que “reinventar” lo que otros ya han producido. Tal

es el objetivo de los congresos TAEE: que el fruto de nuestras

mejoras en la planificación, en la puesta en práctica y en los

recursos docentes sea reutilizable o «multiuso» entre nosotros.

Tomás trabajó con entusiasmo por ser un eslabón más en

la generación del conocimiento de la electrónica y a ello

dedicó con ahínco toda su sabiduría. En Julio de 2008

organizó en la Universidad de Zaragoza la VIII edición de

congreso TAEE [2], tarea en la que como siempre derrochó

entusiasmo e ilusión. Este espíritu quedo recogido en el

volumen 4 de esta misma revista [4], en el que Tomás actuó

como editor invitado, junto con otros autores de este artículo.

La memoria y el espíritu de Tomás deben permanecer

entre los que le conocimos y debe transmitirse a quienes

manifiestan su interés por la docencia de la Electrónica

participando en los próximos Congresos TAEE [3]. Por ello

en la última reunión celebrada el pasado 22 de Enero, el

Comité TAEE acordó por unanimidad instaurar con carácter

permanente el premio Tomás Pollán que será otorgado a

aquellos docentes que se hayan distinguido por su visión

interdisciplinar y espíritu humanista en la enseñanza de la

electrónica. Dicho premio se entregará por primera vez en la

IX edición del congreso TAEE, a celebrar en la Universidad

Nacional de Educación a Distancia en Madrid, en Abril de

2010 [3].

IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010 vii

ISSN 1932-8540 © IEEE

VI. LA INFORMACIÓN, OBJETO Y MATERIA PRIMA DE LA

ELECTRÓNICA, CLAVE INTERPRETATIVA DE NUESTRA ÉPOCA

Como ya hemos avanzado, el concepto de información, en

sentido amplio, le atraía especialmente en los últimos años.

Sobre este tema leyó, reflexionó, impartió diversas

conferencias (en los cursos de Verano de Teruel, en La

Bañeza…) y escribió en numerosas ocasiones. Parte de estas

ideas están plasmadas en la introducción a su texto

“Electrónica Digital”, pero aparecen ampliadas en un folleto

de largísimo título: “La información, objeto y materia prima

de la electrónica, clave interpretativa de nuestra época,

componente estructural de nuestro universo” [5].

Allí Tomás hace un recorrido desde el big bang a la

electrónica e informática en el siglo XXI, pasando por la

célula y la evolución darwinista, el compromiso social y la

mujer, la libertad y la felicidad, la libertad de información y

el software libre, su preocupación por el tiempo... todo ello

hilado por el concepto de información. Un texto breve (24

páginas), brillante, al que Tomás tenía un cariño especial, que

editó y distribuyó en el pasado congreso TAEE 2008.

Unos meses después de dicho congreso, Tomás enviaba de

nuevo este documento a uno de los autores de este artículo

(JAG), junto con una carta manuscrita invitando a leerlo:

“Que conste que, para gran fracaso mío y conveniente

ejercicio de humildad este folleto pasó desapercibido para el

92% de los asistentes al TAEE, con motivo del cual y en

intención de regalo para los mismos, yo los acabé de

redactar y lo publiqué”.

Con su lectura, no sólo tendremos muchas ideas sobre las

que reflexionar, además saldaremos todos una pequeña deuda.

VII. FINAL

La música, la poesía, la literatura, el pensamiento, los

viajes, la montaña… eran algunas de sus “otras” pasiones.

Tomás nos dejó este pasado mes de septiembre, víctima de la

bacteria legionela cuando se encontraba precisamente

realizando actividades de montaña en el bello valle de Aosta.

Durante este primer cuatrimestre del curso, José María

López y uno de los autores (BMB) hemos impartido SU

asignatura, con SU texto. Todos los días hemos acudido a

clase con el Volumen I de “Electrónica Digital” bajo el brazo.

Hemos preparado las clases con su cuaderno, diario de

bitácora en el que anotaba el contenido de cada clase, desde el

que Tomás parece que cada día nos habla. Recordamos que

por estas fechas de febrero Tomás siempre se entristecía, pues

los resultados de los exámenes nunca podían ser acordes a las

enormes energías y entusiasmo que había invertido.

Los futuros estudiantes de Electrónica Industrial en

Zaragoza no van a tener el enorme privilegio de conocer a

Tomás en persona, pero sí su espíritu y su obra, que en parte

queda escrita [1,5], y en parte, tras compartir el día a día con

él durante tantos años, forma parte de nosotros mismos.

Pero a pesar de los muchos méritos que podamos

enumerar de Tomás como buen profesor, siempre quedará

pequeña su calidad docente ante las enormes cualidades de

Tomás como persona. Profesor excepcional, pero mejor,

mucho mejor persona, comprometido, humilde, entusiasta,

humanista. Tomás nunca se quedaba en casa si había que

defender algo en lo que creía, fuera la democracia, los

derechos de la mujer, el derecho a la vivienda o contra la

guerra.

AGRADECIMIENTOS

A su familia, por acogernos, por “cedernos” a Tomás en

tantas y tantas ocasiones, restando tiempo a su vida familiar.

A tantos profesores, estudiantes y personal de

administración y servicios de la Universidad de Zaragoza, que

estos últimos meses nos han mostrado su pesar y apoyo.

Especialmente a las siguientes instituciones y asociaciones:

Rectorado de la Universidad de Zaragoza

Escuela Universitaria de Ingeniería Técnica Industrial

Dpto. de Ingeniería Electrónica y Comunicaciones

Colectivo de Profesores de la Universidad de Zaragoza

Comité TAEE

Capítulo Español de la Sociedad de la Educación del

IEEE

Grupo Bosch-Siemens Home Appliances BSH

REFERENCIAS

[1] T. Pollán (2007) “Electrónica Digital”: Vol I Sistemas combinacionales,

Vol II Sistemas secuenciales, Vol III Microelectrónica, Vol IV Tecnología

CMOS. 3ª Edición. Prensas Universitarias de Zaragoza

http://puz.unizar.es/catalogo/index.php, http://diec.cps.unizar.es/~tpollan/

[2] Congreso TAEE 2008, Zaragoza. http://taee2008.unizar.es/

[3] Congreso TAEE 2010, Madrid. http://www.ieec.uned.es/TAEE2010/

[4] T. Pollán, B. Martín-del-Brio, I. Plaza (2009) “VIII Congreso de

Tecnologías Aplicadas a la Enseñanza de la Electrónica, TAEE 2008”

IEEE-RITA Vol. 4, Núm. 1, pp. 25-26.

[5] T. Pollán (2008) “La información. Componente estructural de nuestro

universo”. Disponible en la URL: http://diec.unizar.es/tomas.pdf,

http://diec.cps.unizar.es/~tpollan/

Bonifacio Martín-del-Brío, doctor en

Ciencias Físicas y “Senior Member” del IEEE,

es Profesor Titular de Universidad. Sus temas

de interés tratan sobre redes neuronales

artificiales, microprocesadores y tecnologías

para la enseñanza de la electrónica. Pertenece

al Dpto. de Ingeniería Electrónica y

Comunicaciones de la Universidad de

Zaragoza

Armando Roy Yarza, doctor en Ciencias

Físicas y “Senior Member” del IEEE, es

Catedrático de Universidad. Sus temas de

interés tratan sobre redes neuronales, visión

artificial y calentamiento por inducción.

Pertenece al Dpto. de Ingeniería Electrónica y

Comunicaciones de la Universidad de

Zaragoza

Jesús Arriaga García de Andoaín, es Doctor

Ingeniero en Telecomunicación y Catedrático

de EU en la Universidad Politécnica de

Madrid. Gran parte de su interés investigador

se centra en la docencia, dirigiendo proyectos

sobre entornos virtuales y teleformación.

Miembro del Comité de diferentes congresos

IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010 viii

ISSN 1932-8540 © IEEE

dedicados a la docencia, destaca su papel central en el TAEE

(Tecnologías Aplicadas a la Enseñanza de la Electrónica). Desde

2004 es Adjunto al Vicerrector de Ordenación Académica y

Planificación Estratégica de la UPM.

Inmaculada Plaza García licenciada en CC.

Físicas y Doctora por el Dpto. de Ing.

Electrónica y Com., es “Senior Member” del

IEEE y miembro de la Directiva del Capitulo

Español de su Sociedad de Educación. Titular

de Universidad en la Escuela Politécnica de

Teruel, coordina junto con el Dr. F. Arcega el

grupo EduQTech (www.unizar.es/eduqtech).

IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010 ix

ISSN 1932-8540 © IEEE

Title—RC Sinusoidal Oscillators with AmpOps: Simulation

and Practical Realization at Laboratory.

Abstract—Experimental based learning is important

engineering courses to enrich student’s skills and knowledge. In

electronics, subjects related to sinusoidal oscillators are good to

consolidate knowledge on different matters at undergraduate

level. Is also facilitates the interconnection of theoretical and

practical aspects from other courses and allows the verification of

some non-linear effects.

This paper proposes a hands-on approach methodology which

combines simulation and real experimentation at laboratory,

using circuit simulation software and experimental verification at

laboratory of simple yet reliable electronic circuits, and students

can build their own experiments on breadboard with no

significant overload. The proposed experiments are suited for

both, laboratory classes or students own work or self study,

which may lead to significant revenues on the learning process.

Index Terms—Electrical circuits simulation, Experimental

based learning, Electronics laboratory, Sinusoidal RC oscillators.

I. INTRODUÇÃO

O ensino de engenharia electrotécnica e de computadores

ou de electrónica e telecomunicações, as aplicações de

software para simulação de circuitos e sistemas revelam-se de

grande importância como recurso pedagógico na formação de

contacto, em sessões práticas ou teórico-práticas ou de auto

estudo. A simulação permite testar e avaliar diferentes

exemplos de circuitos, em diferentes condições, e comparar os

resultados, possibilitando a aquisição de conhecimentos

ajustada ao ritmo e às necessidades dos alunos. Por outro lado,

as competências técnicas, o conhecimento da realidade prática

(não simulada) e também o contacto directo com casos reais,

em laboratório, são mais-valias da formação que devem ser

consideradas. Tanto um caso como o outro apresentam

vantagens e algumas desvantagens.

O recurso a software de simulação permite maior

flexibilidade e maior facilidade na demonstração e na

avaliação de exemplos aplicados a vários casos em estudo. Por

José Salvado, Departamento de Engenharia Electrotécnica, Escola Superior

de Tecnologia, Instituto Politécnico de Castelo Branco, Portugal (tel: +351-

272339356; fax: +351-272339399; e-mail: jsalvado@ieee.org).

Gilberto Martins, Escola Superior de Tecnologia, Instituto Politécnico de

Castelo Branco, Portugal (tel: +351-272339300; fax: +351-272339399; e-

mail: gr_martins@ipcb.pt).

DOI (Digital Object Identifier) Pendiente

sua vez, apesar de algum dispêndio adicional de tempo, a

experimentação prática em laboratório têm como vantagens a

consolidação de conhecimentos baseada em resultados reais, a

visualização de fenómenos físicos e o uso de equipamentos e

instrumentos de medida. Como forma de obviar o dispêndio

de tempo na preparação e montagens dos protótipos para as

experiências é comum usarem-se módulos didácticos com

experiências pré-concebidas. Porém, estes podem ser pouco

flexíveis, os circuitos podem apresentar alguma complexidade

e os custos podem ser bastante significativos. Os benefícios

podem assim estar aquém do desejável, tanto do ponto de vista

pedagógico como em relação ao investimento em materiais e

equipamentos de teste e de laboratório.

Este artigo propõe a combinação de duas abordagens: a

simulação de circuitos e sistemas e a posterior realização e a

verificação experimental em laboratório seguindo o lema

milenar atribuído a Confúcio: “Ouço e esqueço. Vejo e

recordo. Faço e entendo” (tradução livre). Sendo precedida de

análise teórica e suportada em guias de trabalhos, esta

metodologia permite aos alunos: desenvolver capacidade de

análise e espírito crítico, consolidar conhecimentos, obter

suporte para as suas conclusões e fomentar o auto-estudo, que

pode contribuir para o aumento da sua motivação. Tem assim

interesse do ponto de vista pedagógico e para o aumento da

motivação dos alunos, mas também do ponto de vista técnico,

por permitir vários graus de liberdade. Por um lado, existem

várias ferramentas de software gratuito para fins académicos

[1]-[3]. Por outro lado, os alunos podem elaborar as suas

próprias experiências, verificar o funcionamento em

laboratório e analisar os resultados. Além disso, os objectivos

podem passar por uma abordagem sistemática, com o

dimensionamento, a montagem de protótipos, a verificação

experimental do seu funcionamento e a obtenção de

conclusões, ou apenas por parte destes passos.

Os osciladores lineares (sinusoidais) são um tema adequado

à metodologia proposta, à consolidação de conhecimentos e à

percepção da interligação de conceitos transversais a várias

disciplinas, nomeadamente, os conceitos de Matemática e da

Física e exemplificar o funcionamento e as aplicações de

alguns dispositivos electrónicos e semicondutores. De entre

outros, sobressaem os conceitos dos sistemas amplificadores

com retroacção, a teoria do controlo e da estabilidade de

sistemas e a análise de circuitos no domínio da frequência, que

são referidas na bibliografia [4]-[7]. Destaca-se também o

conteúdo harmónico de sinais e os fenómenos de distorção e

as suas implicações. Estas matérias constituem a base para a

Osciladores RC Sinusoidais com AmpOps:

Simulação e Realização Prática em Laboratório

José Salvado, Senior Member, IEEE, Gilberto Martins

N

IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010 1

ISSN 1932-8540 © IEEE

compreensão desta temática, constam dos curricula dos cursos

de 1º ciclo em Engenharia Electrotécnica, ou de Electrónica e

Telecomunicações, geralmente no 2º ano.

Neste artigo apresentam-se alguns exemplos de simulação

de osciladores, propõem-se os esquemas eléctricos como

experiências de laboratório, discutem-se alguns aspectos da

sua realização prática e apresentam-se os resultados da

verificação experimental. Os esquemas propostos visam

apenas a verificação experimental dos princípios e dos

fenómenos físicos associados ao funcionamento dos

osciladores RC com amplificadores operacionais. Os

esquemas são funcionais, de baixa ou média complexidade, de

análise simples e de fácil realização em breadboard pelos

próprios alunos numa metodologia do tipo “aprender

fazendo”, que pode ser uma mais-valia. Por simplicidade, e

por motivos de ordem prática e pedagógica, nos esquemas

eléctricos propostos apenas se consideram implementações

com amplificadores operacionais (AmpOps) compatíveis na

localização de terminais e polarizados por tensões simétricas.

Alguns destes esquemas podem ser melhorados, mas a

complexidade aumenta e requerem outro grau de

conhecimentos [8]-[10].

O artigo está organizado em cinco secções. Na secção II

referem-se os aspectos relativos simulação de osciladores

sinusoidais e na secção III os aspectos de realização prática e a

verificação experimental dos osciladores propostos. Na secção

IV incluem-se alguns resultados que permitem avaliar a

adequação desta metodologia aos objectivos definidos e por

fim, na secção V apresentam-se as principais conclusões.

II. SIMULAÇÃO DE OSCILADORES LINEARES DO TIPO RC

A simulação é um dos métodos mais usados para a

percepção e para a consolidação de conhecimentos sobre o

funcionamento de circuitos e sistemas. De entre várias

soluções de software de simulação importa referir dois tipos

distintos, ambos muito usados nos meios académicos. No

primeiro incluem-se o MATLAB® e o SIMULINK

® (marcas

registadas de The Mathworks, Inc [11]) e o Octave [1], de uso

livre, compatível com o código de MATLAB; todos orientados

para a simulação numérica e avaliação das expressões

matemáticas que traduzem o funcionamento dos circuitos ou

pela descrição do modelo do sistema por blocos funcionais.

No segundo tipo incluem-se as soluções para a simulação de

circuitos eléctricos e electrónicos, onde importa referir o

software OrCAD PSpice, pela popularidade nos meios

académicos e pela quantidade de bibliografia que o utiliza

como suporte. À data, a versão académica para uso livre com

limitações) é a 16.2 Demo Version [3]. Porém, estão

disponíveis versões mais antigas, igualmente adequadas ao

ensino e com limitações: a versão OrCAD PSpice 9.1 student

version (std_v), disponível na internet em [2] e a versão

OrCAD PSpice 9.2 std_v que é distribuída em suporte CD-

ROM com [4].

A. Simulação em MATLAB

A simulação de osciladores com MATLAB consiste na

avaliação da função de transferência do ganho de retorno no

domínio da frequência. Tendo como exemplo o oscilador em

ponte de Wien da figura 1 a), a função de transferência do

ganho de retorno é da forma:

1

1( ) 1

3 1

fRL s

R sRC sRC (1)

R1 Rf

R

R

C

C

Ov

V

V

a)

% Oscilador em Ponte de Wien ( fig. 1a )

clear all, clc

C=22e-9;

R=723.4; % Definem a freq de oscilação

Rf=20e3;

R1=10e3; % Definem o ganho do amplificador

fo=1/(2*pi*R*C);% frequência de oscilação @~10 kHz

Af=1+Rf/R1;

% Avaliação da Função de Transferência da rede RC

f=0.65*fo:0.01:1.4*fo;

w=2*pi.*f;

B= j*(w*R*C -1./(w*R*C)).^-1;

% Ganho de Retorno -- Loop Gain

L=Af.*(3.+B).^-1;

figure(1);

subplot(2,1,1),plot(f,abs(L),'LineWidth',2),title('Módulo

do Ganho de Retorno')

xlabel('Frequência [Hz]'); ylabel('|L(f)|'); grid on

subplot(2,1,2),plot(f,(360/pi)*phase(L),'LineWidth',2),

title('Fase do Ganho de Retorno'), xlabel('Frequência

[Hz]');

ylabel('fase L(f) [Graus]'); grid on

b)

0.6 0.7 0.8 0.9 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5

x 104

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

X: 1e+004Y: 0.0005618

Módulo do Ganho de Retorno

Frequência [Hz]

|L(f

)|

0.6 0.7 0.8 0.9 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5

x 104

-200

-100

0

100

200Fase do Ganho de Retorno

Frequência [Hz]

arg

L(f

) [G

raus]

c)

Fig. 1. Avaliação do funcionamento do oscilador em ponte de Wien: a)

esquema eléctrico simples; b) código MATLAB para avaliação da função de transferência do ganho de retorno e c) respectivo resultado.

2 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010

ISSN 1932-8540 © IEEE

Para oscilar à frequência 10 kHz pode-se considerar

723,4R , 22 nFC , 1 10 e 20fR k R k o

circuito oscila se o ganho for 11 3fR R . Para avaliar o

comportamento de (1) na frequência pode usar-se o código

MATLAB da figura 1 b), que por simplicidade não considera a

influência das não linearidades e outros parâmetros não ideais.

Com a execução deste código obtém-se o resultado da figura 1

c), verificando-se uma resposta do tipo rejeita banda, em

módulo, semelhante à resposta na frequência de uma rede

ressonante, atingindo-se o valor mínimo à frequência de

oscilação, confore esperado. Para a fase verifica-se um

andamento crescente, de zero até 180º, na vizinhança à

esquerda da frequência de oscilação (0f ); a este valor de

frequência a fase regista uma descontinuidade e assume o

valor próximo de –180º na vizinhança de 0f , à direita. Do

ponto de vista dos resultados analíticos verifica-se que o

funcionamento do oscilador está de acordo com as

formulações teóricas.

No caso do oscilador por desvio de fase (phase-shift), nas

configurações das figuras 2 a) e 2 b) pode-se seguir um

procedimento idêntico. O ganho de retorno, a frequência de

oscilação e o ganho do amplificador que verificam o critério

de Barkausen para os esquemas da figura 2 a) e 2 b) são,

respectivamente:

3

1

23

3 2

0

1

( )1 6 5

( ) ( )

129

6

f

f

R R jL j

jRCRC RC

R

RRC

(2)

1

2 3

0

1

( )1 5 6

629

f

f

R RL j

RC j RC RC

R

RC R

(3)

Para oscilar a 10 kHz, mantendo os condensadores de

22 nF, interessa 295R no circuito da figura 2 a) e

1772R , no circuito da figura 2 b). O resultado da

avaliação de (2) e (3) em MATLAB para os osciladores das

figuras 2 a) e 2 b) é ilustrado nas figuras 2 c) e 2 d),

respectivamente. Em ambos verifica-se o cumprimento do

critério de Barkausen nos pontos de coordenadas definidas na

análise teórica. No entanto, a resposta em frequência do ganho

de retorno não apresenta semelhanças com as malhas

ressonantes, como no caso do oscilador em ponte de Wien. De

facto, no oscilador por desvio de fase, a rede selectiva de

frequências corresponde a um arranjo de secções RC de

primeira ordem, em cascata, que podem ser do tipo passa–alto

(HP) – provoca um avanço de fase – ou do tipo passa–baixo

(LP) – origina atraso na fase. De referir que a rede RC do tipo

HP é susceptível ao ruído (normalmente de alta frequência)

com implicações numa possível realização prática e, portanto,

não é particularmente indicada para uma realização prática.

V

V

Rf

R1

1v0v2v

3v

R R

C

R

C C

a)

V

V

Rf

R1

1v0v2v

3v

RR R

C C C

b)

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4

x 104

0

2

4

6

8

10Módulo do Ganho de Retorno

Frequência [Hz]

|L(f

)|

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4

x 104

200

300

400

500

600

X: 1e+004Y: 360

Fase do Ganho de Retorno

Frequência [Hz]

arg

L(f

) [G

raus]

c)

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5

x 104

0

5

10

15

X: 1e+004Y: 1

Módulo do Ganho de Retorno

Frequência [Hz]

|L(f

)|

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5

x 104

-200

-100

0

100

200Fase do Ganho de Retorno

Frequência [Hz]

arg

L(f

) [G

raus]

d)

Fig. 2. Oscilador por desvio de Fase: a) com rede RC do tipo HP; b) com

rede RC do tipo LP; c) resultado da simulação em MATLAB com rede HP e

d) resultado da simulação em MATLAB com rede LP.

SALVADO Y MARTINS: OSCILADORES RC SINUSOIDAIS COM AMPOPS: SIMULAÇÃO E REALIZAÇÃO... 3

ISSN 1932-8540 © IEEE

Para as demais configurações de osciladores RC

sinusoidais mais comuns procede-se de modo idêntico,

fazendo a avaliação da respectiva função de transferência do

ganho de retorno e das suas condições. Contudo, tendo em

vista a realização prática de osciladores, interessa avaliar a

influência das não linearidades e outros parâmetros não ideais

no seu funcionamento, sendo preferível o uso de simuladores

de circuitos e sistemas electrónicos.

B. Simulação em PSpice

Os modelos de simulação no PSpice não permitem observar

todos os efeitos das não linearidades do circuito, ou das

condições não ideias dos dispositivos, mas permitem obter

resultados muito próximos da realidade por realização em

hardware. Assim, como alternativa, pode-se simular o

funcionamento do oscilador em ponte de Wien e do oscilador

por desvio de fase das figuras 1 e 2, em PSpice, para várias

configurações, vários valores de componentes ou diferentes

condições de temperatura ambiente. Deste modo, quer na

realização prática quer na simulação (em PSpice), na escolha

do AmpOp a usar, importa considerar os seus parâmetros

dinâmicos que podem influenciar o desempenho dos circuitos

osciladores. Em particular importa considerar a largura de

banda do amplificador (para o ganho diferencial em malha

aberta) e a taxa de inflexão, ou taxa de variação da saída (slew

rate), face à frequência de oscilação pretendida.

Embora os AmpOp µA741 (LM741) ou LM124 sejam dos

mais populares nos meios académicos, ambos com modelos

disponíveis no PSpice std_v, na realização/simulação dos

osciladores em ponte de Wien e de desvio de fase é preferível

usar AmpOps com melhores características dinâmicas, como

por exemplo o AmpOp LF411, disponível no PSpice std_v.

Este apresenta uma largura de banda de cerca de 4 MHz para

ganho unitário, e uma taxa de inflexão de 15V/µs, enquanto o

µA741/LM741, para os mesmos parâmetros, apresenta 1 MHz

e 0,5 V/µs, respectivamente.

De modo a permitir uma comparação directa com os

resultados das simulações em MATLAB, considera-se a

simulação em PSpice do oscilador em ponte de Wien e do

oscilador por desvio de fase, à frequência de oscilação de 10

kHz, com o AmpOp LF411 polarizado com tensões simétricas

V= 12 V . Para obter a resposta em ordem ao tempo,

configura-se a simulação de modo a não considerar as

condições iniciais, seleccionando Skip Initial Transient

Solution, seguindo as opções Analysis – Setup – Transient.

Para o oscilador em ponte de Wien (figura 1a) consideram-

se os mesmos valores usados em MATLAB para definir a

frequência de oscilação a 10 kHz: 723R e 22nFC .

No entanto, dado trata-se da simulação do funcionamento do

circuito em hardware, não devem ser consideradas as

condições ideias de ganho (ganho de 3) pois desta forma o

circuito apenas reage ao transitório inicial, a amplitude

decresce e as oscilações acabam por cessar. Para iniciar as

oscilações o ganho do amplificador dever ser ligeiramente

superior a 3 pelo que interessa ter 1 2fR R . Assim, no

oscilador em ponte de Wien considera-se 1 10R k e

20,2fR k , que representa uma variação de ~1%

relativamente ao valor ideal de fR . Esta variação enquadra-se

nas tolerâncias dos dispositivos resistivos mais comuns

disponíveis em laboratório (5%), normalmente usados em

circuitos reais. De referir que quanto maior for esta variação,

mais rápido se dá o arranque das oscilações, o que permite

avaliar a dinâmica do oscilador, por alteração do valor de fR .

Pode-se ainda optar por comparar o resultado desta

implementação com outra possível, nomeadamente aquela que

inclui controlo automático de ganho (AGC) por díodos, com

vantagens na percepção do respectivo funcionamento, das suas

principais diferenças, vantagens e desvantagens.

Os resultados da simulação das duas versões do oscilador

em ponte de Wien em PSpice 9.2 std_v apresentam-se na

figura 3. Na figura 3 a), para a configuração base (gráfico

superior), verifica-se o início das oscilações e o aumento

gradual da amplitude, que estabiliza em cerca de 11 V

decorridos cerca de 17 ms após o instante inicial. Esse tempo

reduz-se a pouco mais de 4 ms, para circunstâncias idênticas,

na configuração com AGC por díodos (gráfico inferior). A

figura 3 b) mostra em detalhe cerca de quatro períodos do

sinal de resposta após estabilização, para a configuração base

do oscilador em ponte de Wien, sendo visível alguma

distorção devido aos níveis de saturação do AO, devido à não

existência de controlo do ganho/amplitude. A frequência de

oscilação é de cerca de 9,9 kHz, calculada a partir da medida

do período do sinal, e confirmada através do espectro de

amplitude, por activação da opção FFT na barra de

ferramentas da aplicação PSpice A/D.

Time

0s 5ms 10ms 15ms 20ms 25msV(vo_ag)

0V

10V

-15VSEL>>

V(vo_s)

-10V

0V

10V

a)

Time

24.6ms 24.7ms 24.8ms 24.9ms 25.0msV(vo_s)

-10V

0V

10V

-15V

15V

b)

Fig. 3. Simulação do oscilador em ponte de Wien em PSpice 9.2 std_v: a)

início, aumento e estabilização das oscilações e b) resposta no tempo.

4 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010

ISSN 1932-8540 © IEEE

Estes resultados foram obtidos com simulações à

temperatura ambiente de 25 ºC não se registando variações

significativas na gama de temperaturas entre 0 e 70º C. De

referir ainda que para uma implementação com o AO

µA741/LM741, para as mesmas condições de simulação, se

obtém resultados idênticos quanto à amplitude e quanto à

estabilização das oscilações, mas obtém-se uma frequência de

oscilação de 8,9 kHz, isto é, com um desvio de mais de 10%

sobre o valor pretendido. Justifica-se assim o uso preferencial

do AmpOp LF411.

Na simulação do oscilador por desvio de fase pode

adoptar-se um procedimento idêntico, para os esquemas das

figuras 2 a) e 2 b). Neste particular considera-se apenas o

circuito da figura 2 b) usando o AmpOp LF411 com

1772R , 22nFC (para produzir oscilações a 10 kHz)

1 10R k e 290fR k , e apresentam-se os resultados na

figura 4. A frequência de oscilação é de cerca de 9,6 kHz,

verifica-se na figura 4 a) que o sinal à saída do AmpOp

apresenta zonas de distorção mais acentuadas, devido aos

níveis de saturação do AmpOp; esta é também visível no

espectro de amplitude, na figura 4 b), sob a forma de distorção

harmónica por dispersão de energia, associada às harmónicas

de 3ª e 5ª ordem, a cerca de 28,7 kHz e cerca de 48 kHz,

respectivamente. Na figura 4 c) percebe-se o desfasamento de

60º entre os sinais em cada uma das secções RC, medido pela

diferença temporal. O arranque das oscilações ocorre cerca de

10ms após o instante inicial, estabilizando na amplitude final

cerca de 8 ms após o arranque (gráfico não representado).

Numa implementação com o AmpOp µA741/LM741, em

condições idênticas, o arranque das oscilações ocorre menos

de 1 ms após o instante inicial, a frequência de oscilação é de

cerca de 5,3 kHz e a distorção harmónica é mais acentuada

(gráficos não representados). O desvio da frequência mais

acentuado deve-se aos valores dos parâmetros dinâmicos dos

AmpOp e também aos valores de impedância “vistos” por

cada bloco da rede RC, que se refere com mais detalhe na

secção seguinte, na realização prática de osciladores com

buffers.

Apesar da boa aproximação à situação real, as simulações

em PSpice não permitem a percepção de determinados

fenómenos físicos associados aos osciladores, nomeadamente

das não linearidades do circuito, os compromissos do ganho

no arranque e na manutenção das oscilações, o controlo

automático do ganho na manutenção das oscilações, entre

outros. Estes são mais facilmente perceptíveis através da

realização prática dos circuitos em protótipo e da verificação

experimental em laboratório, sendo esta a forma privilegiada

para a consolidação de conceitos. Por outro lado, o contacto

directo com os dispositivos electrónicos e com os

equipamentos de medida usados em laboratório são mais-

valias importantes a qualquer curso de cariz técnico.

III. REALIZAÇÃO PRÁTICA DE OSCILADORES RC SINUSOIDAIS

Para a realização prática dos vários osciladores RC

indicados propõem-se uma metodologia orientada à análise

dos resultados práticos face aos resultados teóricos esperados,

e de comparação entre os resultados práticos nas diferentes

configurações, em implementações com AmpOp de diferentes

características dinâmicas. Deste modo é também possível

avaliar e comparar o desempenho dos circuitos osciladores nas

diferentes realizações. Para facilitar a realização das

experiências em breadboard, nomeadamente a troca de

AmpOp sem necessidade de alterar o restante circuito, sugere-

se o uso circuitos integrado (IC) com encapsulamento DIP,

compatíveis em características eléctricas e na localização de

terminais, como por exemplo: µA741/LM741, LF411, TL071,

TL081 ou LF356. Na realização dos vários osciladores podem

usar-se dispositivos com 2 ou 4 AmpOp por encapsulamento,

com características equivalentes aos referidos: µA747/LM747,

LM124, LF412, TL072, TL074, TL082 ou TL084.

O ensaio, a avaliação do funcionamento e a realização de

medidas de grandezas indicativas do desempenho dos

osciladores RC sinusoidais requerem o uso de equipamento de

laboratório adequado. Os resultados dos ensaios que se

indicam foram realizados numa área de trabalho semelhante á

a figura 5, com o seguinte equipamento: fonte de alimentação

Time

24.5ms 24.6ms 24.7ms 24.8ms 24.9ms 25.0msV(U1:OUT)

-10V

0V

10V

-15V

15V

a)

Frequency

0Hz 10KHz 20KHz 30KHz 40KHz 50KHz55KHzV(U1:OUT)

0V

2.0V

4.0V

6.0V

b)

Time

29.5ms 29.6ms 29.7ms 29.8ms 29.9ms 30.0msV(C11:1) V(R12:2) V(R11:2)

-4.0V

0V

4.0V

c)

Fig. 4. Simulação do oscilador por desvio de fase da fig. 2 b) em PSpice 9.2

std_v: a) pormenor do sinal gerado, b) espectro de amplitude e c) pormenor dos sinais em cada secção RC, evidenciando a diferença de fase entre elas.

SALVADO Y MARTINS: OSCILADORES RC SINUSOIDAIS COM AMPOPS: SIMULAÇÃO E REALIZAÇÃO... 5

ISSN 1932-8540 © IEEE

dupla, 0-30 V, Topward 6302A; multimetro digital de bancada

Escort DM2347 oo LG DM441B; ponte de medida Thurly

Thandar Instruments, LCR 400 Precision Bridge (permite

medidas de capacidade e indutância a 10 kHz); osciloscópio

digital Agilent modelo 54615B 500MHz 1GSa/s com módulo

Agilent 54659A para aquisição de dados e comunicação com

PC; analisador de espectros Advantest R3131A. A impedância

de entrada dos analizadores de espectros é normalmente de 50

Ω sendo necessário compatibilizar as impedâncias com vista à

máxima transferência de energia. Esta composição é idêntica à

das bancadas usadas nas sessões presenciais em laboratório,

ou de trabalho autónomo, com excepção do osciloscópio que é

analógico. Por sua vez, o analisador de espectros e a ponte de

medida LCR, devido ao uso mais restrito, existem de um

modo geral uma unidade de cada em laboratório.

Para a realização dos osciladores, nas várias versões, para

produzirem oscilações a 10 kHz, consideram-se AmpOps

polarizados por tensões simétricas 12 V , condensadores de

10 nF ou 22 nF e resistências normalizadas na série E12. De

referir que do ponto de vista prático e da realização

experimental, orientada para a percepção do funcionamento

dos circuitos, não é necessário usar componentes de precisão,

ou cujos valores reais sejam próximos dos valores nominais,

pois os desvios no factor de ciclo ou na frequência de

oscilação são aceitáveis dentro das tolerâncias.

A. Oscilador em Ponte de Wien

No esquema do oscilador em ponte de Wien da figura 6 (o

mais simples) considera-se o AmpOp TL081 e na definição do

ganho do amplificador 1 5,6R k e Rf formado pela

associação em série de uma resistência de 6,8 kΩ e um

potenciómetro de 5 kΩ. O potenciómetro é indispensável na

realização prática para estabelecer as condições de ganho

necessárias ao arranque e à estabilização da amplitude das

oscilações, compensando os desvios nos valores dos

componentes devido às tolerâncias. Do ponto de vista

didáctico tem também interesse pois permite visualizar o

fenómeno de início das oscilações e o compromisso ou a

precariedade de equilíbrio no ajuste do potenciómetro para a

sua manutenção. Para um melhor aproveitamento da

experiência, o potenciómetro deve ser ajustado inicialmente

para um valor próximo do mínimo, e posteriormente ajustado

até ao início das oscilações.

Em seguida deve ser ajustado em pequenos cursos, para

valores crescentes e decrescentes, enquanto se observa a forma

de onda de resposta: para valores superiores ao valor nominal

a forma de onda apresenta distorção, devido aos níveis de

saturação do AmpOp; para valores inferiores o ganho diminui,

as oscilações diminuem gradualmente de amplitude e

terminam. Quando ajustado se verifica o critério de

Barkausen, o circuito oscilada à frequência pretendida e a

amplitude é fixa, limitada pelas não-linearidades do circuito.

Nesta configuração não é possível variar a amplitude das

oscilações, devido ao compromisso de ajuste do ganho (no

potenciómetro) para a manutenção das oscilações. Para que tal

seja possível associa-se o oscilador a um amplificador com

ganho variável.

Consideram-se duas possibilidades para oscilar a 10 kHz: i)

condensadores de 22 nF (Ca=22,6 nF e Cb=22,3 nF @ 10kHz,

medidos na ponte RLC) e uma associação de resistências em

série para perfazer cerca de 709 Ω (680 Ω e 27 Ω) em Ra e Rb;

ii) condensadores de 10 nF (Ca=9,8 nF e Cb=10,1 nF @

10kHz, medidos na ponte RLC) e a associação de resistências

em série (1,5 kΩ e 100Ω) de modo a obter 1,6 kΩ em Ra e Rb.

Os resultados obtidos para as duas situações são idênticos,

R1

Rb

Ra

Cb

Ca

Ov

V

V

fR

a)

b)

Fig. 6. Oscilador em ponte de Wien sem AGC: a) esquema eléctrico e b)

forma de onda do sinal resultante.

Tabela I. Medidas para avaliação do oscilador em ponte de Wien @ 10 kHz.

Volt PkPk 17,188V 17,813V

Volt Max 8,594V 8,906V

Volt Min -8,594V 8,906V

PosPulseWidth 50,8us 50,4us

NegPulseWidth 50,4us 49,6us

Period 101,2us 100us

Frequency 9,881kHz 10kHz

Duty Cycle 50,198% 50,40%

709

22 nF

R

C

1,6

10 nF

R k

C

Fig. 5. Aspecto da bancada de trabalho para teste dos osciladores lineares.

6 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010

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como se mostra na tabela I. Na figura 6 b) verifica-se uma

ligeira distorção na alternância negativa, também perceptível

tabela I, na assimetria entre a duração das alternâncias

negativa e positiva e no factor de ciclo, que difere ligeiramente

de 50%. A frequência de oscilação está ligeiramente desviada

do valor nominal esperado (cerca de 120 Hz, isto é, ~1,2 %),

enquadrável nos valores das tolerâncias dos componentes.

Para permitir o ajuste da amplitude e melhorar o controlo e

a estabilidade das oscilações, pode-se incluir controlo

automático do ganho (AGC) e limitação da amplitude. No

circuito da fig 7 a) o ganho é dado por

2 3

1

/ / D

f

R R rA

R (4)

Nesta configuração o AGC faz-se através dos díodos D1 e

D2, nomeadamente através do valor dinâmico da sua

resistência interna, Dr . Inicialmente, não havendo oscilações,

os díodos estão ao corte, Dr tem um valor muito elevado e

3 3/ / DR r R e a retroacção do AmpOp é assegurada apenas

por uma rede puramente resistiva. Assim, para iniciar as

oscilações a associação em série de R2 e R3 deve ser

ligeiramente superior a 2R1. Se a amplitude do sinal de saída

excede um determinado valor, os díodos entram à condução,

um em cada alternância, a sua resistência interna em paralelo

com R3 assegura a redução do ganho e por consequência a

redução da amplitude do sinal se saída. Se a amplitude baixar

os díodos tendem a deixar de conduzir e o ganho do

amplificador é determinado pela relação entre a associação em

série de R2 e R3 com R1. Este esquema pode ser simplificado,

retirando 3R do circuito, mas isso origina maior dificuldade

na estabilização após ajustes do ganho em 2R ; implica ainda a

redução da gama de amplitudes possíveis. O controlo

automático do ganho pode também fazer-se através de

dispositivos cuja resistência depende da temperatura (RTD),

como é o caso de R3 no esquema eléctrico da figura 7 b), com

característica do tipo NTC. Este circuito funciona de modo

semelhante ao da figura 7 a).

Para controlar o ganho e limitar a amplitude das oscilações,

pode usar-se o esquema eléctrico da figura 7 c). Para iniciar as

oscilações, fR deve ser ligeiramente superior a 12R . O

controlo do ganho é assegurado pelos díodos da rede de

retroacção negativa. A limitação da amplitude das oscilações

em que Dr representa a resistência dinâmica do díodo e o

ganho do amplificador é dado por

4

1

//f D

f

R R rA

R (5)

A avaliação do funcionamento dos osciladores da figura 7

faz-se em comparação e em condições idênticas na definição

da frequência de oscilação – condensadores de 10 nF e

resistências de 1,6 kΩ. A tabela II apresenta em resumo os

resultados das medidas mais significativas para as situações de

amplitude mínima e máxima possível, por ajuste do

potenciómetro, que permite a sustentabilidade das oscilações e

as zonas de distorção, respectivamente. Na tabela II omitem-se

os resultados obtidos para o circuito da figura 7 b), por serem

muito idênticos aos obtidos para o circuito da figura 7 a).

Pela tabela II verifica-se que os esquemas das figuras 7 a) e

7 c) permitem obter valores máximos de amplitude próximos:

a diferença é de cerca de 100 mV. No que respeita ao valor

mínimo de amplitude existe vantagem para a configuração 7

R1 R2

Rb

Ra

Cb

Ca

Ov

V

V

R3

D2

D1 a)

Ov

V

V

T

R3

R1

R2

b)

R1

Rb

Ra

Cb

Ca

Ov

V

V

R4

R4

R3

R3

V

V

D1

D2

fR

c)

Fig. 7. Esquemas eléctricos do oscilador em ponte de Wien: a) com AGC por

díodos; b) com AGC por RTD (NTC) e c) com limitação de amplitude.

Tabela II. Resultados das medições na avaliação do oscilador em ponte de

Wien com AGC por díodos e com controlo e limitação de amplitude.

Amax Amin Amax Amin

Volt PkPk 17,813V 1,453V 18,125V 3,891V

Volt Max 8,906V 718,75mV 9,063V 1,938V

Volt Min -8,906V -734,37mV -9,063V -1,953V

PosPulseWidth 50,4us 50,8us 50,4us 53,6us

NegPulseWidth 49,6us 49,6us 50,4us 53,6us

Period 100us 100,4us 100,8us 107,2us

Frequency 10kHz 9,96kHz 9,92kHz 9,328kHz

Duty Cycle 50,40% 50,60% 50,00% 50,00%

Oscilador 7 a) Oscilador 7 c)

SALVADO Y MARTINS: OSCILADORES RC SINUSOIDAIS COM AMPOPS: SIMULAÇÃO E REALIZAÇÃO... 7

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a), por permitir obter uma amplitude mínima de cerca de 700

mV face aos cerca de 1,9 V do circuito 7 c). Assim, o circuito

da figura 7 a) apresenta maior gama de valores de amplitude

sem distorção e/ou cessação das oscilações. O desempenho

dos dois circuitos é idêntico nos valores de frequência de

oscilação, com uma ligeira vantagem para a configuração 7 c)

ao nível das características da onda, nomeadamente do factor

de ciclo. Porém, esta vantagem é aparente pois a onda gerada,

na condição de amplitude mínima, apresenta alguma distorção,

como se observa na figura 8. As configurações 7 a) e 7 b) são

assim preferíveis face à configuração 7 c).

O circuito da figura 7 b) tem interesse do ponto de vista

didáctico, por permitir visualizar o fenómeno de cessação e de

arranque das oscilações face à sensibilidade de R3 (NTC) às

variações de temperatura. Para tal basta aproximar de R3 um

corpo ou objecto com uma temperatura superior à temperatura

ambiente (encostar um dedo é suficiente). Com o aumento da

temperatura o seu valor de resistência baixa, o ganho também

baixa e as oscilações cessam. Ao afastar o objecto (ou o dedo)

dá-se o arrefecimento e as oscilações reiniciam. Como a

sensibilidade dos dispositivos RTD é elevada o fenómeno

pode ocorrer muito rapidamente.

B. Oscilador por Desvio de Fase

O oscilador por desvio de fase tem duas configurações base

– as das figuras 2 a) e b) – cuja rede RC é constituída por

secções do tipo HP ou do tipo LP, respectivamente.

Consideram-se ambos dimensionados para produzir oscilações

sinusoidais à frequência 10 kHz, usando o AmpOp TL081 e

condensadores de 10 nF. Para o oscilador da figura 2 a)

650R , por associação de 470 Ω e 180 Ω em série,

1 27R k ; fR é formado por associação em série de 1 MΩ

e um potenciómetro de 200 kΩ, para ajustar o ganho. Para o

oscilador da figura 2 b) 3,9R k , 1 39R k e fR é

formado pela associação em série de 1,5 MΩ e um

potenciómetro de 500 kΩ. Não há controlo automático do

ganho e, portanto, a amplitude dos sinais é fixa nos dois casos.

A tabela III mostra os resultados experimentais obtidos para

ambas as configurações, verificando-se que são idênticos e

concordantes com os resultados de simulação na figura 4. Os

desvios das grandezas medidas face aos valores nominais são

menores no caso do oscilador com rede RC do tipo LP, a

forma de onda para a rede LP apresenta também menor

distorção, mas a amplitude é cerca de 1 Vpp inferior á que se

obtém para o oscilador com rede do tipo HP.

O principal problema destas duas configurações é o desvio

do valor de frequência face ao valor pretendido, facto que está

relacionado com o efeito de carga entre as secções da rede RC,

e entre estas e o amplificador, devido à impedância “vista” por

cada secção ou bloco. Como solução podem-se usar valores de

resistência elevados para a definição do ganho do

amplificador, ou interpor um andar seguidor de tensão (buffer)

entre as secções RC e o amplificador, como ilustra a figura 9,

podendo usar-se o IC TL084, que contém quatro TL081 num

mesmo pack. Deste modo aumenta-se a impedância “vista”

por cada bloco, e reduz-se o efeito de carga, e mantém-se a

informação contida nos sinais. Neste caso as expressões da

frequência e do ganho que verificam o critério de Barkausen

diferem das consideradas nas configurações das figuras 2 a) e

b). Para uma rede do tipo HP tem-se:

2

2 31

0

1

( )1 3 3

18

3

f

f

R j RC j RCL j

R RC j RC RC

R

RRC

(6)

a)

b)

Fig. 8. Formas de onda na situação de ajuste da amplitude mínimo para os

osciladores em ponte de Wien com AGC: a) AGC por díodos – fig. 7a; b)

controlo de ganho e limitação por díodos – fig. 7c.

Tabela III. Resumo dos resultados experimentais para as configurações base

do oscilador por desvio de fase com redes RC de avanço e de atraso de fase.

Medidas ε Medidas εVolt PkPk 17,969V 17,656V

Volt Max 8,906V -0,8 % 8,75V 0,9 %

Volt Min -9,063V 0,8 % -8,906V -0,86 %

PosPulseWidth 58us 51us

NegPulseWidth 56us 53us

Period 114us 14 % 103us 3 %

Frequency 8,772kHz 12,28 % 9,709kHz 2,9 %

Duty Cycle 50,87% 49,50%

Rede HP Rede LP

Rf

R1

1v

Za

Zb

2v

Za4v

Za3v

*

2v

*

3v

0v

Zb

Zb

A1

A4

A2

A3

Fig. 9. Esquema do oscilador por desvio de fase com buffers (buffered phase-

shift oscillator).

8 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010

ISSN 1932-8540 © IEEE

Para uma rede do tipo LP tem-se:

2 31

0

1

1( )

1 3 3

38

f

f

RL j

R RC j RC RC

R

RC R

(7)

Para iniciar as oscilações deve ter-se 1 8fR R ; cada

secção RC provoca um desvio de fase de 60º à frequência 0.

Para obter oscilações a 10 kHz consideram-se condensadores

de 10 nF e os seguintes valores de resistência: i) para o

oscilador com buffer e rede HP, 920R (associação em

série de 820 Ω e 100 Ω); ii) para o oscilador com buffer e rede

LP, 2750R (associação em série de 2,7 kΩ e 56Ω). Para

ambos, considera-se 1 4,7R k e fR formado pela

associação em série de 33 kΩ e um potenciómetro de 10 kΩ,

para ajuste do ganho.

Para uma rede RC do tipo LP, os resultados são

ligeiramente melhores aos obtidos para a configuração base.

Porém, para a configuração ensaiada com a rede HP, ensaiada

em vez de uma frequência de oscilação de 10 kHz obteve-se

1,208 MHz com uma forma de onda quase triangular, como

mostra a figura 10. Isto acontece porque esta configuração é

mais susceptível ao ruído, em particular em implementações

com AmpOp com andar de entrada em tecnologia JFET ou

CMOS. A característica do tipo passa-alto da rede RC

descrimina positivamente o ruído (normalmente de alta

frequência) e o sinal de saída é limitado pelas características

dinâmicas e de resposta em frequência do AmoOp,

nomeadamente o produto ganho–banda e a taxa de inflexão,

ou slew-rate. Face aos resultados, conclui-se que para uma

realização prática é preferível a configuração com rede RC do

tipo LP.

C. Oscilador de Bubba

O oscilador de Bubba [12] tem particular interesse quando

se pretende ter dois sinais de frequência igual mas desfasados

de 90º. Este oscilador, cujo esquema se apresenta na figura 11,

é igualmente de análise simples e realização fácil e difere do

oscilador por desvio de fase com buffers por incluir mais uma

secção RC. Para secções LP o ganho de retorno é dado por

4

1

0

1

( ) 1 0º1

14

f

f

R j RCL j

R j RC

R

RC R

(8)

Os sinais à saída dos amplificadores 3 e 4 normalmente

estão em quadratura, isto é, apresentam entre si uma diferença

de fase de 90º: 0sin t e 0cos 2t . Para uma

implementação com 1,6R k , 10 nFC , 1 270R k e

fR formado pela associação em série de uma resistência de 1

MΩ e um potenciómetro de 200 kΩ obtém-se um sinal

sinusoidal de amplitude 3 V, frequência 9,025 kHz e factor de

ciclo de 50,54 %.

D. Oscilador em Quadratura

Este tipo de oscilador tem por base dois integradores e

conhecem-se duas implementações: a de Mancini e a de Sedra.

A figura 12 mostra o esquema simplificado do oscilador em

quadratura de Mancini que produz dois sinais sinusoidais:

0sin t , na saída de A1; 0cos t , na saída de A2.

Analisando o circuito (os valores das resistências são idênticos

e os dos condensadores também) obtém-se o ganho de retorno

2

1( )L j A

j CR (9)

A frequência de oscilação é dada pela relação 0 1 RC .

Os pólos de (9) são complexos conjugados e próximos do

eixo imaginário, pelo que este oscilador apresenta alguma

instabilidade e elevada distorção, e necessita de um circuito

para estabilização do ganho [4, pp. 1175 – 1176].

O oscilador em quadratura de Mancini, da figura 12, tal

como o oscilador de Bubba, também gera dois sinais

sinusoidais de frequência 0 1 RC , desfasados de 90º:

0sin t e 0cos t , à saída de A1 e A2, respectivamente.

No ensaio deste oscilador, para obter oscilações a 10 kHz,

considera-se 10 nFC e 1,6R k e o AmpOp TL081 e

com circuito para estabilização do ganho. Para iniciar as

oscilações e tornar o circuito realizável do ponto de vista

Fig. 10. Resultado obtido para o oscilador por desvio de fase com buffers (IC

TL084) e malhas RC do tipo HP: cada secção buffer – malha RC provoca um

desvio de fase de 45º à frequência ω0: período ~830 ns, frequência ~1200

MHz e amplitude ~2,9Vpp. O sinal apresenta distorção (é quase triangular).

Rf

R1

1v

2v4v

3v

A1

A4

A2

A3

0 sinv

0 cosv

R

R

R

R

C

C

C

C

Fig. 11. Esquema do oscilador de Bubba com secções RC do tipo LP.

SALVADO Y MARTINS: OSCILADORES RC SINUSOIDAIS COM AMPOPS: SIMULAÇÃO E REALIZAÇÃO... 9

ISSN 1932-8540 © IEEE

prático, convém ter a possibilidade de ajuste do ganho para

iniciar as oscilações, o que se consegue colocando um

potenciómetro (de 5 kΩ) no lugar de uma das resistências

ligadas á entrada inversora de um dos AmpOp. Convém referir

que esta resistência provoca desvios na frequência pelo que é

importante seleccionar os componentes com valores o mais

próximo possível, e ajustar o potenciómetro com muito

cuidado (de preferência usar um potenciómetro multi-volta).

O ensaio deste oscilador, nas condições referidas, obtém-se

os resultados da figura 13 a) onde se verifica que a frequência

dos sinais é de 9,88 kHz, com amplitude de ~7V, e que estes

apresentam um desfasamento de cerca de 90º. Na figura 13 b)

verifica-se a existência de distorção harmónica, onde se

evidenciam o maior peso das harmónicas de ordem impar,

sendo o nível da harmónica de 5ª ordem (~49,5 kHz) cerca de

20 dB inferior ao nível da frequência fundamental. O

desempenho desta implementação não é dos melhores. Porém,

tendo em conta o propósito e os objectivos deste artigo os

resultados podem considerar-se satisfatórios.

Em alternativa ao oscilador em quadratura de Mancini pode

considerar-se o oscilador em quadratura de Sedra [4, pp.1176]

em que o primeiro andar (A1) é um integrador de Miller

(inversor) e o segundo andar (A2) é um integrador não

inversor, que é uma topologia pouco comum face ao nível de

conhecimentos dos alunos em geral. Por isso considera-se não

ser adequado, do ponto de vista pedagógico.

E. Oscilador de Colppits com GIC

O oscilador de Colpitts é um dos osciladores lineares mais

conhecidos. Neste artigo propõe-se uma implementação com

base num amplificador inversor com AmpOp e no circuito de

Antoniou [4, pp. 1112 – 1114] para simulação operacional de

bobines (GIC – Generalized Immitance Converter. Mantém-se

assim o âmbito deste artigo e apresenta-se uma outra

abordagem à realização de circuitos electrónicos.

O circuito de Antoniou é um circuito activo com bobines e

condensadores que simula o funcionamento de bobines com

elevado factor de qualidade e indutância dada pela relação

4 1 3 5

2

eq

C R R RL

R (10)

Com resistências de valor idêntico é possível variar o valor

da bobine (2

eqL CR ) apenas pela variação do condensador

do GIC, e assim variar a frequência de oscilação numa

determinada gama. A complexidade de realização deste

oscilador numa implementação com GIC é maior do que a dos

restantes osciladores propostos mas tem vantagens por

permitir o contacto com a realização de circuitos pela

simulação operacional de componentes.

O circuito do oscilador de Colpitts com GIC é apresentado

na figura 14. A frequência e o ganho para o arranque e a

manutenção das oscilações dependem da verificação das

seguintes expressões:

1 2 2

0

1 2 1 1

fRC C C

LC C R C (11)

Na prática, sendo o ganho ligeiramente maior que a relação

entre os condensadores, a oscilação inicia-se devido aos

transitórios no instante de estabelecimento da alimentação e a

amplitude das oscilações aumenta até ser controlada pelas não

linearidades do circuito. Nestas condições é possível variar o

valor da bobine variando apenas o condensador do GIC;

consegue-se assim obter um oscilador de frequência de

oscilação variável numa determinada gama.

Neste oscilador em particular, opta-se por uma

implementação visando obter uma frequência variável.

Considera-se 1 2 10 nFC C , 1,5OR k , 1 390R k e

fR formado pela associação em série de 270 kΩ e um

potenciómetro de 200 kΩ. No circuito GIC considera-se

2 3 4 6 760R R R R (680 Ω em série com 82Ω) e

5 100 pFC , variável pelo que, nestas condições, equivale a

uma bobine variável de cerca de 59 µH.

0 sinv

R

R

A20 cos

v

A1

R

C

C

C

Fig. 12. Esquema simplificado do oscilador em quadratura de Mancini.

a)

b)

Fig. 13. Resultados do ensaio do oscilador em quadratura de Mancini: a)

formas de onda dos sinais em quadratura e b) espectro de amplitude.

10 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010

ISSN 1932-8540 © IEEE

Os resultados experimentais para este oscilador com o

AmpOp TL084, permitem obter frequências de oscilação na

gama de 107 kHz e 127 kHz. A amplitude do sinal é

constante, de cerca de 360 mV, com uma simetria de cerca de

50% em toda a gama. O sinal gerado pelo oscilador apresenta

algum ruído de alta frequência, como se verifica na figura na

figura 15 a). O mesmo se verifica no espectro de amplitude da

figura 15 b), para uma gama de frequências de 500 kHz. Esta

configuração pode ser melhorada com a inclusão de um buffer

entre a saída do amplificador e a entrada do GIG, de modo a

reduzir o efeito de carga da rede LC que este simula.

IV. AVALIAÇÃO DO CONTRIBUTOS E DA ADEQUAÇÃO

Para avaliar esta metodologia procedeu-se à recolha

anónima das opiniões dos alunos, através de inquérito, no qual

participaram um total de vinte e três (23) alunos, dos anos

lectivos 2007/2008 e 2008/2009, através de quatro questões:

três questões com respostas de escolha múltipla e uma questão

para classificar de 1 (em desacordo) a 5 (plenamente de

acordo), de acordo com a importância atribuída e o grau de

satisfação. As questões consideradas são as seguintes:

Q1 – “Na realização dos trabalhos práticos de laboratório

prefere ou utiliza principalmente”:

a) Apenas as sessões de contacto, em laboratório;

b) Sessões de contacto seguidas de sessões de trabalho

autónomo em grupo.

c) As sessões não presenciais, extra-aulas, para

realizar trabalho autónomo ou em grupo;

Q2 – “Na realização de trabalho experimental em

laboratório, considera mais importante”:

a) Preparar e perceber as experiências, consultar a

bibliografia e seguir uma abordagem sistemática;

b) Seguir uma abordagem sistemática, orientada à

análise crítica e à fundamentação de resultados;

c) Efectuar apenas medidas de grandezas e produzir

um relatório sucinto.

Q3 – “Na realização de trabalhos de laboratório, a

simulação seguida da realização prática”:

a) Tem vantagens na consolidação de conhecimentos e

mantém sensivelmente as horas de trabalho;

b) Tem vantagens na consolidação de conhecimentos

mas aumenta bastante as horas de trabalho;

c) È pouco importante na relação entre os benefícios e

o acréscimo de número de horas de trabalho.

Q4 – “Adequação aos objectivos da aprendizagem”

(classificar de 1 a 5, de acordo com a sua concordância, em

que 1 corresponde ao nível mais baixo e 5 ao nível mais alto).

A tabela IV apresenta os resultados da avaliação pelas

respostas expressas às várias questões do inquérito e que

permitem avaliar os principais contributos pedagógicos desta

metodologia e a sua adequação ao processo de ensino

aprendizagem; permitem também perceber o grau de

satisfação dos alunos e os métodos de trabalho preferenciais.

Os resultados indicam que a maior parte dos alunos

R2 R3 R4C5

0v

R1

Rf

R0

C1

C2

01v

R6

L

A2

A1

Fig. 14. Esquema do oscilador de Colpitts com AO e bobine simulada por

GIC, com frequência de oscilação ajustável por condensador variável.

a)

b)

Fig. 15. Resultados do ensaio do oscilador de Colpitts com GIC: a) forma de

onda do sinal de resposta e b) espectro de amplitude.

Tabela IV. Resumo dos resultados experimentais para as configurações base

do oscilador por desvio de fase com redes RC de avanço e de atraso de fase.

a) b) c) não sabe não resp.

Q1 47,00% 35,30% 17,70% 0% 0%

Q2 52,95% 41,20% 5,85% 0% 0%

Q3 41,20% 35,30% 23,50% 0% 0%

1 2 3 4 5

Q4 0% 0% 23,50% 29,40% 47,10%

SALVADO Y MARTINS: OSCILADORES RC SINUSOIDAIS COM AMPOPS: SIMULAÇÃO E REALIZAÇÃO... 11

ISSN 1932-8540 © IEEE

privilegia as sessões laboratoriais para a realização de trabalho

experimental: 47% preferem apenas as sessões de laboratório

e 35,3% preferem as sessões de laboratório e sessões extra

aulas, para realizar trabalho autónomo. Quanto á realização de

trabalho laboratorial, uma larga maioria (cerca de 94%)

considera muito importante a preparação das experiências e

adoptar uma abordagem sistemática, a consulta de bibliografia

de referência e o suporte ou a fundamentação dos resultados;

apenas cerca de 5,9% considera mais importante fazer apenas

medidas de grandezas e elaborar um relatório. No que respeita

à importância da metodologia proposta, nomeadamente na

combinação da simulação com a realização prática

experimental, uma parte muito significativa (76,5%) considera

existirem vantagens para consolidação de conhecimentos.

Destes, 41,2 % referem benefícios significativos sem um

grande aumento da carga de trabalho; 35,3% referem a

existência de benefícios mas com um substancial aumento da

carga de trabalho. Dos inquiridos, 23,5% entendem que os

benefícios são poucos face ao esforço e ao acréscimo no

número de horas de trabalho. Quanto à adequação da

metodologia proposta aos objectivos da aprendizagem, 47%

consideram-na “muito adequada”, 29,4% consideram-na

“adequada” e 23,5% revelam uma opinião neutra. Este valor é

idêntico ao dos que consideram pouco importantes os

benefícios face ao aumento da carga de trabalho, sugerindo

que pode existir alguma correlação. Não se registaram

opiniões claramente desfavoráveis.

V. CONCLUSÕES

Neste artigo referem-se os principais aspectos relativos à

simulação e à realização prática de osciladores sinusoidais

com amplificadores operacionais e redes RC. Apresentam-se

diferentes abordagens à simulação, quer por avaliação das

expressões matemáticas que traduzem o seu funcionamento,

quer ao nível da simulação de circuitos eléctricos e

electrónicos. Dá-se especial destaque à realização prática dos

circuitos dos osciladores e à avaliação experimental e tecem-

se considerações quanto às vantagens e desvantagens das

diferentes possibilidades de implementação.

Os circuitos propostos, a sua baixa complexidade, a

interligação multidisciplinar de conceitos, as diferentes

abordagens ao funcionamento dos circuitos, e a orientação à

realização experimental, em laboratório, contribuem para a

uma adequada consolidação de conhecimentos a uma

metodologia de ensino de base experimental.

Os resultados avaliação, por inquérito, indicam que esta

metodologia é adequada ao processo de ensino aprendizagem

e à consolidação de conhecimentos, sem contudo implicar um

aumento muito significativo do número de horas de trabalho.

AGRADECIMENTOS

Os autores agradecem ao Eng. João Cordeiro, Técnico

Superior da Escola Superior de Tecnologia do Instituto

Politécnico de Castelo Branco, a colaboração na realização do

inquérito aos alunos.

REFERÊNCIAS

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Outubro de 2009

[2] Orcad PSpice 9.1 Student Version [Online]. Disponível para download

em http://www.engr.uky.edu/~cathey/pspice061301.html, Consultado

em Setembro de 2009

[3] Cadence Orcad PSpice 16.2 Demo Version [Online]. Disponível em

https://www.cadence.com/products/orcad/pages/downloads.aspx#cd,

Consultado em Outubro de 2009

[4] Adel S Sedra, Kenneth C. Smith, Microelectronic Circuits (International

Student Edition), 5th ed. New York/Oxford: Oxford University Press,

2004, ch. 13, pp. 1165–1179.

[5] T. E. Price, Analog Electronics – an Integrated PSpice Approach. New

York: Prentice-Hall Europe, 1997.

[6] Mark N. Horenstein, Microelectronic Circuits and Devices, 2nd

ed.:

Prentice-Hall International, 1996, ch. 13, pp. 846–851.

[7] Sergio Franco, Design with Operational Amplifiers and Analog

Integrated Circuits, McGraw-Hill International Edition, 1988.

[8] Selim S. Awad “Wien-Bridge Oscillator with reduced amplifier gain-

bandwidth product dependence,” Proc. of the IEE, vol. 137, pt G, N 1,

Feb 1990, pp. 13 –15.

[9] A. Carlosena, P. Martinez, S. Porta, “An improved Wien-Bridge

Oscillator,” IEEE Transactions on Circuits and Systems, vol. 37, N 4,

April 1990, pp. 543 –546.

[10] Jose Salvado, Joaquim Oliveira, Gilberto Martins, “A Two-Section

Phase Shift Oscillator,” Proc. of the 24th Conference on Design of

Integrated Circuits and Systems (DCIS’09), Zaragoza, Spain, 18-20

Nov. 2009 (accepted for publication).

[11] Matlab & Simulink http://www.mathworks.com/, Consultado em

Outubro de 2009

[12] Ron Mancini, “Design of Op Amp Sine Wave Oscillators,” Analog

Applications Journal, Texas Instruments, May 2000, [Online].

Disponível em: http://focus.tij.co.jp/jp/lit/an/slyt164/slyt164.pdf.,

Consultado em Julho de 2009

José Salvado (StM’98–M’00–SM’08). Obteve o grau

de Bacharel em Engenharia Electrónica e de

Telecomunicações pelo Instituto Superior de

Engenharia de Lisboa, o Diploma de Estudos

Superiores Especializados em Engenharia de Sistemas

Marítimos de Electrotecnia e de Telecomunicações,

pela Escola Náutica Infante D. Henrique e o grau de

Mestre em Engenharia Electrotécnica e de

Computadores pelo Instituto Superior Técnico.

Actualmente é estudante de doutoramento em

Engenharia Electrotécnica e de Computadores.

É Professor Adjunto do Departamento de Engenharia Electrotécnica da

Escola Superior de Tecnologia do Instituto Politécnico de Castelo Branco,

Portugal, onde lecciona desde 1996, tendo desenvolvido anteriormente,

durante seis anos, actividade profissional em várias empresas na área da

electrotecnia, da electrónica e das telecomunicações. É membro da IGIP –

Internacional Society for Enginnering Education e do IEEE Institute of

Electrical and Electronics Engineers, foi um dos fundadores do IEEE

Education Society – Portugal Section Chapter de que é actualmente chairman.

Gilberto Martins Obteve o grau de Bacharel e o grau

de Licenciado em Engenharia Electrotécnica e das

Telecomunicações, ambos pelo Instituto Politécnico

de Castelo Branco. Foi bolseiro de investigação ao

abrigo do projecto OTIC, financiado pelo PRODEP,

medida 5, de Fevereiro a Dezembro de 2007 e

Encarregado de Trabalhos, afecto ao Departamento de

Engenharia Electrotécnica da Escola Superior de

Tecnologia do Instituto Politécnico de Castelo Branco,

Portugal desde Fevereiro de 2008. É Técnico Superior

no mesmo Instituto onde tem colaborado no apoio às actividades dos

laboratórios de electrónica, na realização de experiências e kits didácticos, no

apoio à realização de projectos de graduação e na realização de projectos.

12 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010

ISSN 1932-8540 © IEEE

A presente edición de la Revista Iberoamericana de

Tecnologías del Aprendizaje (RITA) contiene una

selección de artículos que fueron presentados en el congreso

FINTDI (Fomento e Innovación con Nuevas Tecnologías en

la Docencia de la Ingeniería), celebrado el pasado mes de

diciembre de 2009 en Vigo.

FINTDI ha sido orientado hacia un contexto

primordialmente educativo en el ámbito de la ingeniería, con

el objetivo de dar a conocer y poner en común experiencias y

resultados de innovación docente. Se buscaba un punto de

encuentro para los docentes en ingeniería en el que valorar

conjuntamente las prácticas utilizadas así como la repercusión

de nuevos métodos e innovaciones tecnológicas. Entre los

temas tratados en el congreso se encuentran:

• Adaptación de los programas de estudio al EEES.

• Aplicación de las tecnologías de la información y las

comunicaciones en la enseñanza de la ingeniería.

• Nuevos métodos educativos en el ámbito de la

ingeniería.

• Instrumentos y material de aprendizaje innovadores.

• Criterios de calidad docente.

• Experiencias docentes innovadoras utilizando las

nuevas tecnologías en la ingeniería.

• Evaluación de la innovación docente. Calidad y

sostenibilidad.

De los artículos presentados en el congreso, se han

seleccionado dos para esta edición de RITA. Se trata de los

dos artículos que recibieron las valoraciones más altas por

parte de los revisores. El primero de ellos, escrito por Sergio

Cabrero, Xabiel G. Pañeda, Roberto García, David Melendi y

Rafael Orea, de la Universidad de Oviedo, se titula

“Herramienta educacional para el diseño y configuración de

redes de comunicaciones”. En él se describe una herramienta

sencilla y flexible para que los estudiantes se inicien en el

mundo de las redes de comunicaciones. En la actualidad,

afirman los autores, las herramientas utilizadas en la práctica

docente suelen ser complejas y, en ocasiones, orientadas al

mundo profesional. A pesar de su indiscutible utilidad, su

versatilidad puede confundir al estudiante más novel,

produciéndole una sensación de desbordamiento. Los autores

proponen una aplicación mucho más sencilla, accesible desde

entornos web, que proporciona al profesor y al alumno novel

las herramientas necesarias para realizar un aprendizaje

guiado y basado en los conceptos esenciales que se quieran

transmitir. Se trata de un entorno tele-educativo compartido

por alumnos y profesores, adaptable a diferentes contextos

relacionados con las redes de comunicaciones.

El segundo artículo seleccionado está escrito por A. García-

Piquer, A. Fornells, E. Golobardes y L. Cugota, de la

Universitat Ramon Llull, y se titula “Validación de

Competencias en Titulaciones Universitarias Usando Minería

de Datos”. En este artículo se propone una metodología

basada en técnicas de minería de datos para evaluar las

competencias desarrolladas en titulaciones de ingeniería

informática y de telecomunicación. Este trabajo se sitúa en el

contexto de adaptación de titulaciones al espacio europeo de

educación superior.

AGRADECIMIENTOS

Desde esta editorial queremos transmitir nuestra más

sincera gratitud al Comité Organizador, al Comité de

Programa, a los revisores y autores que participaron en

FINTDI 2009, pues gracias a su trabajo han hecho posible

que este evento se desarrollara muy satisfactoriamente.

También aprovechamos para emplazar a los mismos y a todos

aquellos que puedan estar interesados a la nueva edición del

congreso que se realizará a finales de este año 2010.

Fomento e Innovación con Nuevas Tecnologías

en la Docencia de la Ingeniería

FINTDI 2009 Manuel Caeiro Rodríguez, Juan Manuel Santos Gago

Editores Invitados

L

IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010 13

ISSN 1932-8540 © IEEE

Manuel Caeiro es Ingeniero de Telecomunicación

(1999) y Doctor Ingeniero de Telecomunicación

(2007) por la Universidad de Vigo. Actualmente es

Profesor Contratado Doctor en el Depto. de Ingeniería

Telemática de la Universidad de Vigo, impartiendo

asignaturas relacionadas con la Ingeniería del Software

y la Arquitectura de Ordenadores. Su interés

investigador se centra en la aplicación de las TIC a la

educación, en especial en el marco de los lenguajes de

modelado educativo.

Juan M. Santos es Ingeniero de Telecomunicación

(1998) y Doctor Ingeniero de Telecomunicación

(2008) por la Universidad de Vigo. Forma parte,

actualmente como Contratado Doctor, del Depto. de

Ingeniería Telemática de dicha universidad, donde

imparte docencia relacionada con la Arquitectura de

Ordenadores y la Inteligencia Artificial. Sus labores de

investigación se centran en la aplicación de las

Tecnologías de Representación del Conocimiento en el

ámbito del Aprendizaje Electrónico.

14 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010

ISSN 1932-8540 © IEEE

Title— Educational tool for the design and configuration of

communication networks.

Abstract—In this paper, we describe a simple tool for the

design of communication networks. On the one hand, it provides

an interface for students, where they can add, remove or

configure components. Been a web application, pupils can work

everywhere, which promotes an informal learning environment.

On the other hand, professors can visualize student’s projects

and gather reports about their activity. In conclusion, it is a tool

that provides a soft transition to more professional tools.

Resumen—En este artículo se describe una herramienta

sencilla y flexible para que los estudiantes se inicien en el mundo

de las redes de comunicaciones. Por un lado, se cuenta con un

interfaz donde los alumnos pueden añadir, configurar y

relacionar los componentes de una red; así como adjuntar

documentación relacionada. Además, al tratarse de una

aplicación web, los alumnos pueden acceder desde cualquier

lugar, promoviendo un aprendizaje más relajado. Por otro lado,

el profesor dispone de informes para monitorizar la actividad de

los alumnos y detectar problemas conceptuales. En definitiva, es

una herramienta que ofrece una transición suave entre el

desconocimiento y entornos más avanzados.

Index Terms—Education, Educational Technology,

Communication engineering education, Communication Systems

I. INTRODUCCIÓN

El diseño de redes de comunicaciones es una competencia

fundamental para los estudios relacionados con el campo de

las telecomunicaciones o la informática. Podríamos definir

una red de comunicaciones como un conjunto de dispositivos

y tecnologías (protocolos) que nos permiten transmitir

información (voz, datos…) entre puntos distantes. La creciente

presencia de estos sistemas en nuestra sociedad hace

imprescindible la formación de profesionales en esta área;

para los cuales, un conocimiento adecuado del diseño, la

configuración o el mantenimiento de las mismas es un

requisito presente y futuro.

Existen ciertas tareas que se realizan durante el diseño de

una red. En primer lugar, deben hallarse las tecnologías

adecuadas para las necesidades de comunicación que se

planteen. Posteriormente, se elegirán los componentes a

Manuscript received January 25, 2010.

S. Cabrero, X. G. Pañeda, R. García, D. Melendi y R. Orea pertenecen al

Departamento de Informática de la Universidad de Oviedo. Edificio

Polivalente de Viesques, Campus de Viesques, 33207, Gijón, España.

utilizar, con sus interfaces y conexiones; dando lugar a la

topología de la red. Para llevar a cabo este proceso con

fiabilidad, son necesarios amplios conocimientos sobre las

tecnologías, los componentes y los servicios que se desean

proveer. Además, distintos tipos de redes tendrán distintos

requisitos, pudiendo existir grandes diferencias. Por ejemplo,

siendo ambas redes de comunicaciones, no es lo mismo una

red de un gran operador de telefonía, que una red dedicada a

compartir documentos en una pyme. Los requisitos del

servicio son completamente distintos, por lo que también lo

serán los componentes y tecnologías utilizadas. Más aún, el

nivel de complejidad en cada uno de estos casos será dispar.

En la primera, habrá un gran número de antenas, dando

cobertura a todo un país. En esencia, estas antenas deberán

estar correctamente conectadas con otros dispositivos, que

transportarán la voz de los usuarios y que, ocasionalmente, se

interconectarán con otras redes. El segundo caso es un entorno

mucho más restringido. Habrá un número limitado de PCs

pertenecientes a los empleados. Estos se conectarán a uno o

varios dispositivos, que les permitirán comunicarse para

realizar el intercambio de documentos. Por tanto, a pesar de

ser ambas redes de comunicaciones, existen notables

diferencias conceptuales y un gran salto en su nivel de

complejidad.

Adquirir todos los conocimientos necesarios para realizar

este tipo de trabajo es una tarea ardua. Los alumnos que se

aproximan a estos conceptos por primera vez pueden

encontrarse perdidos. Por estas razones, creemos que los

profesores deben guiar el trabajo de los alumnos y realizar un

seguimiento adecuado. En caso contrario, se corre el riesgo de

avanzar a conceptos muy complejos, sin dominar previamente

los más básicos; de empezar a correr antes de caminar. Como

analizaremos más tarde, las herramientas usadas en la práctica

docente suelen ser complejas y, en ocasiones, orientadas al

campo profesional. A pesar de la gran utilidad que tienen, la

cantidad de posibilidades puede abrumar al estudiante novel,

produciéndole una sensación de desbordamiento. En ciertas

ocasiones, es posible encontrarse con estudiantes que las usan

de forma mecánica, sin saber como utilizar la mayoría de las

opciones que ofrecen.

En este artículo se propone una aplicación mucho más

sencilla, que proporcione al profesor y al alumno las

herramientas necesarias para realizar un aprendizaje guiado y

basado en los conceptos esenciales que se quieran transmitir.

Se trata de un entorno tele-educativo compartido por alumnos

y profesores. Ha sido diseñado para guiar al alumno sobre

Herramienta educacional para el diseño y

configuración de redes de comunicaciones

Sergio Cabrero, Xabiel G. Pañeda, Roberto García, David Melendi, Rafael Orea

IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010 15

ISSN 1932-8540 © IEEE

conocimientos básicos de elementos de red, interfaces de

comunicación o conexionado entre los mismos. En definitiva,

los conceptos más básicos que le prepararán para aprender,

con más facilidad, otros conceptos y herramientas más

avanzadas.

El resto del artículo se organiza como sigue. A

continuación, se analizan trabajos relacionados desde el punto

de vista docente y técnico. En III se comentan los objetivos

planteados para la herramienta propuesta. En IV se analiza su

diseño en profundidad. Los aspectos más relevantes de su

implementación se comentan en V. En la Sección VI se

esquematiza un proyecto de innovación docente que incluiría

la herramienta. Finalmente, las secciones VII y VIII exponen

las conclusiones y trabajos futuros.

II. TRABAJOS RELACIONADOS

Los estudiantes de los nuevos grados de Ingeniería de

Telecomunicación o Ingeniería Informática deberán formarse

en mayor o menor medida en el campo de las redes de

comunicación. Dado que estos contenidos poseen una

orientación eminentemente práctica, el conocido como

“conocimiento inerte”, producido por el aprendizaje basado en

memorización [1], es totalmente inútil. Por tanto, se procura

que los estudiantes lleguen a niveles más altos de la taxonomía

de Bloom [5]. Deben ser capaces de usar ese conocimiento

para analizar sistemas existentes y diseñar nuevos (nivel 4).

Para ello, la tendencia del profesor debe ir hacia al aprendizaje

activo [2], induciendo al alumno a no ser un simple espectador

de sus clases. Existen varios métodos y guías para conseguir

estos objetivos [3], pero sin duda uno de los más interesantes

en ingeniería es el aprendizaje basado en problemas o en

proyectos [4]. En la actualidad, es habitual que los docentes

propongan pequeñas tareas, como puede ser la realización de

proyectos de diseño de redes de forma individual o grupal.

Con este fin, pueden utilizarse algunas de las herramientas de

diseño de redes existentes; aunque, normalmente, estas irán

mucho más allá de las necesidades planteadas [6-9] o se

quedarán en meras aplicaciones de dibujo o esquemas [10].

Entre las aplicaciones más utilizadas por docentes y

alumnos, podemos destacar Packet Tracer creado por la

empresa Cisco con fines formativos. Esta herramienta permite

realizar y simular esquemas de red. Además, soporta multitud

de elementos y tecnologías de red. Por tanto, puede

considerarse muy adecuada para el entrenamiento de

profesionales en el campo. No obstante, puede resultar

demasiado compleja para un alumno de primeros cursos de

Ingeniería. Otras herramientas son los simuladores OPNET

[7], ns-2 [8] o su sucesor ns-3 [9]. OPNET cuenta con un

interfaz gráfico elaborado y puede ser utilizado para la

docencia. Sin embargo, en general, al ser herramientas

orientadas al mundo profesional o la investigación, ofrecen

demasiadas opciones. Su aprendizaje es lento y complicado,

siendo inadecuadas para inexpertos. Por último, destacar que

existen otras iniciativas de innovación docente que apuestan

por herramientas en el mundo de las redes. Ese es el caso del

simulador para MPLS propuesto en [11], o la herramienta

diseñada para analizar protocolos de nivel de aplicación en

[12]. Ambas proponen aplicaciones en la línea de nuestra

propuesta, pero orientadas a otros aspectos.

La herramienta diseñada en este artículo busca una utilidad

distinta a la de los trabajos analizados. Esta orientada a un

alumno que tiene su primer contacto con el mundo de las redes

de comunicación y debe adquirir los conceptos básicos. Se va

más allá de una simple herramienta que permite hacer

esquemas de red, como Microsoft Visio [10], y se guía al

alumno para adentrarse en algunos aspectos de configuración

de la red. Sin embargo, para no caer en la alta complejidad de

las otras herramientas analizadas, su uso es tan sencillo como

el de la propia herramienta de dibujo.

III. OBJETIVOS

Para la concepción y desarrollo de esta herramienta se han

considerado varios objetivos fundamentales. Todos ellos van

encaminados a obtener una herramienta educativa y útil, tanto

para alumnos, como para profesores. En primer lugar, la

herramienta está orientada a trabajar conceptos sencillos,

como la funcionalidad de los elementos de una red o su

organización en la topología. Por tanto, el manejo de la

herramienta debe ser también sencillo y su curva de

aprendizaje rápida. De lo contrario, se malgastaría el tiempo

de los alumnos aprendiendo a utilizar la herramienta con el

simple fin de que aprendan cuestiones básicas; lo que no sería

eficiente.

Otra meta planteada es conseguir una elevada

disponibilidad. Se pretende que los alumnos puedan trabajar

desde cualquier sitio, teniendo siempre sus perfiles y trabajos

disponibles. Así, se fomentará el trabajo autónomo del

estudiante en los cursos que la utilicen. Por ejemplo, los

alumnos podrán comenzar el diseño de una nueva red en clase,

siguiendo el encargo y las instrucciones del profesor, y

continuarlo en casa de forma independiente. Además, los

profesores podrán acceder a los trabajos de los alumnos de una

manera sencilla, bien mientras los realizan, o bien una vez

acabados. Se permitirá al profesor controlar la actividad de los

alumnos, con las posibilidades que esto conlleva a la hora de

evaluar y mejorar la dinámica de trabajo.

Se ha considerado importante que la herramienta sea

adaptable a las necesidades de las asignaturas en las que se

utilice. Por tanto, se podrán configurar diversos aspectos

como, por ejemplo, los elementos de red a utilizar o los

parámetros de los mismos. De este modo, se podrán estudiar

redes de telecomunicación de distinto tipo y complejidad;

utilizando unos elementos u otros. Por ejemplo, se podrá

configurar la herramienta con elementos típicos de una red de

computadores o de una red de telefonía móvil. O también, se

podría comenzar el curso permitiendo sólo la ubicación de

componentes en una topología e ir añadiendo nuevos

conceptos, tales como direccionamiento IP o tipo de interfaz

de red. En definitiva, la herramienta deberá ser lo

suficientemente flexible para que sea posible variar tanto el

contexto, como la dificultad de los conceptos que se desean

ejercitar en ella.

Por último, recalcar que no se pretende que esta sea una

herramienta profesional en el diseño de redes, ni un simulador.

16 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010

ISSN 1932-8540 © IEEE

Simplemente, se desea una herramienta para dar los primeros

pasos ágilmente. Cuando el alumno domine los conceptos

básicos con esta herramienta, estará en disposición de hacer

una transición suave hacia herramientas más potentes y

complejas. Es decir, se propone un aprendizaje de conceptos

gradual reduciendo el escalón que existe con los métodos

actuales.

IV. DESCRIPCIÓN DE LA HERRAMIENTA

Con estos objetivos en mente, se ha desarrollado una

herramienta basada en tecnologías Web, con un interfaz

sencillo e inspirado en la estructura de menús habitual de los

programas de dibujo o de edición de textos.

A pesar de las posibles limitaciones, se ha preferido realizar

una aplicación web, frente a una tradicional de escritorio,

porque así se multiplican las posibilidades de accesibilidad,

colaboración e interacción. Una herramienta web permite que

estudiantes y profesores trabajen sobre un mismo entorno

centralizado. Se evitan así engorrosos problemas que podrían

surgir en la distribución o actualización de la herramienta.

Además, se podría permitir el acceso desde cualquier punto

conectado a Internet conservando los datos de perfil y los

trabajos previos. Todo esto sin necesidad de instalar la

aplicación o transportar esos datos en ningún tipo de soporte.

En definitiva, se ha considerado que una aplicación web era la

más apropiada, pese a sus posibles carencias o los problemas

que pueda ocasionar un entorno centralizado si se pierden los

datos.

Durante todo el proceso de diseño se ha tenido especial

cuidado con el interfaz proporcionado a los usuarios finales

(profesores y alumnos). En una aplicación educativa es

importante que una interacción demasiado compleja no se

interponga en la tarea de aprendizaje. El usuario debe

encontrarse cómodo utilizando la aplicación, para que los

conceptos puedan ser asimilados con mayor fluidez. Por esa

razón, el interfaz mostrado se asemeja al de otros programas

conocidos por el usuario, como editores de texto o de dibujo.

En ese sentido, también se persigue que aspectos como los

iconos o la terminología utilizados sean lo más parecidos

posible a otras herramientas más profesionales. De esta forma,

se podrá hacer un tránsito suave hacia esas plataformas.

Se ha dividido el espacio en un menú horizontal desplegable

en la parte superior y un área de edición en la parte inferior

(ver Figura 1). Además, los menús se han diseñado de forma

lógica con la actividad que se esté realizando y, por ejemplo,

no será posible activar acciones que no tengan sentido en un

instante determinado. Se darán más detalles cuando se

comenten los distintos perfiles de usuario (alumno / profesor)

en detalle. Con esto se pretende que el aprendizaje sea lo más

intuitivo posible y que el usuario la domine completamente

tras un breve periodo de tiempo. Asimismo, se ha cuidado el

aspecto visual de la aplicación, intentando hacerlo agradable y

atractivo. De esta forma, el trabajo se hará más llevadero y el

aprendizaje más sencillo.

Al tratarse de una aplicación web, está deberá ser

desplegada en un servidor web y se podrá acceder a la misma

sabiendo su dirección o URL (Uniform Resource Locator).

Para diferenciar a los distintos usuarios, alumnos o profesores,

estos deberán introducir su nombre y una contraseña. A partir

de ahí, entrarán en la parte de la aplicación que les

corresponda según su perfil. Se ha diseñado una parte de la

aplicación para el rol de alumno, destinada a trabajar en el

diseño de redes, y otra para el rol de profesor, con el objeto de

controlar el acceso a los alumnos y monitorizar su actividad. A

continuación se explican ambos roles con más detalle.

A. Rol de alumno

La finalidad de los alumnos en la aplicación es la creación

de gráficos representando las topologías de red deseadas. Por

tanto, una vez el alumno accede a la aplicación, se le presentan

una serie de menús destinados a este fin. La Figura 2 muestra

las opciones disponibles para el alumno. Para que el uso de la

aplicación sea aún más sencillo, sólo se muestran como

activas aquellas que puede realizar. Por ejemplo, no es posible

configurar un elemento de red, si no se ha seleccionado. La

unidad fundamental de trabajo es lo que se ha denominado el

gráfico de red, o simplemente gráfico. Éste representa los

elementos de la red utilizando símbolos reconocibles,

similares a los existentes en otras aplicaciones. Además, se

muestran las conexiones que unen esos elementos mediante

líneas. En definitiva, se trata de una representación sencilla,

Fig. 1. El aspecto de la herramienta es sencillo y atractivo para crear una mayor aceptación por parte de los alumnos. Se encuentra un menú en la parte superior y un

área de edición en la inferior.

S. CABRERO et al.: HERRAMIENTA EDUCACIONAL PARA EL DISEÑO Y CONFIGURACIÓN DE REDES... 17

ISSN 1932-8540 © IEEE

pero clara, que nos enseña de un vistazo la topología creada.

El alumno puede crear, guardar o editar sus propios gráficos

mediante el menú “Gráfico”. Éstos quedan almacenados en el

servidor, estando siempre disponibles para que el alumno

trabaje desde cualquier sitio.

Una vez se ha abierto un gráfico, se podrán añadir

elementos al mismo. Para ello, se debe seleccionar el elemento

que se desee en el menú “Insertar”. Tal y como se verá en la

Sección V, los elementos listados en este menú pueden ser

modificados editando un archivo de configuración. Cuando el

alumno elige un elemento, debe colocarlo en algún punto de la

zona de edición. Posteriormente, haciendo “click” sobre él,

podrá ser seleccionarlo o deseleccionarlo. Para facilitar la

claridad de presentación de los gráficos, un elemento

seleccionado puede ser arrastrado a cualquier punto de la zona

de edición. En ese momento, se cambian tanto su posición,

como la de las posibles conexiones asociadas a él.

Cuando un elemento ha sido elegido, se activan las

opciones de configuración para el mismo (en el menú

“Elemento”). Este menú ofrece opciones relativas a el

elemento en sí (editar o eliminar), sus interfaces de red (crear,

eliminar, listar) y sus conexiones con otros (crear, eliminar).

En primer lugar, el comando editar está destinado a modificar

los metadatos del elemento (nombre, descripción, etc.), a los

que se asignan valores por defecto al insertarlo. También por

defecto, el elemento se introducirá en la red sin interfaces y

estos deberán ser añadidos por el estudiante. El proceso para

añadir un interfaz es totalmente guiado y consta de tres pasos,

ilustrados gráficamente en la Figura 3: seleccionar el elemento

(Figura 3a), seleccionar la opción “Crear Interfaz” del menú

“Elemento” (Figura 3b) y definir las características del mismo

(Figura 3c). Como veremos en la Sección V, las características

de los interfaces son también configurables. Se pueden

consultar los interfaces de un elemento usando la opción

“Listar Interfaces”; además de eliminarlos con “Eliminar

Interfaz”. Por último, una vez existan interfaces en, al menos,

un par de elementos, podrá crearse una conexión entre ellos.

Simplemente se deberá seleccionar la opción añadir conexión

(“Crear Conexión”). A continuación, se seleccionan los

dispositivos y cuales de sus interfaces serán conectados. Por

supuesto, éste sería un proceso repetitivo, incluso tedioso, a la

hora de configurar redes de un tamaño grande. Sin embargo,

se ha diseñado así intencionadamente, para que el alumno sea

en todo momento consciente de cómo se establecen las

conexiones y los elementos necesarios para las mismas.

Además de todas las opciones destinadas a crear gráficos, la

herramienta posee un módulo de documentación. El alumno

puede generar informes automáticos incluyendo la

configuración de los distintos elementos, interfaces y

conexiones en un gráfico. Por otro lado, también se da la

posibilidad de que el alumno adjunte otros archivos al

informe. Se ha hecho así, porque una práctica habitual en los

proyectos de este tipo es complementar el diseño de la red con

una documentación más elaborada, que incluya aspectos tales

como presupuestos, modelos de los dispositivos elegidos, etc.

Los alumnos podrían realizar esta documentación de manera

independiente a la aplicación, por ejemplo usando un

procesador de textos estándar. Luego, podrán guardar esa

documentación junto con el gráfico. De esta forma, el profesor

tendrá acceso a toda la información que precisa para la

evaluación y el alumno podrá almacenarla de manera

organizada.

Por último, mediante el menú “Usuario”, se da la opción al

alumno de modificar sus datos personales, su contraseña o

salir de la aplicación. Mientras que a través la opción “Ayuda”

puede consultar un manual básico del funcionamiento de la

herramienta.

B. Rol de profesor

Cuando un usuario se autentifica como profesor en la

aplicación, accede a una parte distinta de la aplicación.

Aunque el diseño se conserva, muchas de las funciones

presentadas en el menú serán distintas (ver Figura 4). Una de

esas opciones, “Alumnos”, nos permite añadir nuevos

alumnos, ver los alumnos ya incorporados a la herramienta y

denegar el acceso a aquellos que se considere oportuno. El

menú “Profesores” nos permite hacer esto mismo, pero con

otros profesores del curso. El sistema se ha dejado abierto para

que cualquier profesor pueda añadir, ver y eliminar otros

profesores. Aunque esto podría tener algún inconveniente en

un sistema más grande, consideramos que no generará

problemas; ya que no se espera un número elevado de

profesores en la asignatura. En otras palabras, todos los

profesores se consideran de confianza.

Fig. 2. Estructura del menú del alumno.

18 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010

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Aparte de las funciones más administrativas, se proveen

otras orientadas a la función pedagógica. En primer lugar, se

permite que el profesor pueda visualizar todos los gráficos de

los alumnos. Se puede acceder a la lista de gráficos de cada

uno a través de la lista de alumnos. Por simplicidad, no se

permite al profesor modificar los trabajos de alumnos (el modo

corrección entraría dentro de los trabajos futuros). Una vez

abierto un gráfico, el profesor puede descargar toda la

documentación asociada a él; tanto el informe generado

automáticamente, como la adjuntada por los alumnos. Estas

opciones son suficientes para permitir tanto la corrección final

de los trabajos realizados por los estudiantes, como para

realizar un seguimiento continuo a alto nivel. No obstante,

puede ser útil observar la actividad de los alumnos más en

detalle. La opción “Monitorización” ofrece esta posibilidad. El

profesor puede configurar qué eventos de los alumnos

monitorizar y acceder a un registro para cada alumno donde se

listen esas acciones. Por ejemplo, se podrá monitorizar cada

vez que un alumno borra o añade un elemento a la red. La

Figura 5 muestra las opciones posibles en la versión actual.

Los registros se ofrecen al profesor como archivos de texto

donde cada línea es un evento del alumno. Para cada uno se

indica la fecha y la hora en que se ha producido, así como un

texto explicativo. A continuación se muestra un extracto del

registro perteneciente a un alumno:

Un análisis detallado del contenido de estos registros puede

dar muchas pistas sobre fallos conceptuales de un alumno. En

la siguiente lista se muestran algunos ejemplos de la

información que se puede obtener y que podría usarse tanto en

la evaluación, como en el seguimiento:

Conceptos aprendidos. Cuando un alumno es capaz de insertar y utilizar correctamente un elemento de red, o una característica de un interfaz correctamente.

Errores de concepto o dudas. En el caso contrario al anterior, si un alumno intenta repetidas veces conectar dos elementos que no deberían estarlo o interfaces de distinto tipo; se le podrá convocar a una tutoría.

Facilidad de aprendizaje. Si el alumno ha realizado sus ejercicios a la primera, o ha necesitado intentos.

Trabajo del alumno. Si existe un trabajo diario o se ha dejado todo el trabajo para última hora. Bastaría con controlar las fechas en las que el estudiante se ha conectado y sus acciones durante esas conexiones.

En definitiva, se dota al profesor de una información muy

valiosa para el seguimiento y evaluación de sus pupilos

durante un curso. Aunque se considera que éste es un primer

paso interesante, la evolución de la herramienta podría

dirigirse al análisis automatizado de los eventos de los

17-09-2009 19:15:25->Usuario Conectado: Sergio

17-09-2009 19:15:40->Recupera el gráfico Red 1

17-09-2009 19:15:46->Inserta el elemento Switch 4

17-09-2009 19:15:55->Inserta un interfaz en el elemento Switch 4

17-09-2009 19:16:09->Elimina el elemento ServidorWeb

Fig. 4. Estructura del menú de profesor.

Fig. 3. Para crear un interfaz simplemente hay que seleccionar un elemento

(a), activar la opción “Crear Interfaz” (b) y configurar las propiedades del

interfaz. Tanto las características, como las distintas opciones son

configurables por el profesor.

S. CABRERO et al.: HERRAMIENTA EDUCACIONAL PARA EL DISEÑO Y CONFIGURACIÓN DE REDES... 19

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alumnos. De manera semejante a otros sistemas, por ejemplo

los sistemas de detección de intrusiones en una red; la

herramienta podría ser capaz de procesar los eventos

generados por un alumno y transformarlos en informes de

seguimiento para el profesor. En ellos, se identificarían la

evolución del alumno en términos de aprendizaje; tales como

los conceptos aprendidos o el tiempo empleado en ellos.

Por último, al igual que los alumnos, los profesores también

disponen de una ayuda y posibilidad de cambiar sus datos a

través del menú “Usuario”.

V. IMPLEMENTACIÓN

Tal y como se ha mencionado, la implementación de la

herramienta se ha realizado utilizando tecnologías web. Se han

utilizado lenguajes como Javascript, Ajax y el formato SVG

(Scalable Vector Graphics) para presentar el interfaz de

usuario. Además, se ha utilizado el lenguaje dinámico PHP

para programar el núcleo de la aplicación y acceso a los datos

en el lado del servidor. La base de datos MySQL se ha

utilizado para guardar los datos de los usuarios, así como

información sobre los gráficos de red. Finalmente, XML se

utiliza para modelar los archivos de configuración de la

aplicación. Esta implementación se ha dividido en cinco

paquetes, tal y como se muestra en la Figura 6.

El paquete principal implementa la “Lógica de negocio”. Es

donde se incluyen las funcionalidades soportadas por la

aplicación. El paquete “Interfaz de usuario” presenta estas

funciones a los usuarios y los otros paquetes están

relacionados con el modelo de datos utilizado. Se encargan de

acceder a los datos de usuarios o gráficos (“Acceso BD”),

validar los datos introducidos (“Validación”) por el usuario o

aplicar la configuración de la herramienta (“Configuración del

Sistema”). Se trata, por tanto, de una arquitectura multicapa

que permite la escalabilidad tanto horizontal como vertical en

caso de que se quieran añadir nuevas características.

Desde el punto de vista docente, la característica más

potente es la posibilidad de cambiar aspectos de configuración

de la herramienta, simplemente cambiando algunos archivos.

Como se ha comentado, distintos cursos podrían utilizar esta

herramienta con distintos fines. Supongamos que se quiere

realizar un curso sobre redes de área local (LAN) y otro sobre

redes de telefonía móvil UMTS. En el primer caso, los

componentes incluidos podrían ser: routers, firewalls, PCs,

switches, etc. En el segundo caso, una red podría incluir:

antenas, RNS, RNC, etc. Esta herramienta podría utilizarse en

ambos cursos. Bastaría con cambiar el archivo de

configuración de los componentes. En el siguiente ejemplo se

muestra como se añadiría un nuevo elemento “Punto de

Acceso” a la aplicación:

Del mismo modo, existe la posibilidad de configurar los

parámetros presentes en los interfaces de comunicaciones. Por

ejemplo, podría configurarse el protocolo que utilizan, su

velocidad, su modo de transmisión (dúplex/simplex) o

cualquier otro parámetro que el profesor considere oportuno

incluir. Por simplicidad, se consideran un grupo de

características comunes a los interfaces de red para todos los

componentes que pueden ser insertados. Lógicamente, en el

mundo real, distintos interfaces soportan distintas

características. Aunque podría considerarse para futuras

ampliaciones de la aplicación, habrá que estudiar el efecto que

podría tener en los alumnos introducir ese nuevo nivel de

complejidad. A continuación se muestra un ejemplo de la

configuración realizada para añadir una nueva característica a

los interfaces red “Direccionamiento del Interfaz” y una nueva

opción a una característica existente “802.11g”:

La configuración realizada por el profesor, u otra persona

encargada de la instalación, es completamente transparente al

alumno. A la hora de crear sus gráficos, al alumno se le

presentarán aquellas opciones que el profesor haya

determinado. Esta característica se considera una novedad

significativa frente a otras aplicaciones; ya que permite

adaptar la aplicación al contexto del curso e incluso al

transcurso del mismo. Esto implica que los alumnos aprenden

en un entorno más guiado y el profesor podrá adaptar la

herramienta a sus demandas.

<interfaz>

<caracteristica nombre="Tipo">

<opcion>Ethernet</opcion>

<opcion>Gigabit Ethernet</opcion>

<opcion>802.11g</opcion>

</caracteristica>

<caracteristica nombre="PoE">

<opcion>Si</opcion>

<opcion>No</opcion>

</caracteristica>

…

<caracteristica nombre="Direccionamiento del Interfaz">

<opcion>Público</opcion>

<opcion>Privado</opcion>

</caracteristica>

</interfaz>

<elementos>

<elemento nombre="Router" simbolo="ImagenRouter.svg" />

<elemento nombre="Switch" simbolo="ImagenSwich.svg" />

...

<elemento nombre=”Punto de acceso” simbolo=”ImagenAP.svg “/>

</elementos>

Fig. 5. Opciones de monitorización mostradas al profesor.

20 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010

ISSN 1932-8540 © IEEE

VI. PROYECTO DE INNOVACIÓN DOCENTE

En esta sección, se esquematiza un proyecto de innovación

docente en el que se podría incluir la herramienta presentada

en este artículo. Este tipo de proyectos son fundamentales para

la correcta implantación de un nuevo método didáctico. De

esta forma, se reduce el riesgo de implantar nuevos métodos

de manera incorrecta. Además, es posible medir su

repercusión, positiva o negativa, al final del mismo. Este

editor de redes, considerado como un nuevo método de

aprendizaje, no es una excepción. Por tanto, su incorporación

en una asignatura o curso podría seguir las indicaciones dadas

aquí.

Vamos a considerar que el proyecto se enmarca en una

asignatura introductoria sobre redes IP y que previamente en

esa asignatura se utilizaba otra herramienta más compleja (por

ejemplo: Packet Tracer). Debido a las limitaciones de espacio,

se expondrán únicamente los principios fundamentales. Se

comenzará con los objetivos del proyecto. A continuación, se

describirá brevemente la metodología a seguir. Finalmente, se

indicarán algunos detalles sobre el seguimiento y la

evaluación del mismo.

A. Objetivos

La herramienta educacional está destinada a introducir

conceptos sobre redes de comunicaciones. Por tanto, el

objetivo principal del proyecto será que los alumnos adquieran

estos conceptos de una forma gradual y sencilla. Además,

existirán otros objetivos secundarios. En primer lugar, al

finalizar el trabajo con la herramienta, el alumno deberá ser

capaz de utilizar funciones básicas de otras herramientas más

complejas. Por parte del profesor, este proyecto deberá

permitir detectar los problemas conceptuales de los alumnos;

así como evaluar su ritmo de trabajo y aprendizaje.

B. Metodología

La metodología de este proyecto de innovación deberá

basarse en pequeñas sesiones prácticas, complementadas con

el trabajo personal de los alumnos. Podría organizarse de la

siguiente forma:

Sesión 1. Se introduce la herramienta a los alumnos, con unos componentes básicos cargados. Por ejemplo:

switch, PC, router. Se les encarga que realicen un esquema de red sencillo para la próxima sesión: dos PC conectados a un Switch, conectado a un Router.

Sesión 2. Se comentan y resuelven las dificultades que hayan podido surgir. Se les encarga ahora un esquema de red más complejo, con estos mismos elementos: una red local de una oficina con varias subredes.

Sesiones posteriores. Se van introduciendo sucesivamente nuevos elementos de red: firewalls, puntos de acceso inalámbrico, etc. Se hacen ejercicios cortos con ellos.

Práctica final. Se pide a los alumnos que diseñen un esquema de red en un proyecto mayor. Este esquema incluirá todos los elementos vistos en clase. Durante este proceso, el profesor monitorizará la actividad de los alumnos periódicamente. De esta forma, podrá ver qué alumnos están trabajando, cuales lo están dejando para el final; quienes van bien, o quienes tienen dificultades.

Fin de práctica. Se corrigen y comentan los resultados de la práctica con los alumnos.

Sesión final. Se encarga a los alumnos que reproduzcan total o parcialmente su práctica final, pero en un programa más complejo, por ejemplo Packet Tracer. Se observarán las diferencias y las dificultades. En especial, se comprobará si estos son capaces de empezar a usar ese programa en poco tiempo y el editor ha reducido la curva de aprendizaje.

C. Evaluación del proyecto de innovación docente

Una parte fundamental de un proyecto de innovación

docente es la evaluación del mismo. En cierto modo, unos

buenos resultados de los alumnos pueden determinar el éxito

del proyecto. Sin embargo, esta variable es dependiente de

otros factores. Por tanto, la evaluación debe basarse también

en otros criterios. Es posible entregar cuestionarios a los

alumnos y a los profesores preguntándoles sobre su nivel de

satisfacción general, dificultades e impresiones. En los

cuestionarios para los alumnos, se les debería preguntar sobre

las dificultades que han encontrado en el uso de la herramienta

y su percepción de los conceptos aprendidos. En cuanto a los

profesores, es interesante conocer su impresión sobre el

funcionamiento de la herramienta y su influencia sobre el

aprendizaje del alumno.

Para saber si este proyecto introduce alguna mejora con

respecto a una situación anterior, los resultados de los alumnos

pueden ser comparados con los de años anteriores. Para juzgar

si las diferencias se deben al cambio de metodología o a otros

factores; se puede utilizar un parámetro de comparación. Por

ejemplo, este parámetro podría ser una valoración subjetiva

del profesor o los resultados en otra asignatura con el mismo

grupo de alumno. La repetición del proyecto en años sucesivos

podrá dar lugar a una comparación mas justa.

Destacar que el proceso de evaluación del proyecto de

innovación es de vital importancia. No sólo es útil para refinar

la metodología docente, sino también es fundamental para

priorizar los trabajos futuros a realizar sobre la herramienta.

Fig. 6. Diagrama de los distintos paquetes de la aplicación.

S. CABRERO et al.: HERRAMIENTA EDUCACIONAL PARA EL DISEÑO Y CONFIGURACIÓN DE REDES... 21

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VII. CONCLUSIONES

El diseño y configuración de redes es una materia que se

presta al aprendizaje práctico de los conceptos. Sin embargo,

las herramientas utilizadas habitualmente no son las más

adecuadas para los alumnos noveles. Como se ha visto,

pueden ser complejas y más orientadas al mundo profesional o

investigador. Es por ello que se ha diseñado una herramienta

sencilla, pero que comparte los principios de los entornos

profesionales para el diseño de redes. Por esto, se propone

como el primer paso en la enseñanza de estos conceptos.

La herramienta dota a profesores y alumnos de recursos

adecuados para este fin. Las funcionalidades ofrecidas

permiten que el profesor pueda guiar adecuadamente a los

alumnos, adaptando la aplicación a los conceptos específicos

del curso y monitorizando la actividad de los alumnos. Esto

debería hacer más eficiente la metodología de enseñanza de

los profesores, empleando menos su tiempo en enseñar el

funcionamiento de las herramientas y empleándolo en

transmitir conceptos. Consecuentemente, también se agilizará

la asimilación por parte de los alumnos. Además, estos se

verán beneficiados por la posibilidad de trabajar libremente y

de manera sencilla, al ser una herramienta basada en web.

A falta de una evaluación formal, enmarcada en un proyecto

de innovación docente similar al descrito en VI; la evaluación

informal ha arrojado unos resultados satisfactorios. Los

usuarios alumno han conseguido realizar gráficos de red,

recibiendo unas pocas indicaciones. Los usuarios con rol de

profesor también han sido capaces de entender la mecánica de

revisión de gráficos y documentaciones de forma sencilla. Por

supuesto, también se han detectado posibles mejoras. Las más

relevantes se comentan en la siguiente sección.

VIII. TRABAJO FUTURO

Los trabajos futuros han comenzado con la introducción de

esta herramienta en una asignatura como parte de un proyecto

de innovación docente. Su evaluación exhaustiva y la

observación de los usuarios, tanto alumnos como profesores,

determinará en gran medida la evolución de este trabajo. Sin

embargo, ya se pueden proponer algunas mejoras: la

posibilidad de que los profesores puedan modificar los

trabajos a modo corrección, guardando distintas versiones para

que los alumnos comparen; la inclusión de anotaciones tipo

post-it; la generación automática de informes de

monitorización; o la creación de una herramienta que ayude a

los profesores a configurar la herramienta (elementos e

interfaces).

REFERENCIAS

[1] Bereiter, C. y Scardamalia, M., “Cognitive coping strategies and the problem of “inert knowledge””. Thinking and Learning Skills: Research

and Open Question, vol. 2, pp.65-80, Hillsdale, NJ, Erlbaum. 1985.

[2] Bonwell, C.C. and J.A. Eison, “Active Learning: Creating Excitement in the Classroom,” ASHE-ERIC Higher Education Report No. 1, George

Washington University, Washington, D.C., 1991.

[3] A. W. Chickering and Z. F. Gamson, “Seven principles for good practice in undergraduate education,” AAHE Bull., vol. 39, pp. 3–7, 1987.

[4] Barrows, H.S., Tamblyn, R.M., “Problem Based Learning: an Approach

to Medical Education,” New York: Springer, 1980.

[5] Bloom, B.S., Engelhart, M.D., Furst, E.J., Hill,W.H. y Krathwohl, D.R., “Taxonomy of educational objectives: The classification of educational

goals,” Handbook 1: Cognitive domain. Nueva York, David McKay, 1956.

[6] Cisco,“Packet tracer”,

http://www.cisco.com/web/learning/netacad/course_catalog/PacketTracer.html, visitado por última vez en Septiembre 2009.

[7] OPNET Technologies, “OPNET modeler: making networks and

applications perform”, http://www.opnet.com/, visitado por última vez en Septiembre 2009.

[8] Information Sciences Institute, “The network simulator: ns-2”,

http://nsnam.isi.edu/nsnam/index.php/Main_Page, visitado por última vez en Septiembre 2009.

[9] “The ns-3 network simulator”, http://www.nsnam.org/, visitado por

última vez en Septiembre 2009.

[10] Microsoft, “Microsoft Visio 2007”, http://office.microsoft.com/es-es/visio/, visitado por última vez en Septiembre 2009.

[11] Domínguez, M., Rodríguez, F. J., González, J. L. “Simulador MPLS para Innovación Pedagógica en el Área de Ingeniería Telemática”. En

Revista Iberoamericana de Tecnologías del Aprendizaje, Núm. 1, Vol. 2, pp 27-34, 2007.

[12] Melendi, D., Pañeda, X. G., García, R., García, V. “Sistemas para la

realización y evaluación de prácticas de protocolos de nivel de aplicación”. En Revista Iberoamericana de Tecnologías del Aprendizaje,

Núm. 2, Vol. 4, pp 109-116, 2009.

Sergio Cabrero Barros es Ingeniero de Telecomunicación

y Profesor Ayudante del Área de Ingeniería Telemática del

Departamento de Informática de la Universidad de Oviedo,

Es especialista en servicios de audio/vídeo sobre redes

móviles ad.hoc.

Xabiel G. Pañeda es Doctor e Ingeniero en Informática y

Profesor Titular de Universidad Interino del Área de

Ingeniería Telemática del Departamento de Informática de

la Universidad de Oviedo. Es miembro de diferentes

organizaciones, plataformas y comités de investigación

como el SYMM (Synchronized Multimedia) del W3C.

Especialista en servicios de audio/vídeo para Internet.

Roberto García Fernández es Doctor e Ingeniero de

Telecomunicación y Profesor Titular de Universidad del

Área de Ingeniería Telemática del Departamento de

Informática de la Universidad de Oviedo. Es especialista en

redes de cable e integración servicios de audio/vídeo sobre

las mismas.

David Melendi Palacio es Doctor e Ingeniero en

Informática y Profesor Titular de Universidad Interino del

Área de Ingeniería Telemática del Departamento de

Informática de la Universidad de Oviedo. Es miembro de

diferentes organizaciones, plataformas y comités de

investigación como el SYMM (Synchronized Multimedia)

del W3C. Especialista en servicios de audio/vídeo para

Internet.

Rafael Orea Area es Ingeniero en Informática e

Investigador Contratado en el Área de Ingeniería Telemática

del Departamento de Informática de la Universidad de

Oviedo. Ha trabajado en diferentes empresas dirigiendo

proyectos TI para la administración pública. Recientemente

ha obtenido el Diploma en Estudios Avanzados en

Dirección de Proyectos de la Universidad de Oviedo. Es

especialista en servicios TV en Internet.

22 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010

ISSN 1932-8540 © IEEE

Title—Assessment of Competences in University Degrees

Using Data Mining Techniques.

Abstract—Nowadays the successful acquisition of

competences is the base for the achievement of the professional

skills and, consequently, the educational methodologies need to

be reconsidered. This work describes a methodological

procedure proposed to help educational experts to assess if the

competences developed in a degree program are really acquired

by the student. Due to the huge amount of information, this

analysis is addressed through Data Mining techniques. The

procedure has been successfully tested in the Computer

Engineering and in the Telecommunication Engineering degrees

of our institution. The analysis of results allowed experts to

identify some non promoted competences.

Index Terms—Competences, Education, Engineering,

European Higher Education Area, Data Mining, Clustering.

I. INTRODUCCIÓN

AS nuevas necesidades de la sociedad están promoviendo

la mejora de las metodologías educacionales en las

universidades. En Europa, estas adaptaciones son

consecuencia del Espacio Europeo de Educación Superior

(EEES) [1], donde los modelos educacionales han sido

redefinidos centrándose en ofrecer al estudiante competencias

específicas como base del aprendizaje de conocimientos de su

titulación [2], [3], [4]. Una competencia es un conjunto de

habilidades, conocimientos y actitudes que una persona ha de

poseer para ser capaz de realizar satisfactoriamente un tarea

específica [5]. Es importante resaltar que la tipología de las

competencias está estrechamente relacionada con la

metodología usada para impartir las asignaturas y la forma de

evaluar a los estudiantes. Por ejemplo, una asignatura técnica

en la que los alumnos han de realizar presentaciones orales,

desarrollará competencias como “comunicación oral”.

Nuestra institución obtuvo el reconocimiento europeo

mediante el certificado que garantizaba haberse adaptado al

Sistema Europeo de Transferencia de Créditos (ECTS,

A. García-Piquer, A. Fornells, E. Golobardes pertenecen al Grupo de

Investigación en Sistemas Inteligentes (GRSI) de La Salle – Universitat

Ramon Llull, c/ Quatre Camins nº 2, 08022, Barcelona, España (e-mail:

alvarog, afornells, elisabet@salle.url.edu).

L. Cugota Florejachs La Salle – Universitat Ramon Llull, c/ Quatre Camins

nº 2, 08022, Barcelona, España (e-mail: laiacf@salle.url.edu).

DOI (Digital Object Identifier) Pendiente.

29467-IC-1-2005-1-ES-ERASMUS_ECTSL) y el Suplemento

al Diploma (DS, 29467-IC-1-2005-1-ES-

ERASMUS_ECTSDS) en 2005. Ambas menciones fueron el

resultado de especificar las competencias que los estudiantes

deberían adquirir en las titulaciones impartidas. Para ello, en

este proceso fue necesario definir las competencias que

trabaja cada asignatura. A partir de estas menciones, La Salle

tuvo que validar si las competencias que fueron especificadas

en el ECTS estaban siendo realmente adquiridas por los

alumnos en las asignaturas.

Este trabajo describe el procedimiento metodológico que se

llevó a cabo para realizar dicha validación, el cual se centra

en analizar los datos del sistema de información de la

universidad, donde los profesores habían especificado las

competencias, las metodologías educacionales y los métodos

de evaluación para cada una de las asignaturas. El análisis

sigue el siguiente proceso: (1) agrupar las competencias según

la importancia con la que han sido especificadas en el

programa de la titulación; (2) agrupar las competencias según

la importancia con la que son trabajadas por las asignaturas,

y; (3) analizar si la relevancia de las competencias en la

titulación es la misma que en las asignaturas. El análisis de

los datos se realizó mediante técnicas de Minería de Datos

(Data Mining) [6], [7], las cuales permiten agrupar los datos

según sus similitudes y extraer relaciones entre los grupos

encontrados. Los resultados de este análisis ayudaron a los

responsables de la titulación a ejecutar las acciones

correctivas oportunas para garantizar la correcta obtención de

las competencias especificadas en el programa de la

titulación.

El artículo se estructura de la siguiente manera. La Sección

II resume el trabajo relacionado con la validación de

competencias. La Sección III introduce brevemente a las

técnicas de Minería de Datos. La Sección IV presenta el

proceso propuesto para evaluar la adquisición de

competencias. La Sección V describe la experimentación y

comenta los resultados obtenidos. En la última sección se

comentan las conclusiones y líneas de futuro.

II. TRABAJO RELACIONADO

A lo largo de los últimos años han tenido lugar diversos

proyectos centrados en adaptar las metodologías

educacionales para promover las competencias más adecuadas

a las necesidades de la sociedad. Entre todos ellos podemos

Validación de Competencias en Titulaciones

Universitarias Usando Minería de Datos

Álvaro García Piquer, Albert Fornells Herrera, Elisabet Golobardes Ribé y Laia Cugota Florejachs

L

IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010 23

ISSN 1932-8540 © IEEE

citar el proyecto Tuning, el cual consiste en proponer puntos

de referencia para las competencias genéricas y específicas de

las disciplinas de una serie de ámbitos temáticos, entre los

que no se incluyen titulaciones de ingeniería. Este proyecto

tiene dos versiones, una enmarcada dentro de las titulaciones

impartidas en Europa [3], [4] y otra centrada en las

titulaciones que se realizan en América Latina [8].

Respecto las titulaciones de ingeniería, existen varios

estudios centrados en identificar cuáles son las competencias

más importantes que necesita un ingeniero. En este sentido, el

informe Reflex [9] fue elaborado en un proyecto denominado

“The flexible professional in the knowledge society. New

demands on higher education in Europe” centrado en el

contexto europeo. El principal objetivo del estudio era

identificar las competencias más importantes que los

ingenieros necesitan potenciar. Alrededor de 40000

estudiantes fueron entrevistados en 14 países europeos. En el

contexto americano también existe un proyecto similar

centrado en las ingenierías denominado CDIO Syllabus [2].

Además, existen dos interesantes estudios españoles centrados

en la titulación de telecomunicaciones. Uno fue realizado por

el Colegio Oficial de Ingenieros de Telecomunicación (COIT)

[10] y el otro fue realizado por la Asociación Catalana de

Ingenieros de Telecomunicación [11]. También en el ámbito

de las universidades españolas podemos citar la “Guía para la

evaluación de competencias en el área de Ingeniería y

Arquitectura” [12], así como trabajos más acotados y

centrados en la adaptación de una titulación concreta de

ingeniería [13] o, incluso, de una única asignatura [14], [15].

Por otro lado, esta no es la primera vez que las técnicas de

Minería de Datos son usadas para ayudar a los expertos en la

adaptación de metodologías educacionales [12]. En un trabajo

previo, se aplicaron técnicas de clustering para identificar

tipos de asignaturas [16]. Estos grupos ayudaron a los

expertos a decidir la mejor metodología educacional a aplicar

acorde a las necesidades de las asignaturas.

III. TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS

La evolución de la tecnología informática, en términos de

velocidad y capacidad de almacenamiento, ha permitido el

desarrollo de sistemas de información caracterizados por

gestionar grandes volúmenes de información. Esto ha

motivado la necesidad de la definición de nuevas estrategias

para procesar los datos y ayudar a los expertos a identificar y

entender las relaciones ocultas entre los datos.

La Minería de Datos se define como el proceso de extraer y

descubrir automáticamente conocimiento útil e inteligible a

partir de un gran volumen de información [17]. Los métodos

que se centran en agrupar la información en base a un

conjunto de criterios se denomina clustering [18] y ofrecen a

los expertos una posible clasificación o categorización de los

elementos. El resultado de aplicar una técnica de clustering es

una serie de grupos (también denominados clusters), donde

cada uno contiene un conjunto de elementos similares. Por lo

tanto, los elementos pertenecientes a un grupo son similares

entre ellos pero diferentes a los de otros clusters. Los métodos

de clustering pueden clasificarse de acuerdo a una serie de

características [19]: (1) las relaciones entre los clusters; (2) el

proceso de construcción de los clusters; (3) el criterio tenido

en cuenta para realizar la agrupación, y; (4) la relación entre

los elementos y los clusters. K-means [20], SOM [21] y

CAOS [22] son ejemplos de algoritmos representativos. Uno

de los principales inconvenientes de las técnicas de clustering

es que no existe una única posible solución porque la

información puede verse desde muchos puntos de vista y,

obviamente, se desconoce la solución óptima que se busca.

Por este motivo, la práctica habitual es elegir la mejor

solución mediante métodos de validación para corroborar la

fiabilidad de los grupos [23]. Los métodos de validación

pueden ser usados principalmente desde dos puntos de vista.

Por un lado, se pueden usar para evaluar una única solución

usando el criterio de un experto (external criteria) o usando

una métrica basada en los datos originales (internal crieria).

Por otro lado, encontramos los métodos centrados en

comparar varias soluciones y ordenarlas (relative criteria)

según un índice de validación. Los índices de validación son

métricas que indican la calidad de una agrupación

considerando la compactación y separación de los grupos. Los

índices de validación más utilizados son Davies-Bouldin [24],

Dunn’s [25] y SD [26].

IV. VALIDACIÓN DE COMPETENCIAS

A fin de validar si las competencias de una titulación son

realmente adquiridas por el alumno, el primer paso es

analizar si las asignaturas proveen a los estudiantes de las

competencias esperadas. Sería lógico pensar que la suma de

asignaturas de una titulación ha de trabajar las misma

competencias y en el mismo grado que las competencias que

se desean obtener en un alumno titulado. Sin embargo, esto

no es cierto ya que realmente puede haber competencias que

no se están trabajando en las asignaturas como se especifica

en la titulación. Esto es debido, como ya hemos comentado

anteriormente, a que la adquisición de competencias está

relacionada con las metodologías educacionales y los métodos

de evaluación usados en las asignaturas.

Esta sección propone un procedimiento metodológico

basado en tres etapas (ver Figura 1) para validar si se están

trabajando correctamente en las asignaturas las competencias

estipuladas en la titulación. Las dos primeras etapas se

centran en agrupar las competencias de una titulación y las

competencias de todas las asignaturas de ésta

respectivamente. La elección del número óptimo de grupos se

obtiene usando el método de validación relative criteria. La

última etapa compara los grupos obtenidos para identificar las

diferencias. A continuación se describen estas etapas.

24 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010

ISSN 1932-8540 © IEEE

A. Agrupación de las competencias de una titulación

El objetivo es agrupar las competencias teniendo en cuenta

su nivel de importancia (nivel de conocimiento esperado) en

la titulación. Esta importancia depende de las siguientes cinco

categorías evaluadas desde 0 (menos relevante) hasta 4 (más

relevante) por los docentes y los responsables de la titulación:

a. Haber tenido experiencia o haber estado expuesto a la

competencia.

b. Ser capaz de participar y contribuir en la competencia.

c. Ser capaz de entender y explicar la competencia.

d. Tener habilidad en la práctica o la implementación de

la competencia.

e. Ser capaz de innovar o liderar en la competencia.

Para obtener la agrupación de datos más adecuada, se

realizan varias agrupaciones con diferentes configuraciones

del algoritmo de clustering utilizado. El resultado obtenido es

un conjunto de soluciones donde la mejor es seleccionada

usando relative criteria como método de validación de

clustering. La solución seleccionada contendrá varios grupos

donde cada uno tiene un conjunto de competencias con

similar nivel de importancia.

Programa de la titulación

Información de las asignaturas

Identificación de las competencias críticas

Competenciasagrupadas

Competenciasagrupadas

Figura 1. Proceso para la identificación de competencias críticas.

B. Agrupación de las competencias de las asignaturas

El objetivo es agrupar las competencias en base al nivel de

importancia de éstas en las asignaturas. La importancia de

una competencia depende del número de asignaturas que la

trabajan.

El algoritmo de clustering se configura para agrupar las

competencias en el mismo número de grupos que en la etapa

anterior. Esto es necesario porque en la siguiente etapa se

compararán los grupos resultantes de ambas etapas, y para

ello es necesario disponer del mismo número de grupos

resultantes. Prevalece el número de grupos identificado en la

primera de ellas debido a que, al referirse a la información de

la titulación, nos indica los niveles de importancia de

competencias que deberían existir dentro de dicha titulación.

C. Comparación de las agrupaciones

La última etapa consiste en evaluar si los grupos obtenidos

en las dos etapas anteriores son similares. La evaluación se

centra en comparar si los grupos agrupan las mismas

competencias en el mismo nivel de importancia, para poder

identificar las competencias críticas. Una competencia crítica

es aquella que no se trabaja en las asignaturas como se

debería y, consecuentemente, la competencia no se da con el

nivel requerido en la titulación aunque esté especificada en el

programa de ésta.

V. CASO DE ESTUDIO: INGENIERÍA INFORMÁTICA E INGENIERÍA

DE TELECOMUNICACIONES

El proceso de validación de competencias se ha llevado a la

práctica en las titulaciones de Ingeniería Informática

(segundo ciclo) y de Ingeniería de Telecomunicaciones

(segundo ciclo) impartidas por nuestra institución.

Inicialmente describiremos los datos extraídos del sistema de

información de la universidad y, a continuación,

expondremos los resultados de aplicar el proceso propuesto.

A. Sistema de información de la universidad

Los datos referentes a las competencias proceden del

sistema de información de la universidad. Estos datos han

sido introducidos por los profesores de las asignaturas y por

los responsables de cada titulación. Por un lado encontramos

TABLA I

COMPETENCIAS SELECCIONADAS PARA LAS TITULACIONES

DE INGENIERÍA EN LA SALLE

Identificador Competencia

C01 Capacidad para comunicarse con personas no expertas en

la materia

C02 Habilidad para trabajar de forma autónoma

C03 Capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar

C04 Habilidad para trabajar en un contexto internacional

C05 Apreciación de la diversidad y multiculturalidad

C06 Conocimientos generales básicos sobre el área de estudio

C07 Capacidad de análisis y síntesis

C08 Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica

C09 Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad)

C10 Capacidad de organizar y planificar

C11 Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones

C12 Capacidad de aprender

C13 Preocupación por la calidad y mejora continua

C14 Capacidad crítica y autocrítica

C15 Toma de decisiones

C16 Habilidades básicas de manejo del ordenador

C17 Sensibilidad por el medio ambiente

C18 Compromiso ético

C19 Conocimientos básicos de la profesión

C20 Habilidades de gestión de la información (habilidad para

buscar y analizar información proveniente de fuentes

diversas)

C21 Iniciativa y espíritu emprendedor

C22 Habilidades interpersonales

C23 Conocimientos en alguna especialidad de formación

C24 Conocimiento de una segunda lengua

C25 Liderazgo

C26 Comunicación oral y escrita en la propia lengua

C27 Resolución de problemas

C28 Diseño y gestión de proyectos

C29 Habilidades de investigación

C30 Trabajo en equipo

C31 Conocimiento de culturas y costumbres de otros países

C32 Motivación de logro

La primera columna indica el identificador de la competencia, y la segunda

columna es el nombre de la competencia.

PIQUER, FORNELLS, RIBÉ Y CUGOTA: VALIDACIÓN DE COMPETENCIAS EN TITULACIONES... 25

ISSN 1932-8540 © IEEE

entre estos datos las 32 competencias (ver Tabla I)

consideradas como relevantes por profesores y los

responsables de las titulaciones, y que están basadas en las

expuestas por el proyecto Tuning Europa [3], [4]. Por otro

lado, el sistema también dispone de los datos referentes a la

evaluación de cada competencia según las cinco categorías [2]

detalladas en la Sección IV-A para cada una de las

titulaciones. La Tabla II muestra un ejemplo parcial de una

titulación. Finalmente, el resto de información extraída del

sistema es el número de asignaturas que trabajan una

determinada competencia en una titulación, tal como muestra

el ejemplo de la Tabla III.

B. Experimentación

El algoritmo de clustering seleccionado para identificar los

grupos de competencias ha sido el K-means [20] disponible

en la herramienta Weka [17], ya que se adapta a los requisitos

en términos de tipología de datos. Esta herramienta de libre

distribución de la Universidad de Waikato ofrece un conjunto

de algoritmos de Minería de Datos que pueden utilizarse sin

necesidad de implementarlos. Incluye algoritmos de

preprocesamiento y visualización de datos, clasificación,

regresión, clustering y obtención de reglas de asociación.

Concretamente, el algoritmo K-means consiste en agrupar los

elementos de entrada en k clusters circulares, según la

distancia de cada uno respecto al centro de cada cluster

(centroide). El proceso es el siguiente:

Paso 1. Se eligen aleatoriamente k elementos que

serán los representantes (centroides) de cada uno de

los k clusters a encontrar.

Paso 2. Se asocia cada uno de los elementos al

cluster con el centroide más similar.

Paso 3. Se recalculan los centroides de cada cluster

como la media de los elementos de cada uno de

ellos.

Paso 4. El objetivo es optimizar una función objetivo

que tiene en cuenta los atributos de cada elemento,

por lo que se repiten los pasos 2 y 3 hasta que se

alcance una convergencia.

Así mismo, el método de validación de clusters escogido ha

sido relative criteria con el índice de validación Dunn’s,

debido a que se adapta de manera precisa a la forma de los

clusters obtenidos por K-means. Este índice valora cada una

de las agrupaciones teniendo en cuenta la distancia entre los

clusters y la separación entre los elementos de cada uno, tal y

como se indica en (1), (2) y (3). Sea D el índice a calcular.

Sea deuc(x,y) la distancia euclidiana entre los elementos x e y.

Sea ci el cluster i. Sea nc el número de clusters.

)))((max

),((minmin

...1

...1...1k

nk

ji

nijni cdiam

ccdD

c

cc

(1)

)),((min),(,

yxdeucccdji cycx

ji

(2)

)),((max)(,

yxdeuccdiamicyx

i

(3)

Finalmente, el número de asignaturas en la titulación de

Ingeniería Informática y en la de Telecomunicaciones es de

64 y 70 respectivamente. El número óptimo de grupos

obtenidos aplicando estos métodos en la titulación de

Ingeniería Informática es de 3 y en la de Ingeniería de

Telecomunicaciones es de 4. Esto significa que se han

identificado 3 y 4 niveles de importancia respectivamente.

Las Figuras 2 y 3 muestran las competencias críticas

después de haber comparado los grupos resultantes de las dos

primeras etapas en ambas titulaciones. Es importante destacar

que existen situaciones donde una competencia no debería

estar trabajada por una titulación y, sin embargo, sí lo está

por el global de las asignaturas. Este es el caso de las

competencias C07 y C026 en la titulación de

Telecomunicaciones. Aunque no se considera un problema,

los expertos deben revisar si esta competencia es necesaria.

TABLA II

EJEMPLO DE LA RELEVANCIA DE LAS COMPETENCIAS

SEGÚN UNA TITULACIÓN

Competencia a b c d e

Capacidad para comunicarse con

personas no expertas en la materia

1.6 2 2.4 2 1.2

Habilidad para trabajar de forma

autónoma

4 2.4 3 3.8 1.6

… … … … … …

Conocimiento de culturas y costumbres

de otros países

0.2 0 0 0 0

Motivación de logro 3 2 1.8 1.8 1.6

La primera columna indica el nombre de la competencia, el resto de

columnas indican la evaluación de las cinco categorías detalladas en la sección

IV-A.

TABLA III

EJEMPLO DE LA RELEVANCIA DE LAS COMPETENCIAS

SEGÚN LAS ASIGNATURAS DE UNA TITULACIÓN

Competencia Número de asignaturas

Capacidad para comunicarse con personas no

expertas en la materia

0

Habilidad para trabajar de forma autónoma 18

… …

Conocimiento de culturas y costumbres de

otros países

0

Motivación de logro 5

La primera columna indica el nombre de la competencia, y la segunda

columna indica el número de asignaturas que ofrecen cada competencia en una

titulación.

26 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010

ISSN 1932-8540 © IEEE

Figura 2. Competencias que deberían ser revisadas en la titulación de Ingeniería

Informática. El eje horizontal son las competencias definidas en la Tabla I. El eje

vertical indica la importancia del cluster en el cual se ha agrupado la

competencia.

Figura 3. Competencias que deberían ser revisadas en la titulación de Ingeniería

de Telecomunicaciones. El eje horizontal son las competencias definidas en la

Tabla I. El eje vertical indica la importancia del cluster en el cual se ha

agrupado la competencia.

Analizando la titulación de Ingeniería Informática,

podemos ver que existen varias competencias que no se

adquieren en las asignaturas como está estipulado en el

programa de la titulación. Entre todas ellas, podemos resaltar

seis competencias verdaderamente críticas, ya que se trabajan

con una importancia muy por debajo de la esperada:

Preocupación por la calidad y mejora continua.

Capacidad de crítica y autocrítica.

Toma de decisiones.

Habilidades básicas de manejo del ordenador.

Conocimientos básicos de la profesión.

Habilidades de gestión de la información.

Por otro lado, bajo el mismo criterio anterior, podemos

resaltar ocho competencias críticas en la titulación de

Ingeniería de Telecomunicaciones:

Capacidad para generar nuevas ideas.

Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones.

Preocupación por la calidad de la mejora continua.

Toma de decisiones.

Conocimientos básicos de la profesión.

Habilidades de gestión de la información.

Conocimientos en alguna especialidad de formación.

Diseño y gestión de proyectos.

Las competencias críticas fueron examinadas por los

expertos en educación y comparadas con otros estudios [9],

[10], [11], y aplicaron posteriormente los ajustes necesarios

en las asignaturas de ambas titulaciones. Después de haber

realizado estas adaptaciones, las dos titulaciones permiten

adquirir las competencias estipuladas en los programas de

éstas.

VI. CONCLUSIONES Y LÍNEAS DE FUTURO

Uno de los principales objetivos del Espacio Europeo de

Educación Superior es adaptar los modelos educacionales a

las nuevas necesidades de la sociedad. Concretamente, el

nuevo punto de vista se basa en proporcionar al estudiante

competencias específicas como base para aprender

conocimientos.

Este trabajo se ha centrado en presentar un procedimiento

que se definió para validar si las competencias especificadas

en los programas de las titulaciones de Ingeniería en

Informática y de Ingeniería de Telecomunicaciones se

trabajaban por las asignaturas de las respectivas titulaciones.

El proceso de validación está basado en tres etapas, dos de las

cuales se centran en el uso de técnicas de Minería de Datos

para agrupar las competencias que se trabajan en las

asignaturas, así como las que se deberían adquirir al finalizar

la titulación. Usando esta información, se comparan las

similitudes entre ambas agrupaciones para detectar carencias

en la titulación analizada. Es interesante destacar que el

procedimiento propuesto se puede aplicar en otras titulaciones

e incluso en ámbitos donde exista una problemática similar.

Los resultados obtenidos permitieron identificar una serie

de competencias críticas que mediante la revisión y

modificación de las competencias trabajadas por las

asignaturas, ha permitido garantizar la adquisición de las

competencias necesarias en las titulaciones analizadas. Las

líneas de futuro se centran en (1) la supervisión de las

metodologías educacionales y de los métodos de evaluación

usados en cada asignatura para que un cambio en estos no

afecte a las competencias que deben trabajarse en una

asignatura, y; (2) en aplicar el mismo procedimiento de

identificación de competencias críticas y su posterior

adaptación al resto de titulaciones impartidas en nuestra

institución.

VII. AGRADECIMIENTOS

Este trabajo ha sido respaldado por la Agència per a la

Qualitat del Sistema Universitari Català mediante el proyecto

Guía para la evaluación de competencias en el área de

Ingeniería y Arquitectura (IUE/3013/2007), la Generalitat de

Catalunya (2009SGR-183), y el Comissionat per a

Universitats i Recerca del DIUE de la Generalitat de

Catalunya y del Fondo Social Europeo (FI-DGR 2010, DOGC

núm. 5456 – 2.9.2009). Agradecemos a La Salle-Universitat

Ramon Llull el soporte que da a nuestra investigación.

PIQUER, FORNELLS, RIBÉ Y CUGOTA: VALIDACIÓN DE COMPETENCIAS EN TITULACIONES... 27

ISSN 1932-8540 © IEEE

REFERENCIAS

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on Principles of Data Mining and Knowledge Discovery, páginas 265–

276. Springer-Verlag, 2000.

Álvaro García Piquer (Barcelona, 1983) se licenció

en Ingeniería Superior en Informática por la

Universitat Ramon Llull en 2007 y actualmente está

realizando el doctorado en el ámbito de la inteligencia

artificial.

Es miembro del Grupo de Investigación en Sistemas

Inteligentes de Enginyeria i Arquitectura La Salle de

la Universitat Ramon Llull desde el 2005 y su línea

de investigación se centra en la aplicación de técnicas

de minería de datos para la identificación de patrones

en el ámbito de la educación, la telemática y el sector energético. Es profesor del

departamento de informática desde el 2006 y ha participado en 3 proyectos de

investigación de convocatorias públicas, y hasta el momento ha dirigido 1

proyecto final de carrera y 1 trabajo final de carrera.

Álvaro García recibió en el 2010 una beca para la formación de personal

investigador por parte de la Generalitat de Catalunya para la realización de su

doctorado.

Dr. Albert Fornells Herrera (Barcelona, 1980)

obtuvo el grado de Licenciatura en Informática

Superior en 2003 y el grado de Doctor bajo el

programa de doctorado de Tecnologías de la

Información y la Comunicación y su Gestión en el

2007 en por la Universitat Ramon Llull.

Desde 2000 es miembro del Grupo de Investigación

en Sistemas Inteligentes del departamento de

informática de Enginyeria i Arquitectura La Salle de

la Universitat Ramon Llull donde compagino tareas

de investigación, participación en proyectos y docencia.En el 2008 se incorporo

como profesor asociado y actualmente es uno de los responsables de la dirección

operativa del grupo de investigación. Sus intereses de investigación se centran en

la organización y explotación del conocimiento mediante técnicas de minería de

datos con el objetivo de la identificación de patrones y tareas de predicción en el

campo del cáncer de melanoma, la educación y la telemática. En los últimos 8

años ha participado en 6 proyectos de investigación financiados por

convocatorias públicas y ha realizado más de 30 publicaciones en congresos y

revistas internacionales. Actualmente es el coordinador de un máster de minería

de datos. Ha dirigido hasta ahora 6 proyectos final de carrera y 4 trabajos final

de carrera.

El Dr. Albert Fornells recibió una beca para la formación de personal

investigador por parte de la Generalitat de Catalunya en el 2003 para la

realización de su doctorado y en el 2007 su tesis doctoral obtuvo el premio

extraordinario de la universidad a la mejor tesis doctoral. En el 2008 su

trayectoria académica y de investigación fue acreditada por parte de la agencia

para la calidad del sistema universitario de Cataluña. Desde el 2009 es miembro

del IEEE Spanish Chapter of the IEEE Systems, Man & Cybernetics Society.

Dra. Elisabet Golobardes Ribé (Barcelona, 1967)

es Licenciada en Informática por la Universitat

Politècnica de Catalunya (1992) y doctora en

Informática desde el 1998 por la Universitat Ramon

Llull (URL).

En el 1996 fue una de las responsables en liderar la

creación del Grupo de Investigación en Sistemas

Inteligentes en el departamento de informática de

Enginyeria i Arquitectura La Salle de la Universitat

Ramon Llull. Desde el año 1998 es la coordinadora

del área de inteligencia artificial denominada Razonamiento Basado en Casos

(CBR) del grupo. A lo largo de estos años ha participado como investigadora en

29 proyectos de I+D financiados en convocatorias públicas, de los cuales en 7 ha

sido la investigadora principal (IP). Ha dirigido 3 tesis doctorales y 5

suficiencias investigadoras. Por lo que se refiere a sus publicaciones

internacionales y nacionales cabe destacar 18 publicaciones en revistas, 69

publicaciones en libros, y también 61 contribuciones en congresos.

28 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010

ISSN 1932-8540 © IEEE

La Dra. Elisabet Golobardes es desde el 2003 es la directora de la Escuela

Técnica Superior en Ingeniería Electrónica e Informática (ETSEEI) La Salle-

Universitat Ramon Llull. Es la vicedecana de la Defensa de la Profesión (desde

2005) y miembro del Consejo Asesor (desde 2007) del Colegio Oficial de

Ingeniería Informática de Cataluña. Asimismo es la vicedecana de Relaciones

Institucionales del Colegio Oficial de Ingeniería Técnica en Informática.

Finalmente, es Profesora Titular de Universidad por la Universitat Ramon Llull

desde el año 2000 y en el 2003 su trayectoria académica e investigadora fue

acreditada por parte de la agencia para la calidad del sistema universitario de

Cataluña. Ha dirigido hasta ahora 22 proyectos final de carrera y 17 trabajos

final de carrera.

Laia Cugota Florejachs (Lleida, 1983) se licenció

en Ingeniería Superior de Telecomunicaciones y

obtuvo el Máster Universitario en Redes de

Telecomunicación ambos por la Universitat Ramon

Llull en 2009.

Desde 2008 trabaja en la adaptación y el impacto del

Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) en el

ámbito de las competencias y su evaluación en la

Escuela Técnica Superior en Ingeniería Electrónica e

Informática (ETSEEI) La Salle-Universitat Ramon

Llull. Laia Cugota ha participando en 1 proyecto de investigación de

convocatoria pública.

PIQUER, FORNELLS, RIBÉ Y CUGOTA: VALIDACIÓN DE COMPETENCIAS EN TITULACIONES... 29

ISSN 1932-8540 © IEEE

STA Edição da IEEE-RITA integra duas comunicações

apresentadas no XI Simpósio Internacional de

Informática Educativa - SIIE09. Decorrendo

alternadamente em Espanha e Portugal, o XI SIIE realizou-

se em Novembro de 2009, na Universidade de Coimbra,

organizado pelo Departamento de Engenharia Informática e

pelo Centro de Informática e Sistemas da Universidade de

Coimbra (CISUC). O Simpósio tem-se afirmado, sobretudo

no espaço ibero-americano, como evento de referência no

domínio das Tecnologias da Informação e Comunicação em

Educação. Esta edição integrou uma diversidade de áreas

temáticas, importantes para o desenvolvimento e inovação

neste domínio:

Concepção, desenvolvimento e avaliação de

ambientes educativos inovadores

Experiências inovadoras de integração das TIC no

Ensino/Aprendizagem

Metodologias de utilização e avaliação das TIC em

contexto educativo.

Aspectos sociais da utilização das TIC em contextos

educativos

Formação de professores em TIC

Acessibilidade e usabilidade

Ferramentas e recursos educativos baseados na Web

No sentido de enriquecer a reflexão e o debate em torno

destes temas, tivemos o privilégio de contar com a

participação de três investigadores de renome internacional

para fazerem as conferências plenárias. A Professora

Yvonne Rogers, da Open University, a Professora Cristina

Ponte da Universidade Nova de Lisboa e o Professor

Manuel Ortega Cantero da Universidade de Castilla La

Mancha apresentaram temas relevantes e inovadores nas

áreas onde são investigadores de excelência.

Foram submetidos à XI edição do SIIE 112 trabalhos

provenientes de 8 países: Argentina, Brasil, Chile,

Colômbia, Costa Rica, Espanha, México, Portugal.

Os trabalhos foram sujeitos a um processo de dupla

revisão por parte dos elementos da Comissão de Programa,

ou por revisores por eles indicados. Deste processo resultou

a selecção de 59 comunicações e 12 posters.

A selecção das duas comunicações para a IEEE-RITA,

teve em consideração, para além da avaliação dos

elementos da comissão de programa do SIIE, a adequação

do tema e natureza dos trabalhos ao âmbito da revista.

Considerando que a IEEE-RITA se centra na investigação e

aplicação das Tecnologias da Informação na Educação, com

um enfoque particular no ensino/aprendizagem de

disciplinas das áreas da Engenharia Tecnológica, foi

seleccionado um trabalho sobre novas abordagens de

desenvolvimento de um sistema de recomendação de

objectos de aprendizagem, que explora uma aplicação

concreta a um repositório de objectos de aprendizagem no

âmbito da aprendizagem da programação.

O outro trabalho seleccionado descreve um modelo de

suporte à aprendizagem da programação concebido através

da redefinição do conceito de comunidades de

aprendizagem, como suporte para maximizar a

aprendizagem através da avaliação consciente do nível de

auto-eficácia, enquanto o aluno desenvolve

comportamentos de estudo em programação.

Uma última palavra de reconhecimento para o editor da

revista, Martín Llamas Nistal, pela oportunidade de difundir

os melhores trabalhos apresentados no SIIE09 no âmbito da

Sociedade de Educação na comunidade Ibero-americana.

Maria Cristina Azevedo Gomes é Professora

Coordenadora da Área de Tecnologias de

Informação da. Actualmente é a Presidente da

Escola. É doutorada em Engenharia Informática

pela Universidade de Coimbra. Coordenou o

Centro de Competência Nónio sec. XXI e o

Centro de Competência CRIE da Escola Superior

de Educação de Viseu. Coordenou o projecto

internet@EB1 no distrito de Viseu. Colaborou

com o Ministério da Educação em vários projectos de formação de

professores na área das Tecnologias da Informação e Comunicação. Os

seus interesses de investigação centram-se no desenho e avaliação de

ambientes de aprendizagem interactivos para crianças. Pertence a várias

comissões de programa de congressos nacionais e internacionais e tem

várias publicações.

XI Simposio Internacional

de Informática Educativa

SIIE 2009

Cristina Azevedo Gomes

Editora Invitada

E

30 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010

ISSN 1932-8540 © IEEE

Title— Promoting Strong Personalization in Content-based

Recommendation Systems of Learning Objects.

Abstract— Recommendation technologies have a clear

application in e-learning: providing support for personalized

access to the Learning Objects (LOs) that exist in repositories.

In this paper we describe a novel approach that fosters a strong

personalized content-based recommendation of LOs. This

approach gives priority to those LOs that are most similar to the

student’s short-term learning goals (the concepts that the

student wants to learn in the session) and, at the same time,

have a high pedagogical utility in the light of the student’s

cognitive state (long-term learning goals). The paper includes

the definition of a flexible metric that combines the similarity

with the query and the pedagogical utility of the LO. We finally

describe the application of the approach to an educational

repository of Computer Programming LOs.

Index Terms— Personalization, Content-based

Recommenders, Learning Objects.

I. INTRODUCCIÓN

n los últimos años, el uso de sistemas recomendadores se

ha transferido del campo del comercio electrónico al

ámbito académico. En este sentido, hay trabajos que plantean

herramientas de recomendación de cursos y actividades de

aprendizaje [8][13][15] y recomendadores que sugieren a los

profesores modificaciones para mejorar la efectividad de los

sistemas educativos web [9].

El uso de recomendadores en el ámbito académico tiene

otra clara y todavía no muy explotada aplicación:

proporcionar acceso personalizado a Objetos de Aprendizaje

(LOs, del inglés Learning Objects) que se hallan en

repositorios educativos. Normalmente el gran número de LOs

contenidos en estos repositorios dificulta el acceso a aquellos

que mejor se adaptan al conocimiento de cada estudiante, a

los objetivos y/o a las preferencias de cada uno. Esta

Almudena Ruiz-Iniesta, Guillermo Jiménez-Díaz y Mercedes Gómez-

Albarrán desempeñan sus tareas en la Facultad de Informática de la Universidad

Complutense de Madrid. c/ Prof. José García Santesmases s/n, 28040 Madrid,

España. (email: aruiziniesta@estumail.ucm.es; guille@fdi.ucm.es;

albarran@sip.ucm.es).

DOI (Digital Object Identifier) Pendiente

dificultad la hemos podido constatar en un repositorio de

recursos docentes de la disciplina de Programación de

Computadores, disponible a través del Campus Virtual de la

Universidad Complutense de Madrid (España) durante los

últimos tres años. Este repositorio contiene más de 400

ejemplos resueltos y ejercicios para resolver de Programación,

destinados a estudiantes de “Introducción a la Programación”.

Aunque los estudiantes valoraban muy bien la ayuda que estos

recursos les proporcionan, el 70% de ellos echaba en falta

facilidades más sofisticadas para el acceso a los recursos.

En este artículo presentamos una aproximación que

extiende y mejora nuestro trabajo previo en recomendación de

LOs en repositorios web. En [10][11] describimos una

aproximación novedosa para recomendar LOs que sigue una

estrategia de recomendación híbrida en cascada [3]: un

recomendador basado en contenido reactivo y single-shot

actúa como recomendador inicial y sus decisiones son

refinadas por uno colaborativo. La estrategia de

recomendación empleada localizaba un conjunto relevante de

LOs después de que el estudiante hubiera planteado una

consulta al sistema. El resultado era una lista ordenada de

LOs. La prioridad era para aquellos LOs más similares a la

consulta del estudiante y que a la vez son los mejor valorados

por otros estudiantes. Esta aproximación ha sido

ejemplificada con el repositorio de LOs de Programación que

actualmente se utiliza para Introducción a la Programación en

la Universidad Complutense de Madrid.

La estrategia de recomendación previa mostraba una

desventaja: la recomendación basada en contenido, y por

extensión, la estrategia entera, proporcionaba una débil

personalización. La estrategia de recomendación

implementaba un tipo de personalización en-sesión: sólo tenía

en cuenta los objetivos a corto plazo del estudiante reflejados

en la consulta. De esta manera, dos estudiantes que planteen

la misma consulta en una sesión obtendrán las mismas

recomendaciones, incluso si sus objetivos de aprendizaje a

largo plazo y su destreza en el dominio difieren en gran parte.

Con el propósito de aliviar este inconveniente hemos

explorado un modelo de personalización fuerte. Como

veremos, esta mejora en la estrategia de recomendación

basada en contenido puede ser adaptada a los objetivos a largo

plazo de los estudiantes sin comprometer los intereses que en

la sesión puedan tener los LOs recomendados para el

Personalización en Recomendadores Basados en

Contenido y su Aplicación a Repositorios de

Objetos de Aprendizaje

A. Ruiz-Iniesta, G. Jiménez-Díaz y M. Gómez-Albarrán

E

IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010 31

ISSN 1932-8540 © IEEE

estudiante activo. En esta nueva estrategia basada en

contenido la prioridad es para aquellos LOs que son más

similares a la consulta y, al mismo tiempo, tienen una

utilidad pedagógica mayor de acuerdo a su perfil. En este

sentido, se satisfacen los objetivos a corto plazo reflejados en

la consulta del estudiante y las carencias de conocimiento

reflejadas en su perfil de estudiante. Esta nueva estrategia

basada en contenido encaja en la estrategia híbrida inicial, y

sus resultados pueden ser refinados por el recomendador

secundario (el colaborativo). Este trabajo tendrá una

aplicación directa en nuestras tareas docentes diarias en la

Facultad de Informática de la Universidad Complutense de

Madrid.

El artículo está organizado como se indica a continuación.

La sección II proporciona los detalles sobre las distintas

fuentes de conocimiento necesarias, independientemente del

ámbito educativo de aplicación. La sección III describe en

detalle las dos etapas de la recomendación, recuperación y

ordenación. La sección IV presenta una particularización de

la aproximación a un repositorio educativo de LOs de

Programación y ejemplifica una sesión de recomendación. La

última sección concluye el artículo, relaciona nuestra

aproximación con trabajos previos en el contexto de la

enseñanza de la Programación, y señala algunas líneas de

trabajo futuro.

II. LAS FUENTES DE CONOCIMIENTO

Recientemente las técnicas de recomendación se han

comenzado a utilizar en el ámbito académico y, en particular

en el contexto del aprendizaje. Coincidimos con los trabajos

descritos en [5][6] que el ámbito académico impone unos

requisitos específicos en el proceso de recomendación. Por

ejemplo, los recomendadores pueden sacar provecho del

estado cognitivo del estudiante, el cual cambia a lo largo del

tiempo. Esto permitiría incrementar el nivel de

personalización a largo plazo. Por otro lado, los itinerarios y

estrategias de aprendizaje también pueden proporcionar

información útil para el recomendador. Por ejemplo, el

recomendador puede sacar provecho de una regla pedagógica

simple como „ir de tareas fáciles a difíciles‟ o „reducir de

manera gradual la cantidad de orientación‟. Los itinerarios de

aprendizaje pueden representar rutas y secuencias diseñadas

por los profesores a partir de experiencias positivas en el aula,

o se pueden corresponder con el comportamiento de

estudiantes avanzados.

En este artículo describimos una aproximación que

proporciona un modelo de personalización fuerte para un

recomendador basado en contenido de LOs. Esta estrategia de

recomendación opera en dos etapas: recuperación y

ordenación. La etapa de recuperación busca aquellos LOs que

satisfagan, de manera aproximada, los objetivos a corto plazo

del estudiante, representados en la consulta (objetivos de

aprendizaje para la sesión). Estos LOs deben estar “listos para

ser explorados” por el estudiante de acuerdo a su nivel de

conocimiento y a los caminos de aprendizaje definidos. Una

vez que los LOs han sido recuperados, la etapa de ordenación

los ordena de acuerdo a la calidad asignada a cada LO. La

calidad se calcula de manera que la prioridad es para aquellos

LOs que son más similares a la consulta del estudiante, y al

mismo tiempo, tienen mayor utilidad pedagógica de acuerdo

al estado cognitivo del estudiante (objetivos de aprendizaje a

largo plazo).

La anterior estrategia de recomendación que proporcionaba

un modelo de personalización débil [10][11] necesitaba

conocimiento del dominio con el fin de calcular la similitud

entre la consulta y los conceptos del dominio cubiertos por los

LOs recuperados. Este nuevo modelo de personalización

fuerte impone algunos requisitos adicionales desde el punto

de vista de la representación del conocimiento. La etapa de

recuperación requiere de la existencia de caminos de

aprendizaje adecuados entre los conceptos del dominio así

como información del estado cognitivo de cada estudiante en

forma de perfiles persistentes. La etapa de ordenación

también utiliza el perfil del estudiante. Esta nueva estrategia

sigue un modelo de refuerzo de conocimiento que promueve

solventar las carencias de conocimiento del estudiante sin

dejar de lado los objetivos a largo plazo.

En esta sección detallamos las fuentes de conocimiento en

nuestra estrategia de recomendación: la ontología del dominio

(apartado A), los LOs y los metadatos que los describen

(apartado B) y el perfil del estudiante (apartado C). En la

Sección III se presenta una descripción en profundidad de las

distintas etapas de la recomendación.

A. La Ontología del Dominio

Proponemos utilizar una ontología para indexar los LOs

contenidos en el repositorio. Las ontologías proporcionan un

esquema general que permite incluir conocimiento sobre la

similitud entre los conceptos que representan los temas del

dominio. El conocimiento sobre la similitud entre los

conceptos y sobre las relaciones que existen entre ellos es

crucial en las etapas de la estrategia de recomendación.

Además las ontologías proporcionan un lenguaje común a la

hora de compartir información que puede ser utilizado por

profesores al añadir nuevos LOs y por los estudiantes cuando

realizan un consulta al recomendador. Existen otros autores

que también hacen un uso satisfactorio de las ontologías en el

ámbito académico [4].

La ontología está poblada con los conceptos del ámbito de

estudio (por ejemplo, Matemáticas, Derecho, o Programación

de Computadores). Estos conceptos se organizan en una

taxonomía utilizando la relación es_un. La ontología además

debe establecer una relación de precedencia entre conceptos.

Esta precedencia refleja el orden en el que los conceptos son

tradicionalmente estudiados en el campo correspondiente. La

precedencia ayuda a establecer los caminos de aprendizaje

32 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010

ISSN 1932-8540 © IEEE

que se utilizarán en la etapa de recuperación para filtrar

aquellos LOs que ejemplifican conceptos no alcanzables a

partir del estado cognitivo de un estudiante.

B. Los Objetos de Aprendizaje

Los recomendadores cuentan con una colección de

productos que pueden ser recomendados a los usuarios del

sistema. En nuestro contexto estos productos son los LOs

contenidos en un repositorio educativo.

Nuestros LOs han sido desarrollados de acuerdo al estándar

LOM (del inglés, Learning Object Metadata). Con el fin de

describir nuestros LOs, hemos decidido utilizar en el más alto

nivel las siguientes categorías de LOM: General, Ciclo de

vida, Técnica, Educativa, Relación y Clasificación. La

categoría General veremos que juega un importante papel en

la etapa de recuperación. Esta categoría contiene palabras

clave que describen qué conceptos de la ontología están

cubiertos por el LO concreto. Estas palabras clave servirán de

punto de enlace entre los LOs contenidos en el repositorio y la

jerarquía de conceptos representada en la ontología.

El resto de las categorías permiten incluir información

descriptiva sobre el LO. Esta información no será utilizada en

las etapas de recomendación.

C. El Perfil de Estudiante

Como señalamos anteriormente, la personalización fuerte

tiene consecuencias desde el punto de vista de representación

del conocimiento. Una de estas consecuencias es la necesidad

de perfiles de estudiante persistentes.

El perfil del estudiante almacena información sobre su

historial de navegación –los LOs que ya ha explorado- y los

objetivos alcanzados en el proceso de aprendizaje. A los

conceptos que ya han sido explorados por el estudiante se les

asigna el nivel de competencia alcanzado en cada uno de

ellos. Este nivel se considera como el grado de satisfacción,

una métrica que permite al recomendador saber el nivel de

conocimiento que un estudiante tiene sobre un determinado

concepto. Como veremos, el nivel de competencia será un

elemento importante en la etapa de recuperación.

III. ESTRATEGIA DE RECOMENDACIÓN REACTIVA

COMBINANDO OBJETIVOS A CORTO Y LARGO PLAZO

Nuestra estrategia de recomendación basada en contenido

sigue una aproximación reactiva: el estudiante proporciona

una consulta y el recomendador responde con una

recomendación. El estudiante efectúa la consulta utilizando

los conceptos existentes en la ontología del dominio. Esta

consulta representa los objetivos para la sesión de

aprendizaje: los conceptos que el estudiante quiere aprender

en la sesión. La recomendación se compone de dos pasos,

recuperación y ordenación, que describimos en los siguientes

apartados.

A. Etapa de Recuperación

La etapa de recuperación busca un conjunto inicial de LOs

que satisfagan, de manera aproximada, la consulta planteada

por el estudiante. La etapa de recuperación primero intenta

encontrar LOs indexados exactamente por los conceptos de la

consulta. Si no hay LOs que satisfagan esta condición o si

estamos interesados en una localización más flexible, los LOs

indexados por un subconjunto de los conceptos (iguales o

similares) especificados en la consulta del estudiante serán

recuperados.

Este conjunto inicial de LOs es filtrado y sólo aquellos LOs

que cubren conceptos de la ontología “listos para ser

explorados” por el estudiante serán finalmente considerados

en la etapa de ordenación. Decimos que un concepto está

“listo para ser explorado” por un estudiante si de acuerdo a su

perfil y al itinerario de aprendizaje definido, cumple

cualquiera de las siguientes condiciones:

Es un concepto ya explorado por el estudiante, así que

aparecerá en el perfil con el correspondiente nivel de

competencia.

Es un concepto que el estudiante todavía no ha explorado

pero puede descubrirlo: si un concepto c1 precede a un

concepto c2 en la ontología, un estudiante puede

descubrir c2 si el nivel de competencia del estudiante

alcanzado en c1 supera un cierto “umbral de progreso”.

Si varios conceptos c1, c2, ..., ck son predecesores directos

de un concepto cx, cx puede ser descubierto si el nivel de

competencia de todos los predecesores directos supera el

“umbral de progreso” dado.

En resumen, el objetivo del proceso de filtrado es descartar

aquellos LOs indexados en la ontología por conceptos no

alcanzables para el estudiante activo. Esta etapa de filtrado

añadida a la etapa de recuperación presentada en [10][11],

proporciona una manera de personalización a largo plazo en

esta primera fase de la estrategia de recomendación. De esta

manera, ante una misma consulta formulada por dos

estudiantes distintos, el conjunto de LOs recuperados podría

variar significativamente en función del dominio de la

materia que tenga cada uno

B. Etapa de Ordenación

Recientemente se ha hecho evidente que las tradicionales

nociones de similitud no siempre son ideales, inspirando a

muchos investigadores a buscar alternativas para juzgar la

utilidad de un elemento en un contexto dado.

En el presente trabajo, proponemos reemplazar la métrica

de similitud pura utilizada en [10][11] con una métrica

basada en la calidad. Una vez que los LOs han sido

recuperados, la etapa de ordenación los ordena de acuerdo a

INIESTA, JIMÉNEZ Y ALBARRÁN: PERSONALIZACIÓN EN RECOMENDADORES BASADOS EN CONTENIDO... 33

ISSN 1932-8540 © IEEE

la calidad asignada a cada uno de ellos. La calidad se calcula

de manera que la prioridad es para aquellos LOs que son más

similares a la consulta del estudiante, y al mismo tiempo,

tienen mayor utilidad pedagógica de acuerdo al perfil del

estudiante.

A fin de calcular la calidad de un LO L para un estudiante

S que ha proporcionado una consulta Q hemos seleccionado

una métrica de calidad definida como la suma ponderada de

dos términos: la similitud (Sim) entre Q y los conceptos

cubiertos por L, y la utilidad pedagógica (UP) de L con

respecto al estudiante S:

Calidad(L,S,Q) Sim(L,Q) (1 ) UP(L,S), [0,1] (1)

A fin de calcular los dos resultados parciales, Sim y UP,

pueden utilizarse diferentes aproximaciones y métricas. De

esta manera, el modelo de ordenación aquí presentado ofrece

un marco de trabajo que puede ser instanciado desde distintas

estrategias de recomendación. A continuación presentamos

las decisiones tomadas.

El cómputo de la similitud Sim(L,Q) entre los conceptos

recogidos en la consulta Q y los conceptos que L cubre

requiere calcular la similitud entre dos conjuntos de

conceptos. Existen diferentes métricas que pueden usarse en

casos como éste. En concreto, nos hemos decidido por una

simplificación de la similitud entre conjuntos de conceptos

que consiste en comparar los conceptos individuales que

resultan de la conjunción de cada uno de los conjuntos de

conceptos –el concepto que resulta de la conjunción de los

conceptos de la consulta (Q_CC) y el concepto que resulta de

la conjunción de los conceptos que cubre L (L_CC)– en lugar

de comparar directamente dos conjuntos de conceptos.

Asumiendo esta simplificación, podemos emplear cualquiera

de las métricas aceptadas para comparar dos valores

jerárquicos. Por nuestra parte, hemos decidido utilizar la

métrica de similitud definida en [12]:

super( _ ) super( _ )( , )

super( _ ) super( _ )

Q CC L CCSim L Q

Q CC L CC

(2)

donde super(Q_CC) representa el conjunto de todos los

conceptos contenidos en la ontología que son superconceptos

de Q_CC y super(L_CC) contiene todos los conceptos

contenidos en la ontología que son superconceptos de L_CC.

En consecuencia, el valor de Sim(L,Q) se encuentra en el

intervalo [0, 1].

En resumen, esta métrica de similitud calcula la relevancia

de un LO debida a los objetivos de la sesión (reflejados en la

consulta propuesta por el estudiante) que L satisface, lo que

hemos llamado los objetivos a corto plazo. Cuanto mayor es

el número de conceptos de la consulta que L permite

aprender, mayor será el valor de la similitud. Cuanto más

similares sean los conceptos que cubre L y los conceptos

explicitados en la consulta, mayor será el valor de similitud.

Como podemos observar, el conocimiento de la similitud

entre los conceptos representados en la ontología es crucial en

nuestro contexto.

A fin de medir la utilidad pedagógica que el LO L muestra

para un estudiante S dado, UP(L,S), hemos adoptado una

estrategia pedagógica que promueve completar las carencias

de conocimiento del estudiante incluyendo conocimientos de

refuerzo [17]. El objetivo es asignar una utilidad pedagógica

mayor a L si éste cubre conceptos en los cuales el estudiante

ha demostrado tener un bajo nivel de competencia. De esta

manera, L puede ayudar al estudiante a reforzar sus

conocimientos sobre esos conceptos y así alcanzar sus

objetivos de aprendizaje a largo plazo. Este refuerzo de

conocimiento podría asignar prioridad a LOs que el

estudiante todavía no ha explorado, o puede repartirla de una

manera igualitaria entre los LOs explorados y no explorados.

Hemos optado por calcular la utilidad pedagógica de

acuerdo a la siguiente fórmula:

UP(L,S) 1 MAN(L,S) (3)

donde MAN(L, S) es la media aritmética normalizada de los

niveles de competencia alcanzados por el estudiante S en los

conceptos cubiertos por L, de modo que MAN(L, S) estará en

el intervalo [0, 1]. UP(L, S) también toma valores en el

intervalo [0, 1].

Resumiendo, (3) calcula valores bajos para la UP(L,S) si el

estudiante ha demostrado buen conocimiento en los conceptos

cubiertos por L. Por el contrario se obtienen valores altos de

UP(L,S) si el estudiante tiene un bajo nivel de conocimiento

en la mayor parte de los conceptos que cubre L. Además (3)

trata de igual manera los LOs explorados y no explorados.

La medida de calidad resultante definida en (1), junto con

la Similitud (2) y la utilidad pedagógica expuesta en (3),

permite introducir un considerable grado de personalización

en la etapa de ordenación. La calidad de un LO finalmente

propuesto para un estudiante depende parcialmente de la

utilidad pedagógica que el LO tiene para conseguir los

objetivos a largo plazo del estudiante. La influencia final de la

utilidad pedagógica y, como consecuencia, el nivel de

personalización conseguido en la lista final de LOs

recomendados puede ser controlado por medio del valor

asignado al peso utilizado en (1). Valores bajos de le dan

la prioridad a la utilidad pedagógica en contra de la similitud

con la consulta. En particular, = 0 representa el nivel más

alto de personalización a largo plazo, y en este caso, la

consulta (objetivos para la sesión) sólo se utiliza en la etapa

de recuperación. Esto asegura que el recomendador propone

LOs que cumplan con los objetivos de la sesión a un nivel

mínimo, aunque el orden en el cual son propuestos al

estudiante está totalmente influenciado por los objetivos a

largo plazo que permiten alcanzar (su capacidad de refuerzo

de conocimientos ya manejados). Por el contrario, valores

altos de α dan prioridad a la similitud con la consulta frente a

la utilidad pedagógica.

Una vez que el valor de utilizado en (1) se fija, el

recomendador muestra el mismo comportamiento, en lo que

respecta al tipo de personalización que ofrece, para todos los

34 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010

ISSN 1932-8540 © IEEE

estudiantes. Podemos obtener un comportamiento más

flexible si, en un recomendador dado, puede tomar

diferentes valores. De esta manera, el recomendador muestra

una mayor adaptabilidad para los potenciales usuarios. Por

ejemplo, el valor de puede depender del tipo de estudiante

que utiliza el recomendador. Valores altos de puede ser

apropiados para los buenos estudiantes, aquellos cuyos

perfiles muestran un buen rendimiento. Estos estudiantes rara

vez necesitaran reforzar conocimientos y el recomendador

podría centrarse en sus objetivos de aprendizaje de la sesión

dando prioridad a aquellos LOs que están más

correlacionados con la consulta. Por el contrario, valores

bajos de α pueden ser apropiados para estudiantes con bajo

rendimiento, de tal manera que el recomendador fomente

solventar sus carencias de conocimiento sin comprometer

significativamente los intereses del estudiante reflejados en la

consulta.

IV. APLICACIÓN DE LA ESTRATEGIA A UN REPOSITORIO DE

RECURSOS EDUCATIVOS DE PROGRAMACIÓN

En esta sección, describimos el proceso de aplicación de la

aproximación general a un repositorio de recursos educativos

de Programación que en la actualidad se utiliza como

material de apoyo en las asignaturas de “Introducción a al

Programación” en nuestra centro docente. Comenzaremos

detallando las fuentes de conocimiento: la ontología, los LOs

y el perfil del estudiante. A continuación, ejemplificaremos

una sesión de recomendación y compararemos los diferentes

resultados obtenidos para distintos valores del parámetro α en

(1).

Utilizamos una ontología de conceptos de programación

que nos permite indexar los LOs contenidos en el repositorio.

Esta ontología está basada en otras ontologías existentes sobre

Programación [18]. En la Fig. 1 se muestra un fragmento de

la ontología. Por ejemplo, vemos que en la ontología se

encuentra definido el concepto Bucle que subsume aquellos

conceptos relacionados con las estructuras iterativas en C++

como, por ejemplo, while y do_while (véase la relación es que

se muestra en la figura). La relación de precedencia definida

trata de reflejar la secuenciación tradicional utilizada en la

enseñanza de la programación (véase la relación sec mostrada

en la figura). Observamos que el concepto Bucle debería

aprenderse después del concepto Condicional y antes que

Array.

En nuestro repositorio existen distintos LOs de

Programación: notas teóricas, ejemplos de código, ejercicios

de programación resueltos, preguntas de examen, exámenes

(conjuntos de preguntas de exámenes) y ejercicios de

programación.

En la Fig. 1 también se encuentra reflejado los niveles de

competencia mostrados por el estudiante utilizado en el

ejemplo de recomendación. Por supuesto, en la práctica esta

información no está incluida en la ontología, pero la hemos

incluido en la Fig. 1 con el fin de que al lector le resulte fácil

visualizar el estado cognitivo del estudiante tomado como

ejemplo.

El perfil de estudiante refleja el valor del nivel de

competencia alcanzado en cada concepto en el que el

estudiante ha sido evaluado. Estos son los conceptos que

consideramos “ya explorados”. En este caso, los conceptos

Array y Registro no han sido explorados por el estudiante.

Podemos observar que el concepto Array está “listo para ser

explorado” por el estudiante, de acuerdo a las condiciones

mencionadas en la sección III.A, si consideramos que el

“umbral de progreso” toma un valor en el intervalo (0, 5]: el

nivel de competencia para el concepto Bucle es 5 por lo que el

concepto Array puede ser descubierto.

El perfil del estudiante se actualiza mediante unos test que

el estudiante puede realizar en cualquier momento para

evaluar sus niveles de competencia. Si el perfil de estudiante

no ha sido actualizado en un periodo largo de tiempo, el

sistema puede sugerir al estudiante que realice un test con el

fin de actualizar su perfil.

Los test permiten calcular el conocimiento del estudiante

sobre los conceptos de más bajo nivel de la ontología. El nivel

de competencia de los conceptos de alto nivel en la ontología

Tabla 1. Un conjunto de LOs del repositorio junto con los

conceptos que cubren, su similitud con la consulta, la media

aritmética normalizada (MAN) y la utilidad pedagógica (UP),

así como la calidad para distintos valores de en (1).

LOs y Conceptos Sim MAN UP Calidad

α=1 α=0.5 α=0.25 α=0

L01 (if, for) 1 6.5 0.35 1 0.67 0.51 0.35

L02 ( if, while,

registro)

-- -- -- -- -- -- --

L03 (switch, for) 0.75 4.5 0.55 0.75 0.65 0.6 0.55

L04 (switch, while,

array)

0.45 3 0.7 0.45 0.57 0.64 0.7

L05 (if, while) 0.75 4 0.6 0.75 0.67 0.64 0.6

L06 (if, for) 1 6.5 0.35 1 0.67 0.51 0.35

L07 (if, for, while) 0.89 4.3 0.57 0.89 0.73 0.65 0.57

L08 (if, for,

do_while)

0.89 7.6 0.24 0.89 0.57 0.4 0.24

L09 (if, for, array) 0.89 6 0.4 0.89 0.65 0.52 0.4

L10( if, for, switch) 0.89 5.6 0.44 0.89 0.67 0.55 0.44

Fig. 1. Una parte de la ontología y una esquematización de los niveles de

competencia de un estudiante.

INIESTA, JIMÉNEZ Y ALBARRÁN: PERSONALIZACIÓN EN RECOMENDADORES BASADOS EN CONTENIDO... 35

ISSN 1932-8540 © IEEE

se calculan de acuerdo a la media aritmética de los niveles de

competencia de aquellos conceptos que subsumen.

A. Una Sesión de Recomendación

Comencemos señalando los compromisos adoptados en el

ejemplo. Con respeto a la etapa de recuperación:

Consideramos un proceso de recuperación flexible que

busca LOs indexados por los conceptos de la consulta y

sus hermanos en la ontología. Por ejemplo, si la consulta

contiene el concepto if, el conjunto inicial de LOs que

satisfacen esta condición serán todos aquellos que cubran

algún subconcepto de Condicional.

Asumimos que el umbral de progreso está fijado en 5, el

valor medio del intervalo [0, 10]. El nivel de competencia

de cada concepto toma un valor en el intervalo [0, 10].

Con respecto a la etapa de ordenación debemos señalar que

para calcular el valor de MAN(L,S) cuando L cubre conceptos

que todavía no han sido explorados (es decir, no tienen un

nivel de competencia asociado) se ha adoptado el criterio de

asignar a dichos conceptos un valor de nivel de competencia

intermedio en la escala considerada. De esta manera los

resultados de las valoraciones no se verán influenciados por

estos conceptos que carecen de nivel de competencia.

Una vez que los LOs han sido ordenados, sólo cuatro de

ellos serán mostrados al estudiante. Necesariamente el

número de recursos que se le muestran al estudiante debe ser

limitado para no sobrecargar de trabajo al estudiante en cada

sesión de aprendizaje.

Supongamos que los conceptos que el estudiante quiere

aprender en la sesión son if y for. Entonces seleccionará estos

conceptos en la consulta, quedando ésta definida como Q = if

+ for. La columna izquierda de la Tabla 1 muestra un

subconjunto de LOs contenidos en el repositorio y los

conceptos que cubren cada uno de ellos. Todos estos LOs

serán recuperados excepto L02. L02 cubre el concepto

Registro, que no puede ser explorado por el estudiante actual

de acuerdo a su perfil: todavía no ha explorado el concepto

Array que es el predecesor de Registro.

En la Tabla 1 también se muestra la Similitud con la

consulta, el valor de MAN y la utilidad pedagógica UP para

cada LO recuperado. También se muestra una comparación

de la Calidad calculada para distintos valores de α en (1).

Si α = 1 (ver Tabla 1, Columna α = 1), la métrica de

calidad es igual a la similitud entre el LO y la consulta. Con

este valor obtenemos una personalización en-sesión, debido a

que UP no es tenida en cuenta. Sólo aquellos LOs que están

altamente relacionados con la consulta del estudiante –

aquellos LOs que cubren exactamente los mismos conceptos

especificados en la consulta, seguidos de aquellos LOs que

cubran los conceptos de la consulta y alguno más– son los

candidatos a ser recomendados. De este modo, las principales

recomendaciones apenas diferirán entre sí. Como

consecuencia, si a un estudiante no le gustan las primeras

recomendaciones probablemente tampoco estará satisfecho

con las siguientes. Esto se conoce como el problema de la

sobreespecialización o la falta de diversidad.

Si α = 0.5 (ver Tabla 1, Columna α = 0.5), la similitud con

la consulta y la utilidad pedagógica tienen el mismo peso en

(1). Los LOs que están altamente relacionados con la consulta

siguen siendo los propuestos. Sin embargo, son reordenados

de manera que la prioridad en este caso es para L07 que, al

mismo tiempo, cubre conceptos que tienen bajos niveles de

competencia en el perfil del estudiante. Podemos observar que

L05, que cubre un concepto que tiene un bajo nivel de

competencia en el perfil de estudiante, también es propuesto

en la recomendación.

Si α = 0.25 (ver Tabla 1, Columna α = 0.25), la utilidad

pedagógica tiene mayor peso que la similitud con la consulta.

En este caso, el recomendador proporciona aquellos LOs que

mejor se adaptan al perfil del estudiante. Estos LOs serán

aquellos que promuevan solventar las carencias de

conocimiento del estudiante. El concepto switch tiene un nivel

de competencia igual a 4; L03 y L04 tratan de remediar esa

carencia. El concepto while tiene un nivel de competencia

igual a 0; L04, L05 y L07 tratan de solventar esta carencia.

En esta estrategia los LOs recomendados son más diversos.

Cada LO refuerza diferentes conceptos. Este valor de α

proporciona una personalización fuerte y una diversidad

adecuada en los LOs recuperados, sin comprometer

significativamente el interés que para la sesión puedan tener

los LOs.

Por último, si consideramos α = 0 (Tabla 1, Columna α =

0) sólo la utilidad pedagógica es considerada. Podemos

observar que el primer LO propuesto es el más diferente a la

consulta. Desde nuestro punto de vista, creemos que estos

resultados pueden resultar confusos para el estudiante.

A la vista de los resultados que hemos obtenido explorando

distintos valores de α, distintas partes de la ontología y

diferentes perfiles de estudiante, considerados que debe

adoptarse un compromiso en la elección de α y en la

flexibilidad de la etapa de recuperación. Asumiendo una

estrategia de recuperación como la aquí propuesta,

consideramos que el valor de α debería estar en el rango que

va desde 0.25 hasta 0.5. Por ejemplo, α = 0.5 puede ser

utilizado para aquellos estudiantes cuyos perfiles muestran un

buen rendimiento. En cambio, α = 0.25 puede ser apropiado

para estudiantes con bajo rendimiento.

V. CONCLUSIONES, TRABAJO RELACIONADO Y TRABAJO

FUTURO

En este artículo hemos describo una aproximación

novedosa en recomendación basada en contenidos de LOs que

fomenta altos niveles de personalización. Hemos mostrado su

aplicación en el dominio de la Programación pero la

estrategia puede ser aplicada en cualquier otro dominio

educativo.

36 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010

ISSN 1932-8540 © IEEE

Los primeros sistemas dedicados a la enseñanza de la

Programación basados en ejemplos tenían una interfaz

sencilla que seleccionaba ejemplos relevantes y proporcionaba

búsquedas a partir de palabras claves que aparecían en el

enunciado del problema o en el código del mismo [7]. Estas

herramientas no tenían en cuenta el conocimiento actual del

estudiante, así que podían recuperar ejemplos que trataban

conceptos que el estudiante todavía no sabía, o incluso

conceptos que todavía no estaba preparado para aprender.

Otros entornos dejaban en manos del estudiante la

responsabilidad de buscar los ejemplos permitiéndole explorar

el repositorio completo a su gusto. WebEx [1], un sistema

para explorar ejemplos de programación comentados

desarrollados en el lenguaje C, es un ejemplo de este tipo de

entornos.

Recientes investigaciones en recursos educativos han

señalado la necesidad de la adaptación en los entornos

educativos. NavEx [19], una evolución de WebEx, clasifica

ejemplos de acuerdo al estado actual de los conocimientos del

estudiante y su historia pasada de interacciones con el

sistema. Este sistema aplica navegación adaptada para: (a)

distinguir nuevos ejemplos de ejemplos que han sido parcial o

totalmente explorados y (b) categorizar ejemplos que están

“listos para” o “todavía no preparados para” ser explorados de

acuerdo al estado actual de los conocimientos del estudiante.

Las aproximaciones empleadas en WebEx y NavEx

proporcionan un gran nivel de flexibilidad desde el punto de

vista del estudiante. Sin embargo los problemas aparecen

cuando estas aproximaciones se utilizan en repositorios con

un gran número de recursos disponibles. En este caso, los

estudiantes pueden llegar a perderse entre los recursos. Por

este motivo, consideramos necesario la inclusión de algún

mecanismo que ayude al estudiante a localizar aquellos LOs

relevantes para él.

Algunos repositorios educativos utilizan navegación social

para resolver el problema de encontrar el siguiente ejemplo a

explorar. Este es el caso de Knowledge Sea [2], una

plataforma de acceso electrónico a documentos sobre el

lenguaje de programación C que incorpora navegación social.

El motor de búsqueda de Knowledge Sea utiliza un vector de

valoraciones para ordenar los LOs recuperados de acuerdo a

su relevancia expresada mediante indicaciones visuales.

La mayoría de las bibliotecas digitales de recursos

educativos se basan principalmente en la recuperación basada

en contenido [14]. Los LOs son consideradors como

documentos y los motores de búsqueda aplican métodos de

recuperación de información, como el modelo del espacio

vectorial, para recuperar aquellos LOs que satisfagan la

consulta del estudiante. Los métodos de filtrado híbrido que

combinan técnicas basadas en contenido con aspectos

colaborativos se están utilizando en los sistemas

recomendadores. Sin embargo, constituyen una novedad en el

acceso a repositorios de recursos educativos. El trabajo aquí

presentado constituye un avance en este sentido. Hemos

diseñado una sofisticada estrategia de recomendación basada

en contenido que encaja perfectamente en la estrategia

híbrida presentada en [10][11].

Actualmente, utilizamos la información sobre la historia de

navegación almacenada en el perfil con el fin de marcar

visualmente que el LO ya ha sido explorado. Un refinamiento

de la métrica de calidad podría tener en cuenta esta

característica con el fin de penalizar los LOs ya explorados.

Para finalizar, en la estrategia reactiva aquí presentada el

estudiante debe proponer una consulta al sistema que

represente sus objetivos de aprendizaje a corto plazo en

términos de los temas en los que está interesado. Plantear esta

consulta impone una curva de uso para aquellos estudiantes

que tienen poco conocimiento del domino. Con el fin de

aliviar esta desventaja, tenemos la intención de complementar

la aproximación reactiva con una estrategia de

recomendación proactiva que proponga al estudiante LO que

le puedan resultar interesantes en una sesión de aprendizaje,

sin necesidad de que éste realice una consulta al sistema. El

trabajo preliminar sobre la estrategia proactiva aparecen en

[16].

AGRADECIMIENTOS

Este trabajo ha sido parcialmente desarrollado y financiado

por el proyecto TIN2009-13692-C03-03 del Ministerio de

Ciencia e Innovación.

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Course”, in Proc. World Conf. of the WWW and Internet, AACE,

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for Adaptive Browsing of Annotated Code Examples”, in Proc. Int. Conf.

on Artificial Intelligence in Education, IOS Press, Amsterdam, 2005, pp.

710-717.

Almudena Ruiz Iniesta es Ingeniera en

Informática por la Universidad Complutense de

Madrid. Actualmente realiza su tesis doctoral en el

Departamento de Ingeniería del Software e

Inteligencia Artificial de la Universidad

Complutense de Madrid sobre la aplicación de

técnicas de recomendación al dominio del e-

learning.

Guillermo Jiménez Díaz es Ingeniero en

Informática y Doctor en Informática por la

Universidad Complutense de Madrid. En la

actualidad es Ayudante Doctor del Departamento de

Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial de

la Universidad Complutense de Madrid. También es

miembro del Grupo de Aplicaciones en Inteligencia

Artificial, grupo de investigación consolidado en la

UCM. Su tesis doctoral trató sobre el traslado de

técnicas de aprendizaje activo a entornos virtuales

para la enseñanza de Programación Orientada a

Objetos. Su interés investigador actual se centra en

el estudio y uso de técnicas de recomendación en distintos dominios como son el

e-learning, la recomendación para grupos y el matchmaking en videojuegos.

Mercedes Gómez-Albarrán es Licenciada en

Ciencias Físicas y Doctora en Informática por la

Universidad Complutense de Madrid. En la

actualidad es Profesora Titular del Departamento

de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial

de la Universidad Complutense de Madrid y

desempeña el cargo de Secretaria de la Facultad de

Informática de la misma universidad. Inició su

labor investigadora en la confluencia de la

Ingeniería del Software y las técnicas de

Inteligencia Artificial (especialmente, el

Razonamiento Basado en Casos). Actualmente

trabaja en temas relacionados con técnicas

personalizadas de recomendación y su aplicación al ámbito del e-learning. Su

interés investigador también se centra en el uso de videojuegos y entornos

virtuales en el ámbito educativo. Ha sido investigadora responsable de varios

proyectos de innovación educativa y es autora de más de 40 trabajos publicados

en revistas y actas de conferencias internacionales.

38 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010

ISSN 1932-8540 © IEEE

Title— Research Communities in Programming: A Strategy

to Support the Initial Programming Learning.

Abstract— This paper describes a research process that

intends to develop a strategy to support initial programming

learning. It is inspired in the theory of Matthew Lipman, as it

was conceived through the redefinition of the concept of

Learning Communities, to assist the students to maximize their

learning through the conscientious evaluation of their level of

self-efficacy, while they develop a better behavior to study

programming. We present the results of the preliminary tests

made to the proposed strategy, and the changes in the strategy

that result from those results.

Index Terms— Computer Science Education, Programming

Education, Self-efficacy

I. INTRODUÇÃO

S propostas e pesquisas relacionadas com a área de

informática e educação têm como objetivo disponibilizar

recursos e contextos que auxiliem professores e estudantes a

aumentar a efetividade do aprendizado. Quanto ao

aprendizado de programação, os avanços neste contexto de

pesquisa são inegáveis, com inúmeras ferramentas e

ambientes já disponibilizadas.

Há um intenso esforço de pesquisadores e professores em

tentar compreender porquê o aprendizado de programação,

ainda é um obstáculo para um número crescente de estudantes

[1, 2]. Além disso, há todo o empenho dos governos em ações

para trazer melhores condições para o aprendizado nas

diversas etapas do sistema educacional: desenvolvendo

políticas de inclusão social e digital, investimentos em

reforma de infra-estrutura, informatização e aparelhagem de

S. W. Martins é aluna de doutorado do Centro de Informatica e Sistemas da

Universidade de Coimbra - CISUC, Pólo II, Pinhal de Marrocos, 3030–290,

Coimbra, Portugal (tel: +351 239790078; fax: +351-239701266; scheila@

dei.uc.pt).

A. J. Mendes, é docente do Departamento de Engenharia Informática da

Universidade de Coimbra - DEI e investigador do CISUC (tel: +351

239790036; fax: +351-239701266; toze@ dei.uc.pt)

A D. Figueiredo, é investigador do CISUC (tel: +351 239790021; fax: +351-

239701266; adf@ dei.uc.pt)

DOI (Digital Object Identifier) Pendiente

salas de aulas e laboratórios, e dos programas de incentivo à

qualificação docente.

Apesar de tudo isso, essas reformas não conseguiram ainda

produzir um sistema que se desenvolva na direção do “ensinar

a pensar”. Atualmente um elevado número de estudantes do

nível elementar ao secundário não desenvolvem diversas das

habilidades e competências acadêmicas necessárias para

evoluir de maneira mais produtiva na vida universitária,

conforme análise dos resultados dos Programas Internacionais

de Avaliação do Ensino [3].

O grande problema com o ensino de programação não se

resume só na dificuldade dos estudantes com abstração para

resolver problemas. Há ainda a dificuldade em encontrar uma

forma que motive os estudantes a se envolverem com a

disciplina, apesar da dificuldade, e a não desistirem de tentar

ultrapassar as dificuldades naturais e inerentes deste

aprendizado [4]. Fazê-los compreender que os obstáculos são

superáveis, que as habilidades necessárias podem ser

melhoradas, incentivando-os a desenvolver e a consolidar um

conjunto de competências acadêmicas essenciais para que eles

evoluam com melhor qualidade nos estudos e na futura vida

profissional.

O número crescente de estudantes no sistema universitário

tem sobrecarregado o modelo acadêmico tradicional. Num

curto espaço de tempo a academia se vê com um elevado

número de estudantes, com pouco tempo para modificar o seu

modelo de trabalho e despreparada para atender

adequadamente essa demanda. Na urgência de encontrar

modos de gerenciar esta situação, muitas vezes, a academia

opta por processos que privilegiam as questões

administrativas (formato de aulas, composição de turmas,

alocação de recursos físicos e humanos), o que do ponto de

vista didático, nem sempre é a melhor solução. Uma

transformação do modelo acadêmico para se adequar à nova

realidade é uma necessidade, mas é um processo que está em

desenvolvimento, onde as reformas de natureza

administrativas acabam por influenciar a evolução dos

processos didácticos.

Para passar da reflexão para ações de fato, é importante

que os resultados das mudanças desejadas sejam

documentados formalmente, num conjunto de medidas que

Comunidades de Investigação em Programação:

Uma Estratégia de Apoio ao Aprendizado Inicial

de Programação

Scheila W. Martins, António J. Mendes e António D. Figueiredo

A

IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010 39

ISSN 1932-8540 © IEEE

tenham sido previamente testadas em contextos tão próximos

quanto possível da realidade atual.

II. APRENDIZADO DE PROGRAMAÇÃO

Parece existir um consenso entre professores e

pesquisadores de que o aprendizado de programação não é

uma atividade trivial, já que introduz no cotidiano do

estudante uma série de requisitos cognitivos, para além dos

requisitos técnicos. Isso cria a necessidade de modificar o seu

modo de pensar e de agir na vida universitária, para uma

realidade diferente daquela a que ele se habituou durante anos

no ensino primário e secundário. Tudo isso em um espaço

muito curto de tempo. Entre esses requisitos podemos

destacar:

1) A resolução de problemas é antes de tudo uma

competência que envolve processos cognitivos como

criatividade e racionalidade, a partir de um conjunto

de meta-habilidades mentais que muitas vezes passam

desapercebidas (abstração, inferência, dedução, etc), e

que se apóiam em habilidades literárias básicas como

ler e interpretar a descrição de um problema. Além

disso, é necessário que o estudante aprenda a

contextualizar o conhecimento adquirido para que ele

consiga iniciar esses processos cognitivos, exercendo

suas habilidades de raciocínio para construir uma

solução. Tornar esses processos conscientes para

apoiar a tomada de decisão é algo que demanda tempo

e ritmo individualizados, que precisam ser respeitados

e, sobretudo, incentivados;

2) A compreensão integral dos requisitos de um

paradigma de programação não é uma atividade

trivial, e implica em um grau de dificuldade intrínseco

natural [5, 6]. Porém a maior dificuldade no

aprendizado de programação reside no exercício da

capacidade de abstrair o conhecimento adquirido para

resolver problemas. As habilidades de abstração e de

resolução de problemas são algo que só podem ser

obtidos com prática contínua e esforço individual. Ter

habilidades literárias bem desenvolvidas será de

grande importância para bem fundamentar os

processos cognitivos e dar suporte ao aprendizado em

construção;

3) Apesar da informática, desde muito cedo, fazer parte

do cotidiano dos estudantes, o nível de transparência

embutido na relação usuário X computador atualmente

envolve-os em uma falsa noção de autonomia

inteligente dos sistemas informáticos. Por vezes é

difícil fazê-los compreender a noção de transparência e

responsabilidade da relação programador X

computador.

As capacidades de abstração e de resolução de problemas

estão geralmente pouco desenvolvidas nos estudantes que

chegam do ensino secundário. A falta de excelência no seu

desenvolvimento é ainda acrescida pela superficialidade das

habilidades literárias básicas [7, 8], essenciais para

desenvolver as habilidades técnicas propostas nos programas

das disciplinas de programação.

De fato, o grande problema não chega a ser a linguagem ou

o paradigma de programação, mas a dificuldade de

desenvolver competências, que tornem o estudante capaz de

contextualizar seu conhecimento para resolver problemas. É

importante fazer o estudante entender que programar é, antes

de tudo, um exercício consciente habilidades básicas de

raciocínio (ler, escrever, calcular) e atos mentais (comparar,

descrever, classificar) que se desenvolvem e oferecem um

contexto apropriado para dar suporte ao desenvolvimento de

diversas componentes cognitivos e habilidades de pensamento

complexo e sofisticado (recursivo, autocorretivo,

metacognitivo, investigativo, metódico) [9,10,11]. Aliás, na

medida que se ganha excelência no desenvolvimento das

habilidades mentais isso costuma influenciar o

aprimoramento qualitativo das diversas habilidades literárias

(ler, interpretar, sintetizar, criticar, etc) [11].

Assim, mais que conseguir definir uma metodologia de

ensino-aprendizagem para programação, seria interessante

conseguir estabelecer um conjunto de estratégias, que

demonstrem aos estudantes que resolver problemas em

programação é uma atividade que eles são plenamente

capazes de realizar. É importante valorizar contextos e

estabelecer uma dinâmica durante as aulas que possa motivar

os estudantes ao trabalho em equipe, demonstrando que o

aprendizado é possível, e que as dificuldades individuais são

superáveis, na medida com que se conscientizem e se

predisponham a “aprender a pensar” [12, 13].

Alguns pesquisadores apontam para uma reestruturação de

currículos [14], mas esse ambiente pode ser implementado só

pela modificação da forma de propor atividades e de avaliar o

progresso da aprendizagem do estudante [15, 16]. Avanços

podem ser obtidos por exemplo, com exercício regular de

atividades ligadas a reflexão investigativa para a resolução de

problemas, a abstração, a modelagem e a avaliação da

qualidade de soluções algorítmicas [17, 18]. A partir daí,

poderia haver um maior compromisso do estudante com seu

aprendizado, até mesmo produzir mudanças comportamentais

que melhorem sua performance ao longo do curso.

III. MOTIVAÇÃO

A motivação constitui uma dos aspectos de grande impacto

no desenvolvimento cognitivo do indivíduo, e um dos

principais aspectos que determina o sucesso individual de um

processo de aprendizado. Também está entre os aspectos mais

fascinantes da psiquê humana, tendo na Hierarquização da

Motivação de Maslow uma das suas principais origens de

pesquisa [19]. Compreender a motivação para o aprendizado

requer uma análise profunda de componentes sócio-cognitivos

associados à personalidade (identificação com a instituição,

com o curso, com a carreira, as condições de acesso ao ensino

e a análise do sucesso escolar) e da qualidade dos

40 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010

ISSN 1932-8540 © IEEE

relacionamentos nos ambientes de convivência do indivíduo

(identificação social e abordagens de aprendizagem) [20].

Ao longo da evolução do estudante no processo de ensino

formal, desde o primário, ele vai sendo submetido a

atividades, contextos, e metodologias de aprendizado. A

partir dessas experiências o estudante vai desenvolvendo seu

comportamento de estudo, descobrindo sua estratégia de

aprendizagem, qual o método e as atividades que mais se

associam em equilíbrio com sua personalidade, seus valores e

suas crenças. No entanto, não é possível menosprezar o

impacto exercido pela metodologia de aprendizado

vivenciada, já que esta exerce grande influência no tipo, na

quantidade e na qualidade das habilidades e competências

literárias e acadêmicas que serão desenvolvidas. Isso acaba

por se incorporar ao comportamento de estudo dos estudantes

de toda uma geração.

A motivação se apresenta como um domínio de primordial

impacto em projetos de ferramentas e metodologias de

aprendizado [21], e diversas teorias e instrumentos já foram

descritas para: classificar, medir, criar e manter a motivação

dos estudantes, especialmente entre crianças e adolescentes

[22]. Alguns instrumentos de avaliação cognitiva focam-se

em aspectos específicos que afetam a motivação para o

aprendizado. Com o avanço das pesquisas em ensino a

distância (EAD), instrumentos inspirados no Modelo de

Motivação ARCS (mnemónico para Atenção, Relevância,

Confiança e Satisfação) de John Keller [23], tem sido muito

utilizado na modelagem de cursos e ambientes de e-Learning.

Por exemplo, o Exame de Interesse do Curso (Course

Interest Survey - CIS) e o Exame da Motivação dos Materiais

Didáticos (Instructional Materials Motivation Survey-IMMS)

[24], são dois instrumentos de avaliação da motivação

inspirados no modelo ARCS. O CIS e o IMMS, foram

desenvolvidos para avaliar, respectivamente, o nível de

aceitação dos contextos e de satisfação das atividades

propostas (por exemplo verificar a satisfação dos estudantes

ao trabalharem com portifólios eletrônicos); e, a satisfação

com os materiais didáticos (livro texto, apostilas, fichas)

utilizados no curso da disciplina online. Segundo Keller,

ambos podem ser adaptados para serem utilizados em

disciplinas presenciais.

Outros instrumentos, se ocupam da avaliação de diversas

medidas cognitivas que se relacionam com a motivação

(conforto, auto-eficácia, satisfação, resistência), como o

Inventário de Atitudes e Comportamentos de Estudo (IACHE)

[25] por exemplo, podem auxiliar a desenvolver estratégias

para avaliar aspectos relacionados com as estratégias de

aprendizagem dos estudantes universitários. O IACHE é um

teste de comportamento genérico, independente de uma

disciplina, com o qual seria possível avaliar:

• Se uma metodologia de aprendizagem pôde ou não

satisfazer um conjunto de requisitos sobre uma disciplina;

• Assinalar a existência de mudanças de atitude do

estudante em relação a sua postura acadêmica;

• Estabelecer parâmetros estatísticos de uma população,

identificando as proporções das suas dimensões cognitivas,

motivacionais e comportamentais.

A análise do comportamento de estudo proposta pelo

IACHE pode facultar algumas importantes informações sobre

o comportamento dos estudantes, individualmente e enquanto

grupo, possibilitando avaliar e/ou orientar a seleção de

atividades, abordagens metodológicas e práticas pedagógicas.

No entanto, seria um erro supor que a motivação para algo

fosse definitivo e imutável, da mesma maneira que seria

ingênuo considerar que os estudantes são naturalmente

desinteressados ou desmotivados com as atividades

acadêmicas. Quase sempre o que se chama de desmotivação

poderia na realidade ser chamado de resistência, uma reação

de auto-preservação do estudante a uma potencial falha. A

resistência dos estudantes a determinadas atividades ou

assuntos podem encobrir um conjunto de fatores que afetam

sua confiança para o êxito efetivo nessas atividades. Segundo

Margolis [26], identificar o nível de resistência em atividades

acadêmicas pode auxiliar na análise das questões de

motivação que essas atividades despertam em alguns

estudantes, e facilitar o trabalho de compreender o que está

por trás de muitas dificuldades de aprendizagem. Muitas

vezes as dificuldades de aprendizagem residem na dificuldade

em exercitar habilidades literárias básicas, como leitura e

interpretação.

O Questionário de Motivação Estudantil para a Resolução

de Problemas (The Student Motivation Problem Solving

Questionnaire - SMPSQ) [26] é diferente dos outros

instrumentos descritos anteriormente, por não ser um

instrumento científico formal. Não pode nem deve ser

utilizado para prever comportamento, mas como uma forma

incentivar o estudante a expressar suas expectativas de êxitos,

pressupostos de falhas e o quão disposto está para investir

tempo e energia para concluir uma atividade. Sua informação

pode ser utilizada para identificar o nível de

apreensão/confiança de cada estudante com uma atividade ou

habilidade literária em particular, orientando o professor na

elaboração de programas de reforço de habilidades aos

estudantes através de atividades que causem menos

resistência e aumentem seu envolvimento com a disciplina

Embora instrumentos como o IACHE e os testes baseados

em ARCS tenham todos componentes para mensurar a

motivação para o aprendizado, observou-se a necessidade de

estabelecer uma medida de motivação mais especificamente

associada com a aptidão dos estudante para aprender a

programar, e que pudesse ser medida com total independência

dos elementos observados nos instrumentos IACHE ou

ARCS.

Essa medida de motivação é a auto-eficácia [27,28],

avaliada a partir de escalas associadas diretamente com uma

auto-análise da capacidade ou incapacidade de um indivíduo

para executar alguma tarefa. As escalas de auto-eficácia para

programação [29] são um instrumento formal que podem ser

MARTINS, MENDES Y FIGUEIREDO: COMUNIDADES DE INVESTIGAÇÃO EM PROGRAMAÇÃO... 41

ISSN 1932-8540 © IEEE

utilizadas com alguma regularidade, e podem auxiliar a

manter o estudante em alerta quanto à qualidade do seu

aprendizado, ofertando uma outra perspectiva da avaliação da

sua capacidade, diferente das notas em provas e trabalhos..

IV. UMA PROPOSTA PARA AUXILIAR O APRENDIZADO DE

PROGRAMAÇÃO

Esta pesquisa tem como objetivo conseguir definir um

enquadramento teórico contendo um conjunto de

recomendações de atividades didáticas, estratégias

motivacionais e ferramentas computacionais que podem

auxiliar o docente na definição de contextos de aprendizagem

para disciplinas de programação conforme ilustrado na figura

1.

É uma proposta que se desenvolve sob uma abordagem

pedagógica de comunidades de aprendizagem, tendo sido

inspirada numa metáfora das Comunidades de Investigação

de Matthew Lipman [11], o qual se considera uma abstração

bastante pertinente para propostas que envolvem o

desenvolvimento do pensamento crítico [30] e de habilidades

literárias [31], e como estratégia para melhorar a capacidade

de resolução de problemas em programação para estudantes

universitários.

As habilidades literárias podem ser reforçadas em conjunto

com o ensino de programação, pois como habilidades básica

de raciocínio, darão suporte ao aprendizado das etapas de

abstração e modelagem de uma solução algorítmica, no

processo de desenvolvimento de software. Além disso, essa

abordagem favorece o desenvolvimento e o exercício das

habilidades de pensamento complexo, que serão necessárias

aos estudantes para toda a vida, acadêmica, social e

profissional. A dinâmica da proposta é implementar uma

redefinição do que Lipman chamou de Comunidades de

Investigação [11, 31], a partir da retomada do ensino

socrático como abordagem didática.

As comunidades de aprendizagem constituem uma já

conhecida perspectiva, tanto educacional quanto tecnológica,

que permite a criação de contextos nos quais é possível

potencializar a aprendizagem, pela associação entre

atividades de colaboração e de produção de conhecimento

[32]. A proposta de Lipman é um apelo aos professores para

insistirem que suas práticas sejam focadas na orientação do

estudante na busca pelo conhecimento: em estimular seus

alunos a aprenderem a identificar conscientemente o que eles

já sabem e o que precisam saber para solucionar um

problema, inclusive para poderem refletir e atestar a

qualidade de uma solução. Ainda que o discurso filosófico

puro não constitua uma abordagem natural para a prática

docente em programação, o pensamento metódico e reflexivo

que provém do diálogo inspirado na filosofia da ciência lhe é

bastante útil.

A dinâmica das Comunidades de Investigação define uma

abordagem pedagógica que possibilitaria ao professor

trabalhar com os mais diversos contextos: Aprendizado

Baseado em Problemas (PBL) [33], Just-in-Time Teaching

(JiTT) [34], projetos hands-on [35], jogos [36] e competições

de programação [37]. Este é o primeiro alicerce dessa

proposta, ou seja, o professor deve escolher um dos contextos

pedagógicos sugeridos para determinar quais atividades

didáticas irá desenvolver durante a disciplina. Estes têm

aparecido na literatura como exemplos bem sucedidos para

aprendizagem em programação e nos parecem adequados à

abordagem que preconizamos.

Na escolha do contexto devem ser considerados alguns

aspectos, como tamanho da turma, que pode tornar a

utilização de um contexto mais trabalhosa que outros.

Sugerimos fortemente a utilização dos projetos hands-on e do

JiTT, uma vez que o primeiro pode facilitar o envolvimento e

interesse dos estudantes na criação de trabalhos práticos

variados, e o segundo disponibiliza um conjunto de

atividades, em seu JiTT classroom, que estão em grande

sintonia com os objetivos propostos pelas Comunidades de

Investigação. Alias, JiTT oferecem oportunidades excelentes

ao desenvolvimento de atividades investigativas e de pesquisa

em uma disciplina de programação [38].

Após ter sido escolhido o contexto, a dinâmica das

Comunidades de Investigação será desenvolvida com

atividades didáticas projetadas para fortalecer o envolvimento

do aluno com o processo de aquisição de conhecimento,

através do trabalho cooperativo e do incentivo ao exercício

das suas habilidades literárias. Uma certa quantidade de

atividades que fomentem a pesquisa de conteúdo para

resolução de problemas (desafios, defesas orais e seminários)

e a avaliação de qualidade do processo e das soluções obtidas

(incluindo auto-avaliação, do grupo, do mérito da atividade e

dos resultados) serão apresentadas ao longo da disciplina. As

atividades propostas nessa estratégia pedagógica objetivam

incentivar tanto o desenvolvimento de competências para a

resolução de problemas, quanto estimular o exercício

habilidades literárias de diversas formas:

1) Atividades investigativas: questões de pesquisa,

exercícios de avaliação discursiva da qualidade

algorítmica de soluções, desafios práticos e/ou teóricos de

programação em diferentes complexidades, etc;

Fig. 1. Esquema da estratégia pedagógica proposta.

42 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010

ISSN 1932-8540 © IEEE

2) Produção colaborativa/cooperativa de conhecimento:

adoção de metodologias e ferramentas de colaboração em

atividades de reforço, avaliação entre pares, incentivo à

produção de portifólios, webquests, seminários e

participação em competições;

3) Divisão de trabalho e acompanhamento: estimular o uso e

o reconhecimento de monitorias voluntárias entre aluno-

aluno e aluno-tutor;

4) Avaliação continuada: atividades de feedback regular

entre professor, tutores e alunos sobre o andamento da

disciplina.

O segundo alicerce da proposta é definido pela escolha das

ferramentas tecnológicas, uma ferramenta de apoio ao

aprendizado de programação e uma que dará suporte ao

trabalho colaborativo. Consideramos uma mais valia a

utilização de uma ferramenta de simulação algorítmica ou de

programas, adequada à linguagem e ao paradigma em uso na

disciplina (o RoboCod, o Alice, o BlueJ e o SICAS), bem

como podem também ser usadas plataformas de competições e

teste (o TopCoder, o Mooshake e o Online-Judge).

Além da disponibilidade de ferramentas dessa natureza ser

grande, é interessante tentar minimizar o impacto que o uso

de compiladores profissionais tende a causar, quando desvia a

atenção dos estudantes da resolução de problemas para

solucionar questões pertinentes ao ambiente de programação.

Para estimular atividades fora dos horários de aula e apoiar as

atividades de acompanhamento e avaliação continuada, é

aconselhável que haja suporte de uma plataforma de gestão da

aprendizagem (o Moodle, o Blackboard ou o AulaNet).

Finalmente, o último alicerce, se preocupa com necessidade

de possuir uma estratégia para apoiar a manutenção dos

índices de motivação para o aprendizado dos estudantes

durante o trabalho em comunidade. Medidas de motivação

como nível de conforto, auto-eficácia, confiança, satisfação e

resistência com as atividades propostas devem ser verificadas

com alguma regularidade, de modo a conseguir orientar o

ritmo de trabalho e direcionar adequadamente os esforços do

docente para ações de intervenção, no apoio e na prevenção a

comportamentos de propensão a desistência entre os

estudantes.

V. UMA EXPERIÊNCIA COM ALUNOS DE DESIGN E MULTIMÍDIA

Uma vez que o número de estudantes nas disciplinas de

programação no curso de Licenciatura em Engenharia e

Informática (LEI) do Departamento de Engenharia

Informática (DEI) da Faculdade de Ciência e Tecnologia da

Universidade de Coimbra (FCTUC) costuma ser bastante

elevado (entre 200 a 300 inscritos), a heterogeneidade dos

perfis torna necessária uma avaliação cuidadosa na escolha

das atividades e dos contextos a serem utilizados. Qualquer

alteração na dinâmica pedagógica e na metodologia de

trabalho em turmas numerosas implica em um cotidiano mais

trabalhoso para o professor e um risco para propostas

didáticas experimentais. Assim, para a definição e

experimentação da estratégia proposta, foi utilizada uma

disciplina do curso de Mestrado em Design e Multimídia

(MDM).

Um primeiro teste foi realizado com os estudantes da

disciplina de Programação (17 inscritos, sendo que 6 não

chegaram a frequentar a disciplina), durante o período de

Setembro de 2008 a Fevereiro de 2009. Os estudantes eram

em sua maioria recém-formados de cursos de Licenciatura nas

áreas de Design (Multimédia, Industrial ou Comunicação),

além de uma licenciada em Arquitetura. A finalidade da

disciplina é dar a esses estudantes um background mínimo em

programação, facilitando a sua participação nas outras

disciplinas do curso, as quais requerem conhecimento prévio

em programação.

Foi utilizado como ferramenta de desenvolvimento a

linguagem de programação Processing [39], uma ferramenta

desenvolvida pelo MIT por e para designers gráficos, que

facilita as capacidades de desenvolvimento de trabalhos

artísticos da linguagem JAVA. Considerando o background

artístico dos estudantes, a abordagem didática foi concebida

para propiciar um aprendizado prático, tendo sido adotado

um contexto voltado para projetos hands-on visuais de

complexidade crescente.

O programa da disciplina foi desenvolvido para adotar a

dinâmica das Comunidades de Investigação, privilegiando

atividades de resolução de problemas em grupos, as quais

envolviam uma certa necessidade de pesquisa e revisão dos

conhecimentos matemáticos necessários à sua resolução, com

acompanhamento constante do docente. No modelo de aulas

da estratégia proposta, não houve distinção entre aulas

teóricas, práticas e de prática-laboratorial, comuns ao modelo

adotado na FCTUC. Assim, todas as aulas são espaços de

construção de conhecimento e experimentação prática,

perfazendo um total de 06 horas semanais de trabalho.

A disciplina contou ainda com um curso no servidor

Moodle do DEI, no qual eram disponibilizadas os materiais e

realizadas diversas das atividades da disciplina. Foi

estimulada a avaliação qualitativa regular dos trabalhos

desenvolvidos, bem como da satisfação dos estudantes com

sua performance, com as atividades, os materiais e o ritmo

das aulas. As atividades desenvolvidas incluíram: trabalhos

práticos individuais e em grupos e um projeto final, além de

avaliação entre pares, construção de portifólios individuais e

reflexão quinzenal da evolução da disciplina e dos próprios

estudantes.

A. Avaliação da Experiência

Ao final da disciplina os estudantes realizaram uma

entrevista, composta por 8 questões relacionadas com as

perspectivas do modelo ARCS, na qual apresentaram sua

avaliação da disciplina, bem como de aspectos relativos à sua

experiências na trajetória escolar. A análise das respostas

levantadas durante as entrevistas, chamaram atenção:

MARTINS, MENDES Y FIGUEIREDO: COMUNIDADES DE INVESTIGAÇÃO EM PROGRAMAÇÃO... 43

ISSN 1932-8540 © IEEE

• Das 05 disciplinas cursadas pelos estudantes naquele

semestre, Programação e Técnicas de Internet foram as que

causavam maior expectativa negativa, devido às experiências

frustrantes que muitos relataram ter tido com programação

durante a licenciatura;

• Os relatos de boas experiências e boas performances nas

disciplinas do secundário e da licenciatura denunciam a

importância da relação entre a didática e a postura do

docente. Indicaram como positiva experiências nas disciplinas

que se sentiram inspirados pelo docente, mesmo quando não

se sentiam atraídos pelo conteúdo;

• Consideraram Programação uma grata surpresa entre as

disciplinas que tinham cursado, destacando-a pela forma de

condução das aulas, a ferramenta utilizada e sua forma de

avaliação;

O resultado das entrevistas corrobora os aspectos

identificados na análise das reflexões quinzenais (avaliação

continuada). Entre os aspectos positivos apontados pelos

estudantes, podemos destacar: as atividades de pesquisa e

análise de código, o trabalho cooperativo e a dinâmica das

aulas. Essas atividades são básicas para a abordagem proposta

pelas Comunidades de Investigação, valorizando-a como uma

abordagem interessante para o ensino de programação.

Surpreendentemente, as atividades de avaliação entre pares

e a avaliação continuada, assim como os contextos artísticos

propostos, aparecem como elementos avaliados

positivamente, porém com uma frequência muito abaixo do

esperado. Já entre os aspectos negativos mais pontuados na

avaliação dos estudantes destacam-se: os exemplos

matemáticos utilizados durante o conteúdo de arrays, o

primeiro desafio de programação da disciplina envolvendo a

animação de um modelo matemático de circunferência, e a

falta de empenho individual dos estudantes. Nos aspectos

negativos menos pontuados destacam-se: o atraso no feedback

das notas pelo docente, o horário das aulas, funcionalidades

da ferramenta Processing e aspectos sobre Programação

Orientada a Objetos (POO).

Apenas um aluno não foi aprovado, e o docente se mostrou

satisfeito tanto com os resultados obtidos quanto com a

dinâmica da estratégia. Considerou que a forma de trabalho é

mais produtiva, ainda que reconheça a existencia de um

volume maior de trabalho que lhe foi exigida. Além disso, o

docente indicou a necessidade de implementar modificações

no modelo original da proposta. Uma das alterações

substanciais a serem incorporadas na próxima configuração

da disciplina e dos testes da estratégia inclui modificações:

1) Na organização do conteúdo, e;

2) No método de avaliação tanto dos estudantes em relação a

disciplina, quanto na forma de avaliar o mérito da

estratégia em pesquisa.

Quanto ao conteúdo, será feito um esforço para a

introdução dos conceitos de POO mais cedo no programa,

para que os estudantes tenham mais tempo para exercitar o

uso do paradigma em trabalhos de programação específicos.

Quanto a avaliação da disciplina, cogita-se a inclusão de

mini-testes teóricos para além dos trabalhos individuais de

programação e do projeto final em grupo. O mini-teste é uma

oportunidade para avaliar individualmente o nível de

abstração para a resolução de problemas desenvolvida pelos

estudantes a medida que a disciplina avança.

B. Modificações na Avaliação da Estratégia

Esta experiência foi o primeiro teste de aproximação

realizada para a estratégia relatada, sendo particularmente

importante para esclarecer sob quais alicerces ela deveria

evoluir. O reduzido número de estudantes em MDM,

demonstrou-se propício para a avaliação e para se chegar a

definição de boa parte dos elementos incluídas na proposta.

Do ponto de vista da avaliação do mérito da estratégia,

modificações foram implementadas para o próximo teste.

Para se obter a uma avaliação mais rigorosa e metódica sobre

a eficiência desta estratégia enquanto alternativa mais

cativante e efetiva para o aprendizado de programação,

consideramos pertinente aferir algumas medidas cognitivas

relacionadas à motivação para o aprendizado.

Assim, a estratégia proposta passará a fazer uso de alguns

instrumentos psicológicos formais para avaliar diversos

aspectos cognitivos envolvidos: um levantamento das

características do comportamento de estudo através do

IACHE, uma avaliação da motivação com o andamento do

disciplina segundo os níveis cognitivos do modelo ARCS, os

níveis de satisfação/resistência com as atividades realizadas

através do SMPSQ, e uma medição dos níveis de auto-eficácia

em programação dos estudantes.

Por não ser, a priori, relacionado a qualquer disciplina ou

curso, os resultados do teste IACHE, podem ser utilizados

para auxiliar o desenvolvimento de atividades para estudantes

com determinadas características, bem como pode ser

utilizado para avaliar a adequação de uma determinada

abordagem de aprendizagem para uma determinada

população. Neste caso, podemos utilizá-lo para melhor avaliar

a validade da composição dos elementos (contextos,

atividades, ferramentas de apoio) da estratégia proposta para

um grupo de estudantes, inclusive avaliar o impacto da

estratégia para a modificação do comportamento de estudo

dessa população.

Assim como o IACHE, o CIS, pode identificar o nível de

motivação dos estudantes à medida que a disciplina se

desenvolve, a partir da verificação das dimensões cognitivas

avaliadas pelo modelo ARCS. A análise das respostas do

SMPSQ permitirá identificar o quanto de

resistência/satisfação pode estar associada às atividades

acadêmicas propostas. Finalmente, a aplicação regular de

uma escala de auto-eficácia para programação pode

conscientizar o estudante do seu nível de competência para

executar tarefas com a linguagem e o paradigma em estudo,

além de oferecer ao docente indicações sobre a necessidade ou

não de medidas de intervenção.

44 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010

ISSN 1932-8540 © IEEE

O CIS será aplicado exatamente na metade do curso, e o

SMPSQ após a realização das atividades investigativas e de

produção colaborativa/cooperativa de conhecimento

escolhidas pelo docente. Tanto o IACHE quanto a escala de

auto-eficácia serão aplicados no esquema de pré e pós testes,

no início e próximo ao término da disciplina, com os quais

poderemos analisar aspectos cognitivos do grupo de

estudantes antes e depois da experimentação de nossa

estratégia.

VI. CONCLUSÃO

A avaliação geral deste primeiro experimento foi

considerada positiva por parte dos estudantes, apesar de não

contar com o apoio de todos instrumentos formais de

avaliação cognitiva propostos pela estratégia atualmente. Sua

realização foi particularmente importante para orientar as

modificações necessárias e para planejar os novos cenários de

teste. A experiência com os alunos de MDM pôde esclarecer a

importância do uso de instrumentos formais de avaliação

cognitiva como o IACHE, bem como estabeleceu a

necessidade de utilizar uma medida de motivação, a auto-

eficácia, e um instrumento formal para mensurá-la, para

auxiliar o processo de manutenção do envolvimento dos

estudantes durante o curso da disciplina.

É essencial destacar que o tamanho reduzido da turma foi

determinante, pois tornou possível um acompanhamento

quase individual aos estudantes. Tanto o feedback quanto o

acompanhamento constante do docente evidenciaram ser

extremamente importantes, já que permitiram uma melhor

avaliação da qualidade e da aceitabilidade das atividades

implementadas, bem como permitiu efetuar a tempo ações de

adequação do ritmo das aulas e das atividades propostas.

Essas ações foram necessárias para tratar questões de

envolvimento e dispersão, especialmente conseguir recuperar

estudantes com eminentes propensões à desistência da

disciplina.

Alguns instrumentos e contextos propostos por essa

proposta estão sendo testados dentro das disciplinas de

programação dos cursos de Licenciatura em Engenharia

Informática, de Licenciatura em Design Multimídia e nas

Aulas de Apoio a Programação (Computer Programming

Supporting Class). O apoio é um trabalho de voluntariado que

oferece aulas de reforço em programação para todos

estudantes da FCTUC. Um teste final dessa proposta será

realizado novamente na disciplina de Programação do

Mestrado em Design e Multimídia com início previsto para

Setembro de 2009.

AGRADECIMENTOS

Os autores agradecem aos estudantes matriculados na

disciplina de Programação do curso de Mestrado em Design e

Multimídia do ano letivo 2008/2009, pela sua participação

nas experiências da pesquisa em andamento.

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Friendsof Ed., 1st ed., 2007..

Scheila Wesley Martins é bacharel em Ciência

da Computação pela Universidade Federal de

Mato Grosso (1998), especialista em

Informática em Educação pela Universidade

Federal de Lavras (2001) e mestre em Ciência

da Computação pela Universidade Federal de

Santa Catarina (2005). Atualmente é aluna de

doutorado do Centro de Informática e Sistemas

da Universidade de Coimbra (CISUC). Sua

experiência docente em Computação tem ênfase

em disciplinas de introdução à programação e

algoritmos, e em informática em educação.

Como pesquisadora, atua principalmente nos seguintes temas: ensino de

programação, ambientes educacionais, pensamento crítico e teoria da atividade.

Desde 1996 é membro da Sociedade Brasileira de Computação (SBC).

Antonio José Nunes Mendes é, desde 1996,

Doutor em Engenharia Electrotécnica,

especialidade de Informática, pela

Universidade de Coimbra, tendo apresentado

uma tese sobre Sistemas Autor de Programas

Educativos. É Professor Auxiliar do

Departamento de Engenharia Informática da

Faculdade de Ciências e Tecnologia da

Universidade de Coimbra, sendo responsável

por disciplinas da área da Programação. É

membro do Centro de Informática e Sistemas

da Universidade de Coimbra (CISUC),

coordenando as actividades do Educational Technology Lab, parte do Cognitive

and Media System Group. Neste contexto desenvolve investigação na área das

TIC no Ensino Superior, com particular destaque para a utilização de meios

tecnológicos no suporte à aprendizagem de programação.

É autor ou co-autor de mais de 100 publicações, em revistas e conferências,

a sua grande maioria de âmbito internacional.

Foi coordenador internacional da RIBIE - Rede Ibero Americana de Informática

Antonio Dias Figueiredo doutorou-se em

"Computer Science" pela Universidade de

Manchester em 1976 e obteve Agregação em

Engenharia Informática pela Universidade de

Coimbra em 1982. Entre 1984 e 2007 foi

professor catedrático da Faculdade de

Ciências e Tecnologia da Universidade de

Coimbra, onde fundou, em 1994, o

Departamento de Engenharia Informática. É

professor catedrático aposentado do

Departamento de Engenharia Informática da

Universidade de Coimbra e investigador do

Centro de Informática e Sistemas da

Universidade de Coimbra (CISUC), onde se dedica à investigação em "Sistemas

de Informação nas Organizações" e "Tecnologias da Informação e da

Comunicação na Aprendizagem". Exerce também actividade de consultoria em

regime independente..

46 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 1, Feb. 2010

ISSN 1932-8540 © IEEE

IEEE-RITA (http://webs.uvigo.es/cesei/RITA)

DOI (Digital Object Identifier) Pendiente

Revisores

Addison Salazar Afanador,

Universidad Politécnica de Valencia, España

Alberto Jorge Lebre Cardoso,

Universidad de Coimbra, Portugal

Alfredo Ortiz Fernández,

Universidad de Cantabria, España

Alfredo Rosado Muñoz,

Universidad de Valencia, España

Amaia Méndez Zorrilla,

Universidad de Deusto, España

Ana Arruarte Lasa,

Universidad del País Vasco, España

André Luís Alice Raabe,

Universidade do Vale do Itajaí, Brasil

Angel García Beltrán,

Universidad Politécnica de Madrid, España

Angel Mora Bonilla,

Universidad de Málaga, España

Angélica de Antonio Jiménez,

Universidad Politécnica de Madrid, España

Antonio Barrientos Cruz,

Universidad Politécnica de Madrid, España

Antonio Navarro Martín,

Universidad Complutense de Madrid, España

Antonio Sarasa Cabezuelo,

Universidad Complutense de Madrid, España

Basil M. Al-Hadithi,

Universidad Alfonso X El Sabio, España

Basilio Pueo Ortega,

Universidad de Alicante, España

Begoña García Zapirain,

Universidad de Deusto, España

Carmen Fernández Chamizo,

Universidad Complutense de Madrid, España

Cecilio Angulo Bahón,

Universidad Politécnica de Catalunya, España

César Alberto Collazos Ordóñez,

Universidad del Cauca, Colombia

Crescencio Bravo Santos,

Universidad de Castilla-La Mancha, España

Daniel Montesinos i Miracle,

Universidad Politécnica de Catalunya, España

Daniel Mozos Muñoz,

Universidad Complutense de Madrid, España

David Benito Pertusa,

Universidad Pública de Navarra, España

Faraón Llorens Largo,

Universidad de Alicante, España

Francisco Javier Faulin Fajardo,

Universidad Pública de Navarra, España

Gabriel Díaz Orueta, UNED, España

Gerardo Aranguren Aramendía,

Universidad del País Vasco, España

Gloria Zaballa Pérez,

Universidad de Deusto, España

Gracia Ester Martín Garzón,

Universidad de Almeria, España

Ismar Frango Silveira,

Universidad de Cruzeiro do Sul, Brasil

Javier Areitio Bertolin,

Universidad de Deusto, España

Javier González Castaño,

Universidad de Vigo, España

Joaquín Roca Dorda,

Universidad Politécnica de Cartagena, España

Jorge Alberto Fonseca e Trindade,

Escola Superior de Tecnología y Gestión,

Portugal

Jorge Munilla Fajardo,

Universidad de Málaga, España

José Alexandre Carvalho Gonçalves, Instituto

Politécnico de Bragança, Portugal

Jose Ángel Irastorza Teja,

Universidad de Cantabria, España

José Angel Martí Arias,

Universidad de la Habana, Cuba

José Ignacio García Quintanilla,

Universidad del País Vasco, España

José Javier López Monfort,

Universidad Politécnica de Valencia, España

José Luis Guzmán Sánchez,

Universidad de Almeria, España

José Luis Sánchez Romero,

Universidad de Alicante, España

José Ramón Fernández Bernárdez,

Universidad de Vigo, España

Juan Carlos Soto Merino,

Universidad del Pais Vasco, España

Juan I. Asensio Pérez, Universidad de

Valladolid, España

Juan Meléndez,

Universidad Pública de Navarra, España

Juan Suardíaz Muro,

Universidad Politécnica de Cartagena, España

Juan Vicente Capella Hernández,

Universidad Politécnica de Valencia, España

Lluís Vicent Safont,

Universidad Ramón Llul, España

Luis Benigno Corrales Barrios,

Universidad de Camagüey, Cuba

Luis de la Fuente Valentín,

Universidad Carlos III, España

Luis Fernando Mantilla Peñalba,

Universidad de Cantabria, España

Luis Gomes,

Universidade Nova de Lisboa, Portugal

Luis Gómez Déniz,

Universidad de Las Palmas de Gran Canaria,

España

Luis Zorzano Martínez,

Universidad de La Rioja, España

Luisa Aleyda Garcia González,

Universidade de São Paulo, Brasil

Manuel Benito Gómez,

Universidad del Pais Vasco, España

Manuel Domínguez Dorado,

Universidad de Extremadura, España

Manuel Gromaz Campos,

Centro de Supercomputación de Galicia,

España

Manuel Pérez Cota,

Universidad de Vigo, España

Margarita Cabrera Bean,

Universidad Politécnica de Catalunya, España

Maria Antonia Martínez Carreras,

Universidad de Murcia, España

Mario Muñoz Organero,

Universidad de Carlos III, España

Marta Costa Rosatelli,

Universidad Católica de Santos, Brasil

Mercedes Caridad Sebastián,

Universidad Carlos III, España

Miguel Angel Gómez Laso,

Universidad Pública de Navarra, España

Miguel Ángel Redondo Duque,

Universidad de Castilla-La Mancha, España

Miguel Angel Salido,

Universidad Politécnica de Valencia, España

Miguel Romá Romero,

Universidad de Alicante, España

Nourdine Aliane,

Universidad Europea de Madrid, España

Oriol Gomis Bellmunt,

Universidad Politécnica de Catalunya, España

Rafael Pastor Vargas, UNED, España

Raúl Antonio Aguilar Vera,

Universidad Autónoma de Yucatán, México

Robert Piqué López,

Universidad Politécnica de Catalunya, España

Rocael Hernández,

Universidad Galileo, Guatemala

Silvia Sanz Santamaría,

Universidad de Málaga, España

Víctor González Barbone,

Universidad de la República, Uruguay

Víctor Manuel Moreno Sáiz,

Universidad de Cantabria, España

Victoria Abreu Sernández,

Universidad de Vigo, España

Yod Samuel Martín García,

Universidad Politécnica de Madrid, España

Equipo Técnico: Diego Estévez González,

Universidad de Vigo, España

IEEE-RITA es una publicación lanzada en Noviembre de 2006 por el Capítulo Español de la Sociedad de

Educación del IEEE (CESEI), y apoyada por el Ministerio Español de Educación y Ciencia a través de la

acción complementaria TSI2005-24068-E. Posteriormente fue apoyada por el Ministerio Español de

Ciencia e Innovación a través de la acción complementaria TSI2007-30679-E, y desde Diciembre de 2009

por la acción complementaria TIN2009-07333-E/TSI.

IEE

E-R

ITA

Vol. 5

, Nu

m. 1

, 02/2

010

IEEE-RITA es una publicación de la Sociedad de Educación del IEEE, gestionada por su

Capítulo Español y apoyada por el Ministerio Español de Ciencia e Innovación a través de la

acción complementaria TIN2009-07333-E/TSI, Red Temática del CESEI.

IEEE-RITA é uma publicação da Sociedade de Educação do IEEE, gerida pelo Capitulo

Espanhol e apoiada pelo Ministério Espanhol de Ciência e Inovação através da acção

complementar TIN2009-07333-E/TSI, Rede Temática do CESEI.

IEEE-RITA is a publication of the IEEE Education Society, managed by its Spanish

Chapter, and supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation through

complementary action TIN2009-07333-E/TSI, Thematic Network of CESEI.