Campus Virtuales
Número completo
Full number
Revisión de Operadores de Agregación
Aggregation Operators Review
David Luis La Red Martínez. (Argentina)
Julio César Acosta. (Argentina)
Resumen / Abstract
Un problema que el ser humano debe afrontar muy habitualmente es el de tener que agregar, fundir o sintetizar información, esto es, combinar entre sí una serie de datos, procedentes de fuentes diversas, para llegar a una cierta conclusión o tomar una determinada decisión, esto supone el uso de uno o varios operadores de agregación capaces de proporcionar una relación de preferencia colectiva. Estos operadores se deben elegir según criterios específicos teniendo en cuenta las propiedades características de cada operador. En este trabajo se presenta una revisión de estos temas.
A problem that humans must face very often is that of having to add, melt or synthesize information, i.e. combined a series of data, from various sources, to reach a certain conclusion or make a certain decision, this implies the use of one or more aggregation operators capable of providing a collective preference relation. These operators must be chosen according to specific criteria taking into account the characteristics of each operator. This paper presents a review of these issues.
Palabras Clave / Keywords
Agregación, Operadores de agregación, Medidas de comportamiento de los operadores de agregación, t-normas, t-conormas, Operadores de promedio.
Aggregation, Aggregation operators, Behavioral measures of aggregation operators, t-norms, t-conorms, Average operators.
Referencias / References
Aczél, J. (1966). Lectures on Functional Equations and their Applications. Academic Press. New York. USA.
Alsina, C.; Mayor, G.; Tomás, M. S. & Torrens, J. (1993). A characterization of a class of aggregation functions. Fuzzy Sets and Systems 53. 33-38.
Alsina, C.; Trillas, E. & Valverde, L. (1980). Sobre conectivos lógicos no distributivos para la teoría de los conjuntos borrosos. Pub. Mat. UAB 20. 69-72.
Alsina, C.; Trillas, E. & Valverde, L. (1983). On non-distributive logical connectives for fuzzy sets theory. Busefal 3. 18-29.
Alsina, C.; Trillas, E. & Valverde, L. (1983a). On some logical connectives for fuzzy sets theory. Journal of Mathematical Analysis and Applications. Vol. 93 (1). 15-26.
Bellman, R. & Giertz, M. (1973). On the analytic formalism of the theory of fuzzy sets. Inform. Sci. 5. 149-156.
Bouchon-Meunier, B. (editor). (1998). Aggregation and Fusion of Imperfect Information. Studies in Fuzziness and Soft Computing. Vol. 12. Physica-Verlag.
Calvo, T. & Mesiar, R. (2003a). Weighted triangular norms-based aggregation operators. Fuzzy Sets and Systems, 137. pp. 3-10.
Calvo, T. & Mesiar, R. (2003b). Aggregation operators: ordering and bounds. Fuzzy Sets and Systems, 139. pp. 685-697.
Canós Darós, L. & Liern Carrión, V. (2006). La Agregación de Información Para la Toma de Decisiones en la Empresa. XIV Jornadas de ASEPUMA y II Encuentro Internacional. Universidad de Extremadura. España.
Carlsson, C. H. & Fuller, R. (2002). Fuzzy reasoning in decision making and optimization. Heidelberg: Springfield-Verlag.
Cubillo, S; Pradera, A. & Trillas, E. (1998). On Joining Operators and their and / or Behaviour. Proc. International Conference IPMU'98. 673-679. París. Francia.
De Soto, A. R. & Trillas, E. (1998). Agregación de intervalos borrosos mediante el principio de extensión. Actas del VIII Congreso Español sobre Tecnologías y Lógica Fuzzy, Pamplona. España. 233-237.
Dombi, J. (1982). Basic concepts for a theory of evaluation: The aggregative operator. European J. Oper. Res. 10. 282-293.
Doña Fernández, J. M. (2008). Modelado de los procesos de toma de decisión en entornos sociales mediante operadores de agregación OWA. Tesis doctoral. Universidad de Málaga. España.
Doña, J. M.; Gil, A. M.; La Red, D. L. & Peláez, J. I. (2011). A System Based on the Concept of Linguistic Majority for the Companies Valuation. EconoQuantum. Vol. 8 N. 2. Guadalajara. México. 121-142.
Dubois, D. (1983). Modèles mathématiques de l' imprécis et de l’ incertain en vue d' applications aux techniques d' aide à la décision. Tesis Doctoral. Université Scientifique et Médicale de Grenoble.
Dubois, D. & Prade, H. (1985). A Review of Fuzzy Set Aggregation Connectives. Information Sciences 36. 85-121.
Dubois, D. & Prade, H. (1986). Weighted minimum and maximum operations in fuzzy set theory. Information Sciences 39. 205-210.
Dujmovié, J. J. (2012). Andness and Orsess as a Mean of Overall Importance. In: Proceedings of the IEEE World Congress on Computational Intelligence, Brisbane, Australia, June 10-15, pp. 83-88.
Dujmovié, J. J. & De Tré, G. (2011). Multicriteria Methods and Logic Aggregation in Suitability Maps. International Journal of Intelligent Systems 26 (10), 971-1001.
Dyckhoff, H. & Pedrycz, W. (1984). Generalized Means as Model of Compensative Operators. Fuzzy Sets and Systems 14. 143-154.
Fernández-Salido, J. M. & Murakami, S. (2003). Extending Yager’s orness concept for the OWA aggregators to other mean operators. Fuzzy Sets and Systems, 139. pp. 515-542.
Filev, D. & Yager, R. R. (1998). On the issue of obtaining OWA operators weights. Fuzzy Sets and Systems 94. 157-169.
Fodor, J. (2004). Left-continuous t-norms in fuzzy logic: An Overview. Acta Polytechnica Hungarica. Journal of Applied Sciences, Budapest, Hungary, 1 (2), ISSN 1785-8860.
Fodor, J. & Calvo, T. (1998). Aggregation Functions Defined by t-Norms and t-Conorms. En Bouchon-Meunier, B. (editor). Aggregation and Fusion of Imperfect Information. Studies in Fuzziness and Soft Computing. Vol. 12. Physica-Verlag. 36-48.
Fodor, J. C.; Marichal, J. L. & Roubens, M. (1995). Characterization of some aggregation functions arising from MCDM problems, en Bouchonmeunier, B.; Yager, R. R. & Zadeh, L. A. (eds.). Fuzzy logic and soft computing. Series: Advances in fuzzy systems-Applications and theory, 4. World Scientific Singapore. pp. 194-201.
Fodor, J. & Roubens, M. (1995b). On meaningfulness of means. Journal of Computational and Applied Mathematics. 103-115.
Fodor, J.; Yager, R. R. & Rybalov, A. (1997). Structure of Uninorms. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems. 411-427.
Frank, M. J. (1979). On the simultaneous associativity of F(x,y) and x + y - F(x,y). Aequationes Mathematicae 19 (2-3). 194-226.
Grabisch, M. (1995). Fuzzy Integral in multicriteria decisión making. Fuzzy Sets and Systems 69. 279-298.
Grabisch, M. (1996). Fuzzy measures and integrals: a survey of applications and recent issues. En Dubois, D.; Prade, H. & Yager, R. (editors). Fuzzy Sets Methods in Information Engineering: a Guided Tour of Applications. J. Wiley & Sons.
Grabisch, M. (1998). Fuzzy Integral as a Flexible and Interpretable Tool of Aggregation. En Bouchon-Meunier, B. (editor): Aggregation and Fusion of Imperfect Information. Studies in Fuzziness and Soft Computing. Vol. 12. Physica-Verlag. 51-72.
Gupta, M. M. & Qi, J. (1991). Theory of t-norms and fuzzy inference methods. Fuzzy Sets and Systems 40 (3). 431-450.
Herrera, F.; Herrera-Viedma, E. & Chiclana, F. (2003). A study of the origin and uses of the ordered weighted geometric operator in multicriteria decision making. International Journal of Intelligent Systems 18. 689-707.
Herrera, F.; Herrera-Viedma, E. & Verdegay, J. L. (1996b). Direct approach processes in group decision making using linguistic OWA operators. Fuzzy Sets and Systems, 79, pp. 175-190.
Klement, E.; Mesiar, R. & Pap, E. (1996). On the relationship of associative compensatory operators to triangular norms and conorms. Int. Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems. Vol. 4, No. 2. 129-144.
Klir, G. & Yuan, B. (1995). Fuzzy Sets and Fuzzy Logic. Theory and Applications. Prentice Hall PTR.
Legind Larsen, H. (2002). Efficient importance weighted aggregation between min and max. 9th International Conference on Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems (IPMU’2002). Annecy. Francia.
Ling, C. H. (1965). Representation of Associative Functions. Publ. Math. Debrecen 12. 189-212.
Liu, X. W. (2006). Some properties of the weighted OWA operator. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 36, 1. 118-127.
Llamazares, B. (2007). Choosing OWA operator weights in the field of Social Choice. Information Sciences: an International Journal. 177, 21. 4745-4756.
Luhandjula, M. K. (1982). Compensatory operators in fuzzy linear programming with multiple objectives. Fuzzy Sets and Systems 8. 245-252.
Marimin, M.; Umano, M.; Hatono, I. & Tamura, H. (1998). Linguistic Labels for Expressing Fuzzy Preference Relations in Fuzzy Group Decision Making. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 28(2): 205-218.
Mayor, G. (1984). Contribució a l' estudi de models matemàtics per a la lógica de la vaguetat. Tesis Doctoral. Universitat de les Illes Balears. España.
Mayor, G. (1984a). Sobre una classe d'operacions entre conjunts difusos: Operacions d'Agregació. Congrés Català de Lógica Matemàtica. Barcelona. España. 95-97.
Mayor, G. & Calvo, T. (1997). On extended Aggregation Functions. Proc. IFSA'97. Praga. 281-285.
Mayor, G. & Martín, J. (1998). Funciones de agregación localmente internas. Actas del VIH Congreso Español sobre Tecnologías y Lógica Fuzzy. Pamplona. 355-359.
Mayor, G.; Suñer, J. & Canet, P. (1998). Agregación multidimensional de números borrosos. Actas del VIH Congreso Español sobre Tecnologías y Lógica Fuzzy. Pamplona. España. 171-178.
Mayor, G. & Torrens, J. (1988). On a class of binary operations: non-strict Archimedean aggregation functions.Proc. 18th ISMVL, Palma de Mallorca. España. 54-59.
Mayor, G. & Trillas, E. (1986). On the representation of some aggregation functions. Proc. 16th ISMVL, Blacksburg, VA. 110-114.
Merigó, J. M.; Casanovas, M.; Martínez, L. (2010). Linguistic aggregation operators for linguistic decision making based on the Dempster-Shafer theory of evidence. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 18, 287-304.
Mesiar, R. & Komorníková, M. (1998). Triangular Norm-Based Aggregation of Evidence under Fuzziness. En Bouchon-Meunier, B. (editor): Aggregation and Fusion of Imperfect Information. Studies in Fuzziness and Soft Computing. Vol. 12. Physica-Verlag. 11-35.
Mizumoto, M. (1989). Pictorial Representations of Fuzzy Connectives. Part II: cases of. compensatory operators and self-dual operators. Fuzzy Sets and Systems 32. 45-79.
Nguyen, H.T.; Kreinovich, V. & Tolbert, D. (1994). A measure of average sensitivity for fuzzy logics. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems. Vol. 2, No. 4. 361-375.
Nguyen, H. T. & Walker, E. A. (1997). A First Course in Fuzzy Logic. CRC Press.
O’Hagan, M. (1988). Aggregating template rule antecedents in real-time expert systems with fuzzy set logic. Proc. 22nd Annual IEEE Asilomar Conf. On Signals, Systems and Computers, Pacific Grove, CA.
Ovchinnikov, S. (1996). Means on ordered sets. Mathematical Social Sciences 32. 39-56.
Ovchinnikov, S. (1998). An Analytic Characterization of Some Aggregation Operators. International Journal of Intelligent Systems. Vol. 13. 59-68.
Peláez, J. I. & Doña, J. M. (2003). LAMA: A Linguistic Aggregation of Majority Additive Operator, International Journal of Intelligent Systems 18, 809-820.
Peláez, J. I. & Doña, J. M. (2003a). Majority Additive-Ordered Weighting Averaging: A New Neat Ordered Weighting Averaging Operators Based on the Majority Process, International Journal of Intelligent Systems 18. 469-481.
Peláez, J. I. & Doña, J. M. (2006). A majority model in group decision making using QMA-OWA operators. Int. J. Intell. Syst. 21. 193-208.
Peláez, J. I.; Doña, J. M. & Gil, A. M. (2006). Application of Majority OWA operators in Strategic Valuation of Companies. Proc Int. Eurofuse Workshop. New Trends in Preference Modelling.
Peláez, J. I., Doña, J. M. & Gómez-Ruiz, J. A. (2007). Analysis of OWA Operators in Decision Making for Modelling the Mayority Concept. Applied Mathematics and Computation. Vol. 186. Pages 1263-1275.
Peláez, J. I.; Doña, J. M. & La Red, D. L. (2003). Analysis of the Majority Process in Group Decision Making Process; JCIS 2003 (7th Joint Conference on Information Sciences); ISBN N° 0-9707890-2-5; Proceedings, págs. 155-159; North Carolina; USA.
Peláez, J. I.; Doña, J. M. & La Red, D. L. (2003a). Analysis of the Lingüistic Aggregation Operator LAMA in Group Decision Making Process; 32 JAIIO (Argentine Conference on Computer Science and Operational Research) – ASAI 2003 (Argentine Symposium on Artificial Intelligence); ISSN N° 1666-1079; Argentina.
Peláez, J. I.; Doña, J. M. & La Red, D. L. (2008). Fuzzy Imputation Methods for DataBase Systems. Handbook of Research on Fuzzy Information Processing in Database. Hershey, PA, USA: Information Science Reference.
Peláez, J. I.; Doña, J. M., La Red, D. L., Mesas, A. (2004). OWA Aggregation with Soft Majority Operators; 33 JAIIO (33° Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa) – ASIS 2004 (Primer Simposio Argentino de Sistemas de Información); Anales 2004 (publicación electrónica en CD); ISSN N° 1666-1141; Argentina.
Peláez, J. I.; Doña, J. M. & Mesas, A. (2005). Majority multiplicative ordered weighting geometric operators and their use in the aggregation of multiplicative preference relations. Mathware and Soft Computing. 12. 107-120.
Peláez, J. I.; Doña, J. M.; Mesas, A.& La Red, D. L. (2004). Opinión de Mayoría en Toma de Decisiones en Grupo Mediante el Operador QMA-OWA; ESTYLF 2004 (XII Congreso Español Sobre Tecnologías y Lógica Fuzzy); Libro de Actas, págs. 449-454; ISBN N° 84-609-2160-3; España.
Pradera Gómez, A. (1999). Contribución al Estudio de la Agregación de Información en un Entorno Borroso. Tesis Doctoral. Universidad Politécnica de Madrid.
Ralescu, A. L. & Ralescu, D. A. (1997). Extensions of fuzzy aggregation. Fuzzy Sets and Systems 86. 321-330.
Shannon, C. E. & Weaver, W. (1949). A mathematical theory of communication. University of Illinois Press. Urbana.
Schweizer, B. & Sklar, A. (1961). Associative functions and statistical triangle semigroups. Publ. Math. Debrecen 8. 169-186.
Silvert, W. (1979). Symmetric summation: A class of operations on fuzzy sets. IEEE Trans. Systems, Man Cybernet. 9. 659-667.
Smolíkova, R. & Wachowiak, M. P. (2002). Aggregation operators for selection problems. Fuzzy Sets and Systems, 131. pp. 23-24.
Torra, V. (1997). The Weighted OWA Operator. International Journal of Intelligent Systems. 12. 153-166.
Trillas, E.; Cubillo, S. & Castro, J. L. (1995). Conjunction and disjunction on ([0,1], ≤). Fuzzy Sets and Systems 72. 155-165.
Trillas, E.; Pradera, A. & Cubillo, S. (1999). A mathematical model for fuzzy connectives and its application to operator's behavioural study. En Bouchon-Meunier, B.; Yager, R. R. & Zadeh, L. A. (eds): Information, Uncertainty, Fusion. Kluwer Scientific Publishers.
Turksen, I. B. (1986). Interval-valued fuzzy sets based on normal forms. Fuzzy Sets and Systems 20. 191-210.
Yager, R. R. (1988). On Ordered Weighted Averaging Operators in Multicriteria Decisionmaking. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics 18. 183-190.
Yager, R. R. (1993). Families of OWA operators, Fuzzy Sets and Systems, 59. 125-148.
Yager, R. R. (1996). On a class of weak triangular norm operators. Tech. Report #MII-1528. Machine Intelligence Institute. Iona College. New Rochelle. NY. USA.
Yager, R. & Filev, D. P. (1992). Fuzzy logic controllers with flexible structures. Proc. Second Int. Cont. on Fuzzy Sets and Neural Networks. Izuka Japan. 317-320.
Yager, R. R. & Kelman, A. (1996). Fusion of Fuzzy Information With Considerations for Compatibility, Partial Aggregation and Reinforcement. International Journal of Approximate Reasoning 15. 93-122.
Yager, R. R. & Rybalov, A. (1996). Uninorm aggregation operators. Fuzzy Sets and Systems 80. 111-120.
Yager, R. R. & Rybalov, A. (1997). Noncommutative self-identity aggregation. Fuzzy Sets and Systems 85. 73-82.
Zadeh, L. A. (1973). Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes. IEEE Trans. SMC, SMC-3. 38-44.
Zadeh, L. A. (1983). The role of fuzzy logic in the management of uncertainty in expert systems. Fuzzy Sets and Systems, 11: 199-227.
Zimmermann, H. J. (1991). Fuzzy sets theory and its application. Kluwer Academia Publishers. Boston / Dordrecht / London.
Zimmermann, H. J. & Zysno, P. (1980). Latent connectives in human decision-making. Fuzzy Sets and Systems 4. 37-51.
Cómo citar / How to cite
La Red Martínez, D. L., y César Acosta, J. (2014). Revisión de Operadores de Agregación. Campus Virtuales, Vol. III, Num. 2, pp. 24-44. Consultado el [dd/mm/aaaa] en www.revistacampusvirtuales.es
Número completo
Full number
Modelo de Gestión y Gobierno de Tecnologías de Información en Instituciones de Educación Superior
Model Management and Governance of Information Technology in Higher Education Institutions
Alex Armando Torres Bermúdez. (Colombia)
Hugo Arboleda. (Colombia)
Walter Lucumí Sanchéz. (Colombia)
Resumen / Abstract
El gobierno de TI provee las estructuras que unen la arquitectura de información, los procesos y recursos de TI, con las estrategias y los objetivos de una organización. Actualmente existen diferentes modelos de gobierno de TI, algunos de ellos adaptados a dominios específicos. En este artículo presentamos un modelo de gestión y gobierno de TI adaptado para el dominio de las Instituciones Educación Superior (IES). El carácter innovador de este modelo es bidimensional. Primer reconcilia y complementa modelos existentes usando siete dimensiones que definen los procesos que se deben tener en cuenta para integrar adecuadamente las TIC a las estrategias de las IES; segundo provee un modelo de valoración y mejora continua que incluye una guía práctica para mejorar incrementalmente la capacidad y madurez de los procesos organizacionales y su integración con las TIC, con el objetivo de apoyar el proceso de adopción de gobierno de TI en las IES.
IT governance provides the structures that support the information architecture, processes and IT resources, the strategies and objectives of an organization. Currently there are different models of IT governance, some of them tailored to specific domains. In this paper we present a model of management and IT governance adapted to the domain of Higher Education Institutions (HEIs). The innovative character of this model is two-dimensional. First reconciles and complements existing models using seven dimensions that define the processes that must be taken into account to properly integrate ICT strategies of HEIs; second provides a model of assessment and continuous improvement that includes a practical guide to incrementally improve the capability and maturity of organizational processes and their integration with ICT, with the aim of supporting the process of adoption of IT governance in HEIs.
Palabras Clave / Keywords
Capacidad y Madurez, TI, COBIT, Gobierno de TI.
Capability and maturity, IT, COBIT, IT Governance.
Referencias / References
1. Antonio Fernández, Faraón Llorens. Gobierno de las TIC para universidades. CRUE (Conferencia de rectores de las universidades españolas) http://www.gti4u.es/pdf/gobierno-de-las-ti-para-universidades-imprimible.pdf
2. European foundation for management development. [En línea] Disponible en: http://www.efmd.org/what-is-efmd. (Consultado 5 de mayo de 2011)
3. Aimard, v. (2006): strategic capacity building: towards a more effective take up of elearning in higher education. Presentation at online educa berlin december 2006.
4. Antonio Fernández, Faraón Llorens. Gobierno de las TIC para universidades. Crue (conferencia de rectores de las universidades españolas). [en línea] disponible en: http://www.gti4u.es/pdf/gobierno-de-las-ti-para-universidades-imprimible.pdf (consultado 10 de diciembre de 2010)
5. Badrul h. Khan. Dimensiones de e-learning. [en línea] disponible en: h http://badrulkhan.com . (consultado 12 mayo de 2010)
6. Bates, a.w. (1995). Technology open learning and distance education, london/newyork: routledge.
7. Becta (2005), research report: becta review. Evidence on the progress of ict in education. Http://publications.becta.org.uk/display.cfm?resid=25882.
8. Blmire y kefala, (2006). Las TIC están generando innovación pedagógica en las aulas. [en línea] disponible en: http://ordenadoresenelaula.blogspot.com/2008/01/las-tic-estn-generando-innovacin.html (consulta: 7 de julio de 2011)
9. Claro, m. (2010). La incorporación de tecnologías digitales en educación. Modelos de identificación de buenas prácticas, cepal – colección documentos de proyectos, p. 30.
10. Colombia aprende. Learning y calidad [en línea] disponible en: http://www.colombiaaprende.edu.co/html/directivos/1598/article-132493.html (Consultado 4 Junio de 2011)
11. Diego levis y roxana cabello (2007). “estudiar con tic, estudiar las tic”.[en línea] disponible en:http://diegolevis.com.ar/secciones/articulos/pav_leviscabello_vf.pdf (consultado 12 de julio de 2011)
12. Duart, j. M. Y lupiáñez, f. (2005). “e-strategias en la introducción de las tic en la universidad”. En: duart, j.m. y lupiáñez, f. (coords.) Revista electrónica de universidad sociedad y conocimiento (rusc), (monográfico en línea), vol 2, nº1. Http://rusc.uoc.edu/ojs/index.php/rusc/article/view/242 (consultado el 30 de enero de 2010).
13. Eduardo augusto lópez ramírez. “una mirada crítica al papel de las tic en la educación superior en colombia”.
14. European foundation for management development. [en línea] disponible en: http://www.efmd.org/what-is-efmd. (consultado 5 de mayo de 2011)
15. Felder y silverman. Estilo de aprendizajes. Manual de estilos de aprendizajes. [en línea] disponible en: http://www.dgb.sep.gob.mx/informacion_academica/actividadesparaescolares/multimedia/manual.pdf
16. Guillermo sunkel, daniela trucco, sebastián möller. Aprender y enseñar con las tecnologías de la información y las comunicaciones en américa latina: potenciales beneficios. [en línea] disponible en: http://www.eclac.org/publicaciones/xml/9/42669/sps-169-tic-aprendizajes.pdf (consultado 19 mayo de 2011).
Cómo citar / How to cite
Torres bermúdez, A. A., Arboleda, h., y Lucumí Sanchéz, W. (2014). Modelo de gestión y gobierno de Tecnologías de Información en Instituciones de Educación Superior. Campus Virtuales, Vol. III, Num. 2, pp. 96-107. Consultado el [dd/mm/aaaa] en www.revistacampusvirtuales.es
Número completo
Full number
Procedimiento para la Definición de Patrones de Uso Docente en un Sistema de Gestión de Aprendizaje
Procedure for Defining of Teaching Patterns Using in a Learning Management System
Gonzalo Samaniego Erazo. Tarragona (España)
Luis Marqués Molías. Tarragona (España)
Mercè Gisbert Cervera. Tarragona (España)
Resumen / Abstract
La finalidad del presente trabajo es describir un procedimiento creado para la identificación y definición de patrones de uso docente en el Sistema de Gestión de Aprendizaje (LMS) Moodle. En base a un ejemplo se identifican y definen patrones tales como: lugar y horario habitual de trabajo, tipología de recursos utilizados, niveles de interacción. Se realiza a partir de la minería de los datos de la sección Informes del apartado Administración de la plataforma virtual.
Gran parte de estudios realizados en esta línea trabajan en base a técnicas de minería de datos, su implementación generalmente requiere de conocimientos avanzados de software especializado, algoritmos, entre otros. El procedimiento planteado requiere conocimientos de software y estadística básicos. Los resultados sirven como referente de información y conocimiento para que principalmente los docentes tengan una fuente de retroalimentación objetiva que les permita valorar y mejorar sus procesos de enseñanza a través de los LMS.
The purpose of this paper is to describe a method developed for the identification and definition of educational use patterns in the Learning Management System (LMS) Moodle. Based on a sample are identified and defined patterns such as location and normal working hours, type of resources used, levels of interaction. It is made from mining data Reports section of the Administration section of the virtual platform.
Much of studies in this line work based on data mining techniques, their implementation usually requires advanced knowledge of specialized software, algorithms, among others. The proposed method requires knowledge of software and basic statistics. The results provide reference information and knowledge that teachers have mainly a source of objective feedback that allows them assess and improve their teaching through the LMS.
Palabras Clave / Keywords
Patrones de Uso, Docente, LMS, Moodle, Minería de Datos.
Patterns of Use, Teaching, LMS, Moodle, Data Mining.
Referencias / References
1. Díaz-Antón, G.; Pérez, M.: Hacia una Ontología sobre LMS, VII Jornadas Internacionales de las Ciencias Computacionales, (2005).
2. Dillenbourg, P.; Schneider, D.; Synteta, P.: Virtual Learning Environments. In Kastaniotis (Ed.), 3rd Hellic Conference Information & Communication Technologies in Education, pp. 3–18 (2002)
3. Malikowski, S.; Thompson, M.; Theis, J.: A model for research into Course Management Systems: Bridging technology and learning theory. Journal of Educational Computing Research, 36(2), pp. 149–173 (2007)
4. Moreno, P.: Análisis del uso universitario de plataformas de gestión del aprendizaje. Universitat de València, (2009)
5. Duckett, K.: Learning Management Systems, More Technology for the Rest of Us: A Second Primer on Computing for the Non-it Librarian, 41, (2010).
6. Lonn, S.; Teasley, S.; Krumm, A.: Who needs to do what where?: Using learning management systems on residential vs. commuter campuses. Computers & Education, 56(3), pp. 642-649 (2011).
7. Cuéllar, M.; Delgado, M.; Pegalajar, M.: A common framework for information sharing in e-learning management systems. Expert Systems with Applications, 38, pp. 2260-2270 (2011)
8. Carrasco, S.: Mínima síntesis histórica de la evolución de las LMS y sorpresas del camino. CUED, (2011)
9. Dougiamas, M.; Taylor, P.: Moodle: Using learning communities to create an open source course management system. World conference on educational multimedia, hipermedia and telecommunications, pp. 171-178. (2003)
10. Galán M.; Rodríguez, D.: La evaluación de la formación universitaria semipresencial y en línea en el contexto del EEES mediante el uso de los informes de actividades de la plataforma Moodle, RIED, 15, pp.159–178 (2012)
11. Slaninová, K.; Martinovič, J.; Dráždilová, P.; Snašel, V.: From Moodle Log File to the Students Network. International Joint Conference SOCO’13-CISIS’13-ICEUTE’13, pp. 641-650 (2014)
12. Romero, C.; Espejo, P.; Zafra, A.; Romero, J.; Ventura, S.: Web usage mining for predicting final marks of students that use Moodle courses, Computer Applications in Engineering Education, 21(1), pp.135-146 (2013)
13. Bovo, A.; Sánchez, S.; Heguy, O.; Duthen, Y.: Clustering Moodle data as a tool for profiling students. E-Learning and e-Technologies in Education (ICEEE), pp. 121-126. (2013)
14. Van Der Molen, J.: Minería de datos educacionales: modelos de predicción del desempeño escolar en alumnos de enseñanza básica. Universidad de Chile. (2013)
15. Romero, C.; Ventura, S.; Hervás, C.: Estado actual de la aplicación de la minería de datos a los sistemas de enseñanza basada en web. Actas del III Taller Nacional de Minería de Datos y Aprendizaje, (TAMIDA 2005), pp. 49-56. (2005)
16. Galindo, A.; García H.: Minería de Datos en la Educación, Universidad Carlos III, (2010).
17. Arias, F.: El Proyecto de Investigación. Introducción a la metodología científica. 5ta. Ed. Episteme. (2006).
18. Bisquerra, R.: Métodos de investigación educativa. Guía práctica, CEAC. (1989).
19. Arnal, J.; Del Rincón, D.; Latorre, A.: Investigación educativa: fundamentos y metodologías. Labor. (1992).
20. McMillan, J.; Schumacher, S.: Análisis de datos cualitativos. In J. Posadas (Ed.), Investigación educativa: una introducción conceptual (5th ed., p. 668). Pearson Educación. (2005).
21. DESITEL: Caracterización del MIGRA-EVIRTUAL-ESPOCH. Departamento de Sistemas y Telemática (2008).
Cómo citar / How to cite
Samaniego Erazo, g., Marqués Molías, L., y gisbert Cervera, M. (2014). Procedimiento para la definición de Patrones de Uso docente en un Sistema de gestión de Aprendizaje. Campus Virtuales, Vol. III, Num. 2, pp. 88-95. Consultado el [dd/mm/aaaa] en www.revistacampusvirtuales.es
Número completo
Full number
Laboratorios Virtuales: la Experiencia de la Universidad Politécnica de Madrid
Virtual Labs: Experience of the Technical University of Madrid
Luis Catalán. Madrid (España)
Resumen / Abstract
Se expone la experiencia de la Universidad Politécnica de Madrid en el uso de los entornos virtuales en la simulación de prácticas de laboratorio. Se señalan las circunstancias económicas y de masificación de nuestra Universidad para, a continuación, indicar las nuevas funcionalidades de los entornos 3D. De forma muy breve se describe el entramado institucional que soporta a los diferentes proyectos y se muestra el grado de desarrollo de los diferentes laboratorios sobre Electrónica, Biotecnología, Control de Riegos y Ciencia de los Materiales. Para terminar, se apunta la voluntad de cooperación de la UPM con otras iniciativas semejantes, particularmente del mundo latinoamericano.
The experience of the Polytechnical University of Madrid in the use of the virtual environments in the emulation of laboratory practices is exposed. The economic and overcrowding circumstances of our University and the new functionalities of 3D learning environments are displayed. Briefly describes the institutional framework that supports the different projects and shows the degree of development of the different laboratories on Electronics, Biotechnology, Irrigation Control and Materials Science. Finally, the willingness to cooperate in the UPM with other similar initiatives scores, particularly in the Latin American world.
Palabras Clave / Keywords
Laboratorios virtuales, Laboratorios remotos, Enseñanza universitaria, Electrónica, Biotecnología, Ciencia de los Materiales, Control de Riegos.
Virtual laboratories, Remote laboratories, University education, Electronics, Biotechnology, Materials Science, Irrigation Control.
Referencias / References
1. Márquez, I.V.: La simulación como aprendizaje: educación y mundos virtuales. III Congreso Internacional Comunicación 3.0, Salamanca, 10 y 11 de octubre de 2012. http://campus.usal.es/~comunicacion3punto0x/comunicaciones/059.pdf. Accedido el 26 de Marzo de 2014
2. Berrocal-Lobo, M.; Carpeño, A.; De Antonio, A.; Fernández, C.; Ramírez, J.; Recio, B.; Rico, M.; Torralba, R.: PEIA-UPM: Plataforma Experimental para Estudios en Ingeniería y Arquitectura de la Universidad Politécnica de Madrid CINAIC 2011. http://www.dmami.upm.es/dmami/documentos/liti/Actas_CINAIC_2011.pdf (2011). Accedido el 26 de marzo de 2014.
3. OpenSim Team (2011b): What is opensimulator? OpenSimulator. http://opensimulator.org/wiki/Main_Page. Accedido el 18 de Marzo de 2014
4. Linden Research, Inc. (2011b): History of second life. Second Life. http://wiki.secondlife.com/wiki/History_of_Second_Life . Accedido el 14 de Marzo de 2014
5. National Instruments Corporation (2014): Software de desarrollo de sistemas NI LabVIEW? National Instruments LabView. http://www.ni.com/labview/esa/. Accedido el 20 de Febrero de 2014
6. Riofrío, D.: Diseño e implementación de un laboratorio virtual de Biotecnología. Tesis de Master, Facultad de Informática, Universidad Politécnica de Madrid, 2012
Cómo citar / How to cite
Catalán, L. (2014). Laboratorios Virtuales: la Experiencia de la Universidad Politécnica de Madrid. Campus Virtuales, Vol. III, Num. 2, pp. 78-86. Consultado el [dd/mm/aaaa] en www.revistacampusvirtuales.es
