1) El documento presenta un proyecto de tesis sobre el modelado específico de dominio para la construcción de módulos de aprendizaje independientes de plataforma. 2) Se revisan las herramientas existentes para el modelado de sistemas de gestión del aprendizaje y se propone crear una ontología, metamodelo y lenguaje específico de dominio. 3) El desarrollo de la propuesta incluye el estudio de módulos comunes, la creación de una ontología y metamodelo, y

1. MODELADO ESPECIFICO DE DOMINIO PARA LA CONTRUCCION DE LEARNING OBJECTS INDEPENDIENTES DE LA PLATAFORMA Autor: Carlos Montenegro Directores: Juan Manuel Cueva Oscar Sanjuan

4. Page Problema 2 3 4 5 ÍNDICE Otros LMS Otros LMS Otros Lenguajes 1.1

12. Page Plan de trabajo 2 3 4 5 ÍNDICE 1.5

14. Page Introducción 1 3 4 5 ÍNDICE Model Driven Architecture MOF Ecore EMF Java XMI/XML Módulos LMS Módulos de comunicaciones MOFScript GMF Módulos en ATutor Módulos en Claroline Módulos en Moodle Módulos en otros LMS 2.1

16. Estándares soportados por los sistemas de gestión del aprendizaje seleccionados Page 1 3 4 5 ÍNDICE 2.2

17. Estándares soportados por los sistemas de gestión del aprendizaje seleccionados Page Norma SCORM para intercambio de contenidos. IMS para la representación de exámenes. AICC para el intercambio de cursos. LAMS para la creación de secuencias de aprendizaje Módulo para la carga de los paquetes SCORM. Importar el contenido de los cursos en AICC SCORM 1.2. Exportar cuestionarios, contenidos en el formato IMS QTI 2.0. Claroline puede importar paquetes SCORM 1.2. Soporta la creación, importación y exportación de paquetes de contenido IMS 1.1.3 y contenido SCORM 1.2. Implementa especificaciones Runtime Environment (LMS-RTE3). migración del contenido del curso entre las diferentes versiones del software. SCORM, así como IMS CP. Soporta IMS-QTI para el intercambio de preguntas y test . Exportar el contenido de los cursos utilizando el estándar IMS CP. El sistema de evaluación puede importar el contenido en el formato IMS QTI 1.2 1 3 4 5 ÍNDICE EDUTOOLS. 2010. CMS: Product Comparison System [Online]. Available: http://www.edutools.info/item_list.jsp?pj=4 xº 2.2

19. Page Soluciones Planteadas 1 3 4 5 ÍNDICE Por que MDE y No SOA BUS SOA Ofrece Servicio Ofrece Servicio Consume Servicio Consume Servicio KiwiDSM 2.2

20. Page Herramientas de soporte para el modelamiento de sistemas de gestión del aprendizaje Es Se utilizo para Por que Existen Herramientas de soporte 1 3 4 5 ÍNDICE Una representación gráfica de un conjunto de conceptos y sus relaciones sobre un dominio específico de conocimiento. Modelar y visualizar los módulos que componen a cada LMS. Es una manera formal de realizar el análisis de requerimientos en la ingeniería de software. Trabajos formales que lo han Utilizado. 2.3

21. Page Conceptos sobre ontologías Una ontología es una descripción explicita y formal de conceptos en un dominio de discurso, propiedades de cada concepto y atributos del concepto. Vocabulario : Una ontología proporciona un vocabulario para referirse a los diferentes términos de una determinada área. Taxonomía : Es una clasificación de entidades en un determinado dominio. Reutilización : Fuente para intercambio y reutilización de conocimiento por parte de las aplicaciones. Características 1 3 4 5 ÍNDICE 2.4

23. Page Herramientas que permite la creación de un modelo Describe al metamodelo Descripción de uno o varios elementos del dominio o mundo real Elementos del mundo real Nivel M3 Nivel M2 Nivel M1 Nivel M0 Ingeniería Dirigida por Modelos (MDE) 1 3 4 5 ÍNDICE 2.6

24. Page Ingeniería Dirigida por Modelos (MDE) - Proceso de despliegue de una solución completa con MDE. 1 3 4 5 ÍNDICE 2.6

25. Page Ingeniería Dirigida por Modelos (MDE) - Transformaciones entre modelos (M2M) 1 3 4 5 ÍNDICE 2.6

26. Page Ingeniería Dirigida por Modelos (MDE) – Transformaciones de modelo a texto (M2T) Modelo Transformación Código 1 3 4 5 ÍNDICE 2.6

27. Page Ingeniería Dirigida por Modelos (MDE) – Tipos de DSL Desde el punto de vista del formato del lenguaje Textuales Gráficos 1 3 4 5 ÍNDICE 2.6

28. Ingeniería Dirigida por Modelos (MDE) con Eclipse Page 1 3 4 5 ÍNDICE 1 Meta-metamodelo 2 Metamodelo 3 Construcción del editor para el modelo o DSL 5 Proceso de generación de código 4 Modelo … 2.6

30. Herramientas de soporte para el desarrollo de la propuesta Page DESARROLLO DE LA PROPUESTA 1 2 4 5 ÍNDICE Para modelar los LMS seleccionados como mapas de conocimiento y determinar los módulos comunes Para modelar la Ontología LMS Para la construcción del metamodelo Para la construcción del DSL, que será un editor de modelos para LMS Para representar los Modelos Para las transformaciones de Modelo a Código 3.1

31. Page Estudio de los módulos comunes para sistemas de gestión del aprendizaje Creación del mapa de conocimiento por cada sistema de gestión del aprendizaje 1 2 4 5 ÍNDICE 3.2

32. Page Estudio de los módulos comunes para sistemas de gestión del aprendizaje Análisis de los Mapas para obtener listado de módulos por cada LMS. 1 2 4 5 ÍNDICE 3.2

33. Page Estudio de los módulos comunes para sistemas de gestión del aprendizaje Definición de módulos comunes entre LMS. 1 2 4 5 ÍNDICE 3.2

34. Page Ontología para sistemas de gestión del aprendizaje Se utilizo la metodología planteada en la guía oficial “Desarrollo de Ontologías-101: Guíıa Para Crear Tu Primera Ontología” proporcionada ‘por la universidad de Stanford, que es la creadora de Protege. 1. Determinar el domino y alcance de la ontología 2. Considerar la reutilización de ontologías existentes 3. Enumerar términos importantes para la ontología 4. Definir las clases y la jerarquía de clases 5. Definir las propiedades de las clases: slots 6. Definir las facetas de los slots 7. Crear instancias 1 2 4 5 ÍNDICE 3.3

35. Page Ontología para sistemas de gestión del aprendizaje Resultado final Ontología LMS. 1 2 4 5 ÍNDICE 3.3

36. Page Metamodelo para sistemas de gestión del aprendizaje Ontología Transformación manual Metamodelo 1 2 4 5 ÍNDICE 3.4

37. Page Metamodelo para sistemas de gestión del aprendizaje 1 2 4 5 ÍNDICE 3.4

38. Page KiwiDSM v1.0: Herramienta DSL grafica para la construcción de módulos de un LMS. Para probar la propuesta se trabajara con los módulos contenidos en la EClass Communications 1 2 4 5 ÍNDICE 3.5

39. Page KiwiDSM v1.0: Herramienta DSL grafica para la construcción de módulos de un LMS. La herramienta KiwiDSM v1.0 1 2 4 5 ÍNDICE 3.5

40. Page KiwiDSM v1.0: Herramienta DSL grafica para la construcción de módulos de un LMS. El modelo con KiwiDSM v1.0 1 2 4 5 ÍNDICE 3.5

41. Page KiwiDSM v2.0: Mejora a la herramienta DSL grafica para la construcción de módulos de un LMS. Principal Problema 1 2 4 5 ÍNDICE 3.6

42. Page KiwiDSM v2.0: Mejora a la herramienta DSL grafica para la construcción de módulos de un LMS. Solución principal problema 1 2 4 5 ÍNDICE 3.6

43. Page Prototipo de transformaciones con MOFScript. Selección de las plataformas LMS sobre las cuales se desplegara el modelo: Como la muestra inicial fue de 5 plataformas, se seleccionaran tres de ellas, ya que seria una muestra representativa que supera el 50 % de la población inicial. 1 2 4 5 ÍNDICE 3.7

47. Page Prototipo de transformaciones con MOFScript. Modelo con el DSL Transformación Código 1 2 4 5 ÍNDICE 3.7

48. Pruebas y validaciones Creación del Modelo con KiwiDSM v2.0 Page 1 2 4 5 ÍNDICE 3.8

49. Pruebas y validaciones Transformación a Moodle, Claroline y Atutor Page 1 2 4 5 ÍNDICE 3.8

50. Pruebas y validaciones Despliegue módulos en Moodle, Claroline y ATutor Page 1 2 4 5 ÍNDICE 3.8

51. Pruebas y validaciones Análisis de resultados para las pruebas de tiempo entre KiwiDSM y Moodle Page 1 2 4 5 ÍNDICE 3.8

52. Pruebas y validaciones Análisis de resultados para las pruebas de esfuerzo entre KiwiDSM y Moodle Page 1 2 4 5 ÍNDICE 3.8

53. Pruebas y validaciones Análisis de resultados para las pruebas de tiempo y esfuerzo totalizadas entre KiwiDSM y Moodle Page 1 2 4 5 ÍNDICE 3.8

54. Pruebas y validaciones Análisis de resultados para las pruebas de tiempo entre KiwiDSM y Claroline Page 1 2 4 5 ÍNDICE 3.8

55. Pruebas y validaciones Análisis de resultados para las pruebas de esfuerzo entre KiwiDSM y Claroline Page 1 2 4 5 ÍNDICE 3.8

56. Pruebas y validaciones Análisis de resultados para las pruebas de tiempo y esfuerzo totalizadas entre KiwiDSM y Claroline Page 1 2 4 5 ÍNDICE 3.8

57. Pruebas y validaciones Análisis de resultados para las pruebas de tiempo entre KiwiDSM y Atutor Page 1 2 4 5 ÍNDICE 3.8

58. Pruebas y validaciones Análisis de resultados para las pruebas de esfuerzo entre KiwiDSM y Atutor Page 1 2 4 5 ÍNDICE 3.8

59. Pruebas y validaciones Análisis de resultados para las pruebas de tiempo y esfuerzo totalizadas entre KiwiDSM y Atutor Page 1 2 4 5 ÍNDICE 3.8

60. Pruebas y validaciones Análisis de resultados para las pruebas de tiempo entre el despliegue de módulos con KiwiDSM y las plataformas LMS trabajadas. Page 1 2 4 5 ÍNDICE 3.8

61. Pruebas y validaciones Análisis de resultados para las pruebas de esfuerzo entre el despliegue de módulos con KiwiDSM y las plataformas LMS trabajadas. Page 1 2 4 5 ÍNDICE 3.8

62. Pruebas y validaciones Análisis de resultados para las pruebas de tiempo y esfuerzo totalizadas entre el despliegue de módulos con KiwiDSM y las plataformas LMS trabajadas. Page 1 2 4 5 ÍNDICE 3.8

63. Pruebas y validaciones Análisis de resultados para las pruebas de tiempo entre el despliegue de módulos con KiwiDSM v1.0 vs KiwiDSM v2.0. Page 1 2 4 5 ÍNDICE 3.8

64. Pruebas y validaciones Análisis de resultados para las pruebas de esfuerzo entre el despliegue de módulos con KiwiDSM v1.0 vs KiwiDSM v2.0. Page 1 2 4 5 ÍNDICE 3.8

65. Pruebas y validaciones Se definieron un conjunto de pruebas que describen la actividad que se puede realizar con la herramienta KiwiDSM hasta su despliegue en las plataformas LMS. Dichas pruebas corresponden a diferentes comportamientos que se puede dar para cumplir un requisito. cada prueba se hizo la siguiente formalización: Prueba = { < fórmula , resultado > } donde, fórmula Є a una composición <entrada, salida> resultado = 1 (verdadero), si la fórmula modela un comportamiento válido y 0 (falso), si la fórmula modela un comportamiento inválido. Para estas pruebas se incluyeron comportamientos válidos y no válidos. Page 1 2 4 5 ÍNDICE 3.8

66. Pruebas y validaciones Cada prueba se modelo con una Red de Petri, con el fin observar su comportamiento y así encontrar errores en el modelo. Page Simulación del comportamiento con redes de petri por cada módulo Comportamiento Valido Comportamiento No Valido 1 2 4 5 ÍNDICE 3.8

67. Pruebas y validaciones Una Red de Petri: Está formada por nodos, transiciones y arcos dirigidos, así como por tokens que ocupan posiciones. Se representa por una cuádrupla R = {P, T, I, O} donde, P es un conjunto finito y no vacío de nodos, dadas como condiciones T es un conjunto finito y no vacío de transiciones, dadas como eventos P ∩ T = 0 I : P x T -> función de entrada O : T x P -> función de salida Page 1 2 4 5 ÍNDICE 3.8

68. Pruebas y validaciones Ejemplo Validación para la creación del módulo foro con redes de petri Page 1 2 4 5 ÍNDICE Se tienen los siguientes nodos y transiciones: P = {p1, p2, p3, p4, p5, pFin} T = {t1, t2, t3, t4, t5, t6} p1 = Esperando elementos en el Canvas p2 = Nodo Communications creado en el Canvas p3 = Nodo Forum creado en el Canvas p4 = Dato forumName asignado al Forum p5 = Dato message asignado al Forum pFin = Módulo Forum desplegado en la plataforma. t1 = Se selecciono el nodo Communications de la paleta de herramientas y se coloco en el Canvas. t2 = Se selecciono el nodo Forum de la paleta de herramientas y se coloco en el Canvas. t3 = Se selecciono la conexión (->) de la paleta de herramientas y se conecto el nodo Communications con el nodo Forum. t4 = Se asigno información al campo forumName del nodo Forum. t5 = Se asigno información al campo message del nodo Forum. t6 = Se realizan las debidas transformaciones y despliegue sobre la plataforma LMS. 3.8

69. Pruebas y validaciones Ejemplo Validación para la creación del módulo foro con redes de petri Comportamiento Valido: Prueba1 = {<p1, t1>, <t1, p2>, <p1, t2>, <t2, p3>, <p3, t4>, <p3, t5>, <t4, p4>, <t4, p5>, <t6, pFin>,1} Page 1 2 4 5 ÍNDICE 3.8

70. Pruebas y validaciones Ejemplo Validación para la creación del módulo foro con redes de petri Comportamiento No Valido: Prueba2 = {<p1, t2>, <t2, p3>, <p3, t4>, <t4, p4>, <p3, t5>, <t5, p5>, 0} Page Existen mas comportamientos no validos … 1 3 4 5 ÍNDICE 3.8

71. CONCLUSIONES E INVESTIGACIÓN FUTURA Page 1 2 3 5 ÍNDICE 4

72. CONCLUSIONES E INVESTIGACIÓN FUTURA Page Otros Sistemas Otros subsistemas comunes Mapas de conocimiento Se utilizaron para modelar Se Pueden utilizar para modelar Determinar Determinar 1 1 2 3 5 ÍNDICE Otros LMS 4.1

73. CONCLUSIONES E INVESTIGACIÓN FUTURA Page Mapas de conocimiento Punto de partida 2 1 2 3 5 ÍNDICE Otros LMS 4.2

74. CONCLUSIONES E INVESTIGACIÓN FUTURA Page Punto de partida para la construcción de un metamodelo LMS más completo que integre mas módulos y plataformas LMS. 3 1 2 3 5 ÍNDICE Otros LMS 4.3

75. CONCLUSIONES E INVESTIGACIÓN FUTURA Page Actual Otros LMS Posible siguiente paso Otros LMS 3 y 7 1 2 3 5 ÍNDICE 4.7 Otros LMS KiwiDSM KiwiDSM 4.3

76. CONCLUSIONES E INVESTIGACIÓN FUTURA Page Actual Posible siguiente paso 4 Ontología Transformación manual Metamodelo Transformación Automática 1 2 3 5 ÍNDICE 4.4

77. CONCLUSIONES E INVESTIGACIÓN FUTURA Page 5 y 9 Las pruebas han demostrado El Tiempo y esfuerzo se reduce en mas del 50%. El rendimiento mejora a medida que se utiliza más en la plataforma. MDE es aplicable en el contexto de diseño de cursos para LMS. 1 2 3 5 ÍNDICE 4.9 KiwiDSM 4.5

78. CONCLUSIONES E INVESTIGACIÓN FUTURA Page 6 M0 Módulos para Moodle, Atutor y Claroline M1 Modelo con KiwiDSM M2 Metamodelo LMS M3 Meta-metamodelo Ecore Se han explorado en un caso práctico todos los niveles planeados en MDE. En un futuro se podría comparar las tecnologías utilizadas para este trabajo con otras de libre uso y de uso comercial como DSLtools o WWF de Microsoft. 1 2 3 5 ÍNDICE 4.6

79. CONCLUSIONES E INVESTIGACIÓN FUTURA Page 8 Plantear otros mecanismos de modelamiento que solucionen problemas puntuales dentro del contexto de MDE. 1 2 3 5 ÍNDICE 4.8

80. CONCLUSIONES E INVESTIGACIÓN FUTURA Page 10 Modelo con el DSL Transformación Código Otros LMS . . . Siguiente paso Otros LMS 1 2 3 5 ÍNDICE 4.10

81. CONCLUSIONES E INVESTIGACIÓN FUTURA Page 11 Aplicado al contexto del proyecto Redes de petri como una opción para validación . Valido en muchos contextos 1 2 3 5 ÍNDICE 4.11

82. CONCLUSIONES E INVESTIGACIÓN FUTURA Page 14 Se han proporcionado mecanismos formales para realizar pruebas y análisis a una herramienta DSL, que se pueden complementar según los criterios que se requieran medir. Dada la necesidad que no se encontró una guía consolidada para la aplicación de MDE, se ha generado un manual muy completo para la utilización de EMF, GMF y MOFScript en Eclipse . Por experiencia a medida que el grado de conocimiento sobre MDE crece, los tiempos de desarrollo disminuyen. 13 12 1 2 3 5 ÍNDICE 4.13 4.14 4.12

89. Page Carlos Montenegro [email_address] Autor Juan Manuel Cueva [email_address] Oscar Sanjuan [email_address] Directores