Este documento describe la evolución de la Plataforma Web de Cosas de la UNED (LoT@UNED) para dar soporte al ciclo de vida completo de soluciones IoT. La plataforma ha pasado por tres generaciones, comenzando como un laboratorio ad hoc y evolucionando hacia una infraestructura escalable y redundante que permite el desarrollo de prácticas multidisciplinares en IoT, programación, ciberseguridad y más. La evaluación muestra que la plataforma mejora el aprendizaje de los estudiantes y su

1. Plataforma Web of Things para
dar soporte al ciclo de vida de
soluciones IoT, desde la
infraestructura perimetral a la
nube
Rafael Pastor Vargas (rpastor@scc.uned.es)
Antonio Robles Gómez (arobles@scc.uned.es)
María de los Llanos Tobarra Abad (llanos@scc.uned.es)
Roberto Hernández Berlinches (roberto@scc.uned.es)

2. Índice
 Tecnología IoT
 Antecedentes y motivación de LoT@UNED
 Laboratorios remotos IoT: primeras experiencias
 Lab of Things @ UNED
 Tercera generación y multidisciplinariedad
 Conclusiones

3. IoT + Industria 4.0 (5.0?)

4. Capas en el Desarrollo de aplicaciones IoT

5. 2017
 IoT Platform
 Edge Computing
 Connected Home
 Smart Workspace

6. 2018
 Edge AI
 Digital Twin
 IoT Platform
 Connected Home

7. 2019
 Edge Analytics
 Edge AI

8. 2020
 Low-Cost Single-Board
Computer at the Edge
 Biodegradable Sensors
 Digital Twin of the person
 Secure Access Service Edge
(SASE)

9. 2021
 Industry Clouds
 AI-Driven Innovation

10. Antecedentes y Motivación
 Proyecto financiado por la propia Escuela de Informática
 Nace como un laboratorio multidisciplinar
 Usar la tecnología IoT (emergente 2017  IoT Platform)
 Infraestructura WoT (Web of Things) de tipo escalable y personalizable, con el objetivo de poder
desarrollar prácticas multidisciplinares en los diferentes ámbitos docentes e investigadores de la
Escuela de Informática de la UNED.
 Flexibilidad
 Multidisciplinaridad

11. Primeras experiencias (1/2)
Primera generación, ad hoc
 Connected Home
Teaching cloud computing using Web of Things devices, EDUCON, 2018
https://ieeexplore.ieee.org/document/8363444

12. Primeras experiencias (2/2)
Segunda generación
 Edge computing
 IoT Platform
https://lot-at-uned.mybluemix.net/

13. LoT@UNED 1.0 vs 2.0
Web of Things Platforms for Distance Learning Scenarios in Computer Science Disciplines: A Practical
Approach, Technologies, 2019, http://www.mdpi.com/2227-7080/7/1/17

14. Multi-disciplinaridad: Primeras experiencias,
laboratorios de Ciberseguridad
Seguridad en los
Sistemas de la
Información (Máster)
•Análisis forense
•Experiencia piloto
•14 estudiantes
•52 sesiones
•Valoración muy
positiva
Seguridad (Grado)
•Configuración
firewalls
•Más de 164
estudiantes
•Más de 500 sesiones
•Todavía en curso
•Primeras opiniones
positivas
Caso práctico:
¿Ha robado un empleado datos
sensibles de la empresa?

15. Evaluación de la tecnología
 Análisis de la eficacia del aprendizaje (TAM)
 Hipótesis 1 (H1). El uso de la plataforma LoT@UNED mejora la implicación en el aprendizaje de los estudiantes, y
sus resultados de aprendizaje.
 Hipótesis 2 (H2). El esfuerzo de los estudiantes al utilizar la plataforma LoT@UNED es mayor que con un enfoque
clásico.
 Hipótesis 3 (H3). El rendimiento académico de los estudiantes es mejor con la plataforma LoT@UNED en contraste
con un enfoque clásico.
 Datos encuesta de opinión tras el periodo de la actividad práctica. El formato de este cuestionario se
basó en la metodología UTAH para evaluar la aceptación de una nueva tecnología por parte de los
usuarios.

16. LoT@UNED v 3.0

17. Características
 Gestión dinámica del acceso a los dispositivos. Dado que puede existir una concurrencia
inherente al desarrollo de las prácticas en un entorno remoto, la capa de orquestación debe
identificar qué servicios/contenedores se están ejecutando en los dispositivos IoT. Esta
capacidad facilita la búsqueda de contenedores/dispositivos disponibles en la infraestructura
de LoT@UNED y la asignación a nuevos alumnos.
 Redundancia y tolerancia a fallos. La capa de orquestación identifica el número de
dispositivos IoT por escenario de uso (servicio). Es capaz de asignar, en caso de fallo, un nuevo
dispositivo (o varios, dependiendo del servicio). La capacidad de reiniciar (reanudar) la sesión
de trabajo en caso de fallo no está soportada actualmente.
 Gestión de los contenedores básicos de los servicios. Para facilitar la distribución de los
contenedores/servicios existentes o la distribución de los nuevos, la capa de orquestación
debe tener la capacidad de localizar las imágenes de esos contenedores en repositorios
estándar.
VIRTUALIZACIÓN Y ORQUESTACIÓN

18. Solución técnica

19. Experiencias docentes
 IoT. El contenedor proporciona un entorno de ejecución basado en el lenguaje de
programación Python y las bibliotecas de acceso a los sensores están disponibles en las
configuraciones de los dispositivos con el módulo Sense Hat. Se utiliza en el ámbito del
conocimiento de las soluciones IoT.
 Programación. Este contenedor/servicio sólo proporciona un entorno con una distribución
de Python para su uso en actividades básicas de programación.
 Seguridad. Este entorno proporciona las herramientas básicas de Linux para operaciones
de ciberseguridad a través de una consola shell virtual: los comandos nmap, wireshark,
route, etc. no se ejecutan realmente en la consola virtual proporcionada, sino
directamente en los dispositivos Raspberry Pi 3, a través de la plataforma de orquestación
del servicio.
A WoT Platform for Supporting Full-Cycle IoT Solutions from Edge to Cloud Infrastructures: A
Practical Case, Sensors, 2020
https://www.mdpi.com/1424-8220/20/13/3770

20. Servicios educativos: plantillas educativas

25. Evaluación de la tercera generación
(1/2)
 Modelo SEM (1)
 H1. La expectativa de rendimiento (PE) de la plataforma LoT@
UNED influirá positivamente en la actitud del usuario (A) hacia la
tecnología.
 H2. La expectativa de esfuerzo (EE) de la plataforma LoT@UNED
influirá positivamente en la actitud del usuario (A) hacia la
tecnología.
 H3. La actitud (A) hacia la plataforma LoT@UNED influirá
positivamente en la intención de uso (IU) de la tecnología.
 H4. La influencia social (IS) respecto a la plataforma LoT@UNED
influirá positivamente en la intención de uso (IU) de la tecnología.
 H5. Las condiciones facilitadoras (FC) de la plataforma LoT@ UNED
influirán positivamente en la intención de uso (IU) de la tecnología.
Analyzing the Users’ Acceptance of an IoT Cloud Platform Using the UTAUT/TAM Model
IEEE Access, 2021, https://ieeexplore.ieee.org/document/9600837

26. Evaluación de la tercera generación
(2/2)
 Modelo SEM (1)
 H6. La expectativa de rendimiento (EP) de la plataforma
LoT@ UNED afecta a la intención de uso (IU) de la
misma.
 H7. Las condiciones facilitadoras (FC) de la plataforma
LoT@UNED afectan a su expectativa de rendimiento
(PE).
 H8. Las condiciones facilitadoras (CF) de la plataforma
LoT@UNED afectan a la actitud del usuario (A) hacia
esta plataforma.

27. Conclusiones y Trabajo futuro
 LoT@UNED es una plataforma multidisciplinar que se puede usar en varios ámbitos de la
docencia/investigación en Computación.
 Proporciona características de redundancia y fiabilidad, adecuadas para un alto número de
estudiantes.
 Utilización de dispositivos de bajo coste y ampliación horizontal de los recursos de aprendizaje
(laboratorios)
 Abarca todas las fases de desarrollo e implantación de soluciones IoT
 Permite la adquisición de competencias de aprendizaje asociadas a tecnologías emergentes y
maduras en el ámbito de IoT: Edge, Cloud, Protocolos, Ciberseguridad, Programación.
 Donde seguir? Proporcionar servicios/practicas para facilitar:
 Low-Cost Single-Board Computer at the Edge, Industry Clouds, AI-Driven Innovation, Edge Analytics, Edge
AI (NVIDIA Jetson)
 Ampliar las experiencias en otros ámbitos docentes en Computación: IA, BigData, Programación
Distribuida, Juegos Serios
 Ámbitos no técnicos?

28. Gracias a todos/as