Este documento presenta un modelo computacional para analizar interacciones colaborativas entre estudiantes en un entorno virtual. 1) Se propone un entorno virtual colaborativo con herramientas para medir participación estudiantil e informar al maestro sobre habilidades colaborativas. 2) Se describe el diseño de la herramienta usando modelos de casos de uso, contenido, navegación y presentación. 3) Se muestra un ejemplo práctico de la metodología UML-UWE para el desarrollo de la aplicación web.

1. Encuentro Nacional de
Ciencias de la Computación,
ENC'2015
Ensenada B.C 5,6 y 7 Octubre 2015 http://smcc.mx/
Facultad de Matematicas de la Universidad Autonoma de
Yucatan http://www.matematicas.uady.mx/

2. Linea de Investigacion: Inovacion e Informática Educativa
Autores
LIA. Cynthia G. Soto Cardinault
Dr. Raúl Antonio Aguilar Vera
Dr. Juan Pablo Ucan
UWE para Entornos
Virtuales de Aprendizaje
Colaborativos (EVAC)
Ingeniería Web con la Metodología UML-UWE

3. Orden de presentación
1. Introducción a Entornos Colaborativos (CSCL).
2. Ingeniería Web Metodología UML-UWE.
3. colaborativos.
4. Ejemplo Practico Metodología UML-UWE.
5. Aplicación de la metodología.
6. Conclusiones.

4. Introducción
Entornos Colaborativos

5. Que son los entornos colaborativos?
Resaltan cuatro aspectos de aprendizaje relacionados con la
colaboración:
 situación caracterizada como colaborativa
 interacciones caracterizadas como colaborativas
 mecanismos de aprendizaje colaborativo
 efectos del aprendizaje colaborativo
Los CSCL (Collaborative Virtual Environment) son sistemas que se
centran en el uso de la información y la tecnología de la
comunicación como herramienta de mediación dentro de los
métodos de colaboración de la instrucción (Koschmann), que
tiene como finalidad la construcción del conocimiento compartido
a través de la interacción social de los miembros del grupo que lo
integran.

6. A través del análisis computacional de las interacciones
del grupo, es posible:
 Analizar y Comprender (los atributos de una
entidad)
 Controlar (la calidad de algo)
 Predecir (las acciones, actitudes, tiempo, costo de
algo)
 Mejorar (asistiendo el proceso para la calidad de un
producto, un proceso, etc.)
Enfoques

7. Diagrama general para construir el
modelo de análisis colaborativo

8. Aspectos importantes que deben ser planificados durante el
diseño de estos entornos son:
 la interdependencia positiva (metas, tareas, recursos, roles),
 la interacción (intercambio de ideas y recursos),
 la contribución individual (compartir el conocimiento) y
 la cohesión de grupo (habilidades sociales).
Aspectos importantes que deben ser
planificados durante el modelado
Otros aspectos integrales que deben planificarse para cumplir
el ciclo evolutivo de este tipo de escenarios, por ejemplo:
 planificar las herramientas que del profesor
 monitorización del desempeño de los estudiantes
 control de grupos y asignación de tareas
 pruebas de evaluación y retroalimentación sistemática para
los estudiantes (si aplica).

9. Ingeniería Web
Metodología UML-UWE
UML-Based Web Engineering

10. Ingeniería Web
“la aplicación de metodologías sistemáticas, disciplinadas y
cuantificables al desarrollo eficiente, operación y evolución de
aplicaciones de alta calidad en la World Wide Web”
M. Gaedke and G. Gräf, “Development and Evolution of Web-Applications using the Web-
Composition Process Model,” 2000.
Se enfoca en el modelado y diseño sistemático de aplicaciones
web con alto contenido de interacción, donde además de cumplir
con los principios básicos de la Ingeniera de Software, nos obliga
a observar la usabilidad, navegabilidad, reusabilidad y
mantenimiento entre otros, de los artefactos, componentes,
modelos de representación y procesos de la aplicación.

11.  OOHDM (Object-Oriented Hypermedia Design Model)
D. Schwabe and G. Rossi, “An Object Oriented Approach to Web-Based Application De-
sign,” pp. 1–36.
 WebML (Web Modeling Language)
WebML, “No Title.” [Online]. Available: http://www.webml.org/webml/page1.do. [Ac-
cessed: 14-Aug-2015].
 OO-H (Object Oriented approach
 UWE-UML de MagicDraw
“No Magic.” [Online]. Available: http://www.nomagic.com/products/magicdraw.html.
Metodologías aplicables para Web

12. UWE es un enfoque de ingeniería de software para el dominio
Web con el objetivo de cubrir todo el ciclo de vida de desarrollo
de aplicaciones Web. El aspecto clave que distinguen UWE es la
dependencia de los estándares.
UWE – UML-based Web Engineering
LMU – Ludwig-Maximilians-Universität MünchenInstitute for InformaticsResearch
Unit of Programming and Software Engineering
 Basado en normas (por ejemplo UML, MDA)
 Separación de intereses (contenido,
navegación, presentación, ...)
 Proceso de desarrollo basado en modelos
 Chequeo de consistencia de modelo
http://www.omg.org/mof/

13. MagicUWE - A CASE Tool Plug-in
Soporte de MagicUWE:
 Perfil UWE
 Estereotipos UWE
 Estructura del paquete UWE
 Transformaciones de modelo a modelo
 Recomendaciones para el diseño de modelos
UWE
http://uwe.pst.ifi.lmu.de/posters/MagicUWE.pdf
http://uwe.pst.ifi.lmu.de/toolMagicUWEReferenceV1.2.html
Menú de Diagramas
Barras de Navegación
Estereotipos
Menú de Transformaciones

14. Método UWE-UML
El método propuesto por UWE-UML está
compuesta por cinco modelos:
 Modelo de casos de uso
 Modelo de contenido
 Modelo de navegación
 Modelo de presentación y
 Modelo de proceso
http://uwe.pst.ifi.lmu.de/posters/MagicUWE.pdf
Ejemplo de modelado de libro de direcciones

15. Ejemplo Practico
Metodología UML-UWE

16. Ejemplo del Modelado Conceptual
De un Modelo Computacional de Usabilidad

17. 1. El modelo propuesto en esta tesis parte del acto didáctico
donde un grupo de estudiantes interactúan en una situación
definida como colaborativa.
2. Partimos del uso de un “Entorno Virtual Colaborativo”
diseñado y desarrollado exclusivamente para fines de
experimentación, implementando una herramienta de análisis
de las interacciones colaborativas, que incluye:
a) Proporcionar información sincrónica de su índice de
participación a los estudiantes.
b) Proporcionar información asíncrona de la usabilidad
de habilidades colaborativas de los estudiantes y
grupos colaborativos al maestro.
1. Premisas

18. 2. Niveles de interacción (Aguilar, R.A. / 2008)

19. 3. Fases del ciclo de gestión de la colaboración (Jerman, P.,
Soller, A., & Muhlenbrock, M.)
Selección y
recolección de
datos de
interacción
Comparación del
estado actual vs
el estado
deseado de
interacción
Sistemas de
regulación y
asistencia
Construcción de
un modelo de
interacción del
proceso de
colaboración
Fase 1
Herramientas
Reflejo
Fase 3
Fase 4
Herramientas Meta-
cognitivas
Consejo y guía
Evaluación del ciclo de gestión
de la colaboración
Fase 2
CSCL
Fase 5

20. 4. Modelo de habilidades
Taxonomía de
habilidades
conversacionales de
aprendizaje
colaborativo (Soller,
2001)
Structure adapted from
McManus & Aiken's
Collaborative Skills
Network

21. Diseño de la herramienta de
análisis
MODELO DE ANALISIS DE INTERACCION
CONVERSACIONAL - “SENTENCE OPENING”
 Métricas e indicadores.
 Métodos de procesamiento.
 Presentación de resultados.
 Nivel de asistencia.

22. Modelo computacional de análisis de las interacciones

23. Ejemplo de definición de métricas e indicadores

24. Ejemplo de definición de Métodos
Niveles de dominio
Puntaje (%)
Categoría
Codificación
0-69 No suficiente NS
70-79 Suficiente S
80-89 Satisfactorio SA
90-100 Sobresaliente SS

25. Ingeniería Web
Aplicación de la metodología

26. Ingeniería web del entorno virtual colaborativo
1.Metodología:
1.1 Modelo de casos de uso.
1.2 Modelo de contenido.
1.3 Diagrama de presentación
Interfaz del maestro o tutor
Interfaz del estudiante
1.4 Interfaz del usuario “Tutor” del EVC.
1.5 Interfaz del usuario “Alumno” del EVC.

27. ARQUITECTURA INTERNA
Figura.- Modelo de casos de uso que hace referencia a las funcionalidades generales del sistema CVE+IT en forma abstracta.
1.1 Modelo de casos de uso:

28. Figura.- Modelo de dominio que hace referencia al contenido general de la CVE+IT desde la perspectiva de la ingeniería web.
1.2 Modelo de contenido:

29. 1.3.1 Diagrama de presentación (Tutor):

30. 1.3.2 Diagrama de presentación (Alumno):

31. 1.4 Interfaz del usuario Tutor (1/2)
 Interfaz de
interconectividad con el
LMS Moodle.
 Diseñar actividades
colaborativas.
 Diseñar modelos de
análisis de interacciones
de grupo en forma
dinámica.
 Crear grupos de trabajo
(aprendizaje).
 Asignar actividades a los
grupos de trabajo
(aprendizaje).

32. 1.5 Interfaz de análisis de usuario Tutor (2/2)

33.  Acceder a su grupo de trabajo colaborativo.
 Accesar archivos de tareas para el desarrollo de su actividad.
 Utilizar el chat.
 Tener una representación grafica de su comportamiento individual de acuerdo con el
modelo seleccionado de AI.
 Trabajar el la actividad de aprendizaje asignada en el pizarra virtual.
1.5 Interfaz del usuario Alumno

34. CONCLUSIONES

35. Conclusiones:
 Esquematizar y describir a través de alguna metodología el
modelo conceptual orientado a objetos, el modelo de interfaz
abstracta que describe la presentación de objetos de la
interfaz y el modelo de navegación que describe la vista de
navegación en el modelo conceptual.
 Otros modelos (procesos, de casos de uso, etcétera) deben
ser agregados para ayudan a detallar el ciclo evolutivo del
desarrollo y garantizar una aplicación web de calidad.
 Algunos autores como Gaedke [1] encuentra en algunos
métodos de los citados, limitaciones en cuanto a ciertos
criterios de consistencia, reutilización explicita de
componentes, plan de evolución, entre otros, por lo que es
importante evaluar diferentes metodologías a fin de
determinar que método se acopla mejor a la descripción de
nuestra aplicación web.

36. Referencias
 Koschmann, T. (1996) Paradigm Shifts and Instructional Technology: An Introduction. In T. Koschmann (Ed)
CSCL: Theory and Practice of an Emerging Paradigm. Laurence Erlbaum Associates Publishers. pp 1-23.
 Dillenbourg P. (1999) What do you mean by collaborative learning?. In P. Dillenbourg (Ed) Collaborative-
learning: Cognitive and Computational Approaches. Oxford: Elsevier. pp. 1-19.
 Vygotsky, L.S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes. London: Harvard
University Press.
 Soller, A., Martínez, A., Jermann, P. & Muehlenbrock, M. (2005) From Mirroring to Guiding: A Review of State of
the Art Technology for Supporting Collaborative Learning. Int. J. Artif. Intell. Ed. 15, 4 (December 2005), 261-
290.
 Soller, A (1996-2000) COMPUTATIONAL ANALYSIS OF KNOWLEDGE SHARING IN COLLABORATIVE DISTANCE
LEARNING. Dissertation. pp. 33-35
 Jerman, P., Soller, A., & Muhlenbrock, M.: From Mirroring to guiding: A review of the state art technology for
supporting collaborative learning. Proceedings of the first European Conference on Computer-Supported
Collaborative Learning. Masstricht, The Netherlands (2001) 324-331
 Robertson, R. J. & Powers, W.T. (1990) Introduction to modern psychology: The control theory view. Gravel
Switch , KY: Control Systems Group.
 Aguilar, R.A. (2008), Entrenamiento de Grupos: Una Estrategia Asistida por Entornos Virtuales Inteligentes.
TESIS DOCTORAL UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID.
 Hutchins , E. (1995) How a cockpit remembers its speeds: Cognitive Science, 19, 265-288. Inaba, A. &
Okamoto, T. (1996) Development of the intelligence discussion support system for collaborative learning:
Proceedings of ED-TELECOM 96 (pp. 137-142). Boston, MA
 Soller, A. & Lesgold, A. (2003) A computational approach to analysing online knowledge sharing interaction. In
U. Hoppe, F. Verdejo & J. Kay (Eds.) Proceeding of the 11th International Conference on Artificial Intelligence
in Education, AI-ED 2003 (pp.253-260). Amsterdam: IOS Press.
 Mc Manus, M. & Aiken, R. (1995) Monitoring computer-based problem solving. Journal of Artificial Intelligence in
Education, 6(4), 307-336
 Tedesco, P. (2003). MArCO: Building an artificial conflict mediator to support group planning interactions.
International Journal of Artificial Intelligence in Education, 13, 117-155.
 Gall, J., Borg. W., & Gall, M. (2003). Educational research: An introduction (7th edition). Boston: Pearson
Education.

37. UNIVERSIDAD AUTONOMA DE YUCATAN
FACULTAD DE MATEMATICAS
MAESTRÍA EN CIENCIAS COMPUTACIONALES
Gracias:
LIA. Cynthia G. Soto Cardinault
Dr. Raúl Antonio Aguilar Vera
Dr. Juan Pablo Ucan
We thank the support of the Secretariat of Public Education (Mexico) for the financial support at registered
project: PROFOCIE-2014-31-13; as well as the support of the National Council of Science and Technology
(Mexico) for scholarship CONACYT- CVU-552999.