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Modelos de Transacciones Avanzados para Procesos de Aprendizaje Complejos Jorge Torres, Juan Manuel Dodero, Ignacio Aedo, Eduardo Juárez

Title— Advanced Transactional Models for Complex Learning Process Abstract—Complex Learning Processes (CLP) are the result of the dynamic and unanticipated integration of mixed pedagogies and resources, which facilitate learning in rich and personalized pedagogical environments. CLP consider factors such as the complexity and duration of the learning task, the degree of autonomy of the learner and the continuous design and control of the learning process. But their execution carries with implications such as dealing with long-lived learning activities and finishing activities without accomplishing their learning objectives. Advanced Transactional Models (ATM) relax some of the basic ACID transaction properties so applications may handle in a reliable way, several types of long-lived activities. In this paper, we propose a three-level transaction support implementation based on ATM for an EML execution engine focused on CLP, with the purpose of dealing with diverse types of learning activities, including long-lived activities and compensation activities for those performed activities unable to reach their learning objectives. Index Terms—Service-oriented architecture, complex learning processes, educational modeling languages, advanced transaction models.

I. INTRODUCCIÓN

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A evolución de los sistemas de e-learning ha ofrecido un conjunto mejorado de características y flexibilidad para el proceso de aprendizaje. Comenzando por contenido web estático, y moviéndose hacia la estandarización de objetos de aprendizaje, dando lugar para la creación de lenguajes de modelado educativo (LME) capaces de describir completamente escenarios de aprendizaje. Los LMEs [1] [2] representan una aproximación importante para integrar diversos aspectos educativos, permitiendo el diseño e implementación de espacios y actividades soportados por las tecnologías de información y comunicación. Con los LMEs es posible integrar, dentro de un proceso de Jorge Torres es líder de la Cátedra de Investigación DASL4LTD del Tecnológico de Monterrey, México ([email protected]). Eduardo Juárez es asistente de investigación en la Cátedra de Investigación DASL4LTD del Tecnológico de Monterrey, México ([email protected]). Juan Manuel Dodero es profesor investigador del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Cádiz, España ([email protected]). Ignacio Aedo es profesor investigador del Departamento de Informática de la Universidad Carlos III de Madrid, España ([email protected]). DOI (Digital Object Identifier) Pendiente

aprendizaje, material educativo personalizado para cada estudiante —e.g. actividades, servicios, recursos, objetivos, evaluaciones, perfiles—, promoviendo la participación activa del estudiante con su proceso de aprendizaje. En un principio, los LMEs fueron pensados sólo para sistemas de e-learning que contuvieran todos los recursos que un escenario de aprendizaje necesita para garantizar su disponibilidad. Pero a medida que los recursos empleados evolucionan, dichos sistemas no son capaces de sustituirlos de manera sencilla y transparente. Además, para brindarle al estudiante una experiencia pedagógica rica y diversa, los sistemas de e-learning necesitan implementar una vasta cantidad de aplicaciones —e.g. en Moodle1: foro, wiki, tarea, chat, glosario, lección, examen, recurso, encuesta, laboratorio y otros módulos; o en LAMS2: chat, foro, opción múltiple, pizarrón de noticias, cuaderno, pregunta y respuesta, encuesta, votación, y otras actividades—, haciendo aún más amplia la variedad de recursos de aprendizaje susceptibles de ser substituidos. Para abordar esta necesidad, la siguiente generación de LMEs integra servicios web distribuidos, y tiene que facilitar la orquestación de estos servicios para el aprendizaje, lo que hace necesario en estos sistemas el soporte transaccional. Por muchos años, aplicaciones que soportan ciertos tipos de procesos de negocio (―transacciones‖), han sido desarrolladas utilizando infraestructura de gestión de transacciones dentro de monitores de procesamiento de transacciones y/o software de gestión de bases de datos. Desde el estilo inicial de trabajo centralizado, dicho software de aplicación ha posibilitado la distribución de aplicaciones basadas en transacción ejecutadas en diversas plataformas de cómputo. Las aplicaciones basadas en transacciones típicamente presentan características importantes de soporte a las propiedades ACID de una transacción (por sus siglas en inglés de Atomicity, Consistency, Isolation y Durability) [3]. Sin embargo, para el caso de los sistemas de e-learning que soportan procesos de aprendizaje, cabe destacar la larga duración de algunas actividades de aprendizaje, así como la posibilidad de no lograr los objetivos de aprendizaje. Es por ello que el modelo tradicional de transacciones no es suficiente, y es necesario un modelo de transacciones avanzado (MTA).

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El objetivo de este artículo es proponer una implementación de soporte transaccional para los motores de ejecución de procesos de aprendizaje complejos (PAC). El resto del artículo tiene la siguiente estructura: la segunda sección presenta la evolución en cuatro etapas de los sistemas de e-learning; después la tercera sección muestra el conjunto de características que un motor de ejecución de la cuarta etapa debe soportar; posteriormente la cuarta sección muestra una visión general de las transacciones y presenta un conjunto de MTAs; en seguida la quinta sección sugiere una implementación de MTAs en los motores de ejecución de LMEs a través de diferentes niveles, para terminar con algunas conclusiones. II. LA EVOLUCIÓN DE LOS SISTEMAS DE E-LEARNING Los sistemas de aprendizaje electrónico o e-learning han sido trascendentales en el avance de los modelos educativos tradicionales. Estos sistemas han evolucionado a través de varias etapas [4], cada una con un progreso significativo para el diseño y despliegue de contenidos pedagógicos, incrementando la funcionalidad, la información semántica y la flexibilidad para soportar ambientes pedagógicos más complejos. A continuación se presentan las cuatro etapas de la evolución de los sistemas de e-learning: A. Primera etapa Esta etapa se describe por el desarrollo y despliegue de contenidos web, generalmente aplicaciones simples (e.g., archivos de texto, páginas HTML, recursos multimedia). El interés en esta etapa es en la estandarización de objetos de aprendizaje que han de ser usados en el proceso de aprendizaje. Los objetos de aprendizaje son contenidos de instrucción simples que pueden ser desplegados para la enseñanza (e.g. lecciones, artículos, tareas), y reutilizados en diferentes contextos de aprendizaje. Estos objetos carecen de mecanismos para construir un proceso de aprendizaje, ya que los mecanismos se reducen a un itinerario secuencial de contenidos. B. Segunda etapa En esta etapa el interés se dirige hacia la administración, ubicación y recuperación de contenidos. La manera de desplegar contenidos se mejora y personaliza de acuerdo al estudiante, como se proporciona en la especificación IMS Learning Information Package Specification [5]. También se desarrollan tecnologías para la evaluación como la especificación IMS Question & Test Interoperability Specification [6]. Incipientemente, existe una forma para el intercambio de recursos entre aplicaciones a través de IMS Content Packaging [7]. En el dominio pedagógico, existe la posibilidad de diseñar procesos de aprendizaje fundados en estructuras básicas predefinidas con un estilo jerárquico secuencial, a través de la especificación IMS Simple Sequencing Specification [8]. C. Tercera etapa La búsqueda de mayor flexibilidad y reusabilidad se plantea aquí, es por ello que se introducen arquitecturas de software

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para la gestión de aplicaciones interoperables para el aprendizaje. Un ejemplo significativo de estas arquitecturas es el modelo de referencia de objetos de contenido compartido: Sharable Content Object Reference Model (SCORM) [9]. También se observan esfuerzos para generar tecnologías con mayor flexibilidad didáctica como la propuesta Integrated ELearning de la Open University of the Netherlands [10], que muestra una visión de los sistemas de e-learning para soportar procesos de aprendizaje con diversidad pedagógica. Este interés también es abordado por los patrones de e-learning centrados en la persona: Person Centered E-Learning (PCeL) [11]. Desde una perspectiva pedagógica, es posible personalizar contenidos e interacciones de estudiantes con su proceso de aprendizaje, basado en escenarios, actividades, roles y perfiles, a través de los Lenguajes de Modelado Educativo (LME) como IMS Learning Design [12]. D. Cuarta etapa El interés en esta etapa se centra en los procesos de aprendizaje complejos (PAC), los cuales facilitan el aprendizaje en ambientes pedagógicos ricos y personalizados. Un PAC [13] [14] es el resultado de la integración dinámica y no anticipada, de una mezcla de recursos y pedagogías, basada en la colaboración entre estudiantes y profesores. Desde un punto de vista constructivista, un PAC reconoce que el aprendizaje es un proceso activo, el cual es construido sobre experiencias que se logran al entrelazar contenidos, contexto y objetivos de aprendizaje, dentro de un proceso de aprendizaje. La complejidad de un PAC depende principalmente de tres factores: (1) la complejidad de la actividad de aprendizaje por sí misma, la cual es influenciada por el carácter multidisciplinario del tema de aprendizaje, la duración del proceso de aprendizaje, y la diversidad de los enfoques pedagógicos que se apliquen; (2) el grado de autonomía del estudiante para seleccionar sus objetivos de aprendizaje, tópicos, y resultados esperados; y (3) el diseño y control del proceso después de que los objetivos de aprendizaje han sido establecidos. Esta responsabilidad puede ser compartida entre los estudiantes y los profesores, y consiste en planear y seleccionar actividades y productos a desarrollar. Dentro del ambiente de un PAC, existen una gran variedad de recursos y servicios que los estudiantes pueden acceder para lograr sus objetivos de aprendizaje. Algunos tienen una implicación directa en el aprendizaje —servicios y recursos de aprendizaje—; otros permiten la generación de espacios para el desarrollo de competencias colectivas —servicios y recursos de comunidad—; y otros muestran la actividad que los estudiantes desempeñan en el ambiente de aprendizaje — servicios y recursos de contexto—. Algunos ejemplos de cada categoría son: (1) servicios y recursos de aprendizaje: laboratorios virtuales, simuladores, contenidos educativos, sistemas de evaluación, sistemas de búsqueda, ambientes de programación y diseños, entre otros; (2) servicios y recursos de comunidad: herramientas de colaboración, foros, listas de distribución, herramientas de coordinación, agendas compartidas, repositorios para trabajo en equipo, gestión de documentos, entre otros; (3) servicios y recursos de contexto:

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servicios de tutoría, servicios de biblioteca digital, servicios universitarios, entre otros. Algunos de estos servicios pueden ser recuperados y desplegados localmente, mientras que otros pueden ser ejecutados de manera distribuida, basados en un paradigma de arquitectura orientada a servicios (SOA, por sus siglas en inglés) [15], permitiendo la integración de nuevos recursos y servicios en el proceso de aprendizaje. El lenguaje de composición y ejecución de procesos de aprendizaje LPCEL (Learning Process Execution and Composition Language) [4] [13] [14] y la Arquitectura de Aplicaciones y Servicios Web para la Mejora del Aprendizaje (en inglés WASEL: Web Applications and Services Enhanced Learning Architecture) (ver Figura 1), son el primer acercamiento a la cuarta etapa de la evolución de los sistemas de e-learning. En la arquitectura WASEL, el escenario de aprendizaje se diseña con el editor de procesos de aprendizaje, y se ejecuta en el motor de ejecución de procesos de aprendizaje, el cual se comunica con el bus de servicios de aprendizaje a través de WSDL [16] y WADL [17]. El bus de servicios de aprendizaje es la infraestructura donde están conectados los diversos servicios que soportan el proceso de aprendizaje. Se puede lograr la interoperabilidad con otros sistemas de gestión de aprendizaje (LMS, por sus siglas en inglés) a través de envolturas ad hoc. En la siguiente sección, se presentan las características de los LMEs de cuarta generación que debe soportar un motor de ejecución de PACs. III. UNA NUEVA GENERACIÓN DE MOTORES DE EJECUCIÓN DE LMES Los motores de ejecución de LMEs de cuarta etapa para poder soportar PACs, deben ser capaces de gestionar, ejecutar y controlar las características de los LMEs definidas en [13]: (1) Diversidad pedagógica: Los LMEs deben ser capaces de guiar la composición, ejecución y control de un proceso de aprendizaje que incluya diversas técnicas pedagógicas y niveles de complejidad. (2) Descripción del flujo de aprendizaje: Los LMEs necesitan tener la expresividad suficiente para especificar estructuras de flujos de aprendizaje complejas y dinámicas, lo cual incluye actividades, dependencias, reglas, contenidos, roles, escenarios y participantes. (3) Composición dinámica y no anticipada: En algunos casos, la especificación inicial de un proceso de aprendizaje debe ser redefinida y modificada según el tipo de colaboración y negociación entre los estudiantes y los instructores, esto generalmente se lleva a cabo en tiempo de ejecución, sin que ello afecte el estado alcanzado en el proceso de aprendizaje. (4) Descentralización de los servicios de aprendizaje: Las unidades de aprendizaje deben ser vistas como un conjunto de servicios de aprendizaje que pueden ser usados en un proceso de aprendizaje. Algunos de los servicios pueden ser recuperados y desplegados de manera local, mientras que otros pueden ser ejecutados de forma descentralizada, es decir, distribuida.

(5) Separación del proceso de aprendizaje y servicio: Los LMEs deben de contener información detallada para habilitar el acceso dinámico y en tiempo de ejecución a los servicios requeridos, es decir, los LMEs deben de soportar la interoperabilidad semántica. (6) Disponibilidad y contenido del servicio de aprendizaje: Una instancia de un proceso de aprendizaje diseñada a través de un LME, debe de proveer de descripciones adecuadas de los recursos y servicios necesarios para mantener la disponibilidad del proceso de aprendizaje, y que ella no dependa de autocontenidos. Esto con el objetivo de que el proceso de aprendizaje no pierda la oportunidad de evolucionar, sustituir e integrar otros recursos y servicios. (7) Soporte transaccional: Los LMEs deben de describir el soporte transaccional de operación para ejecutar un proceso de aprendizaje con la posibilidad de implementar actividades de larga duración. Tomando como punto de partida la teoría de los flujos de trabajo [3], un motor de ejecución de LMEs de la cuarta etapa es el software de control básico de gestión de flujos de trabajo, responsable de la creación y eliminación de procesos, el control de la planeación de actividades dentro de un proceso de aprendizaje, y de la interacción entre las herramientas de aplicación, los estudiantes, y el personal de la facultad. Además es responsable de proveer el soporte de las características de los LMEs antes mencionadas. Los motores de LMEs deben de proveer infraestructura para controlar: (1) la interpretación de la definición del proceso; (2) el control de las instancias de proceso para su creación, activación, suspensión y terminación; (3) la navegación entre actividades de proceso, e.g., operaciones en secuencia o paralelo, planeación de fechas límite, interpretación de datos relevantes al flujo de aprendizaje, entre otros; (4) el acceso y salida de participantes específicos; (5) la identificación de ítems de trabajo que requieren atención del usuario y una interface para soportar las interacciones con los usuarios; (6) el mantenimiento de los datos de control del flujo de aprendizaje, así como la transmisión de datos relevantes al flujo de aprendizaje entre aplicaciones y usuarios; (7) Una interface para invocar aplicaciones y servicios externos, así como la relación que hay con los datos del flujo de aprendizaje; y (8) las acciones de supervisión y control con propósitos de administración y auditoría. En los sistemas de flujos de trabajo muchas de estas características se soportan por medio de la implementación de un modelo de transacciones avanzado (MTA) para asegurar su la ejecución correcta y confiable del flujo de trabajo. Cuando éste es el caso, se le conoce al sistema como sistema de flujo de trabajo transaccional. En dicho sistema, las actividades de proceso se mapean a componentes de transacciones de una transacción avanzada, y las dependencias de flujo de control se definen como dependencias entre los pasos transaccionales. Una capa adicional de control en términos de dependencias se le agregar al MTA para proveer de funcionalidad a las transacciones en ejecución en un ambiente distribuido. Cabe destacar que las características transaccionales de un MTA forman sólo una pequeña parte de una aplicación de flujos de

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Fig. 1. Arquitectura de Aplicaciones y Servicios Web para la Mejora del Aprendizaje.

trabajo. Los requerimientos de los sistemas de gestión de flujos de trabajo exceden o difieren significativamente de los requerimientos de un MTA en términos de modelado, coordinación y tiempo de ejecución. Por lo tanto, es muy útil incorporar semántica de transacciones como recuperación, atomicidad e aislamiento relajada, para asegurar la correcta ejecución de un flujo de trabajo. No obstante, ver un sistema de gestión de flujos de trabajo como un MTA, o usar un MTA para modelar un flujo de trabajo sería inapropiado [18]. En la siguiente sección, se presentan algunos de los MTAs apropiados para un motor de ejecución de LMEs de la cuarta etapa. IV. MODELOS DE TRANSACCIONES AVANZADOS Una transacción [19] es una unidad computacional consistente y confiable, la cual se ejecuta a partir de un estado inicial consistente y finaliza su ejecución en un estado final consistente. Es decir, una transacción es una colección de acciones que llevan a cabo una transformación consistente de los estados de un sistema. Para lograr esto, las transacciones deben de poseer las llamadas propiedades ACID (por sus siglas en inglés) [20], que se presentan a continuación: (1) Atomicidad: Una transacción se ejecuta completamente (comete) o el efecto final es como si no se hubiera ejecutado (aborta). Es decir una transacción se comete o se aborta, pero no puede haber un estado intermedio entre estos dos. (2) Consistencia: El código de una transacción debe garantizar que si se aplica a un estado consistente de datos, el resultado será también un estado consistente de datos. (3) Aislamiento: La ejecución concurrente de transacciones que acceden datos en común, debe equivaler a la ejecución en serie de las mismas transacciones. (4) Durabilidad: Los efectos de la transacción cometida deben ser preservados aún en el caso de fallas.

Para garantizar la ejecución correcta y fiable de un flujo de aprendizaje en un motor de ejecución de LMEs, es necesario que el motor provea de soporte transaccional a través de Modelos de Transacciones Avanzados (MTAs). Los MTAs relajan una o más de las propiedades ACID para soportar actividades de larga duración, como lo es un proceso de aprendizaje. Actualmente existen diversos MTAs que se presentan en [21], los cuales pueden ser adecuados para la nueva generación de motores de ejecución de PACs, e.g., transacciones anidadas, SAGAS, transacciones anidadas abiertas, transacciones flexibles, contratos, transacciones-S, el modelo de transacciones DOM, y transacciones multicolores. En la Tabla I, se hace una comparación entre los MTAs, la cual muestra su propósito general, la propiedad ACID que relajan y una breve descripción de ellos. Considerando las características del ambiente de aprendizaje, es necesario remarcar la diferencia entre una actividad de un flujo de aprendizaje y una actividad de un flujo de trabajo. Cuando una actividad de un flujo de trabajo es ejecutada y la transacción falla, se debe a un problema de software o hardware, e.g., recurso no disponible, formato de entrada incorrecto, falla interna de la aplicación, entre otros [22]. En cambio, en las actividades de un flujo de aprendizaje, cuando una transacción falla, puede deberse también a que el estudiante no logró los objetivos de aprendizaje, aún cuando estudiante completó la actividad de manera correcta, e.g., el alumno no obtuvo la calificación mínima para aprobar un examen, hicieron falta productos en la presentación de un proyecto, entre otros. Debido a esto, los motores de ejecución de PACs, deben de proveer una forma de manejar actividades de compensación en los flujos de aprendizaje para lograr los objetivos de aprendizaje.

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IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 2, May. 2010 TABLA I MODELOS DE TRANSACCIONES AVANZADOS

V. MODELOS DE TRANSACCIONES AVANZADOS PARA PROCESOS DE APRENDIZAJE COMPLEJOS En el apartado anterior, se presentó una comparación entre los MTAs. Conocer los diversos MTAs es importante en el terreno del diseño del aprendizaje, no sólo para soportar actividades de larga duración, sino también para proveer de soporte pedagógico desde la perspectiva de la ejecución. Ello debido a que cada actividad y proceso de aprendizaje es diferente, y pueden requerir de una ejecución bajo un MTA diferente. Por lo tanto, el motor de ejecución de PACs debe soportar diversos MTAs, de tal forma que las diferentes actividades de aprendizaje puedan ejecutarse bajo el MTA más adecuado. En general, la propuesta es manejar tres niveles de transacciones en los motores de ejecución de PACs (ver Figura 2): 1) Proceso: En este nivel se utiliza un MTA general para todo el PAC. Específicamente en el lenguaje LPCEL, este nivel se describe en el elemento (proceso de aprendizaje complejo). Un MTA enfocado en actividades de larga duración es adecuado para este nivel. 2) Actividad o subproceso: Este es el nivel de transacciones más crítico en términos del aprendizaje. Si se escoge el MTA más adecuado para cada actividad o conjunto de actividades de aprendizaje, se logrará una contribución importante en el

estudiante para que logre sus objetivos de aprendizaje —los cuales son la base del PAC en LPCEL—, al proveer al flujo de aprendizaje de estructura y comportamiento adecuados. Diferentes MTAs pueden ser usados en diferentes actividades y estructuras, e.g., en LPCEL contratos puede ser usado en el elemento (componente complejo), junto con las estructuras (secuencia), (hacer mientras) y (mientras), bajo un paradigma de instrucción conductista; o bien puede usarse el MTA transacciones-s en el elemento , junto con las estructuras (cambiar), (separar) y (unir), bajo un paradigma de instrucción constructivista. 3) Recurso: Este nivel en LPCEL ocurre en el elemento (recursos). El asunto principal aquí es sobre si se trata de servicios con estados o servicios sin estados. Con servicios sin estado un modelo de transacciones simple con todas las propiedades ACID puede ser utilizado, mientras que con los servicios con estados, el modelo de transacciones depende del tipo de recurso. En otras palabras, suponga que Alicia y Beto están inscritos en un curso. El curso completo puede ser visto como una transacción con muchas subtransacciones (actividades de aprendizaje), y debido a que el curso dura una cantidad de tiempo considerable y es una actividad de larga duración con resultados parciales, el MTA transacciones anidadas abiertas

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Fig. 2. Niveles de transacciones en un proceso de aprendizaje.

sería adecuado como modelo de transacciones del nivel de proceso. Pero entonces, ¿qué pasa cuando el profesor quiere que sus estudiantes desarrollen ciertas habilidades que pueden ser obtenidas de mejor manera a través de un enfoque conductista, donde una secuencia de tareas debe ser totalmente completada en un orden determinado? El MTA contrato en el nivel de actividad debe ser utilizado para esta situación. Posteriormente cuando es tiempo de desarrollar una actividad colaborativa bajo un enfoque constructivista, donde Alicia y Beto necesitan trabajar juntos con entregables parciales para lograr un objetivo, entonces el MTA transacciones-s sería más adecuado. Finalmente, cada tarea tiene recursos asociados a ella, algunos pueden ser simples servicios sin estado que pueden ser manejados por el modelo de transacciones del nivel de actividad, mientras que otros pueden ser manejados en el nivel recurso por un modelo transaccional tradicional con todas las propiedades ACID, o bien, si son necesarias interacciones complejas con servicios con estados, un MTA puede ser utilizado dependiendo del tipo de recurso.

amplias opciones para fusionar transacciones con las tecnologías para el aprendizaje, para de esta forma ejecutar de manera correcta y confiable actividades de larga duración bajo diversos paradigmas de instrucción. Las actividades de aprendizaje son muy diversas, y cada una emplea diferentes métodos de instrucción, por lo tanto sería rígido ejecutar todas bajo un solo modelo transaccional, lo cual conduciría no sólo a no lograr los objetivos de aprendizaje de manera fiable, sino que significaría que la tecnología estaría representando un obstáculo, en lugar de ser un acelerador. AGRADECIMIENTOS Este trabajo es parcialmente financiado por el subprograma Avanza (proyecto TSI-020501-2008-53), el subprograma PCI (proyecto A/018126/08) del Gobierno Español y la Cátedra de Investigación: Sistemas Distribuidos y Adaptativos en Tecnologías Educativas, DASL4LTD (C-QRO-17/07) del Tecnológico de Monterrey, México. REFERENCIAS [1]

VI. CONCLUSIONES En este artículo se presentaron diversos MTAs, cada uno propuesto con un propósito diferente, pero ninguno ha sido aplicado en el campo de la tecnología educativa, donde la interacción con el usuario juega un rol importante, y las diversas actividades de aprendizaje no pueden ser ejecutadas de manera adecuada bajo un solo MTA. No obstante, los MTAs presentados representan un punto de partida con

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Jorge Torres es Licenciado en Sistemas Computacionales (1994) y Master en Administración de Tecnologías de Información (1998) por el Tecnológico de Monterrey, México. Obtiene un Ms.C. en Ciencias y Tecnologías Computacionales (2005) y su disertación del programa doctoral se encuentra en proceso en la Universidad Carlos III de Madrid. Ha trabajado en el Departamento de Sistemas Computacionales del Tecnológico de Monterrey desde 1998 como profesor-investigador de tiempo completo. En el 2008 fundó y desde entonces dirige el grupo de investigación: Sistemas Distribuidos y Adaptativos en Tecnología Educativa, DASL4LTD (C-QRO-17/07) del Tecnológico de Monterrey. Es coautor de más de 30 comunicaciones en conferencias internacionales de investigación en informática y dos capítulos de libros. El Prof. Torres es miembro de IEEE, de la ACM y miembro del Capítulo Español del ACM Special Interest Group on Computer Science Education (SIGCSE) Sus principales intereses de investigación incluye tecnologías para el soporte al aprendizaje, ingeniería de software, sistemas distribuidos y servicios web y web semántica. Ha participado en diferentes proyectos de investigación relacionados con: Web Services Enhanced Learning and computer supported education. Juan Manuel Dodero es Licenciado en Informática por la Universidad Politécnica de Madrid desde 1993 y Doctor en Ingeniería Informática por la Universidad Carlos III de Madrid desde 2002. Sus campos principales de investigación son la ingeniería del software y de la web, con una dedicación especial a sus aplicaciones en el aprendizaje asistido por ordenador. Ha trabajado como Ingeniero de I+D en Intelligent Software Components S.A. y como profesor ayudante y después titular en la Universidad Carlos III de Madrid. En 2008 obtuvo una plaza de Profesor Titular en la Universidad de Cádiz, España. Es coautor de más de una docena de publicaciones en revistas internacionales indexadas, cinco capítulos de libros y más de 40 comunicaciones en conferencias internacionales de investigación en informática. El Prof. Dodero es miembro de la ACM, fundador y miembro del comité directivo del Capítulo Español del ACM Special Interest Group on Computer Science Education (SIGCSE) y miembro fundador de la Sociedad Iberoamericana para el Avance de la Tecnología Educativa (SIATE). En 2005 recibió una distinción al investigador joven del Comité Técnico de Tecnologías Educativas del IEEE por sus contribuciones durante la primera etapa postdoctoral a la investigación en este campo. Ignacio Aedo es licenciado y doctor en informática por la Universidad Politécnica de Madrid y en la actualidad es Catedrático de Universidad en la Universidad Carlos III de Madrid. Sus principales intereses son la hipermedia, los sistemas interactivos para la educación, sistemas web, libros electrónicos, metodologías para el desarrollo y sistemas de información para situaciones de emergencia, centrándose su labor investigadora en la búsqueda de soluciones que ayuden a las personas, individuos o grupos, a mejorar su trabajo y su proceso de aprendizaje siendo sus trabajos financiados por distintas instituciones públicas y privadas. Los resultados de sus investigaciones se han visto plasmados en más de 200 artículos en revistas y congresos internacionales. El Dr. Aedo es Director del Máster en Ingeniería de la Web, Subdirector del Master en Gestión y Producción en e-Learning y Adjunto al Vicerrector de Profesorado y Departamentos en la Universidad Carlos III de Madrid. Además, es ViceChair del Comité Técnico de Tecnologías para el Aprendizaje de IEEE. Eduardo Juárez es ingeniero en sistemas computacionales por el Tecnológico de Monterrey, Campus Querétaro (2008). Actualmente estudia la Maestría en Administración de Tecnologías de Información en la misma institución. Desde 2008 es Asistente de investigación en la cátedra Sistemas Distribuidos y Adaptativos en Tecnologías Educativas, DASL4LTD (C-QRO-17/07) del Tecnológico de Monterrey, México. Ha publicado diversos trabajos de investigación que se han traducido en más de 10 comunicaciones en conferencias internacionales y un capítulo de libro. El Ing. Juárez recibió en 2009 el Reconocimiento a la Excelencia Académica de la Asociación Nacional de Facultades y Escuelas de Ingeniería de México.

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