Número 13 IE Comunicaciones by Manuel Ortega Cantero

Revista Iberoamericana de

Informática Educativa

IE comunicaciones

Revista Oficial de la Asociación para el Desarrollo de la Informática Educativa

IE Comunicaciones es una publicación periódica editada y distribuida por la Asociación para el Desarrollo de

la Informática Educativa ADIE. No se solidariza, necesariamente, con la opinión expresada por los autores de los artículos. Reservados todos los derechos y prohibida la reproducción total o parcial de textos e imágenes publicadas en la revista sin citar la fuente. © 2011 ADIE (http://www.adie.es) Edita: Asociación para el Desarrollo de la Informática Educativa, ADIE ISSN: 1699-4574

Número 13, Enero -‐ Junio 2011

Sumario Artículos 3 Nuevas Tecnologías e Innovación Educativa en el campo de la Educación Musical: propuesta para la formación de profesorado especialista Mónica Sánchez, Íñigo Cía 15 La plataforma EDUCAGENT: Agentes Conversacionales Inteligentes y Entornos Virtuales aplicados a la Docencia David Griol, José Manuel Molina 33 Modelado de una experiencia educativa basada en juegos de ordenador para la formación sobre situaciones de emergencia para niños Mario Rafael Ruiz Vargas, Telmo Zarraonandia, Paloma Díaz, Ignacio Aedo 43 IDEM-‐IA: Un entorno de desarrollo integrado para el modelado de agentes inteligentes Walter Santana, Jorge Roa, Milagros Gutiérrez, Georgina Stegmayer

Fines • • • •

Actividades

Fomentar la Informática Educativa. Promover la formación de las personas en las Nuevas Tecnologías Educativas. Intercambiar trabajos, ideas y experiencias. Evaluar la calidad pedagógica de los productos existentes

Cursos, Seminarios, Mesas Redondas, Conferencias, Talleres, etc. Congresos periódicos de carácter nacional e internacional. Evaluación y Biblioteca de Software Educativo. Base de Datos de investigaciones, estudios sistemáticos.

• • • •

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IE Comunicaciones Revista Iberoamericana de Informática Educativa

Numero 13, Enero-Junio 2011, pp 3-13 Artículo de revisión

Nuevas Tecnologías e Innovación Educativa en el campo de la Educación Musical: propuesta para la formación de profesorado especialista Mónica Sánchez, Íñigo Cía Departamento de Psicología y Pedagogía; Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica Universidad Pública de Navarra Campus de Arrosadia - 31006 Pamplona - España monica.sanchez@unavarra.es; inigo.cia@unavarra.es

Resumen: La adaptación de los estudios universitarios al marco del Espacio Europeo de Educación Superior conlleva profundos cambios y reajustes en la concreción de la oferta de Grados y Posgrados y en la concepción de la dinámica en el aula, el espacio donde se intercambia el conocimiento. En el caso de la formación de profesorado especialista en Educación Musical, puede llevar a la asimilación de herramientas que guíen al alumnado en su proceso de aprendizaje y futura formación. En este artículo, tratamos de poner de manifiesto la importancia del uso de las Tecnologías de la Información y Comunicación al servicio musical, ya que son un creciente marco de referencia y ampliación de recursos y herramientas en constante evolución, resaltando el potencial del software Open Source. Palabras clave: Educación Musical; Software Educativo; Formación de profesorado.

Abstract: The adaptation of university studies within the framework of the European Higher Education Area implies profound changes and adjustments in the realization of the offer undergraduate and graduate design and dynamics in the classroom, the space where knowledge is exchanged. In the case of specialist teacher training in music education can lead to the assimilation of tools to guide students in their learning process and future training. In this article, we try to highlight the importance of using Information Technology and Communication to the music service because they are growing and expanding framework of resources and tools evolving, highlighting the potential of open source software. Key words: Music Education; Educational Software; Teacher training.

1. Introducción Es cierto que Internet como fenómeno masivo tiene menos de 15 años. Sin embargo, su corta vida ya puede dividirse en eras, perfiladas por profundos cambios de rumbo. En la “primera era”, la 1.0, los sitios eran estáticos y la información, unidireccional: la comunicación seguía el modelo del monólogo (una persona, un responsable del sitio, ponía a disposición una información para que fuera accesible).

En la era 2.0 (que ya progresa hacia lo que se menciona como web 3.0, la web semántica e inteligente), en cambio, imperan la interactividad y el dinamismo. La comunicación se convirtió en un diálogo en el que todos participan casi con los mismos derechos. La información se imparte desde múltiples fuentes y se va retroalimentando sin demasiado control. Soportes para compartir videos o fotos como flickr1 y youtube, lo demuestran. 1

Al final de este documento se encuentra un glosario que incluye todos los vínculos a las páginas web que se mencionan en el presente artículo.

ISSN: 1699-4574

Mónica Sánchez, Íñigo Cía

Martín (2004, citado en [Díaz 08]) que apunta entre sus conclusiones a que el uso de las nuevas tecnologías en educación puede contribuir a transformar la enseñanza en el aula, mejorar sensiblemente los resultados del alumnado con peor conocimiento inicial y menor motivación, podría ayudar a mejorar el funcionamiento del centro y contribuiría a crear una cultura más favorable al cambio educativo.

La producción conjunta de contenidos (tal como muestran los proyectos más exitosos o representativos de esta etapa, como Wikipedia -recopilación comunitaria de artículos sobre los temas más variados- o Gestiarium -la enciclopedia que recopila todos los gestos del mundo-) devino en modelo de creación de conocimiento. Antes lo valioso era la información del sitio y ahora lo valioso es el contenido del usuario (su aporte de datos, recomendaciones, preferencias, opiniones) y la posibilidad de que otros agreguen elementos o modifiquen esos contenidos.

2. Nuevo marco legislativo: adaptación al EEES

Pero la otra tendencia imparable en los últimos años son las redes sociales, (promovidas por empresas) como facebook, tuenti, twitter, Hi5, Sónico, My Space o linkedIn (para el ámbito profesional), que comprendieron el espíritu de los tiempos y se dieron cuenta de que ya había llegado la hora de explotar la potencialidad de contactos que ofrece la web.

El Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) es un proyecto que engloba a más de cuarenta países europeos. Su objetivo fundamental es la adopción para el año 2010 de un sistema de titulaciones flexible, comprensible y comparable, que permita incrementar los intercambios y las oportunidades laborales, así como favorecer la movilidad del alumnado entre países europeos.

Los sitios de redes sociales son hoy los de mayor popularidad porque hay tantos individuos conectados que posibilitan compartir experiencias, novedades, fotos, opiniones, videos: además de contactarse, los usuarios de redes exhiben sus perfiles, preferencias, actividades e incluso sus líneas de investigación. Creemos que de estas situaciones también se puede inferir conocimiento.

El EEES está, por tanto, en proceso de construcción y conlleva cambios importantes en el sistema educativo universitario. Lo expuesto lleva aparejado cambios diversos y profundos, como el diseño de las titulaciones universitarias, que deben responder al contexto sociocultural en el que se encuentre la universidad, así como a la universidad misma. Las titulaciones de Grado y Posgrado pasan a diseñarse de modo que permitan armonizar los títulos y dar respuesta a las necesidades actuales y, a ser posible, futuras.

Las preguntas en torno a este fenómeno son varias: ¿cómo vive el alumnado de la educación superior el fenómeno de las redes sociales?¿Qué foros frecuentan? ¿Alguno tiene un avatar en Second Life? El sistema educativo actual se ve inmerso en una adaptación al Espacio Europeo de Educación Superior (EEES). El uso de herramientas TIC (Tecnologías de la Información y la Comunicación) será cada vez más normalizado y creemos que el alumnado de magisterio en general y el ámbito musical específicamente, tienen mucho que aportar.

Tal y como señala Cano [Cano 09], el EEES también implica la disposición y puesta en práctica, de forma integrada, de diferentes metodologías activas, para profundizar en los procesos de construcción, personalización y disposición del aprendizaje de los discentes, necesario para una formación académica e intelectual de calidad que les faculte a una mejor y más ajustada intervención diaria en los diferentes contextos de acción en los que se va a ver implicado, cualquiera que sea su perfil académico-profesional.

Díaz (2008) se cuestiona el impacto de las TIC en el aula y recoge cuestiones relativas a que si verdaderamente dichas herramientas mejoran la calidad de la educación, su uso para el aprendizaje, cómo deben ser utilizadas o si son verdaderamente útiles. El autor recoge un estudio de Marchesi y

Nuevas Tecnologías e Innovación Educativa en el campo de la Educación Musical: propuesta para la formación de profesorado especialista

En este sentido, como se mostrará más adelante, la incorporación de las TIC constituye un instrumento privilegiado para que el profesorado pueda seguir los procesos de trabajo en grupo que le resultaban, hasta hace poco tiempo algo opacos y ajustar, en consecuencia, la ayuda educativa en el momento en el que surgen dudas o dificultades en el trabajo en grupo.

3. Nuevas tecnologías e innovación educativa Todo lo expuesto anteriormente en torno al marco legislativo europeo común, nos lleva a reflexionar sobre el papel del docente y su giro pedagógico hacia nuevas vertientes. Las NTICs (Nuevas Tecnologías de Información y Comunicación) promueven una nueva visión del conocimiento y del aprendizaje, que afecta a las figuras participantes en el proceso de enseñanzaaprendizaje. Muchas de las investigaciones parecen apuntar a que es el docente y el marco legislativo el que debe cambiar en sus prioridades e inquietudes curriculares, pero creemos que el papel del alumnado debe dar un giro a lo que tradicionalmente ha venido desempeñando dentro de la enseñanza superior, como mero espectador y receptor del conocimiento, debiéndose tal vez encaminar hacia la construcción de su propio conocimiento bajo la atenta tutela y dirección del profesorado, que no sólo transmitirá contenidos a través de la clase magistral, sino que se muestra más cercano a través de las NTICs.

3.1. Uso de software libre El uso del software libre está cada día más extendido y apoyado. Incluso hay administraciones dependientes de algunas comunidades autónomas que apoyan distribuciones GNU2/Linux (Molinux, Guadalinex,...), es decir, con el sistema operativo libre y gratuito. Pero el software propietario sigue teniendo demasiada presencia, incluso en el ámbito educativo, aunque el universo Open Source (software de fuentes abiertas y libre acceso) tiene soluciones que, como mínimo, igualan las características del software privativo o incluso lo superan. Desde el software libre más conocido, como el navegador web Mozilla Firefox, la suite ofimática OpenOffice o el editor gráfico Gimp, hasta aplicaciones web totalmente libres y gratuitas utilizadas en el mundo de la enseñanza, para crear cursos virtuales, como Claroline, Lrn o el más utilizado, Moodle.

Lo expuesto invita a que se reflexione acerca de que el acceso a los contenidos no significa necesariamente conocimiento, ya que quien no quiere aprender realmente, no aprenderá.

Queremos señalar que las TICs no deben ser introducidas ni utilizadas en el aula per se. Debemos tener claro que no son más que una serie de recursos puestos a disposición del profesorado, que empleará teniendo en cuenta los objetivos que guíen cada una de sus acciones formativas.

Mauri [Mauri et al. 09] diseña instrumentos de seguimiento del aprendizaje del alumno, como el espacio dedicado a la tutoría online, que pretende conseguir que los malentendidos o incomprensiones sobre el contenido y sobre los aspectos organizativos se aborden desde el mismo momento en que el alumnado lo necesite para evitar que repercutan negativamente en su implicación activa y continuada en el aprendizaje. Elaboran instrumentos de autoevaluación del aprendizaje individual y de grupo para que los alumnos/as reflexionen sobre el proceso y los resultados de su aprendizaje y decidan las mejoras que es preciso llevar a cabo en el futuro.

Pero tal vez podríamos resumir que el uso de software libre en las comunidades educativas nos puede llevar a adoptar una postura constructiva, cooperando con la comunidad local e internacional, la posibilidad de aprender de otros y que otros pueden aprender de nosotros, a propagar el conocimiento de forma libre, a trabajar en equipo y a la libertad de investigar, crear, modificar y aprender.

El equipo docente diseñó un espacio para favorecer la comunicación inter-alumnado en el trabajo colaborativo, que incluye diferentes herramientas para el uso exclusivo de los grupos: el foro y la wiki.

El proyecto GNU fue iniciado por Richard Stallman con el objetivo de crear un sistema operativo completamente libre.

Mónica Sánchez, Íñigo Cía

Según informes de CENATIC (Centro Nacional de Referencia de Aplicación de las Tecnologías de la Información y la Comunicación basadas en fuentes abiertas) las tecnologías abiertas “son un modelo educativo en sí mismo, libre, democrático, sostenible y tecnológicamente competitivo, que contribuye a formar a personas libres, independientes, críticas y autónomas, capaces en el futuro de elegir su opción tecnológica”. El centro ha elaborado un documento llamado “10 razones para elegir software de fuentes abiertas en la Educación” que recoge aspectos de carácter educativo, técnico y social. Diez razones para elegir Software de Fuentes Abiertas en la educación: 1. Contribuye a formar personas libres, independientes, críticas y autónomas. 2. Permite enseñar con herramientas adaptadas a la realidad del alumnado. 3. Crea una Comunidad de Conocimiento Compartido. 4. Favorece en la persona la libertad de elección tecnológica. 5. Evoluciona rápidamente y permite una eficaz solución de los problemas. 6. Una solución madura, con experiencias de éxito en el entorno educativo español. 7. Permite ahorrar costes en la implantación, mantenimiento y gestión de los centros educativos. 8. Facilita que los alumnos dispongan en su casa de las mismas herramientas educativas que utilizan en su centro educativo, y de forma 100% legal. 9. Garantiza la seguridad. 10.Potencia la innovación de productos y servicios a través de empresas locales.

4. La formación de docentes en la era digital El uso de los sistemas multimedia en educación se justifica tanto desde el punto de vista del profesorado como del alumnado [Palomo 00]. Los discentes pueden convertirse en auténticos creadores de productos multimedia con software adecuado para ello, ya que la educación no consiste únicamente en la asimilación de contenidos, sino en la participación activa del alumnado en su proceso de aprendizaje. Una de las posibilidades que nos ofrecen las TICs es crear entornos de aprendizaje que ponen a disposición del estudiante una amplitud de información con rapidez de actualización. Valga como ejemplo de lo que decimos, el progresivo aumento de hospedajes de páginas web o el incremento de revistas virtuales. En la actualidad, ya hay universidades que comparten sus contenidos en la red, incluso mediante grabaciones de sus clases magistrales, como en YouTube Edu. Universidades como la Politécnica de Madrid, la Universitat Oberta de Catalunya, o la Universidad Pública de Navarra ya han puesto a disposición de cualquier usuario de Internet clases, conferencias y temas relacionados con la educación dentro del canal youtube. No debemos olvidar tampoco buscadores como Google Académico, que proporciona una búsqueda de literatura científica en muchas disciplinas y fuentes, incluidas tesis, libros, resúmenes y artículos, Scirus, motor de búsqueda específico de contenido científico, desarrollado por Elsevier, enfocado a contenidos de gran interés para la comunidad científica (artículos, congresos, patentes, webs, etc.) de calidad contrastada. Simplemente hay que ingresar el concepto de búsqueda, y en cuestión de segundos nos dirige a una gran cantidad de recursos vía web.

Por todo lo expuesto, creemos que el uso de software de fuentes abiertas, gratuito y de libre acceso debería ser una constante en el ámbito universitario, sobre todo en el caso del software destinado a la educación o a la formación de futuros educadores.

El objetivo de YouTube Education es proporcionar acceso a información sobre universidades y contenidos desarrollados en éstas para que cualquier persona, ya sea por el interés en el contenido de los cursos universitarios o simplemente por curiosidad intelectual, pueda acceder y consultar una serie de vídeos educativos generados por las universidades. El acceso a los vídeos se puede realizar a través de la portada del canal educativo, donde hay una clasificación por temas tales como ingeniería, arte e

Como veremos, en el ámbito musical universitario se podría determinar que es bastante escasa su presencia, por lo que consideramos necesaria una progresiva implantación y potenciar vías de desarrollo.

Nuevas Tecnologías e Innovación Educativa en el campo de la Educación Musical: propuesta para la formación de profesorado especialista

historia, derecho, matemáticas,… y así hasta una docena de asignaturas. La mayoría de los vídeos se encuentran en inglés y, de momento, no hay subtítulos disponibles, pero creemos que ha abierto una vía de comunicación y transmisión de conocimiento sin límites, a la que irán sumándose paulatina y progresivamente las comunidades educativas.

Las posibilidades que nos ofrecen estas tecnologías para la interacción con la información no son sólo cuantitativas, sino también cualitativas en lo que respecta a la utilización no sólo de información textual, sino también de otros tipos de códigos, desde los sonoros a los visuales. Además, la estructura sintáctica y semántica organizativa de la información que se nos ofrecen van desde el tipo secuencial lineal, hasta los que la poseen en formato hipertexto e hipermedia.

Dentro del ámbito musical, un ejemplo destacable lo conforman los Open Yale Courses, gracias a los que podemos asistir libremente a las 23 lecciones magistrales del profesor Craig Wright que sobre su curso “Listening to Music” ofreció el pasado otoño de 2008 en la Universidad de Yale, disponibles desde cualquier punto del mundo con acceso a internet.

Desde nuestro punto de vista la incorporación de las TICs a las instituciones educativas nos va a permitir la creación de entornos más flexibles para el aprendizaje, a través de nuevas formas de acceder, generar, y transmitir información y conocimientos, lo que nos abrirá las puertas para poder flexibilizar, transformar, cambiar, extender,…; en definitiva buscar nuevas perspectivas en una serie de serie de variables y dimensiones del acto educativo.

De todas formas en este aspecto del libre acceso a la información creemos que no debemos caer en dos errores, el primero realizar un paralelismo entre información y conocimiento, y el segundo, creer que tener acceso a más información puede significar el estar más informado. Respecto al primero de los problemas, queremos apuntar que el simple hecho de estar expuesto a la información no significa la generación o adquisición de conocimiento significativo, ya que para ello es necesaria su incorporación dentro de una acción de estructuración y organización, y la participación activa y constructiva del sujeto. Mientras que el segundo, nos debe hacer reflexionar en diferentes aspectos, como son: si hasta fechas recientes la escuela cumplía una clara función de almacenamiento de la información y ello también es una notable limitación para las instancias menos pudientes y rurales, en la actualidad las nuevas tecnologías nos van a permitir que el estudiante, independientemente del lugar en el que se encuentre, pueda acceder a grandes bases y fuentes informativas; tales posibilidades de acceso a la información, traerán un nuevo problema para los objetivos que debe abarcar la formación de los individuos, ya que el problema de la educación no será la localización y búsqueda de información, sino más bien en su selección, interpretación y evaluación; y por último, que la información va a estar deslocalizada del individuo y de su contexto inmediato cercano, y el poder ya no será tener la información, sino saber buscarla, evaluarla y usarla.

Posiblemente uno de los efectos más significativos de las TICs en los entornos educativos, es la posibilidad que nos ofrecen para flexibilizar el tiempo y el espacio en el que se desarrolla la acción educativa; es decir, el tiempo en el cual el estudiante recibe la formación y el espacio dónde la realiza. Las nuevas tecnologías permiten que estudiantes y profesor puedan estar en contacto independientemente del espacio y el tiempo en el cual se encuentren inmerso, posibilitando de esta forma el acceso a expertos alejados de los contextos cercanos del estudiante. Por lo general, se podría decir que estamos habituados a una formación donde claramente se encuentra determinado desde el principio dónde tiene que estudiar e interaccionar el estudiante con la información (en el aula) y cuándo debe recibirla. Por el contrario las TICs ofrecen al estudiante una elección real en cuándo, cómo y dónde estudiar, ya que puede introducir diferentes caminos y diferentes materiales, algunos de los cuales se encontrarán fuera del espacio formal de formación. En consecuencia, “se favorece que los estudiantes sigan su propio progreso individual a su propia velocidad y de acuerdo a sus propias circunstancias” [Cabero 00:: 26], creando una actitud más proactiva que reactiva ante las nuevas herramientas tecnológicas, liberando el potencial creativo de los futuros docentes.

Mónica Sánchez, Íñigo Cía

La interactividad es posiblemente otra de las características más significativas de estos entornos de formación desarrollados por la aplicación de las nuevas tecnologías. Interactividad que tenemos que percibirla desde diferentes puntos de vista, que irán desde una interactividad con el material hasta una interactividad con las personas. Por una parte, nos ofrecen diferentes posibilidades para que el sujeto en la interacción con el entorno pueda construir su propio itinerario formativo, adaptándolo a sus necesidades y eligiendo los sistemas simbólicos con los que desea actuar. Interactividad para poder estar conectado con diferentes participantes del sistema, tanto con el profesorado como con los estudiantes, favoreciéndose tanto una comunicación horizontal como vertical entre todos los participantes. Y por último interactividad para no ser un mero receptor pasivo de información, sino activo en la construcción de los significados.

profesores y profesoras de Música debe orientarse hacia la elaboración de didácticas que integren de forma efectiva y eficaz las Tecnologías de la Información y la Comunicación como una herramienta más dentro del proceso de enseñanza y aprendizaje de la música. Modelos metodológicos que, en definitiva, acerquen al alumnado a diferentes fuentes de información y creación (medios audiovisuales, Internet, textos y otros recursos gráficos y sonoros) para aumentar su conocimiento y disfrute de la música. Palomo [Palomo 00] señala que la irrupción de la informática y de las telecomunicaciones está provocando igualmente una revolución comparable a la aparición de la imprenta o la escritura; de hecho, el trabajo intelectual hoy en día comienza a ser impensable sin el uso del ordenador. En educación, como en otros ámbitos, los sistemas multimedia que están apareciendo proporcionan al profesorado herramientas que le posibilitan para desarrollarse personal y profesionalmente, pues le permiten acceder a un mundo antes vedado a virtuosos y genios (creación de música e interpretación de la misma).

En la sociedad de la información el conocimiento está deslocalizado, de ahí que las instituciones educativas dejen de ser las únicas depositarias de la información. Lo formal, informal y no formal, se convierten en nuevos entornos para la formación.

Desde la creación de los proyectos GNU y las licencias Copyleft3, casi cualquier tipo de producción creativa puede acogerse a este tipo de licencias y conocimiento libre. Sus partidarios la proponen como alternativa a las restricciones que imponen las normas planteadas en los derechos de autor, a la hora de crear, modificar y distribuir copias de una obra determinada. Se pretende garantizar así una mayor libertad para que cada receptor de una copia, o una versión derivada de un trabajo, pueda, a su vez, usar, modificar y redistribuir tanto el propio trabajo como las versiones derivadas del mismo. Así, y en un entorno no legal, puede considerarse como opuesto al copyright o derechos de autor tradicionales.

5. La tecnología informática como recurso musical La música, al igual que todas las facetas del saber humano, se encuentra en continua evolución. Tal vez no dentro de mucho tiempo nuestro alumnado, que ya podrían ser en la actualidad considerados como “nativos digitales”, desconozca el uso de herramientas tan usuales para los docentes como la tiza y la pizarra. En el ámbito musical, desde la aparición de los instrumentos electrófonos nos encontramos dentro de una vertiginosa aceleración tecnología que nos induce en muchas ocasiones a pensar que nunca alcanzaremos una actualización de nuestro conocimiento, ya que constantemente aparecen nuevos programas informáticos, nuevos sonidos, nuevas formas de componer.

Incluso ya se puede hablar de “música libre”. La música libre es aquella música que está en dominio público o protegida por una licencia libre, al estilo de la Licencia Pública General, o la licencia BSD que ampara a una parte del software libre. De esta forma, se consigue la máxima distribución y promoción de la

La oportunidad que tenemos por delante es extraordinaria. Por ello, la formación de los futuros

Forma de licencia que puede ser usada para modificar el derecho de autor de obras o trabajos, tales como software de computadoras, documentos, música, y obras de arte.

Nuevas Tecnologías e Innovación Educativa en el campo de la Educación Musical: propuesta para la formación de profesorado especialista

música y hace posible que llegue sin obstáculos al público.

Debian) que se constituye como una herramienta en constante expansión, ya que permite a los desarrolladores continuar implementando nuevas aplicaciones. Consta de un manual, es bastante intuitivo, ya que se pueden introducir las notas mediante el ratón, el teclado o MIDI, su manejo es sencillo, permite reproducir la partitura a través de un sintetizador interno configurable, exportar el archivo en diferentes formatos, e incluso ya está disponible en veinte idiomas.

La Licencia de Música Libre o LML (Sistema gratuito de Licenciamiento y Registro Copyleft) es un novedoso sistema de registro que ofrece el sitio web www.musicalibre.es que aplica técnicas de criptografía para poder avalar la "Autoría, Integridad y sello de tiempo" de un tema musical. Integra tecnologías del laboratorio criptográfico de la Universidad Politécnica de Madrid.

- Lilypond: aplicación gratuita que sirve para insertar partituras en programas procesadores de texto. Las notas y otros símbolos musicales se escriben en un archivo de texto mediante una serie de órdenes o comandos y después se procesa dicho archivo con Lilypond. El resultado es una archivo PDF o un fichero MIDI con el que escucharlo. Es necesario aprender la sintaxis básica de Lilypond para escribir las partituras, lo que a priori puede resultar lento y generar posibles dificultades, pero una vez hecho un pequeño esfuerzo inicial, nos abre una posibilidad para editar ejercicios o pruebas escritas de forma sencilla y con relativamente pocos recursos.

5.1 Software Open Source (freeware) del ámbito musical. Aparte del software privativo, que nos ofrece programas tan interesantes como Sibelius, Finale, Encore, Cubase, Band in a Box, GarageBand,… creemos interesante para la formación de futuros docentes el conocer algunos de los programas informáticos y recursos musicales que pueden suponer una alternativa al software privativo, (en ocasiones permiten descargarse una version “demo”) para el que hay que obtener una licencia para su adquisición e instalación, normalmente renovable cada año, que supone un presupuesto económico alto.

- LenMus: es un programa totalmente gratuito (software libre) para aprender música. Con él se pueden realizar diversos ejercicios, tanto de teoría como pertenecientes a la educación y entrenamiento auditivo. También incluye un editor de partituras. Es multiplataforma.

Por ejemplo, alternativas libres a Band in a Box o GarageBand podrían ser Musical Midi Accompaniment o Impro-visor, que aparte de no ser software privativo, son multiplataforma, es decir, que no funcionan únicamente en Mac OS, como es el caso de GarageBand.

2. Secuenciadores de Audio/midi, grabación y edición

Dentro del ámbito musical, se encuentran numerosos programas informáticos que responden a muy diversas aplicaciones. Señalamos a continuación aquellos que nos parecen más adecuados e interesantes para la educación musical.

Crear y componer arreglos o transcripciones de partituras es posible gracias a diversos editores de partituras como:

La ventaja de los programas secuenciadores y los editores de audio es su versatilidad. Su constante desarrollo ofrece, cada día, nuevas posibilidades. Además de servir como un sistema virtual de grabación multipista, tanto para MIDI como para audio, o como un notable editor de partituras, permiten utilizar los sistemas de sincronismo, no sólo para coordinar los diferentes instrumentos musicales, sino para trabajar también bajo una sincronía absoluta entre música e imagen. Este tipo de programas informáticos simulan un entorno de grabación.

- MuseScore: editor de partituras (multiplataforma, es decir, disponible para Windows, Mac, Ubuntu,

- Rosegarden: además de un editor de partituras, es también un excelente secuenciador de audio y midi,

1. Notación musical, lenguaje musical

Mónica Sánchez, Íñigo Cía

convirtiéndose en un gran entorno para la composición musical y entorno de edición. Es de libre distribución, exclusivo para plataformas Linux.

4. Alternativas open source al software privativo Se establece a continuación una comparativa de las características esenciales de varios programas musicales de distintos ámbitos comentados anteriormente, a modo de ejemplos clarificadores y comparados entre el software open source y privativo. Páginas web como alternativeto.net o cdlibre.org se actualizan casi diariamente para ofrecer dichas comparativas.

- Audacity: dejando aparte los editores de audio del campo profesional, este programa es un software libre multipistas de grabación y edición de sonidos fácil de usar. Es multiplataforma y está traducido al castellano. Audacity también puede grabar sonidos en directo usando un micrófono o un mezclador, o bien digitalizar grabaciones de cintas de casete, discos de vinilo o minidisc. Cuenta, además, con una amplia librería de efectos (plugins) de altísima calidad y módulos de exportación para distintos formatos de audio (ogg, mp3, wav...)

Creemos que en la actualidad aún queda mucho trabajo por hacer, pero son las administraciones públicas y la investigación universitaria las que tienen en su mano potenciar el desarrollo y posibilitar soporte para este tipo de software, creando redes colaborativas, inspiración del software libre.

3. Recursos, páginas web Aparte de las lecciones magistrales que ofertan las universidades en la red, mencionadas anteriormente, podemos encontrar en internet un gran abanico de recursos informáticos dentro del campo de la educación musical. Mencionamos aquí los que a nuestro juicio son los más significativos, ya que sería materialmente imposible reproducirlos todos.

Recogemos a continuación una comparativa a modo de ejemplo entre dos programas de edición de partituras, como son Finale Notepad (privativo) y Musescore (libre).

Finale Notepad 2011

En la página www.bivem.org podemos encontrar inumerables recursos, ya que se trata de una Biblioteca Virtual de Educación Musical. Entre ellos mencionar la interesante página www.teoria.com, que dispone también de su versión en castellano, que permite un aprendizaje de la teoría musical de forma interactiva, con ejercicios para practicar y desarrollar destrezas teóricas y auditivas, así como artículos sobre análisis musicales y referencias a la teoría de la música.

Musescore 0.9.6.

Notación Número de pentagramas

ilimitado

Número de líneas por pentagrama disponibles

de 1 a 9

5 (y tablatura)

Cambios de armadura

Ilimitados

Cambios de compás

Ilimitados

Especial mención a los recursos que ponen a nuestra disposición en la página del Ministerio de Educación el Instituto de Tecnologías Educativas.

Compases incompletos y compases de anacrusa

No soportados

Soportados

Asimismo, existen diversas “bibliotecas” de música y partituras, como MusOpen, Mutopia project, partituras gratis (“free sheetmusic”) del siglo XVII y XVIII , o de muy diversos autores (ISMPL). Debemos agradecer que estos sitios web estén en constante expansión, gracias a las aportaciones de los internautas.

Letra de la parte vocal

1 verso

Versos ilimitados

Nombres de acordes

No soportado

Soportado

Notación de percusión

No soportado

Soporte parcial

Estilos de documento

Predeterminado e invariable

Adaptable

Nuevas Tecnologías e Innovación Educativa en el campo de la Educación Musical: propuesta para la formación de profesorado especialista

6. CONCLUSIONES

Notas Notas con puntillo

Sólo simple

Simple o doble

Notas de adorno

No soportado

Soportado

El presente trabajo pretende ser un mero acercamiento al mundo de las NTICs y su adecuado uso en la educación, desde la perspectiva de los futuros formadores, maestros y maestras en la era digital.

Funciones ahorradoras de tiempo Extracción de partes

No soportada

Soportada

Soporte para plugins

Ninguno

QtScript (en desarrollo)

En el ámbito de la música, son muchas las aplicaciones, sitios web, repositorios de recursos, … que pueden ayudar en la labor docente del ámbito de la materia que nos ocupa, creciendo el número de repositorios en internet cada día.

Formatos de archivo MIDI

Importar/exportar

MusicXML

Importar/exportar

PDF

No soportado

Exportar

Formatos de imagen PNG/SVG

No soportado

Exportar

Formatos de audio WAV/FLAC/OGG

No soportado

Exportar

Como señala Cuadrado [Cuadrado et al. 09], en la actualidad se plantea un reto, consistente en formar al profesorado en la utilización de estas herramientas (TIC) para producir o diseñar materiales didácticos digitales almacenados y distribuidos a través de la red. Dicha formación se debe articular en la adquisición de conocimientos técnicos, y sobre todo en el conocimiento de las implicaciones didácticas, educativas y fundamentos psicopedagógicos que se derivan del diseño y utilización de los distintos materiales digitales de los que dispone.

Reproducción Mezclador

No soportado

Parcial

Sonido

128 sonidos (General MIDI)

128 sonidos y soporte para SoundFonts adicionales

Reproducción de indicadores de expresión

Estilo standard de “Reproducción humana” (Human Playback)

Marcado de posiciones para la reproducción

Movimiento del curso y autodesplazamiento

Movimiento del cursor y autodesplazamiento

Repeticiones

Ignoradas

Interpretadas

Staccatos, tenutos y arpeggios

Gracias al Real Decreto 4/2010 4, las autoridades gubernamentales han puesto la primera piedra para que el software open source ocupe un lugar preponderante en las relaciones entre administraciones públicas y la sociedad. Es necesario tener en cuenta para futuras experiencias en el ámbito de la formación de futuros docentes, considerar que en el caso de Internet, el dominio de las herramientas, no es garantía de buenos resultados en la búsqueda, selección y gestión de la información. La distribución de contenidos y/o metadatos en Repositorios de Objetos de Aprendizaje es un aspecto clave a la hora de favorecer el intercambio de conocimiento dentro de comunidades de aprendizaje, que bajo nuestra perspectiva, son muy necesarias en la época educativa actual. El software y recursos presentados no pretenden en ningún caso sustituir a la figura docente, sino que pensamos que ejerce o podría ejercer una función complementaria a la práctica curricular desarrollada en el aula. Se trata,

Plataformas Windows

Soportada

Mac OS

Soportada

Linux

No hay soporte nativo

Soportada

Licencia Precio

Privativa 9,95$ (download)

Libre-Open Source Gratis

Código fuente

Cerrado

Abierto para compartir y modificar

Figura 1. Comparativa entre Finale Notepad (privativo) y Musescore (libre)

Real Decreto 4/2010, de 8 de enero, por el que se regula el Esquema Nacional de Interoperabilidad en el ámbito de la Administración Electrónica

Mónica Sánchez, Íñigo Cía

así, de herramientas de trabajo con un gran abanico de posibilidades didácticas [Hargreaves 98] que permiten al alumnado progresar a su propio ritmo, con una total flexibilidad horaria.

YouTube Edu: http://www.youtube.com/edu Universidad Politécnica de Madrid: http://www.youtube.com/upm?gl=ES&hl=es Universitat Oberta de Catalunya: http://www.youtube.com/user/uoc#play/all Universidad Pública de Navarra: http://www.youtube.com/upna Yale University: http://oyc.yale.edu/music/listening-to-music/ Google Académico: http://scholar.google.es/ Scirus: http://www.scirus.com/

Asimismo, queremos sensibilizar sobre la adecuación del uso de software Open Source, así como el fomento del sistema operativo Linux en el ámbito educativo. Otros entornos o sistemas operativos pueden parecer a priori más adecuados debido a que pueden tener software más desarrollado, o a que simplemente hay que desembolsar una cantidad por dicho software propietario.

Software open source mencionado: Mozilla Firefox: http://www.mozillaeurope.org/es/firefox/ Open Office: http://es.openoffice.org/programa/index.html Gimp: http://www.gimp.org.es/

Por todo lo dicho, aparte del beneficio económico que podría reportar a la educación pública, creemos firmemente que el apoyo y conocimiento por parte del profesorado de lo anteriormente expuesto, supondría un salto cualitativo hacia un universo en el que el conocimiento, las aplicaciones informáticas, los repositorios de información e investigación educativa, los intercambios musicales y la música en sí, fueran libres, sin fronteras y al alcance de cualquier persona interesada en ampliar o investigar en el ámbito musical.

Software privativo musical: Sibelius: http://www.sibelius.com/ Finale: http://www.finalemusic.com/ Encore: http://www.gvox.com/encore.php Band in a Box: http://www.band-in-a-box.com/es/ Cubase: http://www.steinberg.net/en/products/musicproductio n/cubase5_product.html GarageBand: http://www.apple.com/ilife/garageband/

Glosario de vínculos a sitios web mencionados

Software musical “libre”, de fuentes abiertas: MuseScore: http://musescore.org/es Lilypond: http://lilypond.org/ LenMus: http://www.lenmus.org/ Rosegarden: http://www.rosegardenmusic.com/ Audacity: http://audacity.sourceforge.net/ Impro-visor: https://www.cs.hmc.edu/~keller/jazz/improvisor/ Musical Midi Accompaniment MMA: http://mellowood.ca/mma/windows.html

Páginas web: flickr: http://www.flickr.com youtube: http://www.youtube.com wikipedia: http://www.wikipedia.org gestiarum: http://es.gestiarium.org/ Cenatic: http://www.cenatic.es/ Redes sociales: facebook: http://www.facebook.com tuenti: http://www.tuenti.com twitter: http://twitter.com hi5: http://hi5.com sonico: http://www.sonico.com linkedIn: http://www.linkedin.com My Space: http://www.myspace.com Second Life: http://secondlife.com

Recursos educativo-musicales en la web, biblioteca de partituras,...: MusOpen: http://www.musopen.com/ LenMus: http://www.lenmus.org/ Mutopia: http://www.mutopiaproject.org/ Free sheetmusic: http://www.lysator.liu.se/~tuben/scores/ IMSLP / Petrucci Music Library: http://imslp.org/wiki/

Lecciones Magistrales en la Red, buscadores de artículos: 12

Nuevas Tecnologías e Innovación Educativa en el campo de la Educación Musical: propuesta para la formación de profesorado especialista

Bivem: http://80.34.38.142:8080/bivem/ Teoría.com: http://www.teoria.com/indice.htm Instituto de Tecnologías Educativas: http://www.isftic.mepsyd.es/

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La plataforma EDUCAGENT: Agentes Conversacionales Inteligentes y Entornos Virtuales aplicados a la Docencia David Griol, José Manuel Molina Departamento de Informática Universidad Carlos III de Madrid 28911, Leganés (España) {david.griol, josemanuel.molina}@uc3m.es

Zoraida Callejas, Ramón López-Cózar Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos, CITIC-UGR Universidad de Granada 18071, Granada (España) {zcallejas,rlopezc}@ugr.es

Resumen: El desarrollo de la Web 2.0 y el gran interés alcanzado por las redes sociales ha posibilitado la introducción de un gran número de aplicaciones y entornos educativos que posibilitan nuevas formas de comunicación e interacción entre sus usuarios. En este contexto, los mundos virtuales y los agentes conversacionales facilitan la creación de entornos educativos que intensifican la percepción entre sus usuarios y que proporcionan una comunicación más natural y adaptada a las características y preferencias específicas de cada usuario. En este artículo describimos un sistema multiagente desarrollado para el apoyo a la docencia y el aprendizaje autónomo de los alumnos. A través del sistema, se presenta a los alumnos casos y problemas que deben resolver, y que posibilitan además la autoevaluación de su aprendizaje, especialmente en iniciativas de tele-educación y realización de cursos on-line. La plataforma EducAgent se ha desarrollado en la Universidad Carlos III de Madrid dentro de la Convocatoria de Apoyo a Experiencias de Innovación e Internacionalización Docente. El objetivo principal del proyecto es la creación de un espacio virtual innovador basado en los postulados del Espacio Europeo de Educación Superior, que haga de las asignaturas y cursos on-line un espacio más flexible, participativo y atractivo. Palabras clave: Agentes Conversacionales, Aprendizaje Electrónico, Interacción Oral, Agentes Inteligentes, Educación y Nuevas Tecnologías.

Abstract: With the development of so-called Web 2.0 and the great interest and extension that social networks have now reached, a large number of e-learning environments and applications that originate new forms of communication and interaction among users have been quickly introduced. Within this framework, virtual worlds and conversational agents facilitate the creation of educative applications that intensify the perception between their users and provide a more natural communication adapted to the characteristics and specific preferences of each user. In this paper, we describe a multi-agent system developed for teaching support and student’s self-learning. The main objective of the EducAgent platform is the creation of an innovative virtual space following the principles of the European Higher Education Area to make subjects and e-learning initiatives to become a more flexible, participatory and attractive space. One of the most important characteristics of the developed platform is to facilitate a more natural interaction between the system and students by means of conversational agents. We describe the main features of the EducAgent platform and its application in the new European Computer Science Degree at the Carlos III University of Madrid. Key words: Conversational Agents, E-Learning, Oral Interaction, Intelligent Agents, Education and New Technologies. ISSN: 1699-4574

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Al mismo tiempo que se desarrollan estas iniciativas, las instituciones educativas están haciendo frente actualmente a los desafíos que conlleva la implantación del nuevo marco del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES). De hecho, el EESS supone una docencia fundamentalmente orientada al logro de competencias, de forma que la función del profesor sea facilitar y guiar al alumno para que pueda acceder intelectualmente a los contenidos y prácticas profesionales correspondientes a su titulación.

1. Introducción La Inteligencia Ambiental (Ambient Intelligence, AmI) [Kovács et al. 06] [Nakashima et al. 10] se fundamenta en varios pilares fundamentales, como la proximidad y potenciación del usuario, la eficiencia y soporte a servicios distribuidos y la facilidad de interacción con el entorno. En esta visión, los usuarios estaremos rodeados de interfaces intuitivas e inteligentes embebidas en toda clase de objetos y en un ambiente capaz de reconocer y responder ante nuestras acciones y los cambios que puedan sin obstaculizar y de forma continua y no visible. De este modo, se parte de la idea fundamental de que la tecnología debe estar diseñada para los usuarios y no los usuarios adaptarse a ella.

Para lograr este objetivo, se hace necesario el diseño de metodologías docentes más participativas y reflexivas en las que el alumno alcance el máximo desarrollo académico y personal de la forma más autónoma posible. En este espacio, el profesor deja de ser un transmisor de conocimientos para convertirse en un profesional que crea y organiza ambientes de aprendizaje complejos, implicando a los alumnos en su propio proceso de aprendizaje a través de las estrategias y actividades adecuadas. Éste es justamente uno de los aspectos fundamentales que debe enfatizarse al desarrollar cursos de aprendizaje on-line en los que el estudiante participa de forma autónoma en la mayor parte del proceso de aprendizaje.

Para asegurar esta interacción natural e inteligente, es necesario proporcionar una comunicación eficaz, fácil, segura y transparente entre el usuario y el sistema. Por este motivo, los agentes conversacionales [López-Cózar et al. 05] [McTear 04], que conjugan las capacidades básicas presentes en los agentes conjuntamente con las Tecnologías del Habla y el Procesamiento del Lenguaje, han surgido recientemente como solución para incorporar capacidades comunicativas inteligentes en los sistemas multiagente (multiagent systems, MAS) [Wooldridge 02], dado que la voz es uno los medios de la comunicación más naturales y más flexibles entre seres humanos.

Por otro lado, deben definirse nuevos criterios y metodologías que permitan llevar a cabo la evaluación de los alumnos siguiendo estas premisas. A este respecto, y promovido por la implantación de los nuevos grados europeos, en la Universidad Carlos III de Madrid, se ha definido que la evaluación sea continua y se base en el esfuerzo y la implicación activa del estudiante en las clases, la elaboración de trabajos y la realización de ejercicios y prácticas. De este modo, debe realizarse un seguimiento continuo del alumno mediante actividades que sirvan tanto para fomentar su participación y adquisición de conocimientos, como iniciativas que les permitan conocer sus progresos y evaluar su propio proceso de aprendizaje. Adicionalmente, la formación y preparación para la creciente internacionalización del mercado laboral y profesional es una inquietud cada vez mayor de los estudiantes que se refleja en el notable incremento en la demanda de los estudios en inglés.

La combinación de estas nuevas modalidades de comunicación con el aprendizaje social permite a los estudiantes interactuar con profesores y compañeros (tanto reales como simulados) durante las actividades y conseguir aprendizajes más significativos [Bishop 09] [Kim. 07] [Chou et al. 03] [Rickel et al. 99]. De este modo, las redes sociales han surgido como solución para integrar los agentes conversacionales en las comunidades 2.0. Dada la popularidad de estas tecnologías, se han producido durante la última década enormes avances en el desarrollo de redes sociales cada vez más complejas en las que poder llevar a cabo iniciativas relacionadas con el elearning. Entre ellas destacamos los mundos sociales virtuales, que son entornos gráficos simulados por ordenador “cohabitados" por los usuarios a través de avatares [Boyd et al. 07].

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2. Estado del arte

En este marco, según Roda et al., los sistemas de aprendizaje virtual surgen como solución para: i) acelerar el proceso de aprendizaje, ii) facilitar el acceso al mismo, iii) personalizar el aprendizaje, y iv) proporcionar un entorno educativo más completo. Con el principal objetivo de potenciar tanto la evaluación continua de los estudiantes como la internacionalización de la docencia, así como la definición de iniciativas que promuevan la teleeducación y el desarrollo y seguimiento de asignaturas por vía telemática, hemos definido la plataforma EducAgent dentro de las iniciativas para el Apoyo a Experiencias de Innovación e Internacionalización Docente promovidas por la Universidad Carlos III de Madrid. En el proyecto participan docentes de dicha universidad y de la Universidad de Granada.

Debido al desarrollo alcanzado por las Tecnologías del Habla y el Procesamiento del Lenguaje Natural, las posibilidades de integrar la conversación y el discurso en el aprendizaje virtual están recibiendo cada vez más una mayor atención, incluyendo su aplicación para la realización de aplicaciones orientadas hacia la tutorización [Heffernan 03] [Graesser et al. 01] [Aleven et al. 99], la respuesta a preguntas (question-answering) [Feng et al. 06] [Taylor et al. 06] [De Pietro et al. 05], el aprendizaje de idiomas [Abu Shawar et al. 07] [Fryer et al. 06], el desarrollo de compañeros virtuales [Baylor et al. 05] [Lester et al. 99] [Shaw et al. 99] [Dillenbourg et al. 92], así como sistemas de diálogo para promover la reflexión y habilidades metacognitivas [Kerly et al. 08] [Grigoriadou et al. 03].

Esta herramienta, basada en el uso de agentes inteligentes, permite al alumno la realización de cuestionarios de autoevaluación que incorporan preguntas seleccionadas automáticamente en función de los conceptos que se deseen enfatizar, proporcionar sus respuestas utilizando la voz en lenguaje natural y recibir una respuesta del sistema también en lenguaje natural como resultado de la suministrada por el alumno. Por último, EducAgent permite además la interacción y consulta de los contenidos desarrollados a través de mundos virtuales 3D como Second Life (secondlife.com/) o los generados mediante la plataforma gratuita Open Simulator (opensimulator.org/).

El diseño y desarrollo de estrategias para los sistemas conversacionales empleados en el aprendizaje virtual varía ampliamente, reflejando la diversidad de tecnologías aplicadas actualmente para el desarrollo de estos agentes [Kerly et al. 08b]. Los diálogos con los usuarios se llevan a cabo generalmente en formato texto mediante la utilización del teclado [Heffernan 03]. Algunos sistemas utilizan además agentes personificados [Graesser et al. 01], capaces de mostrar emociones y gestos, mientras que otros utilizan avatares más simples [Kerly et al. 08]. Asimismo, algunos sistemas utilizan síntesis de texto a voz para la salida del sistema [Graesser et al. 01], mientras que la utilización de la voz para la entrada del mismo se está generalizando cada vez más [Chi et al. 11] [Litman et al. 06] [Litman et al. 04].

Tras esta pequeña introducción, el resto del artículo se estructura de la siguiente forma. La sección 2 resume importantes iniciativas relativas al desarrollo de aplicaciones y entornos educativos mediante la aplicación de las tecnologías más importantes utilizadas para el desarrollo del sistema EducAgent. La sección 3 describe dichas tecnologías, incluyendo tres subsecciones que describen respectivamente el desarrollo de agentes inteligentes, la aplicación de las Tecnologías del Habla y el desarrollo de agentes conversacionales, y la interacción en mundos virtuales. Seguidamente, las secciones 4 y 5 describen la arquitectura y funcionalidades de la herramienta, así como su aplicación a los contenidos de la asignatura Procesadores de Lenguaje de la Universidad Carlos III de Madrid. Finalmente, se muestran las conclusiones y líneas de trabajo futuro.

La tutorización es una de las principales áreas de aplicación de diálogos en lenguaje natural en el ámbito del aprendizaje virtual. El proyecto AutoTutor [Graesser et al. 01] definió como objetivo principal llevar a cabo esta función en los estudios universitarios de asignaturas relacionadas con la Informática y Física. El funcionamiento de la herramienta desarrollada se basa en la construcción activa del conocimiento mediante el análisis extenso de prácticas de tutores reales. Ms. Lindquist [Heffernan 03] es otro sistema representativo de la aplicación de agentes 17

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conversacionales a la tutorización. Se aplicó en estudios de Álgebra en educación secundaria con la idea fundamental de “aprender haciendo” en lugar de ofrecer instrucciones explícitas a los alumnos. El análisis de los resultados de los estudiantes mostró que utilizando el sistema se alcanzaron unas calificaciones iguales o mejores que los estudiantes a los que simplemente se proporcionaba la respuesta a los problemas propuestos. Los resultados también sugirieron que el diálogo era beneficioso para mantener la motivación del estudiante. Los autores concluyeron que Ms. Lindquist era un ejemplo de propuesta “menos es más”, donde los estudiantes abordaban menos problemas, pero aprendían mucho más con cada uno de ellos.

Por último, cabe destacar sistemas orientados hacia la reflexión del alumno. Grigoriadou et al. 03 describen un sistema donde el alumno lee un texto sobre un acontecimiento histórico antes de indicar su posición sobre el mismo y justificar su opinión. Las respuestas se clasifican como científicas, cuasi-científicas o nocientíficas, encargándose el gestor de diálogo de seleccionar la siguiente acción del sistema en función del análisis de las mismas. En el sistema CALMsystem [Kerly et al. 08] los usuarios deben responder preguntas sobre el dominio planteado e indicar el grado de confianza que poseen en la respuesta proporcionada. El sistema deduce el nivel del conocimiento de los estudiantes basándose en sus acciones, y les anima a mantener un diálogo sobre las diferencias entre sus respuestas y las del sistema. Los estudios llevados a cabo demostraron que este tipo de diálogos mejoraban considerablemente los procesos de autoaprendizaje y reflexión frente a las estrategias tradicionales basadas únicamente en la comparación de las respuestas de estudiante y sistema [Kerly et al. 08c].

Un ejemplo final del desarrollo de aplicaciones del lenguaje natural en la tutorización es el sistema Geometry Explanation Tutor [Aleven et al. 99], mediante el cual los estudiantes proporcionaban, utilizando sus propias palabras, respuestas a problemas de Geometría. El sistema utilizaba una aproximación basada en el conocimiento para reconocer las explicaciones proporcionadas por los estudiantes como correctas o parcialmente correctas, así como un clasificador estadístico de texto cuando este método fallaba.

Las motivaciones para la utilización de agentes conversaciones y lenguaje natural en la enseñanza virtual destacadas por los sistemas anteriores incluyen la habilidad para conseguir resultados mejores que con un tutor humano no entrenado [Graesser et al. 01] o con menor número de ejercicios [Heffernan 03], mejoras en la motivación y grado de participación de los estudiantes propiciados por el usos de estas nuevas tecnologías [Heffernan 03] [Baylor et al. 05] [Fryer et al. 06], la utilización del diálogo como método eficiente y natural de comunicación con el que los estudiantes están habituados, aprender de la experiencia, facilitar la identificación de las dudas y problemas cometidos por los alumnos, así como animarles e informarles de sus progresos.

La aplicación de agentes conversacionales para aplicaciones de pregunta-respuesta es otra de las áreas de investigación en la que se han desarrollado más sistemas. Por ejemplo, TutorBot [De Pietro et al. 05] simula a un profesor particular capaz de formular preguntas y analizar la respuesta en lenguaje natural suministrada por el alumno. Otros sistemas incluyen un panel de discusión [Feng et al. 06] generado a partir de un corpus de respuestas y utilizado por el agente conversacional para seleccionar la siguiente respuesta en función de la semejanza con la recopilación de diálogos disponible. El sistema Verilog [Taylor et al. 06] permite que los estudiantes hagan preguntas cuyo significado semántico se etiqueta utilizando ontologías de forma similar a los sistemas comerciales que proporcionan información [Gómez-Pérez et al. 03]. Los chatbots entrenados a partir de un corpus permiten la práctica de idiomas únicamente en el dominio de los corpus utilizados, pero se han considerado también como una herramienta adecuada para idiomas para los que existen pocos recursos [Abu Shawar et al. 07].

El aprendizaje social permite a los estudiantes interactuar con profesores y compañeros (tanto reales como simulados) durante las actividades de aprendizaje [Chou et al. 03]. De este modo, las redes sociales han surgido como solución para integrar los agentes conversacionales en las comunidades 2.0, en forma de asistentes pedagógicos, moderadores, o compañeros virtuales dentro de estas comunidades. El diálogo y las características antropomórficas que adquieren los agentes pedagógicos en las redes 18

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sociales en 3D (o mundos virtuales) facilitan la dimensión social de las actividades del aprendizaje virtual y la motivación por el conocimiento [Chou et al. 03]. La relevancia adquirida por este tipo de actividades está cambiando profundamente las formas de comunicación, de compartir información y de interactuar entre los usuarios de Internet, que tienen un gran impacto también en nuestra vida cotidiana [Dwyer 07] [Boyd et al. 07] [Ellison et al. 07].

3. Tecnologías utilizadas Tal y como se ha comentado en la introducción, la plataforma EducAgent se fundamenta en tres tecnologías fundamentales: el desarrollo de sistemas multiagente, la interacción oral con el usuario y la capacidad de sociabilización y de realismo ofrecida por los mundos virtuales. 3.1. Sistemas Multiagente: Agentes Inteligentes

La introducción de la componente “social” en los mundos virtuales los ha convertido en un excelente foro de interacción entre personas de diferentes lugares que pueden socializar, aprender y entretenerse. De ahí que los mundos virtuales se estén comenzando a contemplar como una herramienta de gran utilidad para el proceso de enseñanzaaprendizaje [Perry et al. 10] [Mikropoulos et al. 11] [Iqbal et al. 10]. Los entornos virtuales permiten así la creación de actividades de aprendizaje que proporcionan un grado de interactividad que es en muchos casos difícil de conseguir en un aula tradicional, propiciando que los estudiantes se conviertan en protagonistas del proceso de aprendizaje y aprendan además divirtiéndose.

Los agentes inteligentes son entidades computacionales autónomas que en conjunto pueden resolver problemas computacionales complejos por medio del uso de modelos de razonamiento, aprendizaje y negociación. Podemos destacar tres características fundamentales presentes en la mayoría de los agentes inteligentes educativos: comunicación, inteligencia y autonomía [Jordan et al. 01] [Wooldridge 02]. En primer lugar, los agentes inteligentes pueden comunicarse con el usuario, con otros agentes y con otros programas. Con el usuario se comunican con un interfaz amigable, mediante el que éste puede personalizar sus preferencias. Para el desarrollo de nuestra herramienta, hemos primado la comunicación con el estudiante de la forma más natural posible, utilizando para ello la voz. Con ello, perseguimos dos objetivos:

Hemos decidido utilizar Second Life (SL) como laboratorio experimental de nuestra investigación por varias razones. En primer lugar, porque es uno de los mundos sociales virtuales más populares: su población es hoy en día de millones de residentes en todo el mundo. En segundo lugar, porque utiliza unas tecnologías muy avanzadas para el desarrollo de simulaciones realistas, con lo que los avatares y el medio son más creíbles y similares a los usuarios del mundo real. En tercer lugar, porque la capacidad de SL para la personalización es extensa y fomenta la innovación y la participación del alumno, lo que intensifica la naturalidad de las interacciones que tienen lugar en el mundo virtual. De este modo, cabe destacar trabajos recientes, como el descrito en [Ellison et al. 10] para la creación de una isla en Second Life con la máxima similitud al Londres del siglo XVIII, para la docencia de la asignatura de Historia, el desarrollo de un entorno multicultural para el aprendizaje de idiomas [Kanematsu et al. 10]), o el uso de SL en una iniciativa educativa para promover la igualdad de género [Park 10].

•

facilitar el acceso a la aplicación en el mayor número de entornos y dispositivos posible, no limitando este acceso únicamente a aquellos que posibilitan el uso de los interfaces tradicionales; garantizar el acceso a la herramienta a personas que presenten discapacidades motoras que imposibiliten el uso de estos interfaces tradicionales, como es el caso del teclado o el ratón.

En segundo lugar, el grado de inteligencia varía mucho de unos agentes a otros, que suelen incorporar módulos con tecnologías procedentes de la Inteligencia Artificial [Litman et al. 04]. Los más sencillos se limitan a recoger preferencias del usuario, quien debe personalizarlos. En nuestro caso, utilizamos la Tecnologías del Habla y de

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Procesamiento de Lenguaje Natural para posibilitar el análisis automático de las respuestas de los estudiantes.

reconducir el diálogo dentro del dominio en el que se ha definido, solicitar información necesaria para cumplir el objetivo solicitado, requerir aclaraciones cuando exista la duda sobre la información aportada por el usuario, etc.

Por último, en cuanto a la autonomía, un agente no sólo debe ser capaz de hacer sugerencias al usuario sino de actuar proactivamente. Los agentes de EducAgent poseen la autonomía necesaria para seleccionar cuáles son los contenidos más apropiados que deben preguntarse al alumno y cuál es la respuesta que le debe proporcionar como resultado de la interacción.

Disponiendo de un interfaz hablado, se libera al usuario de utilizar otros canales tradicionales como el teclado, el ratón o la pantalla. Dado este interfaz vocal, el número de entornos y tareas en los que pueden aplicarse estos sistemas es enorme: sistemas que proporcionen información sobre horarios y precios de transportes públicos, sistemas de información meteorológica, servicios de banca electrónica, aplicaciones accesibles desde los vehículos, sistemas que faciliten el acceso a la información a personas con discapacidades, acceso a servicios y control máquinas vía telefónica (fija o móvil), portales de voz, etc.

3.2. Interacción Oral: Agentes Conversacionales El diccionario de la Real Academia Española de la Lengua define el diálogo como la plática entre dos o más personas que alternativamente muestran sus ideas o afectos. La acción de conversar es el modo más natural entre los seres humanos para resolver un gran número de acciones cotidianas: obtener una determinada información, contratar un servicio, solicitar un pedido, conocer el estado de un determinado proceso, etc.

Construir una aplicación informática que pueda mantener una conversación con una persona de manera natural sigue siendo hoy en día un reto, dada la gran cantidad de fuentes de conocimiento que son necesarias y las limitaciones de las tecnologías utilizadas para obtener información del usuario. No obstante, los constantes avances de la investigación en Tecnologías del Habla han permitido que sean factibles actualmente sistemas de comunicación persona-máquina mediante la voz, capaces de interactuar con cierto grado de flexibilidad (iniciativa mixta en el desarrollo del diálogo). Estos sistemas están siempre orientados a tareas de información muy específica (dominios semánticos restringidos).

Por este motivo, un interés histórico dentro del campo de las Tecnologías del Habla ha sido permitir a los usuarios interactuar mediante lenguaje natural oral con el fin de obtener información o controlar un sistema mediante la interacción directa con una máquina. El objetivo es disponer de sistemas que faciliten la comunicación persona-máquina del modo más natural posible, es decir, a través de la conversación. Un agente conversacional puede entenderse como un sistema automático capaz de emular a un ser humano en un diálogo con otra persona, con el objetivo de que el sistema suministre cierta información o lleve a cabo una determinada tarea [López-Cózar et al. 05] [McTear 04]. Este tipo de aplicaciones requiere de una secuencia de interacciones entre la persona y la máquina para conseguir que el usuario consiga su propósito y deben tener la complejidad suficiente para referenciar durante el diálogo la información que haya aparecido anteriormente, tomar la iniciativa para

La Figura 1 resume las acciones básicas que debe realizar un sistema de diálogo para cumplir la finalidad global para la que fue diseñado. Tal y como se observa en esta figura, el sistema genera un mensaje inicial, normalmente para dar la bienvenida o informar al usuario sobre las características y funcionalidades del sistema. Tras cada intervención del usuario, el sistema debe realizar un conjunto de acciones básicas que se repiten cíclicamente como respuesta a cada acción del usuario:

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Figura 1. Esquema de las acciones que debe llevar a cabo un sistema de diálogo

• •

•

Reconocer la secuencia de palabras mencionadas por el usuario. Extraer el significado de dichas palabras, es decir, comprender qué información es útil en el dominio del sistema. Realizar operaciones de acceso a base de datos u otros recursos del sistema, en los que se almacena la información que solicita el usuario o se registran las operaciones que desea conocer. Decidir qué acción o acciones deben realizarse a continuación de cada solicitud del usuario, es decir, qué respuesta debe suministrar el sistema. Reproducir un mensaje hablado que informe al usuario qué acción ha seleccionado el sistema.

•

De este modo, dado el gran número de operaciones que deben realizarse, es habitual un desarrollo modular de los sistemas de diálogo hablado, lo que permite desglosar las dificultades entre los diferentes componentes del sistema. Un sistema de estas características se puede describir en términos de los siguientes módulos: •

•

Módulo de Reconocimiento Automático del Habla, reconoce la señal vocal pronunciada por el usuario y proporciona la secuencia de

palabras reconocida más probable (o las k más probables) [Jurafsky et al. 00]. Módulo de Comprensión del Habla, a partir de las(s) secuencia(s) de palabra(s) reconocida(s), el sistema obtiene una representación semántica de su significado [Minker 98]. Gestor de Diálogo, considera la interpretación semántica de la petición del usuario, la historia del proceso de diálogo, la información de la aplicación disponible en ese punto y el estado del sistema, y determina la siguiente acción que debe tomar el sistema siguiendo la estrategia del diálogo [Griol 07]. Módulo de Consulta a la Base de Datos de la Aplicación, recibe peticiones de consulta a la base de datos por parte del gestor de diálogo, las procesa y devuelve el resultado al gestor. Módulo de Generación de Respuestas, recibe la respuesta del sistema en forma de cierta representación formal y tiene como función la generación de una frase, gramaticalmente correcta y en un lenguaje lo más cercano posible al lenguaje natural, que transmita el mensaje generado por el gestor de diálogo. La respuesta del sistema proporcionada por el generador de respuestas puede incorporar otras modalidades de información (vídeo, tablas con datos, gestos a reproducir por un avatar...) [Varges et al. 10].

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Universidad Pública de Navarra, el Instituto Cervantes, la Universidad Politécnica de Madrid, la Universidad Carlos III de Madrid, la Universidad de Vigo, etc.).

Sintetizador de Texto a Voz, componente que recibe la respuesta del sistema como texto en lenguaje natural y genera la correspondiente señal de audio, que será la respuesta que llegará al usuario [Raitio 11].

Además de las características anteriormente descritas, Second Life presenta varias utilidades diseñadas específicamente para su uso educativo. Probablemente la más relevante es Sloodle (Simulation Linked Object Oriented Dynamic Learning Environment, www.sloodle.org/moodle/), un proyecto de código abierto que integra Second Life con el gestor de aprendizaje Moodle (Modular Object-Oriented Dynamic Learning Environment, moodle.org/).

3.3. Interacción en mundos virtuales Tradicionalmente, los mundos virtuales se han estructurado a priori predefiniendo las tareas realizables por los usuarios. En la actualidad, la interacción social posee un papel clave en estos entornos y los usuarios pueden determinar sus experiencias en el mundo virtual siguiendo sus propias decisiones. De este modo, los mundos virtuales se han transformado en verdaderas redes sociales útiles para la interacción entre personas de diferentes lugares.

Moodle es un sistema de gestión de cursos utilizado ampliamente en la actualidad por la mayoría de universidades y resto de centros educativos para la creación de cursos virtuales, presentación y entrega de ejercicios, uso de foros, llevar a cabo los exámenes, etc. Su integración con Second Life posibilita el acceso virtual a estos cursos virtuales mediante un avatar, así como participar en clases y conferencias en tiempo real.

Second Life (SL) es un mundo virtual tridimensional desarrollado por Linden Lab en 2003 y accesible a través de Internet. Un programa cliente gratuito llamado Second Life Viewer permite que sus usuarios, llamados "residentes", interactúen unos con otros a través de avatares con capacidad de movimiento, proporcionando de este modo un nivel avanzado de servicio de red social.

Sloodle ofrece una amplia gama de herramientas para facilitar el aprendizaje y la enseñanza en el mundo virtual inmersivo. En primer lugar, permite controlar el registro de usuarios y la participación en un curso mediante la utilidad Access Checker, que facilita el acceso al curso únicamente para los usuarios registrados. Asimismo, la utilidad Enrol_Booth facilita el registro de nuevos estudiantes.

Los residentes pueden explorar, conocer a otros residentes, socializar, participar en actividades individuales y de grupo, así como crear y comerciar con objetos y servicios. Existen diferentes formas que pueden utilizarse para la comunicación entre los residentes, las principales son los gestos, mensajes de texto y la voz. Los gestos se consiguen a través de animaciones a partir de las cuales se puede simular una determinada acción. SL incluye una herramienta a partir de la cual se pueden diseñar gestos personalizados. Los residentes pueden utilizar además la funcionalidad de un chat, que posibilita la transmisión de mensajes de texto. Finalmente, los residentes pueden optar también por la utilización de la voz, lo que permite a los usuarios utilizar sus micrófonos para hablar entre ellos en tiempo real.

En segundo lugar, hay disponibles varias herramientas para la creación de encuestas en Sloodle, como Choice Horizontal, Quiz Chair y Quiz Pile On. Choice Horizontal permite a los docentes crear y mostrar el resultado de encuestas en el mundo virtual, y recopilar la información generada tras las interacciones de los estudiantes, disponiendo así de una representación grafica de la encuesta en el mundo 3D. Quiz Chair proporciona una representación gráfica de la encuesta en forma de un escritorio que el avatar puede utilizar para responder el cuestionario. Quiz Pile On proporciona una funcionalidad similar para responder cuestionarios de opción múltiple con un formato más divertido. En esta utilidad las preguntas se representan en forma de un texto que

Actualmente SL se utiliza con éxito como plataforma educativa en muchas instituciones, como colegios, universidades, bibliotecas y entidades gubernamentales (por ejemplo, la Universidad de Ohio, la Royal Opera House de Londres, la 22

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flota sobre una pila y las respuestas sobre semiesferas que flotan en el agua. El alumno debe tomar asiento sobre la respuesta correcta para evitar caer al agua. En tercer lugar, la herramienta Sloodle Presenter, permite crear presentaciones en Second Life, en las que pueden incluirse imágenes, páginas web y videos, así como configurar los permisos de acceso a la presentación.

La arquitectura de EducAgent está compuesta de una serie de módulos distribuidos en agentes que se encargan de facilitar la comunicación con el estudiante, la generación y selección de los contenidos, el análisis de las respuestas proporcionadas por el mismo, la generación de la respuesta adecuada teniendo en cuenta este análisis y la comunicación de la misma al estudiante. La Figura 2 muestra la arquitectura desarrollada para el proceso de generación de un cuestionario y el análisis de las respuestas.

Por último, hay otras herramientas interesantes para compartir objetos, como PrimDrop, que permite a los estudiantes entregar sus trabajos mediante el envío de objetos en Second Life, o la utilidad Vending Machine, que puede utilizarse para proporcionar objetos a los alumnos.

Tal y como puede observarse en la figura, para cada uno de los temas que componen el curso, la herramienta selecciona de la base de datos las preguntas correspondientes a los apartados que se desee evaluar en el idioma seleccionado por el estudiante. El formulario generado se presenta al alumno utilizando la plataforma Moodle. El estudiante accede a dicho formulario a través de la web, pudiendo responder a las distintas preguntas utilizando tanto la voz como el teclado y el ratón. Sloodle permite además el acceso desde Second Life a los formularios creados en Moodle, utilizando para ello las herramientas descritas en la Sección 3.3.

4. La plataforma EducAgent Los objetivos principales definidos para EducAgent son los siguientes. En primer lugar, el desarrollo de material docente multimedia innovador que facilite los procesos de desarrollo y evaluación de cursos online. En el proyecto nos alejamos de las herramientas multimedia docentes tradicionales que suelen basarse en la creación de material estático en un único formato.

Para ello, se ha utilizado el estándar XHTML+Voice [W3C 01], que permite la interacción con contenidos web utilizando ambos tipos de modalidades. Para posibilitar que el alumno responda a las preguntas mediante la voz, es necesario disponer de un reconocedor automático del habla, que obtenga la frase(s) que con mayor probabilidad corresponden con la señal de voz recibida. Seguidamente, el módulo de comprensión del lenguaje obtiene la interpretación semántica de las frases recibidas, utilizando para ello de gramáticas apropiadas para el análisis de los contenidos de cada unas de las preguntas. Mediante la obtención del significado y su comparación con la respuesta correcta elaborada por el personal docente del curso (contenida en la base de datos del sistema y accesible a través del módulo de consulta a la misma), el módulo de Análisis de la Respuesta calcula el porcentaje de éxito del estudiante y las recomendaciones que deben hacerse al estudiante.

En segundo lugar, nuestra propuesta se fundamenta en el desarrollo de un espacio virtual innovador, que haga de las asignaturas un espacio más flexible, participativo y atractivo. Para ello, llevamos a la práctica de nuestra docencia los últimos avances realizados por los miembros del proyecto en materia investigadora. Concretamente, nuestro objetivo es la creación de una plataforma con agentes autónomos que funcione como espacio virtual en el que los alumnos puedan interactuar para presentarles casos y problemas que deben resolver, permitiendo esta interacción evaluar además su aprendizaje. En tercer lugar, aplicamos los criterios de internacionalización de la docencia mediante la generación de contenidos tanto en inglés como en castellano, así como el posterior procesamiento teniendo en cuenta el idioma en el que el alumno haya suministrado las respuestas.

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Figura 2. Arquitectura de la herramienta EducAgent

A continuación, el gestor de diálogo selecciona la siguiente acción que debe ejecutar el sistema, teniendo en cuenta el resultado del análisis anterior (ej. confirmar información suministrada por el estudiante, solicitarle información adicional, continuar con la siguiente pregunta, etc.). El módulo de Composición de la Respuesta del Sistema tiene en cuenta el análisis efectuado a las distintas preguntas, generándose la respuesta final al estudiante a través del módulo de Generación de Lenguaje Natural. El texto generado se muestra al estudiante utilizando un formato web en XHTML+Voice, visualizado utilizando la plataforma Moodle/Sloodle, así como utilizando un Sintetizador de Texto a Voz que genera la respuesta oral que se reproduce al estudiante.

Por último, hemos integrado un emulador de teclado que permite además transmitir la transcripción de texto generada por el sistema directamente al Chat de Second Life, para los casos de que se desee además transmitir este texto al usuario. Utilizando esta funcionalidad es posible además transmitir mediante el chat un mensaje distinto a la señal de voz generada, de manera que esta información textual pueda complementar la información proporcionada vocalmente (por ejemplo, en los casos en los que la información que hay que proporcionar mediante la voz es demasiado largo y puede simplificarse mediante una explicación vocal y un texto que la complemente). Dado que con la aplicación del proyecto se pretende diagnosticar qué conocimientos han adquirido los alumnos a través de diversas actividades programadas en cada una de las fases del curso, estas actividades son variadas y consisten en pedir que recuerden lo que saben del tema, plantear problemas de dificultad creciente, pedir que expresen acuerdo o desacuerdo con determinadas proposiciones, etc. Con ello se favorece el protagonismo de los estudiantes, motivándoles y propiciando su participación activa.

La interacción con el mundo virtual de Second Life se lleva a cabo mediante código desarrollado con C# .NET y la utilización de la librería SpeechLib para capturar la señal proporcionada por el sintetizador texto a voz y su transmisión al módulo servidor de voz en Second Life (SLVoice). Este módulo es externo al programa cliente para visualizar el mundo virtual (Second Life Viewer) y está basado en la tecnología Vivox, que utiliza los protocolos RTP, SIP, OpenAL, TinyXPath, OpenSSL y LibCurl para la transmisión de los datos de voz.

Los casos y problemas que se presenten al alumno se generan de forma dinámica a partir del conjunto de 24

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contenidos disponible para tratar cada una de las temáticas definidas y contienen: •

•

autoevaluaciones realizadas con EducAgent sirven como acción formativa y también como medida para la evaluación de la asignatura.

Preguntas relativas a los contenidos teóricos que sirvan de repaso de las metodologías y conceptos necesarios para llevar a cabo el trabajo propuesto en la asignatura. Conexión con los programas utilizados para desarrollar el trabajo del alumno, para posibilitar así la ejecución de código. Definiciones en forma de casos propuestos para que el alumno pueda así obtener conclusiones sobre los procesos adecuados para resolver problemas específicos.

En cuanto a su acción formativa, tiene como objetivo que el alumno pueda seguir adecuadamente el proceso de aprendizaje a lo largo de la impartición de la asignatura así como recibir una retroalimentación del grado de asimilación de los objetivos de aprendizaje y competencias adquiridas. Es en el proceso de evaluación continua donde se ha aplicado la metodología propuesta en este proyecto, mediante la valoración de la utilización de la plataforma telemática y de los contenidos desarrollados en cada una de las fases definidas en la asignatura, realizándose forma totalmente on-line mediante el uso de la herramienta.

De esta forma, el alumno puede llevar a cabo diferentes interacciones con la plataforma, en la que se le muestren contenidos correspondientes a las diferentes fases definidas en la asignatura, a partir de las cuales pueda evaluar sus conocimientos y obtener conclusiones sobre los resultados que debe obtener al final de cada una de las mismas. Entre los contenidos se ha prestado una especial atención en desarrollar casos a partir de los cuales se traten los problemas que hemos encontrado en los desarrollos llevados a cabo por los alumnos durante cursos anteriores.

La Figura 3 muestra un ejemplo de un formulario VoiceXML para presentar oralmente cada una de las preguntas de un formulario al estudiante, recoger su respuesta y suministrarla al módulo de comprensión de lenguaje. Tal y como puede observarse, cada pregunta dispone de una gramática inicial, tratamientos de eventos de ayuda y envío de la respuesta a los módulos de comprensión y análisis de la respuesta.

Por último, potenciamos el desarrollo y evaluación de las competencias adquiridas por los estudiantes en un sistema basado en la filosofía del EEES. Como se comentó anteriormente, los agentes virtuales se han desarrollado de forma que éstos favorezcan la explotación de recursos formativos, fomenten el trabajo autónomo de los alumnos basándose en sus motivaciones e intereses y lleven a cabo estrategias didácticas que les ayuden a progresar en su aprendizaje.

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <vxml version="2.0" xmlns="http://www.w3.org/2001/vxml" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.w3.org/2001/vxml http://www.w3.org/TR/voicexml20/vxml.xsd”> <form id="Análisis Léxico"> <block>Responde a la siguiente pregunta.</block> <field name="PAL-03"> <prompt>¿Crees que las expresiones regulares facilitan o dificultan el reconocimiento de tokens? ¿Por qué?</prompt> <grammar src="pal-03.grxml" type="application/srgs+xml"/> <catch event="help"> Por favor, proporciona a continuación la respuesta a la pregunta siguiente: <reprompt/> </catch> </field> <submit next="/servlet/analisis/pal" namelist="pal-03"/> </block> </form> </vxml>

5. Aplicación práctica

La herramienta EducAgent se ha implantando durante el curso 2010-2011 en la asignatura Procesadores de Lenguaje de los estudios de Grado en Informática en el Plan Bilingüe de la Universidad Carlos III. En la metodología de evaluación de la asignatura se prima de esta forma la adaptación al nuevo grado, concediéndose un peso significativo a la realización de la evaluación continua. Las

Figura 3. Ejemplo de formulario VXML para la generación de una pregunta

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Universidad Carlos III de Madrid y empleando las herramientas proporcionadas por Sloodle para su visualización y realización de los mismos en el mundo virtual de Second Life.

La Figura 4 muestra la composición de un formulario con preguntas sobre análisis léxico para la asignatura Procesadores de Lenguaje. En él pueden observarse las preguntas generadas para los diferentes tipos enumerados. Para fomentar el trabajo continuo del alumno durante el transcurso de la asignatura, posibilitando que reciba retroalimentación de su trabajo a partir del estudio de sus soluciones a los casos propuestos, se le proporciona una comparativa de las mismas con la solución propuesta por el agente así como indicaciones de cuáles son sus errores y por qué es erróneo, los aspectos que debe afianzar, la visualización de los errores típicos que suelen cometerse, etc.

La experiencia se planificó de forma que en una sesión inicial se introdujo a los alumnos las nociones necesarias para interactuar en el mundo virtual (descarga e instalación del explorador, creación y personalización de su avatar, búsqueda y localización de recursos, utilización de las diferentes utilidades educativas descritas, etc). Seguidamente, se llevó a cabo una sesión de laboratorio al finalizar cada una de las unidades del curso.

Como resultados preliminares cabe destacar que la herramienta ha sido utilizada por el 89% de los alumnos matriculados en la asignatura durante el curso académico. Un 68% de los alumnos han manifestado la utilidad de la herramienta para facilitar la consecución los objetivos, ampliar el aprendizaje y conocer el grado de comprensión de los contenidos.

En estas sesiones los alumnos accedieron al mundo virtual para responder los cuestionarios elaborados con los contenidos correspondientes a dicha unidad, estableciendo una planificación de forma que cada una de las sesiones sirviese como refuerzo del aprendizaje llevado a cabo durante las clases magistrales. Asimismo, la participación del personal docente en la coordinación de cada una de las sesiones posibilitó la detección de los conceptos respecto a los cuales se produjo un mayor número de errores al completar los cuestionarios. De este modo, tras cada una de las sesiones de laboratorio con Second Life se dedicó una lección magistral para solucionar los problemas detectados y reforzar dichos conceptos.

Para llevar a cabo la aplicación y estudio de las utilidades educativas proporcionadas por SL y Sloodle, hemos desarrollado un conjunto de cuestionarios con un total de 110 preguntas, casos prácticos y problemas relativos a los contenidos teóricos de la asignatura, metodologías, conceptos y aplicaciones prácticas de los mismos. Estos cuestionarios se implementaron utilizando un repositorio para las preguntas en el propio espacio Moodle de la

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Figura 4. Ejemplo de composición de un formulario generado con la herramienta EducAgent

Tras completar la experiencia se ha realizado una evaluación preliminar de la misma mediante un cuestionario en el que los estudiantes proporcionaron su opinión sobre sus conocimientos previos sobre las tecnologías empleadas, valoraron las posibilidades de interacción y comunicación en el mundo virtual, evaluaron las utilidades educativas empleadas y contenidos propuestos en las diferentes

actividades, y dieron a conocer su valoración acerca del aprendizaje conseguido. Este cuestionario contenía un total de 10 preguntas en las que el alumno debía seleccionar un valor de 1 a 5. Por último, se incluyó una pregunta adicional para que los alumnos indicaran qué puntos fundamentales valoraban más de la experiencia y cuáles mejorarían, tal y como muestra la Figura 5. 27

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que ofrece el mundo virtual para el desarrollo de este tipo de actividades, así como las posibilidades de comunicación, sociabilización e interacción que proporciona el entorno virtual. Asimismo, valoraron favorablemente la experiencia en cuanto a los objetivos fundamentales de facilitar el proceso de aprendizaje y reforzar la adquisición de los contenidos fundamentales. Con respecto a los puntos a mejorar, se destacó la posibilidad de ampliar el número de actividades, de incluir una mayor retroalimentación al detectar una pregunta respondida incorrectamente, así como las dudas que originaba el empleo de algunas de las utilidades descritas.

P1: Valora de 1 a 5 tus conocimientos previos sobre las nuevas tecnologías y redes sociales. P2: ¿Cuántas veces habías accedido previamente a mundos virtuales como Second Life? P3: ¿Te ha sido fácil interactuar con las diferentes utilidades para completar los cuestionarios? P4: ¿El diseño del entorno didáctico te ha parecido correcto? P5: ¿Crees que los cuestionarios cubren los contenidos fundamentales de la asignatura? P6: ¿La comunicación con los otros participantes te resultó sencilla? P7: ¿En cada momento sabías qué acción debías realizar? P8: ¿Crees que la experiencia te ha servido para preparar mejor la asignatura? P9: ¿En términos generales estás satisfecho con la experiencia? P10: Indica qué puntos valoras más de la experiencias y qué mejorarías.

6. Conclusiones A lo largo del presente artículo hemos resumido las características de una herramienta desarrollada para facilitar el aprendizaje autónomo y la autoevaluación de conocimientos en cursos on-line. La herramienta EducAgent incluye funcionalidades que facilitan la generación de contenidos, el análisis de las respuestas de los estudiantes, la generación de una respuesta adecuada teniendo en cuenta el resultado de este análisis y la interacción con la herramienta de la forma más natural y personalizada al estudiante, utilizando para ello agentes conversacionales e interacción en mundos virtuales.

Figura 5. Cuestionario diseñado para la evaluación de la propuesta educativa

La Tabla 1 muestra el valor medio, mínimo y máximo para cada una de las preguntas del cuestionario.

P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9

Valor medio 4.6 2.8 4.3 3.8 4.6 3.1 3.5 4.5 4.4

Valor máximo 5 4 5 5 5 4 4 5 5

Valor mínimo 4 1 3 3 3 3 2 4 4

Tal y como se ha descrito, estas nuevas tecnologías y entornos ofrecen una amplia gama de posibilidades educativas que los convierten en escenarios propicios para el aprendizaje, en los que los alumnos puedan además explorar, conocer a otros residentes, socializar, participar en actividades individuales y grupales, así como participar en la creación del entorno.

Tabla 1. Resultados de la evaluación subjetiva de la propuesta (1=peor valoración, 5=mejor valoración)

De los resultados obtenidos en la evaluación puede observarse que los estudiantes valoraron muy positivamente los aspectos más relevantes de la experiencia, como la calidad de las utilidades empleadas y contenidos desarrollados para el diseño del entorno educativo, el potencial

En esta contribución nos hemos centrado en exponer los resultados del estudio que hemos realizado del conjunto de utilidades educativas 28

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proporcionadas por la herramienta Sloodle, que posibilita la utilización de la plataforma Moodle en el mundo virtual Second Life. Para ello, hemos llevado a la práctica la aplicación de estas herramientas en el proceso de aprendizaje de una de las asignaturas que impartimos. Los resultados de la experiencia muestran la buena acogida de la misma, así como el potencial educativo de estas herramientas.

asignaturas; evaluación de los agentes y contenidos siguiendo criterios tecnológicos como su fiabilidad, robustez y usabilidad; la valoración de la acogida del material por parte de los alumnos, estudiando su grado de utilización y realizando encuestas de satisfacción; y la evaluación de los beneficios que el empleo de los agentes supone para el proceso de enseñanzaaprendizaje en cuanto a resultados y motivación de los alumnos.

Como trabajo futuro, tenemos la intención de poder ampliar la experiencia en los siguientes cursos, pudiendo incluir en nuestro estudio las funcionalidades de adaptar el funcionamiento del entorno y herramientas a las necesidades de cada estudiante, teniendo en cuenta la evolución del alumno durante el curso como uno de los aspectos fundamentales para llevar a cabo esta adaptación.

Agradecimientos Trabajo llevado a cabo dentro de la 9ª Convocatoria de Apoyo a Experiencias de Innovación e Internacionalización Docente de la Universidad Carlos III de Madrid y financiado parcialmente por los Proyectos CICYT TIN2008-06742-C02-02/TSI, CICYT TEC200806732-C02-02/TEC, CAM CONTEXTS (S2009/TIC-1485) y DPS2008-07029-C02-02.

Las interacciones de los alumnos con los agentes virtuales aportarán información esencial tanto al profesor como a los alumnos. Al profesor esta actividad le ofrece una realimentación sobre el grado de comprensión de la materia mayor que la que se puede obtener en las clases expositivas. A los alumnos, el proceso de resolución les permite desarrollar la habilidad de poner en práctica los conceptos teóricos, verificando si su solución es correcta o no y haciéndolo además en un entorno innovador que les motive.

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De la evaluación del proyecto a partir de las estadísticas de utilización de las diferentes funcionalidades incluidas en la plataforma, como de las evaluaciones facilitadas por los alumnos, se obtendrán resultados que consideramos muy beneficiosos tanto para la adaptación de asignaturas para su paso al nuevo Grado de Informática, como para la implantación del proyecto en los cursos que impartimos.

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Modelado de una experiencia educativa basada en juegos de ordenador para la formación sobre situaciones de emergencia para niños Mario Rafael Ruiz Vargas1, Telmo Zarraonandia2, Paloma Díaz3, Ignacio Aedo4 Departamento de informática Universidad Carlos III de Madrid Av. Universidad 30, 28911, Leganés, España {1mrrvarga, 2tzarraon, 3pdp}@inf.uc3m.es, 4aedo@ia.uc3m.es

Resumen: A pesar de que distintos estudios sugieren que el uso de juegos de ordenador dentro de los procesos de aprendizaje puede reportar importantes beneficios en términos de motivación del alumno, la adopción de esta tecnología en el ámbito educativo se ha visto obstaculizada por la falta de modelos, métodos y herramientas que ayuden a reducir los elevados costes tradicionalmente asociados con el diseño de juegos de ordenador. El objetivo de este trabajo, es asistir a educadores en el proceso de diseño de juegos de ordenador para el entrenamiento de niños en situaciones de emergencia. En este artículo se presenta un modelo cimentado en el entorno de formación hipermedia CESAR, que proporciona un conjunto de elementos que permiten configurar una experiencia educativa de estas características. El modelo propuesto incluye los elementos necesarios para capturar toda la información, sobre los distintos tipos de videojuego dependiendo de las características del alumno, el tipo de emergencia o el objetivo de aprendizaje. Además, el modelo por sí mismo pretende facilitar la reutilización y adaptación de los diseños de este tipo de juegos. Facilitando al educador el poder especificar los requisitos de la experiencia educativa a desarrollar, y basándose en dicha información, éste podrá proponer distintas configuraciones de los elementos de un videojuego. Palabras clave: Experiencia educativa, Modelo, Videojuegos, Entrenamiento en emergencia Abstract: Several studies suggest that the use of computer games in learning processes may report important benefits in terms of motivation of the learner. However its adoption has been so far hampered by lack of models, methods and tools to help reducing the high costs traditionally associated with the design of computer games. The aim of this work is to assist educators in the process of designing computer games for training children in emergency situations. This article presents a model developed in the CESAR hypermedia learning environment that provides a set of elements for configuring an educational experience like this. The proposed model includes the elements necessary to capture all the information on the different types of videogame depending on student characteristics, the type of emergency or learning objective. Moreover, the model itself is intended to facilitate the reuse and adaptation of the designs of this type of videogames. Providing the educator the tools to specify requirements of the educational experience to develop, and based on that information, he/she may propose different configurations of the elements of a videogame. Key words: Educative experience, Model, Computer games, Emergency training.

ISSN: 1699-4574

Mario Rafael Ruiz Vargas, Telmo Zarraonandia, Paloma Díaz, Ignacio Aedo

en situaciones de emergencia. Con este fin, proponemos un modelo que sirve como soporte de dicho proceso de diseño, además de ser una herramienta de comunicación entre educadores y diseñadores de juegos. Por una parte provee elementos necesarios para la especificación de los objetivos de aprendizaje y la descripción de las características relevantes del alumno y su contexto; como también información sobre la emergencia objeto del entrenamiento. Por otra parte, el modelo proporciona al diseñador un conjunto de componentes reutilizables que pueden ser combinados y configurados para la construcción de un juego educativo que responda a los requisitos especificados.

1. Introducción Los juegos de ordenador se han convertido en la última década en una de las industrias de entretenimiento más importantes y rentables [Johnson 05]. Durante los últimos años hemos visto además como la idea de utilizar este tipo de juegos como soporte de procesos educativos ha ido ganando popularidad, hasta convertirse casi en una estrategia establecida en el ámbito del aprendizaje [Michael & Chen 05; Williamson et al., 09]. Este interés se, debe en gran medida, a la eficacia que los videojuegos muestran como herramienta para aumentar la motivación e interés de los alumnos por la materia de estudio [Dawson et al. 07; Druckman 95; Gee 03; Lepper & Malone 87; Mcfarlane et al. 02; Papert 98; Prensky 03]. Algunos autores van más allá y defienden el uso de los videojuegos como herramienta efectiva en el entrenamiento de habilidades como la gestión de recursos, el trabajo en equipo o la comunicación, e incluso el desarrollo de pensamiento crítico, resolución de problemas, colaboración, flexibilidad, adaptabilidad, iniciativa y autodirección [The Partnership for 21st Century Skills 10].

En la siguiente sección se presentan diversos trabajos relacionados con el problema. A continuación se presenta una explicación detallada del modelo propuesto y sus distintas perspectivas. Con el fin de clarificar la propuesta se describirá un caso de uso del modelo. Para terminar, se presentarán algunas conclusiones y líneas de trabajo futuro.

2. Trabajo Relacionado El contexto del presente trabajo es la formación en situaciones de emergencia. Es fundamental, con el fin de mitigar sus consecuencias, proporcionar a la población una adecuada formación en este ámbito. En este contexto los niños constituyen un sector especialmente vulnerable de la población, y el uso de videojuegos como soporte al aprendizaje es especialmente adecuado para ellos. Sin embargo, la adopción de los videojuegos como recursos educativos tanto en este contexto como en otros, se ha visto obstaculizado por los altos costes asociados a su diseño y desarrollo. Es por ello que en muchos casos, los videojuegos que se utilizan no se corresponden con el tipo de videojuegos que los niños están acostumbrados a jugar, empleándose frecuentemente juegos de rompecabezas, emparejamiento de imágenes, crucigramas u otro tipo de interacciones sencillas que no siempre satisfacen los requisitos de inmersión y motivación del niño.

Diversos autores han analizado y tratado de comprender el entretenimiento en relación con los juegos de ordenador. Entre ellos, la teoría del flujo de Csikszentmihlavi [Csikszentmihalyi 75] ha sido extensamente utilizada como punto de partida para analizar los componentes del juego que consiguen que el jugador se involucre en el mismo. Así por ejemplo, el modelo propuesto por los autores de [Sweetser & Wyeth 05], considera ocho elementos decisivos a la hora de conseguir que un juego sea entretenido: concentración, reto, habilidad, control, objetivos claros, feedback, inmersión e interacción social. Otro enfoque muy popular a la hora de analizar los juegos de ordenador consiste en centrarse en los factores que aumentan la motivación de los jugadores. Malone [Maloney et al. 04], por ejemplo, propone un marco para el diseño de juegos que enfatiza la importancia del reto, la curiosidad, el control y la fantasía como principales motores de la motivación. En cualquier caso, tal y como Fabricatore menciona en [Fabricatore 00], centrarse solo en los aspectos del juego relacionados con la motivación puede conducir al desarrollo de experiencias que

Siguiendo esta idea sobre el contexto, este trabajo trata de dar soporte a los educadores en el proceso de diseño de experiencias educativas basadas en videojuegos, cuya finalidad es la instrucción de niños

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Por ejemplo, un juego de preguntas, puede resultar adecuado cuando el objetivo de aprendizaje es comprobar la información memorizada acerca de un determinado tipo de emergencia; pero puede no ser la mejor opción, cuando el propósito es que aprenda a aplicar ciertas recomendaciones que permitan mitigar los efectos de un determinado tipo de incidente. Con el fin de recoger esta información, el modelo incluye el elemento learning objective, como se muestra en la figura 1. Un determinado learning objective quedará definido mediante un verbo, escogido a partir de una lista de verbos asociados con los seis diferentes niveles de dominio cognitivo identificado en la taxonomía de Bloom [Bloom 56], y un valor que represente el grado de dominio del objetivo que se desea el alumno exhiba.

carezcan de cohesión entre la tarea cognitiva y el propio juego. Por ello, para conseguir explotar verdaderamente el potencial que los videojuegos poseen como herramientas educativas, sería necesario que el diseño del juego considerase que la actividad de aprendizaje deba ser contextual al juego, en el sentido de que deba ser percibida por el jugador como un verdadero elemento del juego. Desgraciadamente, a pesar de la importancia de estas contribuciones a la hora de comprender la experiencia proporcionada por un videojuego educativo, estas heurísticas de diseño ofrecen poco soporte para su aplicación práctica. En este sentido, siguen siendo necesarios notaciones y modelos que permitan rellenar el vacío existente entre los modelos teóricos y los diseños de las implementaciones técnicas.

3.2. Modelado del Perfil del Alumno

3. El modelo de experiencia educativa

Con el fin de elegir un tipo adecuado de juego para el entrenamiento, será necesario analizar previamente las características del niño que seguirá la experiencia educativa. En la figura 2, se muestran los elementos del modelo propuesto para apoyar esa tarea. Usando estos elementos el educador podrá definir un perfil de estudiante que incluya información acerca de la edad del niño, su formación académica, y conocimientos sobre informática, así como sobre posibles discapacidades, entre otros factores. Por ejemplo, el alumno podría ser un niño de 7 años que estudia primaria, que no sufre ninguna discapacidad y que se puede considerar que tiene un grado medio de familiarización o conocimientos sobre informática.

Esta sección se presenta una visión general del modelo propuesto. A lo largo de las siguientes secciones se describirán los elementos del modelo propuesto, para la definición de la experiencia educativa.

Child 1

Disability

-type -level

-age -language -educationLevel -technicalBackground

Device *

-type

Figura 1. Vínculo del objetivo de aprendizaje

EducationalContext

3.1. Objetivo de Aprendizaje Supervisor

importante a considerar, al momento de el tipo de juego adecuado para una educativa concreta, es el objetivo de que se persigue que el alumno alcance.

-technicalBackground -typeTraining

Un aspecto determinar experiencia aprendizaje

Figura 2. Modelo del perfil del alumno 35

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Figura 3. Modelo del Riesgo/Emergencia

datos de utilidad sobre incendios forestales o causas sobre riesgos en el hogar, por ejemplo. También es importante señalar que una emergencia puede estar compuesta de varios riesgos o distintas emergencias. Por ejemplo, a causa de un terremoto es posible que tengan lugar incendios o inundaciones, y por tanto se desea que la experiencia educativa incluya formación sobre estos temas.

Como el tipo de juego recomendado puede ser diferente dependiendo de la presencia o no de los instructores, y/o de los tipos de los dispositivos disponibles, el modelo incluye los elementos que permitan recoger este tipo de información y especificar el tipo de contexto o entorno en el que la experiencia educativa va a desarrollarse. De esta manera, se pueden diseñar perfiles de alumnos, que se correspondan con diferentes contextos en situaciones como aprendizaje en la escuela, aprendizaje en casa acompañado por miembros de la familia, aprendizaje usando dispositivos de interacción estándar, o un aprendizaje con dispositivos móviles, etc.

Como parte de la experiencia educativa, el objeto específico de formación sobre una emergencia, puede incluir recomendaciones sobre cómo reaccionar cuando una señal de advertencia de riesgo es detectado, o la forma de mitigar los efectos de un riesgo o prevenirlo. Recomendaciones que pueden ser parte o no, de un plan de emergencia en particular. Por último, dado que una emergencia puede tener asociadas distintas características o recomendaciones dependiendo del entorno o contexto en el que se produzca, puede ser necesario proporcionar información para su mejor descripción. De esta manera, el contexto de una emergencia puede representar distintas situaciones, como por ejemplo una emergencia en el hogar, en la escuela o en el bosque e incluir información que puede ser relevante como la presencia de un tutor, familiares o de otros niños.

3.3. Modelado del Riesgo/Emergencia Una vez que el perfil del estudiante y el objetivo de aprendizaje han sido especificados, el siguiente paso será describir el objeto específico de la formación. De esa forma, haciendo uso de los elementos de la figura 3, el educador podrá clasificar la información sobre la emergencia que es objeto de la formación; organizándola en causas, signos de advertencia, efectos o información general. De esta manera, un determinado objeto específico de formación, puede cubrir la formación sobre señales ruta de evacuación, 36

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como instructor non-player; proveyendo por ejemplo, asistencia técnica, solucionando posibles dudas o evaluando el rendimiento del jugador. Por otra parte, cada actividad de aprendizaje se corresponde con un juego educativo distinto. De esta manera, dependiendo de la extensión y diversidad del tema de la formación y objetivos de aprendizaje propuestos, se especificará un único juego o varios tipos distintos.

Figura 4. Modelo de experiencia educativa – Participantes

3.4. Modelo de Experiencia Educativa La figura 4, muestra los elementos del modelo proporcionados para la descripción de una experiencia educativa basada en el uso de videojuegos educativos.

Figura 5. Modelo de experiencia educativa – Actividad de aprendizaje

Para especificar una experiencia educativa será necesario, por un lado, definir los diferentes tipos de participantes de la experiencia, y por el otro lado, especificar las actividades de aprendizaje que se llevaran a cabo. El número y tipo de participantes será definido, teniendo en cuenta el perfil del alumno y el contexto educativo de la experiencia previamente especificada, como se muestra en los elementos descritos bajo Participant en la figura 4. Por ejemplo, si durante la experiencia, dichos elementos indican la disponibilidad de un adulto tipo supervisor y el perfil de un alumno muy joven, podría ser recomendado la inclusión de un participante de tipo instructor. Dependiendo del perfil y la formación de dicho supervisor, se podría recomendar su participación activa durante el juego, como instructor player, o sugerir que simplemente desempeñe tareas de apoyo

El modelo propuesto para la definición de estos juegos o actividades de aprendizaje ha sido elaborado tomando como base el entorno de formación hipermedia CESAR [Díaz et al. 98]. Dicho entorno divide la definición de los ejercicios de formación en objetos de información y estrategias. Los primeros son entidades compuestas que se corresponden con representaciones de diferentes elementos de la formación, mientras que las segundas describen la lógica de solución, que debe aplicarse para resolver el ejercicio. Esta lógica está especificada en tres niveles distintos: presentación, interacción y verificación. En nuestro caso este modelo fue ampliado, como se muestra en la figura 5, de forma que la definición de una actividad de aprendizaje estará compuesta por cuatro tipos de elementos distintos: scenes, activityroles, entity e interactions. 37

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•

definidas dentro del ámbito de la actividad de aprendizaje. Una escena puede representar, una situación de emergencia en particular, pero también puede adoptar cualquier otra forma, como un test o un ejercicio tradicional por ejemplo.

Interactions: Definen los distintos tipos posibles de interacción asociados a los dispositivos de entrada/salida, que podrán llevar a cabo los participantes. De esta forma podemos especificar que durante una determinada actividad de aprendizaje los participantes podrán interactuar mediante el ratón, haciendo click o drag and drop, mediante el teclado, mediante joystick o empleando técnicas más avanzadas como pantallas táctiles o Wiimote. Las interacciones que se definan deben de estar soportadas por al menos uno de los dispositivos definidos en el contexto de la experiencia educativa del perfil del alumno. Activity-Roles: Definen los diferentes roles que los participantes podrán desempeñar a lo largo de la actividad de aprendizaje. Por ejemplo, en un determinado momento, un participante podría desempeñar el papel de bombero, policía, estudiante o profesor. Entity: Se corresponden con los objetos de información del entorno de formación hipermedia CESAR y sirven para representar a los objetos o avatares con el cual los participantes podrán interactuar durante la actividad. Las entidades podrán adoptar distintos estados durante la ejecución del juego, cada uno de los cuales podrá ser representado mediante un conjunto distinto de recursos de imagen, audio, vídeo o scripting. Por ejemplo, una determinada actividad puede incluir una entidad que representa una puerta, y los recursos gráficos empleados para representar los estados puerta abierta y puerta cerrada serán distintos. Para representar comportamientos y estados más complejos, como los correspondientes a personajes o avatares controlados por el ordenador, se incluirán en la definición de las correspondientes entidades para los scripts necesarios. Scenes: Con el fin de proporcionar una experiencia de juego que ayude a los alumnos en la consecución de los objetivos de aprendizaje previamente especificados, los elementos de una actividad de aprendizaje se organizan en escenas. De esta manera, como se muestran la figura 5, dentro de una escena en particular los participantes desempeñarán ciertos roles activityroles, e interactuarán interactions con un conjunto específico de las entidades entities

A fin de precisar los elementos concretos de una actividad de aprendizaje que se presentan en una escena en particular y establecer las relaciones que se podrán dar entre ellos, los diseñadores harán uso de diversas reglas de estrategias. Hay cinco diferentes tipos de reglas en la estrategia: Presentation, Interaction, Check, Sequence y Synchronization. El primer tipo de reglas, se emplea para definir la composición de la escena, especificando la ubicación inicial de las entidades en la pantalla. El segundo tipo de reglas, define las interacciones válidas que se podrán producir entre los activity-roles y las entidades presentadas en una escena, así como los cambios que serán introducidos en la misma como resultado de dichas interacciones. El tercer tipo de reglas, sirven tanto para evaluar la satisfacción de los objetos de aprendizaje marcados, como para determinar la finalización de la escena. Por último, las dos últimas reglas rigen la transición entre las distintas escenas que componen una actividad de aprendizaje, y definen las sincronizaciones necesarias entre participantes en actividades de aprendizaje multi-jugador.

Figura 6. Modelo de experiencia educativa – Escena

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incluya la escena que represente un salón, en la que el participante tiene que hacer click sobre los objetos que puedan causar un accidente. La figura 7 muestra una imagen de ejemplo de dicha escena. El alumno desempeñará el papel de un niño y la única interacción del juego, será el click del ratón. En la escena se presentarán dos tipos distintos de entidades: uno de ellos servirá para representar el fondo de la escena, mientras que la otra servirá para representar los objetos a los cuales el alumno puede hacer click. Mientras el primer tipo tiene un único estado, las entidades del segundo tipo podrán estar en estado seleccionado o no seleccionado.

4. Casos de uso El proceso de diseño de un juego implica la definición de las tres principales perspectivas, por un lado, el perfil del alumno y definición de la información sobre el riesgo/emergencia, y por otra parte, la definición de la actividad de aprendizaje asentado en videojuegos. Cada una de estas tres perspectivas puede construirse a partir de piezas de los diseños anteriores. La idea es poder reutilizar las definiciones previas de las perspectivas, para crear nuevas experiencias educativas.

La estrategia para la escena incluye reglas de presentación, que especifiquen las entidades concretas que serán presentadas y definan su posición en la pantalla. Las reglas de interacción definidas especificarán que cada vez que el alumno hace click en una entidad, su estado cambiará de no seleccionado a seleccionado. Las reglas de verificación especificarán que cuando todos los objetos que representan peligros están en estado seleccionado, la escena se dará por finalizada. Las reglas de secuenciación serán activadas en ese momento, determinando la siguiente escena de la actividad a presentar al participante.

Figura 7. Primer caso de uso – Identificar posibles causas de accidentes domésticos

4.1 Primer caso de uso Consideremos, por ejemplo, a un educador que quiere crear una experiencia educativa para que sus alumnos, de una edad aproximada de 7 años, aprendan a identificar posibles causas de accidentes domésticos, como una colilla de cigarrillo encendido en la alfombra, cristales rotos en el suelo, el cordón eléctrico de un aparato estropeado, etc. La experiencia está dirigida a alumnos que no sufren ninguna discapacidad y se espera que se lleve a cabo en la escuela; ante la presencia de profesores con cierto grado de familiarización con la tecnología. Los ordenadores de la escuela únicamente disponen de dispositivos de entrada/salida comunes, tales como ratón y teclado.

4.2 Segundo caso de uso

Con los requisitos de la definición en mente, la experiencia educativa propuesta puede estar compuesta por una única actividad de aprendizaje que

Debido a la sencilla interacción implementada en el primer caso de uso; puede ser de utilidad para la formación de niños pequeños. Sin embargo, para

Figura 8. Segundo caso de uso – selecciona la opción para solucionar y evitar el riesgo.

Mario Rafael Ruiz Vargas, Telmo Zarraonandia, Paloma Díaz, Ignacio Aedo

niños mayores, con un nivel de lectura avanzado, el educador puede preferir utilizar un juego en el que se proporcionen detalles sobre las causas de los accidentes. Un ejemplo de escena de una actividad que podría servir para este propósito se muestra en la figura 8, donde para cada riesgo seleccionado se proporcionan diversas opciones para solucionar o evitar la emergencia asociada al mismo. En este caso la interacción definida en la actividad seguirá siendo el click del ratón. Las entidades que representan riesgos tendrán tres posibles estados para representar las diferentes opciones de solución.

4. Conclusión El modelo presentado tiene por objeto organizar y formalizar los elementos necesarios para crear una experiencia educativa para el entrenamiento y formación de niños en situaciones de emergencia. Este modelo permite especificar el perfil del estudiante, describir las principales características de la emergencia y proporciona un conjunto de elementos para definir una experiencia de juego que tenga en cuenta esas características. El objetivo de este trabajo es aprovechar las ventajas del uso de videojuegos como herramienta de formación en el ámbito del entrenamiento de niños en situaciones de emergencia. El modelo propuesto puede proporcionar soporte al proceso de diseño de la experiencia educativa de distintas formas. En primer lugar puede ser utilizado como herramienta de comunicación entre el educador y los diseñadores de juegos. En segundo lugar, se puede implementar un motor de ejecución que interprete las definiciones de la experiencia realizada mediante elementos del modelo y configurar un entorno de aprendizaje en función de las mismas. En tercer lugar, las distintas partes de la definición de una experiencia pueden ser fácilmente reutilizadas en otras, lo que puede ser la base para el desarrollo de un editor que permita que los propios educadores lleven a cabo el diseño del juego, ensamblando distintas partes previamente producidas. Un motor de recomendación podría facilitar esta tarea proponiendo distintas configuraciones en función de la definición del alumno, la emergencia y el objetivo de aprendizaje.

En cuanto a las estrategias, las reglas de presentación permiten distribuir las entidades en diferentes sitios al azar. Mientras que las reglas de interacciones se asocian con la interacción click sobre las entidades que representan un riesgo o emergencia. Las reglas de comprobación verificarán el estado de las entidades con el estado seleccionado, determinando si la opción elegida es la correcta o no.

4.3 Reutilización de las definiciones de juegos Las diferentes partes del diseño pueden reutilizarse para adaptar la experiencia original a distintas exigencias e introducir variaciones. Por ejemplo, el primer caso de uso, el juego presentado sería fácilmente adaptable para formación en otros tipos de emergencia, entre los que se puede mencionar la identificación de causas de un incendio forestal. En este caso bastaría únicamente con cambiar los recursos gráficos de las entidades asociadas a la escena. Si se pretendiera aportar más información acerca de cada peligro, por ejemplo, bastaría con añadir algún recurso de texto explicativo al conjunto de recursos de las entidades asociados con el estado seleccionado. Reemplazando estos recursos y modificando la definición del elemento interaction se podría fácilmente adaptar la experiencia para su empleo en dispositivos móviles.

Agradecimientos Este trabajo es parte del proyecto URThey (TIN200909687), financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación de España.

Otra modificación podría ser cambiar el objetivo del juego, de tal forma que variando algunas de las reglas de estrategia se podrían solicitar al alumno que establezca un orden de gravedad de la emergencia asociada a los riesgos presentados en el videojuego.

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Artículos

IDEM-IA: Un entorno de desarrollo integrado para el modelado de agentes inteligentes Walter Santana1, Jorge Roa1, Milagros Gutiérrez1, Georgina Stegmayer1,2 1 CIDISI 2 CONICET Lavaise 610 Santa Fe - Argentina {wsantana,jroa,mmgutier,}@frsf.utn.edu.ar gstegmayer@santafe-conicet.gov.ar

Resumen: Este trabajo presenta un ambiente de desarrollo integrado basado en la plataforma Eclipse para modelar e implementar agentes de software. Dicho entorno tiene un perfil didáctico que se ajusta a los objetivos de la asignatura Inteligencia Artificial (IA) dictada en la Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Santa Fe (Argentina). La herramienta sigue los lineamientos de un método dirigido por modelos para el diseño de agentes inteligentes. De esta forma, este entorno se transforma en una herramienta didáctica con la cual el alumno puede aprender a construir agentes inteligentes desde un punto de vista conceptual, poniendo en práctica su capacidad de abstracción. Además puede obtener código dependiente de la tecnología en forma semiautomática. Para esta etapa, la herramienta utiliza un framework existente llamado FAIA. Palabras clave: Agente inteligente, método dirigido por modelos, Inteligencia artificial, framework.

Abstract: This paper presents an integrated development environment based on the Eclipse platform, for modeling and implementing software agents. This environment has an educational profile that fits the objectives of the Artificial Intelligence (AI) course at the Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Santa Fe (Argentina). The tool implements a model-driven method for the design of intelligent agents. In this way, it is an educational tool with which the student can learn to build agents from a conceptual point of view, implementing her/his abstraction capacity and obtaining dependent code technology in a semi-automatic way. This tool uses the framework FAIA in order to obtain code. Key words: Intelligent agent, software engineering, model-driven method, Artificial intelligence, framework.

1. Introducción La cátedra Inteligencia Artificial dictada en la Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Santa Fe (UTN-FRSF Argentina) tiene como objetivo enseñar a sus alumnos el concepto de crear máquinas inteligentes y para ello adopta el enfoque del agente racional. El concepto de agente que se toma es el propuesto por Russell & Norvig (2003) en su libro tradicional de Inteligencia Artificial. El mismo considera un agente como todo aquello que percibe su ambiente a través de sensores y actúa en él a través de actuadores. No todos los agentes son iguales, y por lo tanto el alumno debe aprender a seleccionar la ISSN: 1699-4574

mejor arquitectura de agente que resuelva el problema planteado desde la cátedra. Es importante en este aprendizaje, que el alumno puede probar varias estrategias y compararlas, a fin de entender mejor la implementación de éstas y de su funcionamiento. Esto llevó a los docentes a buscar herramientas adecuadas que faciliten el diseño y la implementación en algún lenguaje de programación de agentes y sus posibles estrategias de toma de decisión. Así nace el Framework FAIA (Roa et al., 2008) que presenta una solución de diseño parcial de agentes de software. FAIA1 provee los algoritmos y estructuras de datos que son utilizados en inteligencia 1

http://code.google.com/p/faia/

Walter Santana, Jorge Roa, Milagros Gutiérrez y Georgina Stegmayer

artificial para resolver los distintos tipos de problemas, y está construido basado en el principio de modularidad y flexibilidad que caracteriza al software diseñado utilizando los conceptos mas destacados del diseño orientado a objetos y los patrones de diseño (Gamma et al. 1994). Como método de toma de decisión, se provee de estructuras adecuadas para la creación de agentes que utilizan búsqueda, calculo situacional, reglas y/o planificación. Los alumnos deben centrar su atención en cómo utilizar dichos elementos del framework. Esto les permite obtener una solución en código ejecutable reutilizando parte del código y clases que existe en el framework. Gracias a esto, es posible construir diferentes agentes y comparar sus desempeños.

Si bien existen actualmente herramientas de modelado de agentes de software, éstas no tienen una orientación pedagógica; o aquellas que la tienen, no cubren las expectativas de la cátedra. Por ejemplo NETLOGO (Wilensky, U. 2010) es una herramienta que permite el modelado de sistemas complejos que evolucionan en el tiempo pudiendo dar instrucciones a cientos de agentes que actúan en un ambiente en forma independientes unos de otros, pero sin embargo, el alumno no puede decidir ni modificar los métodos utilizados por el agente para tomar decisiones. El agente es definido como una caja negra. Otras herramientas como JADE (Bellifemine et al. 2006), IBM Aglets (Aridor y Lange 1998) y Zeus (Collis et al. 2000), no están orientados hacia estudiantes que están aprendiendo a desarrollar agentes. Su objetivo, en cambio, son desarrolladores experimentados. Por otra parte, JADE está orientado a desarrollar sistemas multiagente, Aglets está orientado a desarrollar agentes móviles y Zeus está orientado a desarrollar específicamente agentes reactivos que usan reglas y mensajes. Todas estas características agregan complejidad a la hora de la definición de un único agente que tiene que resolver un problema dado. Otros ejemplos de códigos reusables que pueden nombrarse son: Agent Factory, AMETAS, Beegent, Cougaar, DECAF, Grasshopper, Hive, Jack, JAFMAS, Kaariboga, LIME, Madkit, NOMADS, OpenCybele, SeMoA, Tryllian, Voyager, CI Agent (Bigus y Bigus, 2001), FIPA-OS, Pathwalker, Tagent y SAF (Pantic et al. 2005). Ninguna de estas herramientas es lo suficientemente simple como para ser utilizada por estudiantes de grado y casi todos ellos tienen los siguientes inconvenientes: no se orientan hacia la enseñanza, falta de documentación adecuada y buenos ejemplos, que de existir, demanda un tiempo considerable de consulta y estudio y finalmente, no son lo suficientemente flexibles como para proporcionar herramientas para la definición de diferentes tipos de agentes que puedan moverse en entornos o mundos heterogéneos. En la cátedra se pretende que el alumno adquiera conocimientos no solo de cómo diseñar un agente sino también de cómo hacer que éste tome decisiones a través de diferentes métodos (búsqueda, planificación, cálculo situacional) y es en este punto donde otras herramientas fallan, ya que no abarcan estos aspectos del diseño del agente.

FAIA ha sido utilizado con éxito en los cursos de la cátedra Inteligencia Artificial dictados en la UTNFRSF en 2008, 2009 y 2010. Se han obtenido importantes resultados, como ser el incentivo que demostraron los alumnos en el uso de la herramienta proponiendo extensiones y mejoras continuas al mismo y una tasa de cumplimientos de objetivos del 97% en cuanto a tiempo y forma de presentación de la actividad práctica. Como consecuencia de su uso durante el dictado de la materia, se han propuesto mejoras y también han surgido nuevos requerimientos. Un complemento importante para FAIA es proveer una herramienta que dé soporte al modelado conceptual de los agentes de software, permitiendo abstraer conceptos aprendidos de su implementación en un lenguaje dependiente de la tecnología. En la cátedra se considera importante el uso de enfoques dirigidos por modelos de manera tal que los alumnos se centren específicamente en el modelado del problema, aprendiendo los conceptos principales de IA, dejando de lado algunos detalles de implementación que pueden llevar al alumno a desviarse del aprendizaje de la asignatura. El enfoque dirigido por modelos (Selic, 2003), es una técnica reciente de la ingeniería del software en la cual los modelos son los principales artefactos de diseño y conforman la base principal para la generación automática de especificaciones de código ejecutable. Este cambio de paradigma no sólo ha impactado en la manera en cómo se implementan los sistemas de software, sino que también está cambiando la forma de enseñar la Ingeniería de Software (Hamou-Lhadj, et al., 2009).

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El objetivo principal de este trabajo es presentar la definición e implementación de un Entorno de Desarrollo Integrado (IDE) que brinde un conjunto de herramientas y funcionalidades gráficas para el modelado conceptual y generación semi-automática del código Java de Agentes inteligentes, utilizando el framework FAIA en la generación de código. Dicha herramienta se denomina IDEM-IA y su propósito es dar soporte al modelado conceptual de agentes inteligentes, brindando herramientas gráficas para la definición de los elementos que componen un agente de software y sus relaciones, abstrayendo los detalles de implementación específicos del lenguaje Java.

ejecutable final que implementa dicha solución. Así es posible disminuir la brecha entre el trabajo desarrollado en las clases teóricas (modelo conceptual de agente de software) y el desarrollado en las clases prácticas (implementación de agentes de software). Es importante aclarar que el código que se obtiene a partir del uso de IDEM-IA no es el definitivo de la solución sino que el alumno tiene que trabajar sobre éste codificando acciones, decisiones, y cualquier otro método que sea necesario de acuerdo al tipo de agente generado. La transformación automática que provee IDEM-IA, favorece al alumno en el tiempo necesario para obtener la solución, sin embargo no se pretende con esto brindar una herramienta donde el agente sea una “caja negra” sino que sea posible abrir la implementación y modificar los aspectos que se consideren necesarios. La intención de IDEM-IA es agilizar y facilitar el diseño y la implementación de una solución, pero de ningún modo es ofrecer “mágicamente” una solución. Por eso es que se optó por el desarrollo de IDEM-IA como un plug-in sobre la plataforma de desarrollo Eclipse2 donde el alumno tenga la posibilidad de tener el modelo conceptual de una manera gráfica y a su vez un proyecto Java formado por un conjunto de clases que pueden ser editadas para un mejor desempeño y una personalización de la solución propuesta por el alumno.

Este trabajo está organizado como sigue. Primero se presenta el ambiente de desarrollo integrado que da soporte al desarrollo dirigido por modelos para agentes de software, se identifican el meta-modelo utilizado y la arquitectura del mismo. Luego se describe el plug-in de modelado de agentes de software el cual presenta un editor gráfico con el cual construir modelos de agentes basado en el lenguaje definido por el meta-modelo. A continuación se presenta el plug-in de transformación de código que tiene como finalidad transformar un modelo de agente en código ejecutable Java. Luego se presenta un ejemplo del uso del ambiente integrado. Finalmente se presentan las conclusiones y trabajos futuros.

2. IDEM-IA: Ambiente de desarrollo integrado para el modelado e implementación de agentes de software.

En el desarrollo de IDEM-IA se consideraron los siguientes requerimientos para su desarrollo: (1) soportar un lenguaje de modelado que involucre los conceptos de agentes inteligentes que se encuentran en la bibliografía utilizada en la cátedra; (2) permitir la representación gráfica de modelos de agentes utilizando el lenguaje; (3) permitir la trasformación de dichos modelos gráficos a código Java utilizando los puntos de extensión que provee FAIA; (4) proveer mecanismos de extensión para implementar y dar soporta a nuevas estrategias; y (5) permitir la incorporación de nuevas funcionalidades y reglas de transformación.

El objetivo de IDEM-IA es proveer una herramienta que dé soporte tanto al modelado conceptual de agentes de software, como la generación automática de las especificaciones de implementación. Esta herramienta permite aplicar los principios de MDD (model-driven development, desarrollo dirigido por modelos) en el desarrollo de agentes de software. Con IDEM-IA, el alumno puede diseñar los agentes utilizando un vocabulario familiar que representa los conceptos de agentes visto en clase, tales como estado, percepción, acción, decisión, entre otros. Los modelos de agentes generados con esta herramienta, no solamente le permiten al alumno comunicar su solución de diseño al docente, sino también es posible garantizar una sincronización adecuada entre la solución presentada en el modelo y el código

Para dar soporte al modelado conceptual de agentes de software, se definió un meta-modelo, llamado ACML (Agent Conceptual Modeling Language), que describe conceptualmente el dominio de los agentes 2

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inteligentes, identificando sus componentes principales y las relaciones que hay entre los mismos. Este meta-modelo define el lenguaje necesario para construir modelos de agentes. En base a este lenguaje se diseñó un editor gráfico que da soporte a la construcción de modelos de agentes. Para lograr la transformación de este modelo conceptual a código dependiente de la tecnología, se definieron un conjunto de reglas de transformación de modelo a código y se diseñó una máquina de transformación que ejecuta dichas reglas, obteniendo como resultado código ejecutable.

principales están representados por las clases Agent y Enviroment, que definen al agente y al ambiente respectivamente. Ambos son parte de la clase Diagram. La clase Perception representa la percepción que el agente tiene del ambiente. De esta forma, Perception está relacionada con Environment y con Agent, formando parte también del diagrama. La clase Action representa las acciones que el agente ejecuta sobre el ambiente. Esta clase forma parte del diagrama y está relacionada con las clases Agent y Environment. La clase State representa el estado. Tanto el agente como el ambiente tienen una representación de su estado. Para el ambiente, su estado es la representación de la situación problemática a resolver y describe las características que se quieren representar del mismo. Para el agente, su estado es el conocimiento que tiene sobre el ambiente, adquirido a través de percepciones y del conocimiento que el agente tiene sobre cómo las acciones modifican al ambiente. En la figura 1 se puede ver que las clases Agent y Environmemt tienen una relación de composición con la clase State identificando que tanto el agente como el ambiente tienen su propio estado. El meta-modelo contempla a su vez la posibilidad de que el agente no requiera conservar un estado interno. Esto se lo identifica en la figura a través del uso de cardinalidad (0..1) en la relación entre Agent y State.

2.1 Descripción del meta-modelo ACML La definición del meta-modelo ACML es el primer paso en el diseño de la herramienta IDEM-IA dado que define el vocabulario utilizado en la generación de modelos de agentes, el cual debe ser claro, contener términos conocidos por el alumno y permitir representar todos los aspectos de agentes que se pretende que el alumno adquiera. Adquirir un conocimiento implica ser capaz de utilizarlo en la construcción de soluciones. Desde la cátedra se presenta al alumno una situación problemática para resolver, un problema de ingeniería, sabiendo que se aprende mejor todo aquello que represente un desafío. Es por ello que la herramienta propuesta brinda la posibilidad de enfrentarse a ese desafío: ¿he adquirido-construido el conocimiento suficiente sobre estos conceptos para desarrollar una solución a la situación planteada desde la asignatura?

La clase State tiene una relación con la clase DataStructure, la cual representa las posibles estructuras de datos a utilizar para el modelado del estado, que pueden ser tan simples o tan complejas como sea necesario, dependiendo de la información que el agente y el ambiente necesiten representar. Se definieron algunas de estas estructuras de datos. El tipo DataStructureElement representa las posibles estructuras como ser: lista, matriz, grafos, par, árbol, entre otras.

ACML expresa el dominio de agentes inteligentes que interactúan con el entorno, a través de dos interacciones: percibir y actuar; y que pueden utilizar como mecanismo de toma de decisión métodos como búsqueda, planificación, cálculo situacional o reglas de producción. Para su definición e implementación, se utilizaron los servicios provistos por EMF3 (Eclipse Modeling Framework) (Steinberg et al., 2009). Se definieron conjuntos de clases, atributos y relaciones de agregación y herencia con restricciones de cardinalidad y tipo como se muestra en la figura 1. En el centro de la figura se encuentra la clase Diagram la cual representa el diagrama o modelo definido por el alumno. Luego, los dos conceptos 3

www.eclipse.org/modeling/emf

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Figura 1: Meta-modelo ACML de IDEM-IA

Los agentes basados en objetivos necesitan información sobre la meta que persiguen, la cual describe las situaciones deseables. La Clase Goal representa el objetivo del agente. Existe una relación de composición entre Agent y Goal con cardinalidad 1...1 indicando que un modelo es válido siempre que se definan agentes basados en objetivos. Para seleccionar la acción necesaria, el agente combinará la información sobre el objetivo (Goal) y el conocimiento del resultado de las posibles acciones.

estrategias se definen como subclases de la clase Strategy. En el caso particular de búsqueda, existen diferentes estrategias de búsqueda que pueden ser utilizadas por el agente como ser: (i) Profundidad, (ii) Amplitud, (iii) Bidireccional, (iv) Costo Uniforme y (v) A*. Estas fueron representadas en el meta-modelo como atributos de la clase SearchStrategy. El agente ejecuta acciones que modifican el ambiente. Las acciones del agente están representadas en el meta-modelo por la clase Action, la cual tiene dos atributos: preConditions y posConditions que identifican respectivamente las condiciones previas que deben ser satisfechas en el estado actual para que la acción pueda ser ejecutada y los efectos resultantes de la ejecución de dicha acción respectivamente.

En algunas situaciones, el resultado de una acción alcanza el objetivo deseado en forma directa. Pero en otros casos, el agente tendrá que realizar algún proceso más complejo para determinar la mejor acción que lo acerque más a su objetivo. La clase Strategy representa la forma en que el agente selecciona la acción a ejecutar. Se definieron inicialmente en el meta-modelo cuatro posibles estrategias: Búsqueda (Clase Search), Planificación (Clase Planning), Cálculo Situacional (Clase SituationalCalculus) y reglas (clase Reflective). Estas 47

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2.2 Arquitectura de IDEM-IA

La capa GMF provee las herramientas necesarias para la generación de componentes gráficos (GMF Tooling) y de la infraestructura de ejecución (GMF Runtime) necesarias para la generación del editor gráfico. GMF tooling permite definir las figuras, botones, barras, entre otros, que formarán parte del entorno gráfico resultante, y con el cual se crearán los modelos conceptuales de agente. Estos elementos gráficos estarán en concordancia con los conceptos especificados en el meta-modelo definido en la capa inferior. Luego, GMF Runtime es el encargado de prestar los servicios necesarios para vincular un componente gráfico con un componente conceptual del meta-modelo en tiempo de ejecución. JET provee el soporte necesario para la transformación de un modelo conceptual de agente a código dependiente de la tecnología. Para este caso particular, IDEM-IA utiliza código Java. Este tipo de transformaciones son denominadas también M2T (model to text) o modelo a texto. Para llevar a cabo las transformaciones, JET utiliza plantillas, que definen las reglas de transformación de los elementos conceptuales a código dependiente de la tecnología. Estas plantillas al ser ejecutadas generan el código deseado. De esta manera, utilizando los servicios de JET, fue posible definir las reglas de transformación necesarias para llevar a cabo la generación del código Java a partir del modelo conceptual provisto por el alumno. El código que se genera consiste en clases que son extensiones de aquellas provistas en el framework FAIA.

Figura 2: Arquitectura de IDEM-IA

La Figura 2 muestra la arquitectura de IDEM-IA. La misma respeta una arquitectura en capas (Gamma et al., 1994). La capa inferior es la Plataforma Eclipse. Esta plataforma tiene la característica de ser extensible, a través de la incorporación de módulos conocidos como plug-ins que proporcionan funcionalidades adicionales. De esta forma, Eclipse ofrece un entorno estable de librerías y herramientas universales sobre el cual es posible incorporar módulos que proporcionen las funcionalidades que el desarrollador considere necesarias para el trabajo que está llevando a cabo. La capa Eclipse Modelling Framework (EMF), se apoya sobre la capa Plataforma Eclipse. Esta capa da soporte a la definición de un lenguaje específico de dominio (DSL) a través de la concepción de un metamodelo, y ofrece a su capa inmediatamente superior servicios de consulta/modificación, transacción y validación de los modelos que son instancias de dicho meta-modelo. El meta-modelo ACML se implementa utilizando los servicios de EMF. De esta forma, se genera un conjunto de clases Java que permiten la visualización y edición de los conceptos de modelado, y la generación de un editor básico. Estas clases dan soporte a las capas superiores en tiempo de ejecución. Es importante aclarar que EMF proporciona la base para la interoperabilidad con otras herramientas y aplicaciones.

Finalmente, en la capa superior de la arquitectura se encuentra la lógica principal (núcleo) de IDEM-IA, la cual contiene los plug-in desarrollados que cubren los requerimientos que motivaron la construcción de este entorno. Esta capa está formada por el plug-in de modelado de agentes de software y el plug-in generador de código Java. El primero, define los servicios necesarios de un editor gráfico para el desarrollo conceptual de agentes y sus mecanismos de toma de decisión. Este editor presenta los componentes gráficos de los conceptos definidos en el meta-modelo. El segundo plug-in implementa el proceso de transformación de modelo a código Java (M2T), utilizando para ello las plantillas definidas y otros servicios provistos por JET. El modelo que se traduce es una instancia del meta-modelo definido y el código que se genera es código Java, en particular extensiones del framework FAIA.

La tercer capa de la arquitectura está formada por tres frameworks: GMF (Graphical Modeling Framework)4, JET (Java Emitter Templates)5 y FAIA. 4

http://www.eclipse.org/modeling/gmf/ (acceso 20/06/2010) http://www.eclipse.org/modeling/m2t/downloads/?project=jet (acceso 20/06/2010)

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3. Plug-in para el modelado de Agentes de Software

(pacman.idemia_diagram) para el ejemplo del pacman. (2) Área de herramientas: En esta área se encuentra el conjunto de herramientas que permiten crear nuevos elementos dentro del modelo conceptual del agente. Mediante acciones del tipo arrastrar y soltar se crean los elementos dentro del diagrama. Esta barra presenta los conceptos necesarios para definir el agente y su ambiente, cada concepto aparece representado a través de un componente gráfico dentro del área de edición.

El meta-modelo ACML presentado previamente, define el lenguaje para definir agentes de software que resuelven problemas de ingeniería. Basado en este lenguaje, se construye el plug-in que da soporte al modelado de agentes de software, presentando un editor gráfico para la construcción de los diagramas de agentes. Es importante notar que estos diagramas corresponden a modelos de agentes que son instancias del meta-modelo ACML. Este plug-in se desarrolló implementando el metamodelo ACML en EMF. Esta herramienta soporta el desarrollo de software dirigido por modelos, con lo cual, al crear el meta-modelo en EMF, la herramienta genera el código Java correspondiente al editor de modelos. Luego para la generación de los componentes gráficos, se utilizó GMF que permite generar los componentes gráficos adecuados y vincularlos con los conceptos en el meta-modelo de EMF. El editor consta de cuatro áreas principales las cuales se muestran en la figura 3: (1) Área de Paquetes: En esta área se encuentra el conjunto de proyectos con su estructura interna de paquetes, carpetas y archivos. En la figura 3 se muestran, en el paquete Model, los archivos del modelo (pacman.idemia) y del diagrama

(3) Área de edición: Es el área principal en la cual se diseñan los modelos de agentes de manera visual. En la figura 3 el editor se encuentra en el centro de la imagen. Cada uno de los elementos visualizados en el editor tiene características particulares que permiten la manipulación adecuada de los mismos. Se provee las funcionalidades típicas de este tipo de editores como ser zoom, alineación, orden, formato, hacer/deshacer, copiar/pegar y un conjunto de funcionalidades provistas por la plataforma Eclipse. (4) Área de propiedades: en esta área se encuentra la pestaña Properties. Desde la misma se pueden configurar las propiedades de los elementos del modelo y la apariencia de cada uno de los mismos. En la Figura 3 se muestran las propiedades del elemento Action, que permite definir su propiedades tales como nombre, pre y pos condiciones, entre otras.

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Área de edición

Área de herramientas

Área de paquetes

Área de propiedades

Figura 3: Plug-in de modelado de agentes de software

La tabla 1 muestra los componentes gráficos utilizados en la construcción de modelos de agente y sus conceptos asociados en el meta-modelo. La primera columna de la tabla representa el concepto en Concepto Agent

el meta-modelo, tal cual aparece en la barra de herramientas, la segunda es una breve descripción del gráfico y la última columna muestra el elemento gráfico utilizado en el diagrama.

Descripción Rectángulo con puntas redondeadas dividido en 4 partes: Nombre, Meta, estado y estrategia

Environment

Rectángulo con puntas redondeadas dividido en 2 partes: nombre y estado.

Perception

Flecha dirigida, línea punteada. El origen es una instancia de Environment y el destino es una instancia de Agent. Sobre la flecha se encuentra el nombre de la percepción. Flecha dirigida, línea llena. El origen es una instancia de Agent y el destino es una instancia de Environment. Se indica el nombre de la acción sobre la flecha. Rectángulo ubicado dentro del rectángulo que representa a la instancia Agent. Se debe indicar un nombre para la meta y el valor que corresponde a la condición de cierre.

Action

Goal

Figura

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State

DataStructure Strategy

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Rectángulo dividido en dos partes: nombre y estructura. Puede estar ubicado en el tercer compartimento de Agent o en el segundo de Environment. Etiqueta con dos partes separadas por “:” correspondientes al nombre y tipo. Rectángulo que se ubica en el cuarto compartimento de Agent. Puede aparecer con una sola etiqueta (nombre de la estrategia de toma de decisión) o con dos en caso de seleccionar Search (indicando la estrategia de búsqueda seleccionada). Tabla 1: Componentes gráficos de IDEM-IA.

De esta manera cuando se crea un nuevo diagrama, el área de edición aparece vacía. El usuario de la herramienta puede arrastrar los conceptos que figuran en el área de herramientas apareciendo un gráfico representativo de ese concepto en el área de edición. Luego, seleccionando algún componente del área de edición, pueden verse sus propiedades en el área de propiedades y editarlas si fueran necesario. Los cambios que se realicen sobre estas propiedades se verán reflejados inmediatamente en las etiquetas de los componentes gráficos correspondientes. Los modelos generados con almacenados en un archivo .idemia_diagram.

elementos del modelo origen son traducidos a código Java, particularmente en este trabajo se utilizaron las clases del framework FAIA como destino de la transformación. La Figura 4 muestra de manera simple las etapas, los archivos generados y las responsabilidades que participan en el proceso de creación de la máquina de transformación. El proceso se inicia con la creación de templates (etapa creation) por parte del desarrollador del plugin, respetando la sintaxis impuesta por JET. Estas templates tendrán la extensión .javajet. Luego, JET interpreta y traduce cada una de las templates generando clases Java que implementan las reglas de transformación definidas (etapa traslation). Estas clases (o reglas de transformación implementadas en Java) se las denomina clases de implementación. Finalmente, el desarrollador implementa la máquina de transformación de la herramienta IDEM-IA instanciando las clases de implementación e invocando métodos sobre los objetos creados para aplicar cada un de las reglas de transformación definidas (etapa generation). A continuación de describen detalladamente las etapas de dicho proceso.

el editor son con extensión

4. Plug-in generador de código Java Este plug-in permite obtener código ejecutable a partir del modelo de agente generado utilizando el editor explicado en la sección anterior. Para su creación, se utilizó el framework JET. Por un lado, se definieron las reglas de transformación que describen las directivas de traducción de elementos del modelo en código Java. Por otro lado, se definió la máquina de transformación que ejecuta las reglas, esta máquina recibe como entrada el archivo .idemiadiagram representando el modelo a transformar, como resultado de esta transformación se obtiene un proyecto Java formado por un conjunto de clases, métodos y relaciones que corresponde a la solución ejecutable.

Etapa 1: Creation En esta etapa se declara el conjunto de templates. Estas son definidas en un lenguaje interpretado o de Scripting propio de JET y almacenadas como archivos de texto sin formato con extensión .javajet. En ellos se embeben sentencias tanto de JET como Java, pero es el primero el responsable de interpretar el script (template). Estos templates respetan una estructura compuesta por un encabezado y un cuerpo.

JET presenta un lenguaje para la definición de reglas o templates que identifican la forma en que los 51

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El encabezado contiene el conjunto de directivas JET con sus atributos. Estas directivas se identifican por sus signos de comienzo <%@ y fin %>. El cuerpo, contiene las declaraciones de la regla que transformarán un elemento origen a uno de destino. Por ejemplo, el código de la figura 5 describe las primeras líneas del template SearchBasedAgent.javajet.

utn.cidisi.idemia.idemia2faia.generator y utilizará para su declaración todas clases del paquete utn.frsf.cidisi.idemia y particularmente la clase HashTable. Etapa 2: Translation Esta etapa se ejecuta automáticamente, en forma paralela a la definición de la template almacenada en el archivo con extensión .javajet. Cada vez que se crea o modifica una template, JET la interpreta y la traduce instantáneamente a una clase de implementación. Como se describió en el apartado anterior, esta clase lleva el nombre indicado en el parámetro class de la directiva jet y almacenada en la ubicación indicada por el argumento package de la misma directiva. La extensión de los archivos de las clases de implementación es .java. También en esta etapa, JET incorpora en el código de la clase de implementación un método denominado generate(). La función de este método es la de aplicar la regla de traducción (en Java), sobre el elemento que se pasa como parámetro de éste método, el cual es un elemento del modelo origen, y retorna un elemento del modelo destino en forma de cadena de caracteres.

Figura 4: Ciclo de vida de las templates <%@ jet package="utn.frsf.cidisi.idemia.idemia2faia.generato" class="SearchBasedAgentTemplate" imports="utn.frsf.cidisi.idemia.* java.util.Hashtable" %>

Figura 5: Template SearchBasedAgent.javajet

En este caso el intérprete (JET), entiende que la clase de implementación a generar, se llamará SearchBasedAgentTemplate.java, la misma estará ubicada en el paquete

: User

: GenerateJavaCodeAction run( )

: AgentModel

createFaiaCode( ) new( )

: GeneralCodeGenerator

verifyConsistency( ) createFaiaCode( ) getStrategy( ) if strategy = search

(a)

createFaiaSearchCode( )

(b)

Figura 6: Transformación de modelo a código Java. a) esquema de transformación de modelo a código b) diagrama de interacción correspondiente.

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Etapa 3: Generation

parte de la template SearchBasedAgent.javajet donde se crea una clase que es subclase de SearchBasedAgent, se define el método constructor de la clase y se definen las metas del agente. La sentencia <%= agent.getName()%> permite obtener el

Luego de haber sido generadas las clases de implementación para cada una de las templates definidas, se lleva a cabo la etapa de generación. En esta etapa, se ejecuta la transformación propiamente dicha del modelo de entrada al de salida. En la ejecución, son invocados los métodos generate() de las clases de implementación previamente instanciadas. La invocación de este método representa la aplicación de una regla de transformación. Por lo tanto, el modelo de salida se habrá generado una vez aplicadas las reglas necesarias para cada uno de los elementos del modelo de entrada.

nombre que el usuario dio al agente en el modelo que se está transformando, con lo cual la clase que se crea al aplicar esta template lleva dicho nombre. public class <%= SearchBasedAgent {

agent.getName()%>

extends

public <%= agent.getName()%>() { // The Agent Goal <%= ((Goal)agent.getGoal()).getName()%> agGoal = new <%= ((Goal)agent.getGoal()).getName()%>();

Esta última etapa se lleva a cabo a través de la definición de la clase GeneralCodeGenerator.java, la cual tiene dos métodos importantes: (i) VerifyConsistency() de verificación de consistencia del modelo entrada y (ii) GenerateFaiaCode() para la generación de código. La figura 6 (a) muestra un esquema de transformación del modelo representado con el lenguaje definido por el meta-modelo ACML a código Java, especialmente las clases del framework FAIA. La figura 6 (b) muestra los pasos que se siguen cuando el usuario de la herramienta solicita crear el código invocando el método createFaiaCode(). El primer paso es verificar el modelo de entrada, invocando el método verifyConsistency(). Este método es responsable de chequear consistencia del modelo de entrada con las restricciones representada en el meta-modelo ACML. Luego, se procede a traducir el modelo a código Java, para lo cual se invoca el método createFaiaCode(). Este método determina la estrategia de toma de decisión utilizada por el agente, invocando el método getStrategy(). Dependiendo de esta estrategia, se deriva el flujo de control llamando al método de transformación específico para dicha estrategia. En el caso de la figura 6 (b) se invoca el método createFaiaSearchCode() indicando que la estrategia identificada en el modelo es search (búsqueda). Esto reduce el número de templates posibles a utilizar en la transformación. Para este caso particular se ejecuta directamente la template definida SearchBasedAgent.javajet que contiene las instrucciones necesarias para realizar dicha transformación. El código de la figura 7 muestra una

// The Agent State Figura 7: Template SearchBasedAgent.javajet

5. Ejemplo: diseño del agente Pac-Man Un ejemplo comúnmente usado en Inteligencia Artificial es el agente Pac-Man6, el cual es un agente que puede moverse en una cuadrícula de dimensiones m x n mientras encuentra en su camino alimento que puede comer y fantasmas o enemigos que debe evitar o bien pelear para vencerlos. En esta pelea el agente necesita tener suficiente energía para poder vencer, caso contrario perecerá. El objetivo del agente es tratar de sobrevivir. Para simplificar el problema se considera que los fantasmas están fijos en una posición y no pueden moverse, el Pac-Man puede percibir a través de sensores el contenido de las celdas vecinas (arriba, abajo, izquierda y derecha), como también su energía. Cada vez que el Pac-Man come gana energía y por cada movimiento que realiza y cada pelea con los fantasmas pierde energía. Para comenzar con el modelado, se debe cargar el asistente que provee IDEM-IA, en el entorno de desarrollo Eclipse. Para ello se debe seleccionar el menú File  New  Other… Luego se elige la opción Idemia Diagram ubicada dentro de la carpeta Examples (se creó esta carpeta a fin de ordenar la presentación de ejemplos) y se presiona el botón Next. A continuación se ingresa como nombre del 6

http://www.frsf.utn.edu.ar/matero/visitante/index.php?id_catedra =142&ver=10

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archivo la cadena de caracteres pacman.idemia_diagram indicando el diagrama correspondiente al ejemplo del Pac-Man y se presiona el botón Next. Finalmente se presiona el botón Finish. Una vez que el asistente finaliza, la herramienta presenta el Editor de Modelo ACML con un nuevo diagrama vacío. Aquí comienza el proceso de modelar el agente que resuelva el problema planteado.

agentPosition que es un pair, y agentEnergy que del tipo int. Una vez definido el Agente y su ambiente, se definen las percepciones y acciones. Se identificaron cinco percepciones: energy, leftsensor, rightsensor, bottomsensor, topsensor, correspondientes respectivamente al sensor de energía, sensor de celda izquierda, sensor de celda derecha, sensor de celda inferior y sensor de celda superior. Con respecto a las acciones se definen seis acciones posibles: Fight, Eat, GoUp, GoDown, GoLeft, GoRight correspondientes a las acciones pelear, comer, ir arriba, ir abajo, ir a la izquierda e ir a la derecha respectivamente. Una vez que se tiene el diagrama es posible generar el código correspondiente. Para ello se debe invocar la máquina de transformación. Posicionado sobre el archivo recientemente generado pacman.idemiadiagram se accede al menú contextual del mismo, seleccionar la opción Generate faia code como muestra la figura 9 (a).

Sobre este diagrama vacío es posible comenzar a diseñar el agente Pac-Man seleccionando y arrastrando los elementos de modelado hacia el área de diagrama. La figura 8 muestra el diagrama correspondiente al agente Pac-Man.

Finalmente, luego de aceptar el aviso donde informa la generación satisfactoria de las clases, la nueva estructura se refleja en el proyecto como se muestra en la figura 9 b). Esta nueva estructura incorpora dos nuevos paquetes. El paquete frsf.cisidi.excersice.pacman.search y frsf.cisidi.excercise.pacman.search.actions, éste último solo contiene las clases relacionadas con las acciones del agente, el resto de las clases están contenidas en el primer paquete. El nombre de estos paquetes se compone de: la cadena de caracteres frsf.cidisi.excercise concatenada con el nombre del archivo que contiene el modelo (en este caso pacman), más el nombre de la estrategia elegida por el diseñador para la toma de decisión del agente (en este caso search). En el caso de las acciones se le adiciona la cadena actions. Es importante destacar que a partir de este proyecto obtenido es posible editar las clases para agregar código. Por ejemplo, las clases correspondientes a las acciones deben ser editadas para incorporar el código correspondiente a cada una de ellas, dado que en el modelo sólo se nombra la acción pero no se identifica que efectos tiene la misma sobre el estado del ambiente. Esta información debe ser codificada por el alumno.

Figura 8: diagrama de Pac-Man

Sobre el lado izquierdo aparece definido el agente PacmanAgent el cual tiene una meta llamada PacmanGoal. La condición de esta meta está representada a través de una expresión lógica. El estado del agente está representado por PacmanAgentState La estructura de este estado está formado por variables: world que es una matriz, position que es un par e initialPosition que es un par. La estrategia seleccionada para este agente es search y se ha seleccionado como estrategia de búsqueda en particular DepthFirstSearch. Sobre el lado derecho aparece definido el ambiente donde el agente se desenvuelve. El mismo está representado por PacmanEnvironment. El ambiente tiene un estado llamado PacmanEnvironmentState con tres atributos: World que es de tipo matriz,

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b) Figura 9: Generación de código

por el alumno. Así se logra que la solución no sea una caja negra, sino que la misma deba ser entendida, analizada y modificada. Por otro lado, la utilización de esta herramienta, mejora el tiempo necesario para la comprensión del framework FAIA subyacente. La generación automática de código, proporciona al alumno las extensiones necesarias de las clases del framework, luego es posible identificar rápidamente las clases generadas desde el modelo a partir de la utilización de los mismos nombres con que fueron identificados los componentes del mismo. Los métodos de estas clases que deben ser modificados aparecen comentados en el código.

Conclusiones y trabajos futuros En este trabajo se presentó IDEM-IA un ambiente de desarrollo integrado para la construcción de modelos de agentes de software. Esta herramienta permite aplicar los principios de MDD en la enseñanza de Inteligencia Artificial, donde los modelos construidos no solo presentan una solución conceptual del problema sino que también son reusados en la obtención de la solución ejecutable, a través de la transformación de modelo a código. La aplicación de estos principios en la enseñanza tiene ventajas considerables. Por un lado, disminuye la brecha entre las actividades teóricas y prácticas en la asignatura, debido a la utilización de un lenguaje apropiado para la construcción de modelos, el alumno puede plantear su solución a partir de la utilización de conceptos vistos en clases teóricas, aprendiendo a utilizar los mismos y descubriendo las distintas formas de combinarlos para lograr diferentes soluciones. A partir de estos modelos es posible obtener el código correspondiente, de manera tal de agilizar el desarrollo. Ahora bien, este código no es el definitivo que se ejecutará para obtener el resultado solicitado desde la cátedra, sino que se obtiene una solución de diseño parcial: una estructura de clases y un conjunto de métodos abstractos que deberán ser instanciados

Para el desarrollo de esta herramienta fue necesario definir el lenguaje utilizado en la construcción de los modelos de agentes, esto dio origen al meta-modelo ACML que define dicho lenguaje. Para el desarrollo del mismo se tomó como base las clases teóricas de la asignatura y para la generación de código se utilizó el framework FAIA como solución de diseño parcial de agentes de software, el cual ha demostrado ser adecuado en la enseñanza de inteligencia artificial avalado por sus tres años de vigencia y uso por parte de los alumnos del curso. Es posible obtener esta aplicación descargando la misma desde el sitio FAIA 55

Walter Santana, Jorge Roa, Milagros Gutiérrez y Georgina Stegmayer

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donde se pueden encontrar ejemplos. Como trabajos futuros se espera poder extender la herramienta incorporando nuevos conceptos de agentes, y permitir el desarrollo de sistemas multiagentes.

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