Title— Advanced Transactional Models for Complex Learning

Process

Abstract—Complex Learning Processes (CLP) are the result of

the dynamic and unanticipated integration of mixed pedagogies

and resources, which facilitate learning in rich and personalized

pedagogical environments. CLP consider factors such as the

complexity and duration of the learning task, the degree of

autonomy of the learner and the continuous design and control of

the learning process. But their execution carries with

implications such as dealing with long-lived learning activities

and finishing activities without accomplishing their learning

objectives. Advanced Transactional Models (ATM) relax some of

the basic ACID transaction properties so applications may

handle in a reliable way, several types of long-lived activities. In

this paper, we propose a three-level transaction support

implementation based on ATM for an EML execution engine

focused on CLP, with the purpose of dealing with diverse types of

learning activities, including long-lived activities and

compensation activities for those performed activities unable to

reach their learning objectives.

Index Terms—Service-oriented architecture, complex learning

processes, educational modeling languages, advanced transaction

models.

I. INTRODUCCIÓN

A evolución de los sistemas de e-learning ha ofrecido un

conjunto mejorado de características y flexibilidad para el

proceso de aprendizaje. Comenzando por contenido web

estático, y moviéndose hacia la estandarización de objetos de

aprendizaje, dando lugar para la creación de lenguajes de

modelado educativo (LME) capaces de describir

completamente escenarios de aprendizaje.

Los LMEs [1] [2] representan una aproximación importante

para integrar diversos aspectos educativos, permitiendo el

diseño e implementación de espacios y actividades soportados

por las tecnologías de información y comunicación. Con los

LMEs es posible integrar, dentro de un proceso de

Jorge Torres es líder de la Cátedra de Investigación DASL4LTD del

Tecnológico de Monterrey, México (jtorresj@itesm.mx).

Eduardo Juárez es asistente de investigación en la Cátedra de Investigación

DASL4LTD del Tecnológico de Monterrey, México (A00339777@itesm.mx).

Juan Manuel Dodero es profesor investigador del Departamento de

Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Cádiz, España

(juanma.dodero@uca.es).

Ignacio Aedo es profesor investigador del Departamento de Informática de

la Universidad Carlos III de Madrid, España (aedo@ia.uc3m.es).

DOI (Digital Object Identifier) Pendiente

aprendizaje, material educativo personalizado para cada

estudiante —e.g. actividades, servicios, recursos, objetivos,

evaluaciones, perfiles—, promoviendo la participación activa

del estudiante con su proceso de aprendizaje.

En un principio, los LMEs fueron pensados sólo para

sistemas de e-learning que contuvieran todos los recursos que

un escenario de aprendizaje necesita para garantizar su

disponibilidad. Pero a medida que los recursos empleados

evolucionan, dichos sistemas no son capaces de sustituirlos de

manera sencilla y transparente. Además, para brindarle al

estudiante una experiencia pedagógica rica y diversa, los

sistemas de e-learning necesitan implementar una vasta

cantidad de aplicaciones —e.g. en Moodle1: foro, wiki, tarea,

chat, glosario, lección, examen, recurso, encuesta, laboratorio

y otros módulos; o en LAMS2: chat, foro, opción múltiple,

pizarrón de noticias, cuaderno, pregunta y respuesta, encuesta,

votación, y otras actividades—, haciendo aún más amplia la

variedad de recursos de aprendizaje susceptibles de ser

substituidos.

Para abordar esta necesidad, la siguiente generación de

LMEs integra servicios web distribuidos, y tiene que facilitar

la orquestación de estos servicios para el aprendizaje, lo que

hace necesario en estos sistemas el soporte transaccional.

Por muchos años, aplicaciones que soportan ciertos tipos de

procesos de negocio (―transacciones‖), han sido desarrolladas

utilizando infraestructura de gestión de transacciones dentro

de monitores de procesamiento de transacciones y/o software

de gestión de bases de datos. Desde el estilo inicial de trabajo

centralizado, dicho software de aplicación ha posibilitado la

distribución de aplicaciones basadas en transacción ejecutadas

en diversas plataformas de cómputo.

Las aplicaciones basadas en transacciones típicamente

presentan características importantes de soporte a las

propiedades ACID de una transacción (por sus siglas en inglés

de Atomicity, Consistency, Isolation y Durability) [3]. Sin

embargo, para el caso de los sistemas de e-learning que

soportan procesos de aprendizaje, cabe destacar la larga

duración de algunas actividades de aprendizaje, así como la

posibilidad de no lograr los objetivos de aprendizaje. Es por

ello que el modelo tradicional de transacciones no es

suficiente, y es necesario un modelo de transacciones

avanzado (MTA).

1 http://www.moodle.org

2 http://www.lamsinternational.com

Modelos de Transacciones Avanzados para

Procesos de Aprendizaje Complejos

Jorge Torres, Juan Manuel Dodero, Ignacio Aedo, Eduardo Juárez

L

IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 2, May. 2010 68

ISSN 1932-8540 © IEEE

El objetivo de este artículo es proponer una implementación

de soporte transaccional para los motores de ejecución de

procesos de aprendizaje complejos (PAC). El resto del artículo

tiene la siguiente estructura: la segunda sección presenta la

evolución en cuatro etapas de los sistemas de e-learning;

después la tercera sección muestra el conjunto de

características que un motor de ejecución de la cuarta etapa

debe soportar; posteriormente la cuarta sección muestra una

visión general de las transacciones y presenta un conjunto de

MTAs; en seguida la quinta sección sugiere una

implementación de MTAs en los motores de ejecución de

LMEs a través de diferentes niveles, para terminar con algunas

conclusiones.

II. LA EVOLUCIÓN DE LOS SISTEMAS DE E-LEARNING

Los sistemas de aprendizaje electrónico o e-learning han sido trascendentales en el avance de los modelos educativos

tradicionales. Estos sistemas han evolucionado a través de

varias etapas [4], cada una con un progreso significativo para

el diseño y despliegue de contenidos pedagógicos,

incrementando la funcionalidad, la información semántica y la

flexibilidad para soportar ambientes pedagógicos más

complejos. A continuación se presentan las cuatro etapas de la

evolución de los sistemas de e-learning:

A. Primera etapa

Esta etapa se describe por el desarrollo y despliegue de

contenidos web, generalmente aplicaciones simples (e.g.,

archivos de texto, páginas HTML, recursos multimedia). El

interés en esta etapa es en la estandarización de objetos de

aprendizaje que han de ser usados en el proceso de

aprendizaje. Los objetos de aprendizaje son contenidos de

instrucción simples que pueden ser desplegados para la

enseñanza (e.g. lecciones, artículos, tareas), y reutilizados en

diferentes contextos de aprendizaje. Estos objetos carecen de

mecanismos para construir un proceso de aprendizaje, ya que

los mecanismos se reducen a un itinerario secuencial de

contenidos.

B. Segunda etapa

En esta etapa el interés se dirige hacia la administración,

ubicación y recuperación de contenidos. La manera de

desplegar contenidos se mejora y personaliza de acuerdo al

estudiante, como se proporciona en la especificación IMS

Learning Information Package Specification [5]. También se

desarrollan tecnologías para la evaluación como la

especificación IMS Question & Test Interoperability

Specification [6]. Incipientemente, existe una forma para el

intercambio de recursos entre aplicaciones a través de IMS

Content Packaging [7]. En el dominio pedagógico, existe la

posibilidad de diseñar procesos de aprendizaje fundados en

estructuras básicas predefinidas con un estilo jerárquico

secuencial, a través de la especificación IMS Simple

Sequencing Specification [8].

C. Tercera etapa

La búsqueda de mayor flexibilidad y reusabilidad se plantea

aquí, es por ello que se introducen arquitecturas de software

para la gestión de aplicaciones interoperables para el

aprendizaje. Un ejemplo significativo de estas arquitecturas es

el modelo de referencia de objetos de contenido compartido:

Sharable Content Object Reference Model (SCORM) [9].

También se observan esfuerzos para generar tecnologías con

mayor flexibilidad didáctica como la propuesta Integrated E-

Learning de la Open University of the Netherlands [10], que

muestra una visión de los sistemas de e-learning para soportar

procesos de aprendizaje con diversidad pedagógica. Este

interés también es abordado por los patrones de e-learning

centrados en la persona: Person Centered E-Learning (PCeL)

[11]. Desde una perspectiva pedagógica, es posible

personalizar contenidos e interacciones de estudiantes con su

proceso de aprendizaje, basado en escenarios, actividades,

roles y perfiles, a través de los Lenguajes de Modelado

Educativo (LME) como IMS Learning Design [12].

D. Cuarta etapa

El interés en esta etapa se centra en los procesos de

aprendizaje complejos (PAC), los cuales facilitan el

aprendizaje en ambientes pedagógicos ricos y personalizados.

Un PAC [13] [14] es el resultado de la integración dinámica y

no anticipada, de una mezcla de recursos y pedagogías, basada

en la colaboración entre estudiantes y profesores. Desde un

punto de vista constructivista, un PAC reconoce que el

aprendizaje es un proceso activo, el cual es construido sobre

experiencias que se logran al entrelazar contenidos, contexto y

objetivos de aprendizaje, dentro de un proceso de aprendizaje.

La complejidad de un PAC depende principalmente de tres

factores: (1) la complejidad de la actividad de aprendizaje por

sí misma, la cual es influenciada por el carácter

multidisciplinario del tema de aprendizaje, la duración del

proceso de aprendizaje, y la diversidad de los enfoques

pedagógicos que se apliquen; (2) el grado de autonomía del

estudiante para seleccionar sus objetivos de aprendizaje,

tópicos, y resultados esperados; y (3) el diseño y control del

proceso después de que los objetivos de aprendizaje han sido

establecidos. Esta responsabilidad puede ser compartida entre

los estudiantes y los profesores, y consiste en planear y

seleccionar actividades y productos a desarrollar.

Dentro del ambiente de un PAC, existen una gran variedad

de recursos y servicios que los estudiantes pueden acceder

para lograr sus objetivos de aprendizaje. Algunos tienen una

implicación directa en el aprendizaje —servicios y recursos de

aprendizaje—; otros permiten la generación de espacios para

el desarrollo de competencias colectivas —servicios y

recursos de comunidad—; y otros muestran la actividad que

los estudiantes desempeñan en el ambiente de aprendizaje —

servicios y recursos de contexto—. Algunos ejemplos de cada

categoría son: (1) servicios y recursos de aprendizaje:

laboratorios virtuales, simuladores, contenidos educativos,

sistemas de evaluación, sistemas de búsqueda, ambientes de

programación y diseños, entre otros; (2) servicios y recursos

de comunidad: herramientas de colaboración, foros, listas de

distribución, herramientas de coordinación, agendas

compartidas, repositorios para trabajo en equipo, gestión de

documentos, entre otros; (3) servicios y recursos de contexto:

TORRES, DODERO, AEDO Y JUÁREZ: MODELOS DE TRANSACCIONES AVANZADOS PARA PROCESOS... 69

ISSN 1932-8540 © IEEE

servicios de tutoría, servicios de biblioteca digital, servicios

universitarios, entre otros.

Algunos de estos servicios pueden ser recuperados y

desplegados localmente, mientras que otros pueden ser

ejecutados de manera distribuida, basados en un paradigma de

arquitectura orientada a servicios (SOA, por sus siglas en

inglés) [15], permitiendo la integración de nuevos recursos y

servicios en el proceso de aprendizaje.

El lenguaje de composición y ejecución de procesos de

aprendizaje LPCEL (Learning Process Execution and

Composition Language) [4] [13] [14] y la Arquitectura de

Aplicaciones y Servicios Web para la Mejora del Aprendizaje

(en inglés WASEL: Web Applications and Services Enhanced

Learning Architecture) (ver Figura 1), son el primer

acercamiento a la cuarta etapa de la evolución de los sistemas

de e-learning. En la arquitectura WASEL, el escenario de

aprendizaje se diseña con el editor de procesos de aprendizaje,

y se ejecuta en el motor de ejecución de procesos de

aprendizaje, el cual se comunica con el bus de servicios de

aprendizaje a través de WSDL [16] y WADL [17]. El bus de

servicios de aprendizaje es la infraestructura donde están

conectados los diversos servicios que soportan el proceso de

aprendizaje. Se puede lograr la interoperabilidad con otros

sistemas de gestión de aprendizaje (LMS, por sus siglas en

inglés) a través de envolturas ad hoc.

En la siguiente sección, se presentan las características de

los LMEs de cuarta generación que debe soportar un motor de

ejecución de PACs.

III. UNA NUEVA GENERACIÓN DE MOTORES DE EJECUCIÓN

DE LMES

Los motores de ejecución de LMEs de cuarta etapa para

poder soportar PACs, deben ser capaces de gestionar, ejecutar

y controlar las características de los LMEs definidas en [13]:

(1) Diversidad pedagógica: Los LMEs deben ser capaces

de guiar la composición, ejecución y control de un proceso de

aprendizaje que incluya diversas técnicas pedagógicas y

niveles de complejidad.

(2) Descripción del flujo de aprendizaje: Los LMEs

necesitan tener la expresividad suficiente para especificar

estructuras de flujos de aprendizaje complejas y dinámicas, lo

cual incluye actividades, dependencias, reglas, contenidos,

roles, escenarios y participantes.

(3) Composición dinámica y no anticipada: En algunos

casos, la especificación inicial de un proceso de aprendizaje

debe ser redefinida y modificada según el tipo de colaboración

y negociación entre los estudiantes y los instructores, esto

generalmente se lleva a cabo en tiempo de ejecución, sin que

ello afecte el estado alcanzado en el proceso de aprendizaje.

(4) Descentralización de los servicios de aprendizaje: Las

unidades de aprendizaje deben ser vistas como un conjunto de

servicios de aprendizaje que pueden ser usados en un proceso

de aprendizaje. Algunos de los servicios pueden ser

recuperados y desplegados de manera local, mientras que otros

pueden ser ejecutados de forma descentralizada, es decir,

distribuida.

(5) Separación del proceso de aprendizaje y servicio: Los

LMEs deben de contener información detallada para habilitar

el acceso dinámico y en tiempo de ejecución a los servicios

requeridos, es decir, los LMEs deben de soportar la

interoperabilidad semántica.

(6) Disponibilidad y contenido del servicio de aprendizaje:

Una instancia de un proceso de aprendizaje diseñada a través

de un LME, debe de proveer de descripciones adecuadas de

los recursos y servicios necesarios para mantener la

disponibilidad del proceso de aprendizaje, y que ella no

dependa de autocontenidos. Esto con el objetivo de que el

proceso de aprendizaje no pierda la oportunidad de

evolucionar, sustituir e integrar otros recursos y servicios.

(7) Soporte transaccional: Los LMEs deben de describir el

soporte transaccional de operación para ejecutar un proceso de

aprendizaje con la posibilidad de implementar actividades de

larga duración.

Tomando como punto de partida la teoría de los flujos de

trabajo [3], un motor de ejecución de LMEs de la cuarta etapa

es el software de control básico de gestión de flujos de trabajo,

responsable de la creación y eliminación de procesos, el

control de la planeación de actividades dentro de un proceso

de aprendizaje, y de la interacción entre las herramientas de

aplicación, los estudiantes, y el personal de la facultad.

Además es responsable de proveer el soporte de las

características de los LMEs antes mencionadas.

Los motores de LMEs deben de proveer infraestructura para

controlar: (1) la interpretación de la definición del proceso; (2)

el control de las instancias de proceso para su creación,

activación, suspensión y terminación; (3) la navegación entre

actividades de proceso, e.g., operaciones en secuencia o

paralelo, planeación de fechas límite, interpretación de datos

relevantes al flujo de aprendizaje, entre otros; (4) el acceso y

salida de participantes específicos; (5) la identificación de

ítems de trabajo que requieren atención del usuario y una

interface para soportar las interacciones con los usuarios; (6)

el mantenimiento de los datos de control del flujo de

aprendizaje, así como la transmisión de datos relevantes al

flujo de aprendizaje entre aplicaciones y usuarios; (7) Una

interface para invocar aplicaciones y servicios externos, así

como la relación que hay con los datos del flujo de

aprendizaje; y (8) las acciones de supervisión y control con

propósitos de administración y auditoría.

En los sistemas de flujos de trabajo muchas de estas

características se soportan por medio de la implementación de

un modelo de transacciones avanzado (MTA) para asegurar su

la ejecución correcta y confiable del flujo de trabajo. Cuando

éste es el caso, se le conoce al sistema como sistema de flujo

de trabajo transaccional. En dicho sistema, las actividades de

proceso se mapean a componentes de transacciones de una

transacción avanzada, y las dependencias de flujo de control

se definen como dependencias entre los pasos transaccionales.

Una capa adicional de control en términos de dependencias se

le agregar al MTA para proveer de funcionalidad a las

transacciones en ejecución en un ambiente distribuido. Cabe

destacar que las características transaccionales de un MTA

forman sólo una pequeña parte de una aplicación de flujos de

70 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 2, May. 2010

ISSN 1932-8540 © IEEE

trabajo. Los requerimientos de los sistemas de gestión de

flujos de trabajo exceden o difieren significativamente de los

requerimientos de un MTA en términos de modelado,

coordinación y tiempo de ejecución. Por lo tanto, es muy útil

incorporar semántica de transacciones como recuperación,

atomicidad e aislamiento relajada, para asegurar la correcta

ejecución de un flujo de trabajo. No obstante, ver un sistema

de gestión de flujos de trabajo como un MTA, o usar un MTA

para modelar un flujo de trabajo sería inapropiado [18].

En la siguiente sección, se presentan algunos de los MTAs

apropiados para un motor de ejecución de LMEs de la cuarta

etapa.

IV. MODELOS DE TRANSACCIONES AVANZADOS

Una transacción [19] es una unidad computacional

consistente y confiable, la cual se ejecuta a partir de un estado

inicial consistente y finaliza su ejecución en un estado final

consistente. Es decir, una transacción es una colección de

acciones que llevan a cabo una transformación consistente de

los estados de un sistema. Para lograr esto, las transacciones

deben de poseer las llamadas propiedades ACID (por sus

siglas en inglés) [20], que se presentan a continuación:

(1) Atomicidad: Una transacción se ejecuta completamente

(comete) o el efecto final es como si no se hubiera ejecutado

(aborta). Es decir una transacción se comete o se aborta, pero

no puede haber un estado intermedio entre estos dos.

(2) Consistencia: El código de una transacción debe

garantizar que si se aplica a un estado consistente de datos, el

resultado será también un estado consistente de datos.

(3) Aislamiento: La ejecución concurrente de transacciones

que acceden datos en común, debe equivaler a la ejecución en

serie de las mismas transacciones.

(4) Durabilidad: Los efectos de la transacción cometida

deben ser preservados aún en el caso de fallas.

Para garantizar la ejecución correcta y fiable de un flujo de

aprendizaje en un motor de ejecución de LMEs, es necesario

que el motor provea de soporte transaccional a través de

Modelos de Transacciones Avanzados (MTAs). Los MTAs

relajan una o más de las propiedades ACID para soportar

actividades de larga duración, como lo es un proceso de

aprendizaje.

Actualmente existen diversos MTAs que se presentan en

[21], los cuales pueden ser adecuados para la nueva

generación de motores de ejecución de PACs, e.g.,

transacciones anidadas, SAGAS, transacciones anidadas

abiertas, transacciones flexibles, contratos, transacciones-S, el

modelo de transacciones DOM, y transacciones multicolores.

En la Tabla I, se hace una comparación entre los MTAs, la

cual muestra su propósito general, la propiedad ACID que

relajan y una breve descripción de ellos.

Considerando las características del ambiente de

aprendizaje, es necesario remarcar la diferencia entre una

actividad de un flujo de aprendizaje y una actividad de un

flujo de trabajo. Cuando una actividad de un flujo de trabajo

es ejecutada y la transacción falla, se debe a un problema de

software o hardware, e.g., recurso no disponible, formato de

entrada incorrecto, falla interna de la aplicación, entre otros

[22]. En cambio, en las actividades de un flujo de aprendizaje,

cuando una transacción falla, puede deberse también a que el

estudiante no logró los objetivos de aprendizaje, aún cuando

estudiante completó la actividad de manera correcta, e.g., el

alumno no obtuvo la calificación mínima para aprobar un

examen, hicieron falta productos en la presentación de un

proyecto, entre otros. Debido a esto, los motores de ejecución

de PACs, deben de proveer una forma de manejar actividades

de compensación en los flujos de aprendizaje para lograr los

objetivos de aprendizaje.

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

TORRES, DODERO, AEDO Y JUÁREZ: MODELOS DE TRANSACCIONES AVANZADOS PARA PROCESOS... 71

ISSN 1932-8540 © IEEE

V. MODELOS DE TRANSACCIONES AVANZADOS PARA

PROCESOS DE APRENDIZAJE COMPLEJOS

En el apartado anterior, se presentó una comparación entre

los MTAs. Conocer los diversos MTAs es importante en el

terreno del diseño del aprendizaje, no sólo para soportar

actividades de larga duración, sino también para proveer de

soporte pedagógico desde la perspectiva de la ejecución. Ello

debido a que cada actividad y proceso de aprendizaje es

diferente, y pueden requerir de una ejecución bajo un MTA

diferente. Por lo tanto, el motor de ejecución de PACs debe

soportar diversos MTAs, de tal forma que las diferentes

actividades de aprendizaje puedan ejecutarse bajo el MTA

más adecuado. En general, la propuesta es manejar tres niveles de

transacciones en los motores de ejecución de PACs (ver

Figura 2):

1) Proceso: En este nivel se utiliza un MTA general para

todo el PAC. Específicamente en el lenguaje LPCEL, este

nivel se describe en el elemento <Complex-Learning-Process>

(proceso de aprendizaje complejo). Un MTA enfocado en

actividades de larga duración es adecuado para este nivel.

2) Actividad o subproceso: Este es el nivel de transacciones

más crítico en términos del aprendizaje. Si se escoge el MTA

más adecuado para cada actividad o conjunto de actividades de aprendizaje, se logrará una contribución importante en el

estudiante para que logre sus objetivos de aprendizaje —los

cuales son la base del PAC en LPCEL—, al proveer al flujo de

aprendizaje de estructura y comportamiento adecuados.

Diferentes MTAs pueden ser usados en diferentes actividades

y estructuras, e.g., en LPCEL contratos puede ser usado en el

elemento <Complex-Component> (componente complejo),

junto con las estructuras <Sequence> (secuencia), <doWhile>

(hacer mientras) y <While> (mientras), bajo un paradigma de

instrucción conductista; o bien puede usarse el MTA

transacciones-s en el elemento <Complex-Component>, junto

con las estructuras <Switch> (cambiar), <Split> (separar) y <Join> (unir), bajo un paradigma de instrucción

constructivista.

3) Recurso: Este nivel en LPCEL ocurre en el elemento

<Resources> (recursos). El asunto principal aquí es sobre si se

trata de servicios con estados o servicios sin estados. Con

servicios sin estado un modelo de transacciones simple con

todas las propiedades ACID puede ser utilizado, mientras que

con los servicios con estados, el modelo de transacciones

depende del tipo de recurso.

En otras palabras, suponga que Alicia y Beto están inscritos

en un curso. El curso completo puede ser visto como una

transacción con muchas subtransacciones (actividades de

aprendizaje), y debido a que el curso dura una cantidad de

tiempo considerable y es una actividad de larga duración con

resultados parciales, el MTA transacciones anidadas abiertas

TABLA I

MODELOS DE TRANSACCIONES AVANZADOS

72 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 2, May. 2010

ISSN 1932-8540 © IEEE

sería adecuado como modelo de transacciones del nivel de

proceso.

Pero entonces, ¿qué pasa cuando el profesor quiere que sus

estudiantes desarrollen ciertas habilidades que pueden ser

obtenidas de mejor manera a través de un enfoque conductista,

donde una secuencia de tareas debe ser totalmente completada

en un orden determinado? El MTA contrato en el nivel de

actividad debe ser utilizado para esta situación. Posteriormente

cuando es tiempo de desarrollar una actividad colaborativa

bajo un enfoque constructivista, donde Alicia y Beto necesitan

trabajar juntos con entregables parciales para lograr un

objetivo, entonces el MTA transacciones-s sería más

adecuado.

Finalmente, cada tarea tiene recursos asociados a ella,

algunos pueden ser simples servicios sin estado que pueden

ser manejados por el modelo de transacciones del nivel de

actividad, mientras que otros pueden ser manejados en el nivel

recurso por un modelo transaccional tradicional con todas las

propiedades ACID, o bien, si son necesarias interacciones

complejas con servicios con estados, un MTA puede ser

utilizado dependiendo del tipo de recurso.

VI. CONCLUSIONES

En este artículo se presentaron diversos MTAs, cada uno

propuesto con un propósito diferente, pero ninguno ha sido

aplicado en el campo de la tecnología educativa, donde la

interacción con el usuario juega un rol importante, y las

diversas actividades de aprendizaje no pueden ser ejecutadas

de manera adecuada bajo un solo MTA. No obstante, los

MTAs presentados representan un punto de partida con

amplias opciones para fusionar transacciones con las

tecnologías para el aprendizaje, para de esta forma ejecutar de

manera correcta y confiable actividades de larga duración bajo

diversos paradigmas de instrucción.

Las actividades de aprendizaje son muy diversas, y cada

una emplea diferentes métodos de instrucción, por lo tanto

sería rígido ejecutar todas bajo un solo modelo transaccional,

lo cual conduciría no sólo a no lograr los objetivos de

aprendizaje de manera fiable, sino que significaría que la

tecnología estaría representando un obstáculo, en lugar de ser

un acelerador.

AGRADECIMIENTOS

Este trabajo es parcialmente financiado por el subprograma

Avanza (proyecto TSI-020501-2008-53), el subprograma PCI

(proyecto A/018126/08) del Gobierno Español y la Cátedra de

Investigación: Sistemas Distribuidos y Adaptativos en

Tecnologías Educativas, DASL4LTD (C-QRO-17/07) del

Tecnológico de Monterrey, México.

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Jorge Torres es Licenciado en Sistemas

Computacionales (1994) y Master en Administración de

Tecnologías de Información (1998) por el Tecnológico

de Monterrey, México. Obtiene un Ms.C. en Ciencias y

Tecnologías Computacionales (2005) y su disertación del

programa doctoral se encuentra en proceso en la

Universidad Carlos III de Madrid.

Ha trabajado en el Departamento de Sistemas Computacionales del

Tecnológico de Monterrey desde 1998 como profesor-investigador de tiempo

completo. En el 2008 fundó y desde entonces dirige el grupo de investigación:

Sistemas Distribuidos y Adaptativos en Tecnología Educativa, DASL4LTD

(C-QRO-17/07) del Tecnológico de Monterrey. Es coautor de más de 30

comunicaciones en conferencias internacionales de investigación en

informática y dos capítulos de libros. El Prof. Torres es miembro de IEEE, de

la ACM y miembro del Capítulo Español del ACM Special Interest Group on

Computer Science Education (SIGCSE)

Sus principales intereses de investigación incluye tecnologías para el

soporte al aprendizaje, ingeniería de software, sistemas distribuidos y

servicios web y web semántica. Ha participado en diferentes proyectos de

investigación relacionados con: Web Services Enhanced Learning and

computer supported education.

Juan Manuel Dodero es Licenciado en Informática por la

Universidad Politécnica de Madrid desde 1993 y Doctor en

Ingeniería Informática por la Universidad Carlos III de

Madrid desde 2002. Sus campos principales de

investigación son la ingeniería del software y de la web, con

una dedicación especial a sus aplicaciones en el aprendizaje

asistido por ordenador.

Ha trabajado como Ingeniero de I+D en Intelligent Software Components S.A.

y como profesor ayudante y después titular en la Universidad Carlos III de

Madrid. En 2008 obtuvo una plaza de Profesor Titular en la Universidad de

Cádiz, España. Es coautor de más de una docena de publicaciones en revistas

internacionales indexadas, cinco capítulos de libros y más de 40

comunicaciones en conferencias internacionales de investigación en

informática. El Prof. Dodero es miembro de la ACM, fundador y miembro del comité

directivo del Capítulo Español del ACM Special Interest Group on Computer

Science Education (SIGCSE) y miembro fundador de la Sociedad

Iberoamericana para el Avance de la Tecnología Educativa (SIATE). En 2005

recibió una distinción al investigador joven del Comité Técnico de

Tecnologías Educativas del IEEE por sus contribuciones durante la primera

etapa postdoctoral a la investigación en este campo.

Ignacio Aedo es licenciado y doctor en informática por la

Universidad Politécnica de Madrid y en la actualidad es

Catedrático de Universidad en la Universidad Carlos III

de Madrid. Sus principales intereses son la hipermedia,

los sistemas interactivos para la educación, sistemas web,

libros electrónicos, metodologías para el desarrollo y

sistemas de información para situaciones de emergencia,

centrándose su labor investigadora en la búsqueda de

soluciones que ayuden a las personas, individuos o grupos, a mejorar su

trabajo y su proceso de aprendizaje siendo sus trabajos financiados por

distintas instituciones públicas y privadas.

Los resultados de sus investigaciones se han visto plasmados en más de 200

artículos en revistas y congresos internacionales. El Dr. Aedo es Director del

Máster en Ingeniería de la Web, Subdirector del Master en Gestión y

Producción en e-Learning y Adjunto al Vicerrector de Profesorado y

Departamentos en la Universidad Carlos III de Madrid. Además, es Vice-

Chair del Comité Técnico de Tecnologías para el Aprendizaje de IEEE.

Eduardo Juárez es ingeniero en sistemas

computacionales por el Tecnológico de Monterrey,

Campus Querétaro (2008). Actualmente estudia la

Maestría en Administración de Tecnologías de

Información en la misma institución.

Desde 2008 es Asistente de investigación en la cátedra

Sistemas Distribuidos y Adaptativos en Tecnologías

Educativas, DASL4LTD (C-QRO-17/07) del Tecnológico

de Monterrey, México. Ha publicado diversos trabajos de

investigación que se han traducido en más de 10 comunicaciones en

conferencias internacionales y un capítulo de libro. El Ing. Juárez recibió en

2009 el Reconocimiento a la Excelencia Académica de la Asociación

Nacional de Facultades y Escuelas de Ingeniería de México.

74 IEEE-RITA Vol. 5, Núm. 2, May. 2010

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