Descripción del proyecto
EN LA RED DE EXCELENCIA EUROPEA STELLARNET (WWW.STELLARNET.EU), QUE AGRUPA A GRAN PARTE DE LAS INSTITUCIONES PUNTERAS EN LA INVESTIGACION Y DESARROLLO EN TECNOLOGIAS DE E-LEARNING, SE HAN IDENTIFICADO TRES GRANDES RETOS INVESTIGADORES EN ESTA AREA. UNO DE ESTOS TRES RETOS ES LA ORQUESTACION DEL APRENDIZAJE DOCENTE (ORCHESTRATING LEARNING), EN EL QUE SE INCLUYEN PROBLEMAS DE INVESTIGACION AUN NO RESUELTOS, COMO EL DISEÑO DE CURSOS COLABORATIVOS QUE SEAN MAS EFECTIVOS DESDE UN PUNTO DE VISTA PEDAGOGICO O LA VALORACION DE LA CONTRIBUCION QUE TIENEN LAS ACTIVIDADES EDUCATIVAS EN LA CONSECUCION DE LOS OBJETIVOS DEL CURSO.EL PROYECTO SOFTLEARN SE ENMARCA DENTRO DEL RETO DE LA ORQUESTACION DEL APRENDIZAJE DOCENTE Y PRETENDE AVANZAR EN EL ESTADO DEL ARTE EN LAS HERRAMIENTAS QUE PERMITEN A LOS PROFESORES ENTENDER Y EVALUAR EL FLUJO DE ACTIVIDADES QUE SE REALIZAN EN UN CURSO. ASI, CONSIDERANDO UNICAMENTE LOS REGISTROS DE LAS ACTIVIDADES REALIZADAS POR LOS ESTUDIANTES A TRAVES DE UNA PLATAFORMA DE E-LEARNING, SOFTLEARN SE CENTRARA EN DETERMINAR AUTOMATICAMENTE LA COORDINACION DE LAS ACTIVIDADES DEL CURSO (FLUJO), QUIENES Y EN QUE CONDICIONES LAS HAN EJECUTADO (ROLES), Y QUE RECURSOS DOCENTES SE HAN USADO EN CADA ACTIVIDAD. EN EL PROYECTO ESTA INFORMACION SE REPRESENTARA SIGUIENDO IMS LD, UN ESTANDAR DE FACTO PARA LA REPRESENTACION DEL FLUJO DE ACTIVIDADES EDUCATIVAS (ES DECIR, LA ORQUESTACION DEL APRENDIZAJE DOCENTE).LA MINERIA DE PROCESOS ES EL CONJUNTO DE TECNICAS Y PROCEDIMIENTOS QUE TRATAN DE RECONSTRUIR DE FORMA AUTOMATICA EL MODELO OBSERVADO EN LOS FICHEROS DE REGISTROS. ESTAS TECNICAS HAN SIDO APLICADAS EN EL AMBITO INDUSTRIAL Y DE SERVICIOS, PERO NO ASI EN EL CAMPO DEL E-LEARNING, EN GENERAL, Y EN EL DISEÑO DEL FLUJO DE LAS ACTIVIDADES DE UN CURSO, EN PARTICULAR. ESTO ES DEBIDO A QUE EL MODELADO DE LOS CURSOS IMS LD IMPONE RESTRICCIONES AL FLUJO DE TRABAJO (JERARQUIZACION Y CONDICIONES SOBRE LAS ACTIVIDADES), LAS CUALES LIMITAN LA EFECTIVIDAD DE LAS TECNICAS ACTUALES DE MINERIA DE PROCESOS.POR TODO ELLO, EL OBJETIVO DE SOFTLEARN ES LA APLICACION DE TECNICAS DE SOFT COMPUTING, CONCRETAMENTE ALGORITMOS EVOLUTIVOS Y REGLAS BORROSAS, ASI COMO LA HIBRIDACION DE ESTAS TECNICAS CON LAS TRADICIONALES DE MINERIA DE PROCESOS, PARA EXTRAER FLUJOS DE TRABAJO COMPLETOS, PRECISOS, ADAPTATIVOS Y JERARQUICOS QUE MODELEN LAS UNIDADES DOCENTES EN E-LEARNING. ASIMISMO, SE PROPONDRAN ALGORITMOS PARA EL ANALISIS Y EVALUACION DE DICHOS FLUJOS DE TRABAJO, ASI COMO PARA LA RECOMENDACION DE USUARIOS A LAS ACTIVIDADES EDUCATIVAS. MAS CONCRETAMENTE, LOS OBJETIVOS QUE SE PERSIGUEN SON: GENERACION AUTOMATICA DEL FLUJO DE TRABAJO DE UNA UNIDAD DOCENTE: SE HIBRIDARAN TECNICAS BASICAS DE MINERIA DE PROCESOS CON ALGORITMOS EVOLUTIVOS PARA EXTRAER LAS REDES DE PETRI QUE MODELAN LAS UNIDADES DOCENTES. JERARQUIZACION DE FLUJOS DE TRABAJO ASOCIADOS A UNIDADES DOCENTES IMS LD: PARTIENDO DE REDES DE PETRI PLANAS, SE OBTENDRAN REDES DE PETRI JERARQUICAS QUE MODELEN FORMALMENTE EL FLUJO DE ACTIVIDADES EDUCATIVAS DE ACUERDO CON IMS LD. ANALISIS Y EVALUACION DE FLUJOS DE TRABAJO JERARQUICOS: SE USARAN ALGORITMOS DE CLASIFICACION DE SOFT COMPUTING (ALGORITMOS EVOLUTIVOS Y LOGICA BORROSA) PARA ANALIZAR Y EVALUAR LOS FLUJOS DE TRABAJO JERARQUICOS. RECOMENDACION DE USUARIOS RELEVANTES PARA LA REALIZACION DE LAS ACTIVIDADES EDUCATIVAS: SE DESARROLLARAN ALGORITMOS DE RECOMENDACION BASADOS EN LA HIBRIDACION DE TECNICAS DE SOFT COMPUTING Y DE INTELIGENCIA COLECTIVA. OFT COMPUTING\MINERIA DE DATOS\E-LEARNING\LOGICA FUZZY\LOGICA DIFUSA\LOGICA BORROSA\ALGORITMOS GENETICOS\ALGORITMOS EVOLUTIVOS\COMPUTACION EVOLUTIVA