Resumen de Marco de desarrollo basado en modelos de sistemas de aprendizaje colaborativo
Yoel Arroyo
Este trabajo de investigación ha permitido formalizar Learn-CIAM, una nueva propuesta metodológica de soporte al desarrollo de sistemas colaborativos síncronos de aprendizaje (CSCL, Computer-Supported Collaborative Learning). Como novedad, y debido a las particularidades que presentan los sistemas de aprendizaje colaborativo, incorpora una serie de componentes relacionados con el ámbito del aprendizaje y los sistemas colaborativos síncronos, tales como la usabilidad pedagógica y el awareness. Esta propuesta surge como respuesta a la ausencia de trabajos que abordaran el desarrollo de este tipo de sistemas que sigan un enfoque de desarrollo dirigido por modelos. Se ha escogido dicho enfoque ya que garantiza una serie de ventajas respecto a otros tipos de desarrollo, como los ad-hoc tradicionales, en los que el uso de modelos conceptuales se encuentra limitado a los procesos de diseño y planificación de los sistemas finales. El uso de modelos conceptuales favorece, entre otras cosas, su reutilización en la resolución de otros problemas, independientemente del ámbito de trabajo concreto al que estuviera destinado inicialmente. Tecnológicamente, esta propuesta se encuentra encuadrada dentro de las soluciones de la Ingeniería Dirigida por Modelos (MDE, Model-Driven Engineering) de la plataforma Eclipse, e incorpora, en comparación a otras propuestas similares, una serie de tecnologías y lenguajes de un mayor nivel de abstracción, más sencilla, más directa y menos propensa a errores para los desarrolladores. De cara a garantizar su validez, Learn-CIAM ha sufrido varios procesos de validación con usuarios reales, de ámbitos inicialmente tan dispares como la Educación y la Ingeniería Informática, manifestando un grado de aceptación y recepción positivos. Con la realización de este trabajo de investigación, también se concluye que su aplicación facilitaría la generación de sistemas de aprendizaje colaborativo por parte de ambos perfiles, disminuyendo considerablemente el tiempo y esfuerzo requeridos para este tipo de tareas usando otros métodos.
