RT info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
T1 Análisis de integración de soluciones basadas en software como servicio para la implantación de Ecosistemas Tecnológicos Educativos
T2 Integration analysis of solutions based on software as a service to implement Educational Technological Ecosystems
A1 García-Holgado, Alicia
K1 TECHNOLOGY
K1 Tesis y disertaciones académicas
K1 Universidad de Salamanca (España)
K1 Tesis Doctoral
K1 Academic dissertations
K1 Ecosistema tecnológico
K1 Ecosistema software
K1 Ecosistema de aprendizaje
K1 Sistemas de información
K1 Gestión del conocimiento
K1 Desarrollo Dirigido por Modelos
K1 Patrón arquitectónico
K1 Factor humano
K1 Technological Ecosystem
K1 Software Ecosystem
K1 Learning Ecosystem
K1 Information Systems
K1 Knowledge Management
K1 Model Driven Development
K1 Architectural pattern
K1 Human factor
AB [ES]Una de las principales características de la actual Sociedad del Conocimiento reside enel valor del conocimiento como un recurso activo en cualquier tipo de entidad, desdeinstituciones educativas hasta grandes corporaciones empresariales. La gestión delconocimiento surge como una ventaja competitiva de tal forma que las entidadesdedican parte de sus recursos a desarrollar su capacidad para compartir, crear y aplicarnuevos conocimientos de forma continuada a lo largo del tiempo.La tecnología, considerada el motor, el elemento central, en la Sociedad de laInformación, pasa a convertirse en un soporte para el aprendizaje, para latransformación de conocimiento tácito en explícito, de conocimiento individual engrupal. Internet, las tecnologías de la información y la comunicación y, en particular,los sistemas de información pasan de ser elementos que guían el desarrollo de lasociedad a ser herramientas cuyo desarrollo está guiado por las necesidades de gestióndel conocimiento y los procesos de aprendizaje.Los ecosistemas tecnológicos, considerados como la evolución de los sistemas deinformación tradicionales, se posicionan como sistemas de gestión del conocimientoque abarcan tanto la componente tecnológica como el factor humano. En el caso de quela gestión del conocimiento esté dirigida a apoyar fundamentalmente procesos deaprendizaje, el ecosistema tecnológico se puede denominar ecosistema de aprendizaje.La metáfora de ecosistema, que proviene del área de la biología, se utiliza en diferentescontextos para transmitir la naturaleza evolutiva de procesos, actividades y relaciones.El uso del concepto ecosistema natural se aplica al ámbito tecnológico para reflejar unconjunto de características o propiedades de los ecosistemas naturales que puedentransferirse a los ecosistemas tecnológicos o ecosistemas software con el fin deproporcionar soluciones, las cuales deben estar orientadas resolver los problemas degestión del conocimiento. A su vez, estas soluciones tienen que adaptarse a losconstantes cambios que sufre cualquier tipo de entidad o contexto en el que se despliegaalgún tipo de solución tecnológica.A pesar de las ventajas que ofrecen los ecosistemas tecnológicos, el desarrollo de estetipo de soluciones tiene una mayor complejidad que los sistemas de informacióntradicionales. A los problemas propios de la ingeniería del software, tales como lainteroperabilidad de los componentes o la evolución del ecosistema, se unen ladificultad de gestionar un conocimiento complejo y la diversidad de personasinvolucradas.Los diferentes retos y problemas de los ecosistemas tecnológicos, y en particular deaquellos centrados en gestionar el conocimiento y el aprendizaje, requieren mejorar losprocesos de definición y desarrollo de este tipo de soluciones tecnológicas.La presente tesis doctoral se centra en proporcionar un marco arquitectónico quepermita mejorar la definición, el desarrollo y la sostenibilidad de los ecosistemastecnológicos para el aprendizaje. Dicho marco estará compuesto, principalmente, pordos resultados asociados a esta investigación: un patrón arquitectónico que permitaresolver los problemas detectados en ecosistemas de aprendizaje reales y unmetamodelo de ecosistema de aprendizaje, basado en el patrón, que permita aplicarIngeniería Dirigida por Modelos para sustentar la definición y el desarrollo de losecosistemas de aprendizaje.Para llevar a cabo la investigación se han definido tres ciclos siguiendo el marcometodológico Investigación-Acción. El primer ciclo se ha centrado en el análisis devarios casos de estudio reales con el fin de obtener un modelo de dominio del problema.Se han analizado ecosistemas tecnológicos para la gestión del conocimiento y elaprendizaje desplegados en contextos heterogéneos, en particular, la Universidad deSalamanca, el grupo de investigación GRIAL y el proyecto europeo TRAILER (centradoen gestionar el conocimiento informal en instituciones y empresas). Como resultado deeste ciclo se han detectado una serie de características que debe tener un ecosistematecnológico y se ha definido un patrón arquitectónico que permite sentar las bases delecosistema, dando solución a algunos de los problemas detectados y asegurando laflexibilidad y adaptabilidad de los componentes del ecosistema con el fin de permitir suevolución.El segundo ciclo se ha centrado en la mejora y validación del patrón arquitectónico. Losproblemas detectados en el ciclo anterior se han modelado con la notación BusinessProcess Model and Notation. Para ello, se han agrupado los problemas relacionados conprocesos de gestión del conocimiento similares y posteriormente se ha realizado paracada conjunto de problemas un diagrama con un alto nivel de abstracción. Después,para cada uno de los diagramas, se han identificado una vez más los problemas aresolver y se ha definido un nuevo diagrama aplicando el patrón. Esto ha permitidovalidar el patrón arquitectónico y sentar las bases para su formalización.Por último, el tercer ciclo ha planteado el Desarrollo Dirigido por Modelos deecosistemas tecnológicos para la gestión del conocimiento y el aprendizaje. En concreto,se ha definido un metamodelo de ecosistema de aprendizaje basado en el patrónarquitectónico planteado en el ciclo anterior. El metamodelo se ha validado a través deuna serie de transformaciones modelo a modelo automatizadas mediante reglas detransformación. Para poder llevar a cabo dicho proceso, se ha definido un metamodeloespecífico de plataforma que proporciona un conjunto de recomendaciones, tantotecnológicas como humanas, para implementar ecosistemas de aprendizaje basados ensoftware open source.El metamodelo de ecosistema de aprendizaje y el metamodelo específico de plataformapara definir ecosistemas basados en software open source proporcionan las guíasnecesarias para definir ecosistemas de aprendizaje que resuelvan los principalesproblemas detectados en este tipo de soluciones software.Los tres casos de estudio reales que se han desarrollado para validar los resultadosobtenidos a lo largo de los ciclos de Investigación-Acción, en especial, el patrónarquitectónico para modelar ecosistemas de aprendizaje, el metamodelo de ecosistemade aprendizaje y el metamodelo específico de plataforma para definir ecosistemasbasados en software open source, permiten afirmar, como conclusión más general, quees posible mejorar la definición y el desarrollo de los ecosistemas tecnológicosenfocados en gestionar el conocimiento y los procesos de aprendizaje. Másconcretamente, el uso de ingeniería dirigida por modelos, sustentada sobre una sólidapropuesta arquitectónica, permite definir ecosistemas de aprendizaje que evolucionany se adaptan a las necesidades cambiantes del entorno y de los usuarios, así comoresolver un conjunto de problemas comunes identificado en este tipo de solucionestecnológicas.
YR 2018
FD 2018-09
LK http://hdl.handle.net/10366/138525
UL http://hdl.handle.net/10366/138525
LA spa
DS Gestión del Repositorio Documental de la Universidad de Salamanca
RD 24-abr-2024