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2010-11-12 (uc3m) eMadrid Mario Muñoz Organero UC3M m-learning: Ecosistemas de aprendizaje en una Internet de Objetos
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“m-learning y los ecosistemas de
aprendizaje en una Internet de Objetos”
Ogata, Akamatsu and Yano
El ponente
Mario Muñoz Organero
Grupo Gradient
Departamento Ingeniería Telemática
Universidad Carlos III de Madrid
2
Puntos de la presentación
Definición del marco de trabajo y soporte tecnológico
Escenarios implementados
Algunos retos en los que estamos trabajando
3
Marco: Entornos enriquecidos
tecnológicamente Aumentar tecnológicamente nuestro entorno:
Objetos físicos
Lugares
Servicios
¿Cómo?
Embeber datos
Capacidad de proceso
Conectividad a red
¿Para qué?
Aprender más y mejor4
Usar dispositivos móviles para interactuar con contenidos y servicios educativos embebidos (incrustados) en el entorno Aprendizaje en una Internet de Objetos
Objetivo
5
Tecnologías y dispositivos móviles
Códigos QR
Etiquetas NFC
Servicios NFC y BT
Realidad aumentada6
Nuestra experiencia
Hasta la fecha:
Uso de NFC y BT para la creación de escenarios de aprendizaje en una Internet de Objetos
Iniciando líneas:
Uso de códigos QR
Aplicaciones de realidad aumentada
7
Algunos desarrollos con NFC
8
Envío por BT de píldoras de aprendizaje a los alumnos en clase.
Algunos desarrollos con BT
Bluetooth
9
Experiencias realizadas:
Experiencias internas en la UC3M
Experiencias conjuntas con UPF (Escolab)
con Universidad del Cauca (Colombia)
Algunas experiencias
10
Experiencia con paneles NFC
2 experiencias en la UC3M
Simular una sala de servidores mediante un panel NFC
Grupos de control (explicación por parte del profesor) y de experiencia (exploración con el móvil), pre-tests y post-tests
Incrementos de aprendizaje similares
El uso del móvil a día de hoy motiva a los alumnos (¿en unos año?)
11
Datos:
46 etiquetas (vistas 702 veces) 6 edificios 74 estudiantes en experiencia
Conclusión: la navegación física permite aprender más que la navegación web
Experiencia conjunta con UPF
12
Sustituir al profesor por tecnología móvil para aprender el funcionamiento de una central telefónica.
Experiencia conjunta UNICAUCA
13
Envío por BT de píldoras de aprendizaje a los alumnos en clase.
Se ha conseguido:
Aumentar asistencia a clase
Mejorar resultados de examen
Motivar al alumno
Experiencia: entornos pro-activos
Bluetooth
14
Reflexiones y retos
Algunas cuestiones en las que estamos trabajando:
¿Fat client o thin client en el móvil?
¿Dónde está la inteligencia?
¿Cómo proporcionar personalización?
¿Cómo integrar la información del contexto?
¿Fat object o thin object?
¿Inteligencia en el propio objeto o en un proxy del objeto en Internet?
15
Ejemplo: sistema de recomendación en la IoT
Proporcionar información a un usuario sobre si un contenido/servicio embebido en un objeto le es relevante/interesante
Por ejemplo: ¿me gustará leer este libro, ver esta película, entrar en esta conferencia…?
Hemos analizado un sistema de recomendación social que utiliza una función de similitud basada en patrones espacio temporales:
http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=5510898&tag=1
16
Ejemplo: entorno proactivo de recomendación
Al detectar vía BT a un usuario ejecutar reglas que basándose en los datos personales y de uso del usuario envíe por OBEX información relevante:
Recordatorios
Materiales educativos
Datos de acceso a conferencias…
Leganés, 12 Nov. 2010 17
Gracias por la atención
Leganés, 12 Nov. 2010 18