Protótipo Tecnológico para Educação

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Universidad Distrital
Francisco José de Caldas
DISEÑAR UN PROTOTIPO TECNOLÓGICO
“NOTEBOOK INTELIGENTE” QUE AFRONTE EL
NUEVO SISTEMA EDUCATIVO A CAUSA DE LA
CRISIS SANITARIA COVID-19 EN LA UNIVERSIDAD
DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS
PRESENTA:
Mery Alejandra Niño Gómez
Edwin Edgardo Cardenas Fuentes
Directores:
Sandro Javier Bolaños Castro
Revisor:
Jorge Mario Calvo Londoño
Bogotá D.C Noviembre de 2021
2
Índice general
I CONTEXTUALIZACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN 11
0.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1. DESCRIPCION DE LA INVESTIGACIÓN 15
1.1. Planteamiento e Identificación del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.1.1. Formulación del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.1.2. Sistematización del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.2. Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.2.1. Objetivo General . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.2.2. Objetivos Espećıficos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.3. Justificación Práctica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1.4. Delimitación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.4.1. Alcance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.5. Hipótesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
1.6. Marco referencial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
1.6.1. Marco Teórico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
1.6.2. Marco Conceptual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
1.7. Estado del Arte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
1.8. Aspectos Metodológicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
1.8.1. Tipo de estudio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
1.8.2. Método de Investigación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
1.8.3. Fuentes y Técnicas para la Recolección de la Información . . . . . . . . . 36
1.8.4. Tratamiento de la información . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
1.9. Estructura del trabajo de investigación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
II DESARROLLO DE LA INVESTIGACIÓN 39
2. ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN 41
2.1. Encuestas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
3. ARQUITECTURA EMPRESARIAL 43
3.1. Metodoloǵıa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.1.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3
4 ÍNDICE GENERAL
3.1.2. Organización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.2. Capa de Motivación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.2.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.2.2. Punto de vista de Stakeholder . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.2.3. Punto de vista de realización de objetos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.2.4. Punto de vista de contribución de objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.2.5. Punto de vista de principios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.2.6. Punto de vista de realización de requerimientos . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.2.7. Punto de vista de motivación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.3. Capa de Estrategia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3.3.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3.3.2. Punto de vista de mapa de capacidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3.3.3. Punto de vista de realización de resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
3.3.4. Punto de vista de mapa de recurso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
3.3.5. Punto de vista de flujo de valor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
3.3.6. Punto de vista de estrategia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
3.4. Capa de Negocio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
3.4.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
3.4.2. Punto de vista de organización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
3.4.3. Punto de vista de cooperación de actor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3.4.4. Punto de vista de función de negocio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
3.4.5. Punto de vista de proceso de negocio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
3.4.6. Punto de vista de cooperación de proceso de negocio . . . . . . . . . . . . 69
3.4.7. Punto de vista de producto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
3.5. Capa de Aplicación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
3.5.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
3.5.2. Punto de vista de comportamiento de aplicación . . . . . . . . . . . . . . 73
3.5.3. Punto de vista de cooperación de aplicación . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
3.5.4. Punto de vista de estructura de aplicación . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
3.5.5. Punto de vista de uso de aplicación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
3.6. Capa de Tecnoloǵıa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
3.6.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
3.6.2. Punto de vista de tecnologia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
3.6.3. Punto de vista de despliegue e implementación . . . . . . . . . . . . . . . 82
3.6.4. Punto de vista de estructura de información . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
3.7. Capa de Migración . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
3.7.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
3.7.2. Punto de vista de proyecto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
3.7.3. Punto de vista de migración . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
3.7.4. Punto de vista de implementación/migración . . . . . . . . . . . . . . . . 89
ÍNDICE GENERAL 5
4. DISEÑO 91
4.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
4.2. Modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
4.2.1. Problema que ataca . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
4.2.2. Participantes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
4.3. Funcionamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
4.3.1. Observaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
4.3.2. Consecuencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
4.4. Implementación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
4.5. Caso de Estudio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
4.5.1. Modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
4.5.2. Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
5. METODOLÓGIA INGENIERIL 103
5.1. Desarrollo del plan de trabajo bajo Scrum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
5.2. Historias de Usuario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
5.3. Plataforma tecnológica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
6. ARQUITECTURA DE SOFTWARE109
6.1. Modelo de Requisitos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
6.1.1. Descripción de la Solución . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
6.1.2. Modelo de caso de uso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
7. 123
7.1. ADMINISTRACIÓN DEL PROYECTO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
7.2. RIESGOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124
III CIERRE DE LA INVESTIGACIÓN 125
8. RESULTADO 127
8.1. Manual de Usuario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
9. CONCLUSIONES 135
9.1. Aportes Originales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
10.PROSPECTIVA DEL TRABAJO DE GRADO 137
11.BIBLIOGRAFIA 139
12.REFERENCIAS WEB 145
13.ANEXOS 147
13.1. Anexo 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
13.2. Anexo 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148
6 ÍNDICE GENERAL
Índice de figuras
2.1. Ficha técnica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
3.1. Metodoloǵıa ADM - TOGAF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.2. Oganigrama General . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.3. Procesos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.4. Modelo de Stakeholder . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.5. Caso de Estudio de Stakeholder . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.6. Modelo de vista de realización de objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.7. Caso de Estudio de realización de objetos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.8. Modelo de contribución de objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
3.9. Caso de estudio de contribución de objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
3.10. Modelo de principios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.11. Caso de Estudio de principios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.12. Modelo de realización de requerimientos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.13. Caso de Estudio de realización de requerimientos . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.14. Modelo de motivación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
3.15. Caso de Estudio de motivación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
3.16. Modelo de mapa de capacidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3.17. Caso de Estudio de mapa de capacidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
3.18. Modelo de realización de resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
3.19. Caso de Estudio de realización de resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
3.20. Modelo de mapa de recurso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
3.21. Caso de Estudio de mapa de recurso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
3.22. Modelo de flujo de valor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
3.23. Caso de Estudio de flujo de valor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
3.24. Modelo de estrategia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
3.25. Caso de Estudio de estrategia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
3.26. Modelo de organización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
3.27. Caso de Estudio de organización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3.28. Modelo de cooperación de actor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3.29. Caso de Estudio cooperación de actor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
3.30. Modelo de función de negocio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
3.31. Caso de Estudio de función de negocio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
7
8 ÍNDICE DE FIGURAS
3.32. Modelo de proceso de negocio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
3.33. Caso de Estudio de proceso de negocio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
3.34. Modelo de cooperación de proceso de negocio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
3.35. Caso de Estudio de cooperación de proceso de negocio . . . . . . . . . . . . . . . 70
3.36. Modelo producto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
3.37. Caso de Estudio de producto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
3.38. Modelo de comportamiento de aplicación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
3.39. Caso de Estudio de comportamiento de aplicación . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
3.40. Modelo de cooperación de aplicación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
3.41. Caso de Estudio de cooperacion de aplicación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
3.42. Modelo de estructura de aplicación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
3.43. Caso de Estudio de estructura de aplicación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
3.44. Modelo de uso de aplicación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
3.45. Caso de Estudio de uso de aplicación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
3.46. Modelo de tecnologia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
3.47. Caso de Estudio de tecnologia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
3.48. Modelo de uso de tecnologia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
3.49. Caso de Estudio de uso de tecnologia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
3.50. Modelo de despliegue e implementación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
3.51. Caso de Estudio de despliegue e implementación . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
3.52. Modelo de realización del servicio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
3.53. Caso de Estudio de estructura de información . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
3.54. Modelo de vistas de capas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
3.55. Caso de Estudio de vistas de capas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
3.56. Modelo de proyecto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
3.57. Caso de Estudio de proyecto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
3.58. Modelo de migración . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
3.59. Caso de Estudio de migración . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
3.60. Modelo de implementación/migración . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
3.61. Caso de Estudio de implementación/migración . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
4.1. Estructura Bridge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
4.2. Forma en la que trabaja el patrón Bridge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
4.3. Guardar Materia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
4.4. Editar Apuntes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
5.1. Marco de trabajo Scrum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
5.2. Tablero . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
6.1. Delimitación del Sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
6.2. Modelo Negocio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
6.3. Modelo de caso de uso de crear materias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
6.4. Modelo de caso de uso de editar materia. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
6.5. Modelo de caso de uso de visualizar materias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
ÍNDICE DE FIGURAS 9
6.6. Modelo de caso de uso de ingresar apuntes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
6.7. Modelo de caso de uso de editar apuntes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
6.8. Modelo de caso de uso de guardar apuntes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
6.9. Modelo de caso de uso de eliminar apuntes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
6.10. Modelo de caso de uso de sugerir palabras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
6.11. Modelo de caso de uso de guardar palabras claves . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
6.12. Modelo de caso de uso de eliminar palabras claves . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
7.1. Presupuesto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
7.2. Presupuesto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124
7.3. Presupuesto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124
8.1. Inicio de sesión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
8.2. Información principal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
8.3. Inicio de sesión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
8.4. Inicio de sesión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
8.5. Boton Ingresar Materia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
8.6. Formulario Ingresar Materia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
8.7. Boton Editar Materia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
8.8. Formulario Editar Materia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
8.9. Botón ver materia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
8.10. Formato cornell toma de apuntes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
8.11. Botones toma de apuntes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
8.12. Palabras claves . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
13.1. Estructura del prototipo parte 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
13.2. Estructura del prototipo parte 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150
13.3. Estructura del prototipo parte 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
13.4. Estructura del prototipo parte 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152
10 ÍNDICE DE FIGURAS
Parte I
CONTEXTUALIZACIÓN DE LA
INVESTIGACIÓN
11
0.1. INTRODUCCIÓN 13
0.1. Introducción
El siguiente trabajo de investigación tiene como objetivo Diseñar un prototipo tecnológico
que afronte los efectos ocasionados por el COVID-19 en la educación en Colombia. La educa-
ción en Colombia se vio fuertemente impactada por las decisiones tomadas por el presidente de
la república Iván Duque Márquez, donde solicitó que todas las instituciones educativas deb́ıan
impartir clases de manera remota y no presencial para controlar la propagación del COVID-19.[1]
Cabe destacar que un páıs como Colombia y muchos otros, no contaban con un plan de
gobierno para hacerle frente a una situación similar, sin embargo, fue necesario ejecutar planes
de emergencia para cubrir la necesidad del derecho a la educación, tanto en el sector público
y privado.[1] Por esta razón, este documento tomó como referencia a la Universidad Francisco
José de Caldas como organización, la cual, es una universidad referente a nivel nacional y poder
brindar a la comunidad académica un prototipo tecnológico “NoteBook” que le permita hacerle
frente o acotar la brecha digital que ocasiono el cambio de modalidad de presencial a remoto.
Por lo cual, esta investigación tiene como primera medida realizar un prototipo tecnológico,
que le permita a la comunidad académica tomar apuntes basado en el método Cornell y con el
uso de la Inteligencia Artificial sugerir temas de interés integrandose al sistema de información
de Wikipedia y como resultado ampliar los temas de interés. Para llevar a cabo el diseño del
prototipo, fue necesario conocer la misión, visión, objetivos institucionales de la Universidad y
el programa académico de la especialización de Ingenieŕıa de Software, con el fin de entender a
la universidad como organización e ir en la misma dirección. En concordancia, se expone en este
documento la arquitectura empresarial de la universidad para diseño del NoteBook inteligente,
bajo la metodoloǵıa ADM, una encuesta para la construcción del requerimiento y los diferentes
casos de uso que se implementaron en el NoteBook. Finalmente se expone los resultados obte-
nidos de la encuesta y del desarrollo del prototipo desarrollado para la Universidad Francisco
José de caldas.
14
Caṕıtulo 1
DESCRIPCION DE LA
INVESTIGACIÓN
15
16 CAPÍTULO 1. DESCRIPCION DE LA INVESTIGACIÓN
1.1. Planteamiento e Identificación del problema
El Ministerio de Educación de Colombia realizó una encuesta en el mes de septiembre del
año 2020 a 233 instituciones de educación superior (IES), donde representa un 95% de las
instituciones de educación superior del páıs y en donde se concluyó que el 70% del total de las
IES desertó en el segundo semestre a causa de la crisis sanitaria COVID-19.[1]
Adicionalmente, de acuerdo a la UNESCO, más de la mitad de los 1.500 millones de alum-
nos que se encuentran aislados de clases, a causa de la pandemia de COVID-19 no tienen un
ordenador para poder seguir las clases a distancia y el 43% carecen de acceso a internet, una
situación que amenaza con incrementar la brecha digital [2].
Sabiendo que la crisis sanitaria que está enfrentando el páıs es un tema nuevo, se observó que
muchas entidades de educación superior no cuentan con herramientas tecnológicas, ni equipos
de cómputo para poder impartir clases remotas de una manera óptima y enriquecedora.
Por lo anterior, una alternativa para disminuir algunos de los problemas existentes, es diseñar
un prototipo tecnológico “Notebook Inteligente”, que pueda ser utilizado desde cualquier dis-
positivo con acceso a internet, donde permitirá a la comunidad académica llevar sus apuntes de
una manera fácil e interactiva y poder ampliar los diferentes temas de estudios; esta herramienta
se llevará a cabo en primera instancia en la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, ya
que, es una de las tantas entidades de educación superior en Colombia, que se vio obligada a
cambiar su modalidad de enseñanza de presencial a remota.
1.1.1. Formulación del problema
¿Cómo el uso de una herramienta tecnológica puede ayudar a mejorar el aprendizaje de edu-
cación remota a la comunidad académica en la Universidad Distrital Francisco José de Caldas
a causa de la crisis sanitaria COVID-19?
1.1.2. Sistematización del problema
¿Cómo una herramienta tecnológica puede ayudar a mejorar los métodos de aprendizaje
actuales?
¿Cómo el uso correcto de las TIC aporta en el aprendizaje remoto de los estudiantes de la
Universidad Distrital Francisco José de Caldas?
¿Cómo puede la Inteligencia Artificial ser cada vez más efectiva para obtener la información
más relevante para ampliar los temas asociados a el “Notebook Inteligente”?
1.2. OBJETIVOS 17
1.2. Objetivos
1.2.1. Objetivo General
Diseñar un prototipo tecnológico “Notebook Inteligente” usando Inteligencia Artificial para
mejorar el aprendizaje de educación remota en la Universidad Distrital Francisco José de Caldas
a causa de la crisis sanitaria COVID-19.
1.2.2. Objetivos Espećıficos
Especificar las funcionalidades principales que tendrá el “Notebook Inteligente” por medio
de Mockups con el fin de mostrar el uso y apropiación del funcionamiento general de la
herramienta.Realizar análisis del uso del “Notebook Inteligente” por medio de encuestas a la comunidad
académica de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas para mostrar la viabilidad
de la herramienta.
Delimitar nuestro prototipo a una asignatura impartida en el programa de Especialización
de Ingenieŕıa de Software en la Universidad Distrital Francisco José de Caldas con el fin
de mostrar la aplicabilidad de la Inteligencia Artificial.
18 CAPÍTULO 1. DESCRIPCION DE LA INVESTIGACIÓN
1.3. Justificación Práctica
La crisis sanitaria fue declarada en Colombia por el presidente Iván Duque Márquez, el 12
marzo de 2020, Dicha medida no solo afectó la realidad social de nuestro páıs, si no también,
perturbó de manera significativa la economı́a. [3] Aśı mismo, un Páıs como Colombia, tercer-
mundista, donde desafortunadamente tiene serios problemas de corrupción y de orden público,
lesionó de manera directa la educación en Colombia.
De acuerdo a la revista Forbes, el impacto en el sector educativo en Colombia, no solo fue el
cambio de modalidad de presencial a remoto, si no también, impactó a los docentes con el au-
mento de horas de trabajo y, por último, y no menos importante a los padres de familia, donde
no estaban preparados para que sus hijos tomaran clases en casa, ya sea, por equipo de cómputo,
internet y disponibilidad de los padres, sobre todo en los niños que requieren mayor atención.
[4]
De igual forma, la transición del cambio de la metodoloǵıa de impartir clases de manera presen-
cial a remota, no solo afectó a los colegios, si no de igual manera a las universidades en Colombia,
y que claramente ninguna entidad universitaria estaba preparada para dicho cambio y mucho
menos la generalidad de los estudiantes, ya que, en muchos de los casos no contaban con los
recursos antes mencionados y en consecuencia del cambio, se acentuó en gran medida a la falta
de interés, bajo rendimiento académico entre otros.
Por tal razón, esta investigación está orientada en buscar una alternativa, donde a través
de la tecnoloǵıa, se pueda apoyar a la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, con una
herramienta que impulse al aprendizaje continuo y de manera didáctica quitarle ventaja a la
falta de interés y bajo rendimiento académico.
Esta herramienta o prototipo como lo plantea este documento quiere hacer uso de la Inteligencia
Artificial, con el objetivo, de que la comunidad académica de la Universidad Distrital Francisco
José de Caldas pueda hacer uso de un cuaderno inteligente, y al momento de escribir sus apuntes
amplié su conocimiento de una fácil y didáctica.
Actualmente, no se cuenta con una herramienta tecnológica con las caracteŕısticas ante-
riormente descritas en la Universidad, por lo que se quiere proponer realizar una investigación
detallada, la cual genere valor al aprendizaje con la modalidad virtual o remota.
1.4. DELIMITACIÓN 19
1.4. Delimitación
1.4.1. Alcance
Diseñar un prototipo “Notebook Inteligente”, que permita a la comunidad académica de la
Universidad Distrital Francisco José de Caldas llevar los apuntes de las materias vistas.
El aplicativo debe sugerir al usuario, información de fuentes oficiales, teniendo como punto
de referencia la asignatura seleccionada, una vez el usuario digite una palabra que se encuentre
en el sistema de información de Wikipedia para dicha asignatura, el sistema le dará las opciones
para ampliar el tema de interés y anexar en el documento.
Para el prototipo se debe tener las siguientes condiciones, con el fin de simular el funciona-
miento general del aplicativo:
Debe constar de una asignatura impartida en la Especialización Ingenieŕıa de Software de
la Universidad Distrital Francisco José de Caldas.
El lenguaje de programación para implementar nuestro prototipo es Python y el sistema
gestor de base de datos es SQLite, donde se alojará la información de los apuntes de las
materias, el framwork usado para Python es Django y para el frontend se usará Angular.
Las fuentes y temas principales estarán en el idioma español y serán extráıdas principal-
mente del API de Wikipedia, con el fin de simular la inteligencia artificial.
Para realizar la búsqueda en la API será después de que el usuario escriba algún caracter.
Permitir a los usuarios editar las materias de las cuales desean tomar los apuntes académi-
cos, podrán editar el horario, salón y profesor.
Permitir iniciar sesión con una cuenta de Google.
Permitir ingresar, modificar, visualizar y eliminar los apuntes de la materia seleccionada.
Permitir guardar los temas ampliados por medio de un link.
20 CAPÍTULO 1. DESCRIPCION DE LA INVESTIGACIÓN
1.5. Hipótesis
La crisis sanitaria COVID-19 que dio inicio en Colombia en el mes de marzo de 2020, la
cual cambio de manera directa el modo de impartir las clases, debido a que en su gran ma-
yoŕıa tanto universidades y colegios teńıan una modalidad presencial y pasar a la modalidad
remota, fue cambio gigantesco, a causa de que las organizaciones no estaban preparadas tanto
en tecnoloǵıa, infraestructura, habilidades digitales, docentes y estudiantes.[2] Este proyecto de
investigación tiene como objetivo implementar un prototipo NoteBook, que permita a la comu-
nidad académica de la Universidad Francisco José de Caldas, usar una herramienta tecnológica
que tenga la facultad de tomar notas de las materias impartidas en la universidad y a su vez
facilite sugerencias de temas relacionados haciendo uso de la API de Wikipedia en la búsqueda
del aprendizaje continuo. Por tal razón, las bondades que nos brinda el prototipo a desarrollar
va apoyar acotar la brecha digital de aplicativos digitales con inteligencia artificial orientados
a la educación y contribuirá de forma positiva al aprendizaje. De tal manera, para poder com-
probar esta hipótesis de investigación se implementará una encuesta donde será distribuida a la
comunidad académica y ésta contará con preguntas claves tales como:
¿Actualmente utilizas aplicativos digitales para llevar tus apuntes?
¿Consideras que las aplicaciones digitales tomaron gran importancia en el aprendizaje
continuo debido al COVID-19?
¿Conoces o has escuchado sobre aplicativos académicos que utilicen Inteligencia Artificial?
¿Usuarias una aplicación digital para llevar apuntes para tu formación académico?
¿Qué caracteŕısticas consideras debe tener un cuaderno de notas digital?
¿Si el aplicativo cumple con las caracteŕısticas lo seguiŕıas usando una vez se retome la
modalidad presencial en la Universidad Distrital Francisco José de Caldas?
1.6. MARCO REFERENCIAL 21
1.6. Marco referencial
1.6.1. Marco Teórico
� COVID – 19 en la Educación en Colombia
En el año 2020, alrededor del mes de marzo aparece el COVID-19 en Colombia, y para
evitar su expansión el Gobierno Nacional tomó decisiones de aislamiento preventivo
en todo el territorio Nacional, a ráız de esto, el sector educativo presentó cambios en
las metodoloǵıas de enseñanza, principalmente en la modalidad presencial donde ésta
se vio enmarcada por una transición a una educación a distancia y virtual, donde tu-
vieron que utilizar estrategias pedagógicas como las gúıas de actividades y utilización
de tecnoloǵıas de comunicación.
Por lo anterior, se observó que la falta de experiencia de la gran mayoŕıa de docen-
tes en la educación a distancia o virtual y la disposición de los alumnos de estudiar
en estas modalidades ha presentado una gran dificultad, esto debido a que muchos
estudiantes y/o docentes no cuentan o contaban con una conexión a internet y/o
un computador, además desconocen las herramientas tecnológicas que existen y que
facilitan la comunicación y el aprendizaje. [5]
Según la UNESCO, más de mil millones de estudiantes, tanto de educación básica y
media como de educación terciaria se han visto afectados en sus procesos formativos
por la pandemia actual. Sólo en Colombia, donde la pandemia ha afectadotodo el
páıs, en educación terciaria más de dos millones de estudiantes no han podido con-
tinuar con sus clases de manera presencial, lo que ha conllevado a las instituciones a
volcarse en la virtualidad para poder garantizar la ejecución de su función sustantiva
más importante: la formación [6]. Entidades como la CEPAL [7] exponen el panora-
ma de crisis como desalentador e invitan a los páıses a replantearse sus modelos de
desarrollo económico, teniendo presente los compromisos y objetivos planteados en
la Agenda 2030. Según la Organización Internacional del Trabajo (2020), más de 25
millones de personas podŕıan perder sus empleos a nivel mundial a causa de la crisis
económica y en Latinoamérica, la contracción del PIB puede llegar al 1,3%. Esto
abona un ambiente laboral internacional competitivo para los futuros años [8].
� Lineamiento tecnológico para los centros educativos en la educación vir-
tual en Colombia
Estar habilitado como una entidad para la educación superior en Colombia de mo-
dalidad virtual debe cumplir con unos lineamientos establecidos por el Ministerio de
Educación Nacional de Colombia. Las instituciones educativas deben, por tanto, te-
ner a disposición la tecnoloǵıa necesaria y suficiente, y deben planear muy bien su
adquisición para evitar caer en gastos onerosos e innecesarios o para quedarse cortos
en los requerimientos [9].
Los lineamientos de acuerdo al Ministerio de Educación son:
22 CAPÍTULO 1. DESCRIPCION DE LA INVESTIGACIÓN
Suficiencia y calidad en la infraestructura de TIC (Hardware, Software y Conec-
tividad) Infraestructura f́ısica: Redes cableadas o inalámbricas, siendo el cableado
estructurado lo más recomendado, para soportar los servicios que se pretendan ofre-
cer.[9]
La conectividad y servicios a Internet: deberá tener la capacidad suficiente para aten-
derla demanda de los estudiantes, docentes y personal administrativo cuyos servicios
como: admisiones, registro y control, pagos, financiación, bienestar, plataformas de
aulas virtuales deberán tenerla eficiencia y eficacia necesaria acorde a estándares ya
definidos para asegurar la competitividad de las entidades educativas en el ámbito
nacional e internacional.
Sistemas de información: Garantizar el control de procesos, los servicios académicos
y administrativos.
Seguridad de la información: La institución debe garantizar con sus estrategias, pro-
cesos y dispositivos, incluyendo los planes de contingencia, para salvaguardar su infor-
mación y recuperarla en el menor tiempo posible en caso de desastre o fuerza mayor
[9].
� Educación Virtual en Colombia
La educación virtual en Colombia en la última década ha tenido un crecimiento ex-
ponencial, según datos del Ministerio de Educación Nacional, muestran en el año
2010 en el páıs, alrededor de 12.000 alumnos se encontraban bajo esta modalidad y
en tan solo cinco años aumentó un 500% con un estudiantado de 65.000 y para el
año 2017 osciló el dato en unos 80.000 estudiantes de modalidad Virtual en el Páıs [10].
El reto para Colombia y Latinoamérica en general, es cambiar el concepto que la
educación virtual está asociada a Mediocridad y Baja calidad, para lo cual, es ma-
teria de discusión, ya que con los avances tecnológicos actuales permite el acceso a
herramientas y plataformas que han apalancado el aprendizaje en esta modalidad en
distintos niveles académicos desde educación de la primera infancia a un doctorado [9].
Adicionalmente, la educación virtual ha permitido conectar a los estudiantes colom-
bianos con otras instituciones educativas alrededor del mundo, eliminando el factor
geográfico que años atrás era imposible.
De acuerdo al ministerio de educación en Colombia la tecnoloǵıa en cuanto a edu-
cación ha tenido tres generaciones [11], las cuales están enmarcadas de la siguiente
manera:
1.6. MARCO REFERENCIAL 23
- Primera Generación: se caracteriza por la utilización de una sola tecnoloǵıa y la
poca comunicación entre el profesor y el estudiante. El alumno recibe por corres-
pondencia una serie de materiales impresos que le proporcionan la información y
la orientación para procesarla. Por su parte, el estudiante realiza su trabajo en soli-
tario, env́ıa las tareas y presenta exámenes en unas fechas señaladas con anterioridad.
- Segunda Generación: introdujo otras tecnoloǵıas y una mayor posibilidad de inter-
acción entre el docente y el estudiante. Además del texto impreso, el estudiante recibe
casetes de audio o video, programas radiales y cuenta con el apoyo de un tutor (no
siempre es el profesor del curso) al que puede contactar por correo, por teléfono o
personalmente en las visitas esporádicas que éste hace a la sede educativa.
- Tercera Generación: es aquella hoy llamamos .educación virtual.o .educación en ĺınea”
se caracteriza por la utilización de tecnoloǵıas más sofisticadas y por la interacción
directa entre el profesor del curso y sus alumnos.
� Método Cornell
El método cornel fue creado en la década de los 50 por Walker Pauk, es un sistema
que permite tomar apuntes y su vez organizarlos. El Sistema consiste en realizar una
división del área de trabajo o en una hoja en cuatro partes las cuales son [12]:
� T́ıtulo: Titulo del tema a tratar y siempre está ubicado en el encabezado.
� Notas de clase: en esta sección se plasma todo lo que te ayude entender el tema,
por ejemplo: fechas, esquemas, dibujos y entre otros.
� Ideas claves: En este aparte está formando por preguntas, art́ıculos, leyes o ideas
que se considere de gran importancia.
� Resumen: En este apartado sintetiza al máximo el contenido del tema.
� Inteligencia artificial aplicada a la educación.
Las instituciones educativas han implementado estrategias que mejoran la enseñan-
za en todos los niveles. La inversión en la compra de software y hardware de alta
capacidad es esencial para que los maestros ofrezcan una enseñanza innovadora que
promueva el desarrollo socioeconómico. La forma de proporcionar educación está cam-
biando radicalmente. La educación a distancia ahora es muy común, utilizando video
llamadas de alta calidad y plataformas de aprendizaje en ĺınea bien diseñadas. Al apli-
car la Inteligencia Artificial en la educación, es posible crear programas informáticos
adecuados para que los estudiantes y los maestros sean más productivos. [13]
Inteligencia artificial en educación e innovación. Los colegios y universidades
manejan muchos datos académicos, operativos y personales. Por lo tanto, requieren
de Inteligencia Artificial, aśı como el uso de dispositivos y herramientas eficientes y
actualizadas.[13]
24 CAPÍTULO 1. DESCRIPCION DE LA INVESTIGACIÓN
Además, la automatización de procesos también es esencial para que las instituciones
educativas reduzcan costos y simplifiquen los procesos de aprendizaje y, sobre todo,
hagan un uso inteligente de sus datos.
La inteligencia artificial tiene un papel decisivo en la enseñanza de la innovación.
Además de los aspectos de desempeño, contribuye a la mejora estructural del sector.
Después de todo, a través del análisis preciso de datos, las empresas del sector edu-
cativo pueden medir la satisfacción de los estudiantes y la calidad de la educación
brindada. Los datos analizados se tienen en cuenta al tomar decisiones comercia-
les, por lo tanto, la Inteligencia Artificial es una inversión que genera rentabilidad
futura.[13]
Estos son algunos de los beneficios de la inteligencia artificial aplicada a la educación:
◦ Estimular el aprendizaje. La misión fundamental de las instituciones educati-
vas es que los estudiantes puedan aprender en un ambiente sano y seguro. Y parte
de este contexto, es que la calidad educativa se base en la tecnoloǵıa moderna.
La inteligencia artificial en la educación permite comprender mejor el perfil de los
estudiantes y sus necesidades. Gracias a esto, es posible crear planes y actividades
educativas eficientes e innovadoras que permitana los estudiantes aprender de
manera práctica y teórica al mismo tiempo.
◦ Facilitar la enseñanza. Con el apoyo de la tecnoloǵıa de punta, los maestros
pueden tener más tiempo para realizar otras tareas, como la investigación y el
desarrollo de metodoloǵıas educativas cada vez mejores, incluido un tratamiento
más individualizado para cada estudiante.
Los algoritmos de IA pueden calificar cuestionarios, identificando los segmentos
de estudiantes con más problemas o los temas que generan dificultades para más
alumnos. Esto les da a los maestros más tiempo e información para programar
contenidos apropiados y ofrecer una educación de mayor calidad adaptada al
perfil de sus estudiantes.[13]
◦ Medir el desempeño del estudiante Los métodos tradicionales de evaluación
de la educación son efectivos para analizar el comportamiento de los estudiantes,
pero la Inteligencia Artificial va más allá. Por ejemplo, al poder calcular con qué
frecuencia los estudiantes buscan asesoramiento educativo, es posible determi-
nar que un porcentaje del profesorado puede tener algún tipo de problema con
su desempeño; o incluso, identificar si hay factores externos que influyen en el
rendimiento académico de un grupo de estudiantes.[13]
Además, un software es capaz de medir el progreso de los estudiantes y prede-
cir si pueden abandonar la escuela secundaria o la universidad en un peŕıodo
determinado.
◦ Perspectivas de Inteligencia Artificial en Educación La inteligencia arti-
ficial permite que las instituciones educativas sean más competitivas y brinden
una educación de alta calidad. Esto se realiza a través de programas de estudio
eficientes, sistemas educativos en ĺınea e incluso estrategias de marketing digital
adaptadas al público objetivo.
1.6. MARCO REFERENCIAL 25
Hay muchas más aplicaciones de Inteligencia Artificial para la educación en el de-
sarrollo, incluida la tutoŕıa para estudiantes, la creación de contenido inteligente
y nuevos métodos de desarrollo personal para educadores a través de conferen-
cias virtuales globales. Además, las aplicaciones basadas en inteligencia artificial
pueden analizar una gran cantidad de información, ofreciendo a los usuarios ma-
teriales de aprendizaje cada vez más personalizados.[13]
1.6.2. Marco Conceptual
� Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial (IA) es una de las ramas de las ciencias de la computación
que más interés ha despertado en la actualidad, debido a su enorme campo de apli-
cación. La búsqueda de mecanismos que nos ayuden a comprender la inteligencia y
realizar modelos y simulaciones de estos, es algo que ha motivado a muchos cient́ıfi-
cos a elegir esta área de investigación.[14] El origen inmediato del concepto y de los
criterios de desarrollo de la “IA” se remonta a la intuición del genio matemático
inglés Alan Turing y el apelativo “Inteligencia Artificial” se debe a McCarthy quien
organizó una conferencia en el Darmouth College (Estados Unidos) para discutir la
posibilidad de construir máquinas “inteligentes”; a esta reunión asistieron cient́ıficos
investigadores de conocida reputación en el área de las ciencias computacionales co-
mo: Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, Claude Shannon, Herbert Simón y Allen
Newell. Como resultado de esta reunión, se establecieron los primeros lineamientos
de la hoy conocida como Inteligencia Artificial; aunque anteriormente ya exist́ıan al-
gunos trabajos relacionados [14].
� Clasificación de la Inteligencia Artificial
La escuela clásica dentro de la IA, utiliza representaciones simbólicas basadas en un
número finito de primitivas y de reglas para la manipulación de śımbolos (por ejemplo,
redes semánticas, lógica de predicados, etc.), los cuales fueron y siguen siendo parte
central de dichos sistemas. Otro tipo de representación es el llamado sub-simbólico,
el cual utiliza representaciones numéricas (o sub-simbólicas) del conocimiento. Aun-
que la mayor parte de los libros de IA (Hebb, 1949, Minsky and Papert 1969) sólo
enfatizan el trabajo realizado por Rosenblatt y Widrow en la década de los 50’s con
redes neuronales en este tipo de representación [15].
Modelos de Inteligencia Existe una clasificación de los modelos de inteligencia Artifi-
cial que se basa en el objetivo y la forma en que trabaja el sistema, esta clasificación
de manera inicial se véıa como clases independientes, sin embargo, en la actualidad
los sistemas mezclan caracteŕısticas de ellas [16].
26 CAPÍTULO 1. DESCRIPCION DE LA INVESTIGACIÓN
Sistemas que Piensan como Humanos El modelo es el funcionamiento de la men-
te humana. Se intenta establecer una teoŕıa sobre el funcionamiento de la mente
(experimentación psicológica).
Sistemas que Actúan como Humanos El modelo es el hombre; el objetivo es
construir un sistema que pase por humano Prueba de Turing: si un sistema la pasa
es inteligente
Sistemas que Piensan Racionalmente Las leyes del pensamiento racional se fun-
damentan en la lógica (silogismos de Aristóteles) La lógica formal está en la base de
los programas inteligentes (logicismo)
Sistemas actuantes racionales Actuar racionalmente significa conseguir unos ob-
jetivos dadas unas creencias. El paradigma es el agente racional, que se aplica, por
ejemplo, a muchos sistemas robóticos.
� El test de Turing
La prueba de Turing (Alan Turing ,1950) intenta ofrecer una definición de Inteligencia
Artificial que se pueda evaluar. Para que un ser o máquina se considere inteligente
debe lograr engañar a un evaluador de que este ser o máquina se trata de un humano
evaluando todas las actividades de tipo cognoscitivo que puede realizar el ser humano
[17].
� Machine Learning
El aprendizaje automático en español, es una rama de la Inteligencia artificial, cen-
trada en la creación de aplicaciones que aprenden de los datos y mejora su precisión
con el tiempo sin estar programadas para hacerlo.[18]
En ciencia de datos, un algoritmo es una secuencia de pasos de procesamiento es-
tad́ıstico. En el aprendizaje automático, los algoritmos están ’entrenados’ para en-
contrar patrones y caracteŕısticas en cantidades masivas de datos con el fin de tomar
decisiones y predicciones basadas en datos nuevos. Cuanto mejor sea el algoritmo,
más precisas serán las decisiones y predicciones a medida que procesa más datos.[18]
Hoy en d́ıa, nos rodean ejemplos de aprendizaje automático. Los asistentes digitales
buscan en la web y reproducen música en respuesta a nuestros comandos de voz.
Los sitios web recomiendan productos, peĺıculas y canciones en función de lo que
compramos, vimos o escuchamos antes. Los detectores de spam evitan que los correos
electrónicos no deseados lleguen a nuestras bandejas de entrada. Los sistemas de análi-
sis de imágenes médicas ayudan a los médicos a detectar tumores que podŕıan haber
pasado por alto. Y los primeros coches autónomos están saliendo a la carretera.[18]
Podemos esperar más. A medida que el big data sigue creciendo, la informática se
vuelve más poderosa y asequible, y los cient́ıficos de datos siguen desarrollando algorit-
mos más capaces, el aprendizaje automático impulsará una mayor y mayor eficiencia
1.6. MARCO REFERENCIAL 27
en nuestra vida personal y laboral [18].
� Educación Virtual
También conocida como enseñanza en ĺınea, hace referencia al desarrollo de la dinámi-
ca de enseñanza - aprendizaje que es realizado de forma virtual. Es decir, existe un
formato educativo en donde los docentes y estudiantes pueden interactuar diferente
al espacio presencial [19].
La educación virtual es una oportunidad de aprendizaje que se acomoda al tiempo
y necesidad del estudiante. La educación virtual facilita el manejo de la información
y de los contenidos del tema que se quiere tratar y está mediada por las tecnoloǵıas
de la información y la comunicación -las TIC- que proporcionan herramientas de
aprendizaje más estimulantes y motivadoras que las tradicionales.[19]
Este tipo deeducación ha sido muy utilizada por estudiantes y profesores, además su
importancia está incrementando más puesto que esta educación es una herramienta
para incorporarnos al mundo tecnológico que será lo que muy próximamente predo-
minará en muchos centros educativos. A través de ésta, además de la evaluación del
maestro o tutor, también evaluamos conscientemente nuestro propio conocimiento.
La educación virtual está más vigente que nunca, porque permite ser accedida desde
cualquier lugar y a cualquier hora, es de bajo costo y posibilita su uso frecuente. Estas
caracteŕısticas de accesibilidad, economı́a y frecuencia, le dan eficacia y eficiencia al
aprendizaje virtual. Hoy más que nunca se requiere estar actualizado en tiempo real,
comunicado a nivel global para intercambiar experiencias, educación a la medida de
las necesidades particulares a cada negocio y a cada persona, con cubrimiento masivo
y amplio para lograr el máximo alcance, de bajo costo y fácil acceso. Todo esto lo
puede lograr con facilidad la educación virtual.
Sin duda la educación virtual es posible gracias a la tecnoloǵıa y en especial a Internet,
porque con ello se rompieron las barreras y limitaciones f́ısicas para darle paso a las
aulas virtuales, en donde fácilmente se pueden integrar personas de todo el mundo,
desde el sur hasta el note, desde el oriente hasta e occidente. Esta integración faculta
y promueve la interactividad entre las personas, las discusiones y la profundización
del conocimiento. Tan pronto una pregunta se realiza, decenas de respuestas aparecen
para atenderla, lo cual apoya una de las cualidades necesarias y fundamentales para
sobrevivir e impactar, como lo es la .agilidad”.[20]
La educación virtual pasa de ser un importante soporte de apoyo a la educación tra-
dicional, para ganar protagonismo propio. Es aśı como ya existen colegios en todo el
mundo en donde se dictan las clases exclusivamente por internet, cursos de pregrado
y postgrado y miles de diplomados. Dentro de sus ventajas sobresalen, la posibilidad
de organizar el tiempo de estudio, de regular la intensidad horaria, de acezar el cono-
cimiento desde casi cualquier lugar inimaginable, de reforzar el aprendizaje gracias a
la multimedia, y la actualización de la información casi en tiempo real.[20]
Siempre se ha dicho que la educación presencial es insuperable porque se comparte
con otros alumnos y se tiene acceso al profesor en forma directa, pero como aspecto
28 CAPÍTULO 1. DESCRIPCION DE LA INVESTIGACIÓN
negativo se tiene que el alumno asume un rol pasivo dejando el protagonismo solo
al profesor. En la educación virtual, el protagonismo y responsabilidad recae en el
alumno, ya que él decide cuando estudiar y en qué intensidad, asumiendo un rol acti-
vo en su desarrollo y capacitación. Adicionalmente, las investigaciones han arrojado
que en la educación virtual los estudiantes interactúan más entre śı, favoreciendo y
mejorando su desempeño de aprendizaje. Se dice que el que practica lo que aprende,
lo recuerda para siempre, y si le añades emociones, no lo olvidarás nunca [20].
� Lenguajes de 5 generación
Un lenguaje de programación de quinta generación es cualquier lenguaje de progra-
mación basado en la resolución de problemas usando restricciones dadas al programa,
en lugar de usar un algoritmo escrito por un programador. [21]
Las ráıces que dieron origen a este tipo de programación se debe a la creación y evolu-
ción de la Lisp Machine en los años 80’s. De aqúı, podemos mencionar lenguajes que
ya usaban una semántica donde se usaba una programación enfocada en la lógica, un
ejemplo es el ICAD. En este tiempo la quinta generación de lenguajes aún era consi-
derada como algo futuŕıstico y se créıa que en un futuro esta remplazaŕıa todos los
lenguajes de programación anteriores. Varios proyectos y pruebas se han hecho ante
el caso. Cabe mencionar los esfuerzos realizados por diferentes páıses como Japón. La
ideoloǵıa era la de desarrollar e implementar una nueva era en programación y redes
computacionales usando estas nuevas tecnoloǵıas. Desafortunadamente y conforme
a como los programas crecieron se dieron cuenta que el paso principal para generar
“esa” instrucción espećıfica que generaŕıa “Inteligencia Artificial” aún necesitaba del
cerebro humano. Algunos lenguajes de quinta generación que suelen emplearse en
modelos de inteligencia artificial son Prolog, OPS5, Mercury, Haskell, Modula 3, Jess
e incluso C# [21].
� Modelo de Requisitos
El modelo de requisitos tiene como objetivo delimitar el sistema y capturar la funcio-
nalidad que debe ofrecer desde la perspectiva del usuario. Este modelo puede funcio-
nar como un contrato entre el desarrollador y el cliente o usuario del sistema, y por
lo tanto proyecta lo que el cliente desea según la percepción del desarrollador. Por
lo tanto, es esencial que los clientes puedan comprender este modelo. El modelo de
requisitos es el primer modelo a desarrollarse, sirviendo de base para la formación de
todos los demás modelos en el desarrollo de software. En general, el cualquier cambio
en la funcionalidad del sistema es más fácil de hacer, y con menores consecuencias, a
este nivel que posteriormente. El modelo de requisitos que desarrollaremos se basa en
la metodoloǵıa Objectory (Jacobson et al. 1992), basada principalmente en el modelo
de casos de uso. Actualmente esta metodoloǵıa es parte del Proceso Unificado de
Rational (RUP). El modelo de casos de uso y el propio modelo de requisitos son la
base para los demás modelos. [22]
1.6. MARCO REFERENCIAL 29
� WEB Semantica
La web semántica (del inglés semantic web) es un conjunto de actividades desarro-
lladas en el seno de World Wide Web Consortium con tendencia a la creación de
tecnoloǵıas para publicar datos legibles por aplicaciones informáticas. Se basa en
la idea de añadir metadatos semánticos y ontológicos a la World Wide Web. Esas
informaciones adicionales —que describen el contenido, el significado y la relación
de los datos— se deben proporcionar de manera formal, para que aśı sea posible
evaluarlas automáticamente por máquinas de procesamiento. El objetivo es mejo-
rar Internet ampliando la interoperabilidad entre los sistemas informáticos usando
.agentes inteligentes”. Agentes inteligentes son programas en las computadoras que
buscan información sin operadores humanos.[23]
Ventajas [24]
� Incorpora contenido semántico a las páginas que se suben a Internet. Esto permite
una mejor organización de la información, asegurando búsquedas más precisas por
significado y no por contenido textual.
� Permite a las computadoras la gestión de conocimiento, hasta el momento reservada
a las personas (hace uso de inteligencia artificial).
Desventajas [24]
� Es costoso y laborioso adaptar los documentos de Internet, para poder ser procesados
de forma semántica (a esto hay que sumar los problemas del idioma).
� Es necesario unificar los estándares semánticos y proveer relaciones de equivalencia
entre conceptos. Por ejemplo, en el caso del código postal, se debe establecer que CP
es igual a ZC “zip code” en el caso del inglés.
WEB 3.0
Esta nueva versión de Internet se encuentra estrechamente ligada con el concepto de
’Web Semántica’, el cual, en ĺıneas generales, busca introducir una serie de lenguajes
y procedimientos que puedan interpretar ciertas caracteŕısticas del usuario con el ob-
jetivo de ofrecer una interfaz más personalizada.
Si bien no existe un consenso sobre la definición de este nuevo término y sus impli-
cancias en el uso de la red, śı existen ciertas caracteŕısticas que nos ayudan a darle
30 CAPÍTULO 1. DESCRIPCION DE LA INVESTIGACIÓN
forma a este concepto. [25]
1. Búsquedas inteligentes: La web 3.0 busca crear un nuevo sistema de clasificación
de páginas web estrechamente ligado a las necesidades y caracteŕısticas de los
usuarios. De esta forma, al conectarse a Internet, los usuarios puedendisfrutar
de una plataforma mucho más personalizada.[25]
2. La evolución de las redes sociales: Crecen las comunidades sociales en la red,
tanto en número como en nivel de complejidad. Aumentan también las formas
de conectarse a estas redes.[25]
3. Más rapidez: Las nuevas funcionalidades de la Web 3.0 requieren de un Internet
mucho más rápido. En respuesta a esto, las principales operadoras de telecomu-
nicaciones han implementado conexiones de banda ancha para garantizar una
experiencia de uso más satisfactoria para los usuarios.[25]
4. Conectividad a través de más dispositivos: La Web 3.0 mejora las posibilidades
de los usuarios de conectarse no sólo a través de las computadoras de escritorio
y laptops, sino también a través de celulares, tablets, relojes y más dispositivos.
5. Contenido libre: Los programas libres y las licencias ’Creative Commons’ son
mucho más comunes en la Web 3.0.
6. Espacios tridimensionales: Los usuarios pueden acceder a nuevas formas de vi-
sualizar la web, con espacios tridimensionales. Un claro ejemplo de esto es Google
Earth.
7. Web Geoespacial: Los usuarios pueden acceder a información disponible en la red
en base a su localización geográfica.
8. Facilidad en la navegación: Las nuevas tendencias de diseño buscan establecer
ciertas estandarizaciones que hagan más sencilla la experiencia del usuario en
la navegación, además de la creación de espacios que puedan ser modificados y
personalizados por estos.
9. Computación en la nube: Con la creación de nuevos espacios de almacenamiento,
no sólo de datos sino de programas, la web se convierte en un espacio ejecutable
a modo de computador universal.
10. Vinculación de datos: Cada vez existen más servicios de información que son
capaces de añadir datos procedentes de otras fuentes con el fin de unificar las
respuestas que ofrecen a los usuarios.
1.6. MARCO REFERENCIAL 31
API WIKIPEDIA
La interfaz de programación de aplicaciones, es un conjunto de subrutinas, funciones
y procedimientos que ofrece cierta biblioteca para ser utilizada por otro software como
una capa de abstracción. [26]
Caracteŕısticas
Una API representa la capacidad de comunicación entre componentes de software.
Se trata del conjunto de llamadas a ciertas bibliotecas que ofrecen acceso a ciertos
servicios desde los procesos y representa un método para conseguir abstracción en
la programación, generalmente (aunque no necesariamente) entre los niveles o capas
inferiores y los superiores del software. Uno de los principales propósitos de una API
consiste en proporcionar un conjunto de funciones de uso general, por ejemplo, para
dibujar ventanas o iconos en la pantalla. De esta forma, los programadores se be-
nefician de las ventajas de las API haciendo uso de su funcionalidad, evitándose el
trabajo de programar todo desde el principio. Las API asimismo son abstractas: el
software que proporciona una cierta API generalmente es llamado la implementación
de esa API.[26]
� Patrones de diseño de software
Los patrones de diseño se han convertido en una técnica importante para el reusó
del conocimiento de software. Cada patrón provee información sobre su diseño, des-
cribiendo las clases, métodos y relaciones que resuelven un problema de diseño en
particular.[27]
Los patrones han sido agrupados y organizados en catálogos cada uno dando diferen-
tes clasificaciones y descripciones.
El proceso de construcción de aplicaciones utilizando patrones de diseño se reduce
a que, cada vez que el diseñador encuentra un problema, busca en los catálogos un
patrón que lo resuelva. Si existiera tal patrón, se deben identificar las clases, métodos
y atributos de la aplicación que juegan el rol de aquellos prescritos por el patrón. [27]
Patrones de Creación
Estos patrones facilitan la creación de objetos en un sistema, debido a que la mayor
parte de los sistemas Orientados a Objetos necesitan crear instancias de clases. Los
patrones de creación muestran la gúıa de cómo crear objetos. Las decisiones que se
deben tomar al momento de la creación de los objetos normalmente serán resueltas
dinámicamente decidiendo qué clases instanciar o qué objetos delegarán responsabi-
lidades sobre otros objetos. Es decir, los patrones de creación abstraen el proceso de
32 CAPÍTULO 1. DESCRIPCION DE LA INVESTIGACIÓN
instanciación, ayudan a independizar a un sistema, de cómo sus objetos son creados.
En general, tratan de ocultar las clases y métodos concretos de creación, de tal forma
que al variar su implementación, no se vea afectado el resto del sistema.[27]
1. Abstract Factory: Crea familias de objetos relacionados o dependientes sin ne-
cesidad de especificar su clase concretamente.[27]
2. Builder: Separa el proceso de construcción de un objeto complejo de su re-
presentación, para que el mismo proceso de construcción pueda crear diferentes
representaciones.[27]
3. Prototype: El patrón Prototype (Prototipo), crea objetos nuevos copiándolos,
clonando una instancia creada previamente.[27]
Patrones Estructurales
Detallan la manera en que se pueden relacionar, distintos tipos de objetos, para tra-
bajar unos con otros y formar estructuras de mayor tamaño.[28]
1. Adapter: El patrón Adapter se aplica para convertir una interfaz de una clase
en otra, haciendo que una clase a la que le fuera imposible utilizar la primer
interfase, haga uso de ella por medio de la segunda. Es decir, permite que éstas
trabajen juntas, lo que de otra forma seŕıa incompatible.[28]
2. Bridge: Mediante el patrón Bridge es posible desacoplar una abstracción de su
implementación, de forma que ambas puedan modificarse de manera indepen-
diente sin necesidad de alterar por ello la otra.[28]
3. Composite: El patrón Composite admite construir objetos complejos por medio
de la composición recursiva de objetos similares u otros más simples en una es-
tructura en forma de árbol. Además, permite que dichos objetos sean tratados de
manera semejante, sin hacer distinciones entre ellos. Esto reduce el tratamiento
de los objetos creados, debido a que como todos ellos poseen una interfaz común
los trata de igual manera a todos.[28]
4. Proxy: El patrón Proxy se emplea como intermediario para acceder a un objeto,
controlando el acceso a él.
Patrones de comportamiento Los patrones de comportamiento describen la forma
de cómo organizar, administrar, y combinar conductas y responsabilidades de obje-
tos, centrándose en la comunicación entre ellos.[28] Frecuentemente, describen como
1.6. MARCO REFERENCIAL 33
los distintos elementos colaboran entre si para conseguir un objetivo.
1. Template Method: El patrón Template Method proporciona un método abs-
tracto que permite que las subclases redefinan partes del método sin reescribirlo
completamente manteniendo su estructura inicial.[28]
2. Observer: El patrón Observer define una dependencia del tipo uno-a-muchos
entre objetos, de manera que cuando uno de los objetos cambia su estado, el ob-
server se encarga de notificar este cambio a todos los otros objetos dependientes.
[28]
3. Command: Este patrón permite solicitar una operación a un objeto sin conocer
realmente el contenido de esta operación, ni el receptor real de la misma. Para
ello se encapsula la petición como un objeto, facilitando la parametrización de
los métodos.[28]
Al encapsular un mensaje como un objeto, permite gestionar colas o registros
de mensajes, deshacer operaciones y restaurar el estado a partir de un momento
dado.[28]
Ofrece una interfaz común que permite invocar las acciones de forma uniforme y
extender el sistema con nuevas acciones de forma más simple.
Este patrón presenta una forma sencilla y versátil de implementar un sistema
basado en comandos facilitando su uso y ampliación.
4. State: El patrón State permite que un objeto cambie en tiempo de ejecución su
comportamiento cuando cambia su estado interno. [28]
5. Strategy: El patrón Strategy define una familia dealgoritmos, encapsula cada
uno y los hace intercambiables, permitiendo que el algoritmo vaŕıe independien-
temente del cliente que haga uso de él.[28]
6. Null Object: El patrón Null Object provee un objeto como un substituto por la
falta de un objeto de un tipo dado. El Objeto Nulo no realiza nada, aunque esto
no significa que no sea inteligente. Este oculta los detalles de sus colaboradores.
A veces una clase requiere de un colaborador, pero no necesita que este haga
algo. Sin embargo, la clase desea tratar a un colaborador que no hace nada de la
misma manera que trata a uno que realmente proporciona conducta.[28]
7. Type Object:Desacopla instancias de sus clases para que estas clases puedan
ser implementadas como instancias de una clase. El patrón Type Object permite
34 CAPÍTULO 1. DESCRIPCION DE LA INVESTIGACIÓN
crear las nuevas çlases”dinámicamente en tiempo de ejecución, porque éstas son
instancias, y también permite al sistema crear instancias de esas instancias de
tipo clase. Algunas veces una clase requiere no sólo un número indeterminado de
instancias sino también una cantidad desconocida de subclases.[28]
8. Decorador: El patrón de diseño Decorador proporciona una forma flexible de
incorporar o eliminar funcionalidad de un componente dinámicamente sin modi-
ficar su aspecto o su funcionalidad.[28]
� Patrones de Arquitectura de software
Los patrones arquitectónicos, o patrones de arquitectura, también llamados arque-
tipos ofrecen soluciones a problemas de arquitectura de software en ingenieŕıa de
software. Dan una descripción de los elementos y el tipo de relación que tienen junto
con un conjunto de restricciones sobre cómo pueden ser usados. Un patrón arqui-
tectónico expresa un esquema de organización estructural esencial para un sistema
de software, que consta de subsistemas, sus responsabilidades e interrelaciones. En
comparación con los patrones de diseño, los patrones arquitectónicos tienen un nivel
de abstracción mayor.[28]
Aunque un patrón arquitectónico comunica una imagen de un sistema, no es una
arquitectura como tal. Un patrón arquitectónico es más un concepto que captura ele-
mentos esenciales de una arquitectura de software. Muchas arquitecturas diferentes
pueden implementar el mismo patrón y por lo tanto compartir las mismas carac-
teŕısticas. Además, los patrones son a menudo definidos como una cosa estrictamente
descrita y comúnmente disponible. Por ejemplo, la arquitectura en capas es un esti-
lo de llamamiento-y-regreso, cuando define uno un estilo general para interaccionar.
Cuando esto es descrito estrictamente y comúnmente disponible, es un patrón. [28]
Los patrones de arquitectura son:
◦ Programación por capas
◦ Tres niveles
◦ Arquitectura de micro servicios
◦ Arquitectura de microkernel
◦ Invocación impĺıcita
◦ Arquitectura en pizarra
◦ Arquitectura dirigida por eventos, Presentación-abstracción-control
◦ Peer-to-peer
◦ Arquitectura orientada a servicios
◦ Objetos desnudos
◦ Modelo Vista Controlador
1.7. ESTADO DEL ARTE 35
1.7. Estado del Arte
� Utilización de MEDIAWIKI /WIKIPEDIA y modelos probabiĺısticos para
medir la semejanza semántica de dos textos escritos en distintos idiomas:
Esta investigación se orientó en ser capaz de a partir de un texto en español o inglés
encontrar el texto más parecido correspondiente al otro idioma (inglés o español), sin
recurrir a ningún tipo de traducción, solamente haciendo uso de los modelos tópicos
y semejanza semántica.[29]
� Estrategias para la creación de un sistema con Bases del Conocimiento
(Wikidata y Wikipedia) dirigido a la conceptualización y el aprendiza-
je: Esta investigación presenta una propuesta estratégica de etapas y sintonización
de parámetros para la creación de un sistema interactivo dirigido al aprendizaje en
usuarios y al uso de la web semántica en aplicaciones de la inteligencia artificial.[30]
� Traducción multilingüe de palabras usando como recurso léxico-semántico
Wikipedia: Este proyecto busca comprender y conocer la información contenida en
Wikipedia y tratar dicha información de manera óptima para construir un sistema de
traducciones haciendo unos del sistema JWPL, es decir con la API de Wikipedia.[31]
� Explotación de Wikipedia para el enriquecimiento de un traductor au-
tomático: Esta investigación hace uso de los diferentes idiomas que maneja la enci-
clopedia de Wikipedia con el fin de construir sistemas de traducción especializados
en diferentes dominios o áreas de conocimiento. Para lo anterior hacen usos de proce-
dimientos para extraer un corpus paralelo válido a partir de la Wikipedia y posterior
hacer el entrenamiento de los traductores. [32]
� Tecnoloǵıas wiki en la docencia de Ingenieŕıa Informática En este art́ıculo se
presenta diferentes proyectos que hacen uso de la API DE WIKi donde los alumnos
crean material complementario sobre bibliotecas del lenguaje Haskell. Para evaluar
su trabajo se ha desarrollado un software libre de análisis estad́ıstico para wikis,
StatMediaWiki. [33]
36 CAPÍTULO 1. DESCRIPCION DE LA INVESTIGACIÓN
1.8. Aspectos Metodológicos
1.8.1. Tipo de estudio
El tipo de investigación que se plantea es proyectivo, ya que su objeto de estudio está
enfocado en diseñar un prototipo que busca mitigar a través de la tecnoloǵıa y usando la
inteligencia artificial, la problemática generada por la crisis sanitaria COVID-19 en año
2020, donde la educación presencial en Colombia tuvo una transformación a una educación
remota y a distancia. En esta investigación adema puede ser insumo clave para futuras
investigaciones dentro del contexto planteado.
1.8.2. Método de Investigación
Los métodos de investigación para el desarrollo del proyecto parten de la observación y la
inducción.
Se parte de la observación sobre el fundamento de la experiencia personal y la participación
en el proceso, además es apoyado con las técnicas de recolección de información donde se
podrá obtener información acerca de las caracteŕısticas y/o habilidades que pueda llegar
a tener nuestro prototipo con los principales usuarios finales, que se encuentre orientado a
una realidad particular.
1.8.3. Fuentes y Técnicas para la Recolección de la Información
Para la recolección de la información se hará uso de distintas técnicas que permitan dar
un diagnóstico de la problemática de la investigación. Nuestro público objetivo será la
comunidad académica de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, las fuentes
primarias serán: Encuestas, Observación y Lluvia de ideas (BrainStorming) y las fuentes
secundarias: Se utilizarán datos de distintos medios oficiales como la web y/o art́ıculos
relacionados de otros autores.
1.8.4. Tratamiento de la información
Para el tratamiento de la información obtenida tanto de las fuentes primarias y secundarias,
es necesario aplicar técnicas de tratamiento:
� fuentes primarias: con los datos obtenidos de las encuestas se procede a consolidar-
la, organizarla y clasificar, para proceder a aplicar las técnicas de estad́ısticas de
tabulación con el fin de analizarla y representar el conocimiento obtenido.
� fuentes secundarias: con la información obtenida de las diferentes fuentes, se pretende
establecer lineamientos y directrices para las metodoloǵıas a utilizar en el desarrollo
del prototipo y los diseños a tener en cuenta en la implementación.
1.9. ESTRUCTURA DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN 37
1.9. Estructura del trabajo de investigación
Este trabajo de investigación se divide en tres partes:
1. Primera parte Çontextualización de la Investigación”: consta de toda la descripción
de la investigación, en ella se encuentra el planteamiento, los objetivos, el estado del
arte, la delimitación del sistema y demás puntos, que permiten dar una perspectiva
de lo que se quiere lograr y hasta donde vamos a llegar.
2. Segunda parte ”Desarrollo de la investigación”, se realiza el análisisde la informa-
ción, se mostrará la implementación de la arquitectura empresarial con la metodoloǵıa
ADM, el diseño de software para nuestro prototipo, donde se dará a conocer toda la
parte de los patrones utilizados, la metodoloǵıa ingenieril donde mostrará la imple-
mentación del marco de trabajo SCRUM, tanto para la realización del proyecto como
del prototipo y finalmente un caṕıtulo de la arquitectura de software donde usaremos
tres métodos para modelar las funcionalidades y el diagrama de persistencia.
3. En la tercera parte se encuentra el cierre de la investigación donde se resalta los
resultados obtenidos y los trabajos futuros que nos deja esta investigación.
38 CAPÍTULO 1. DESCRIPCION DE LA INVESTIGACIÓN
Parte II
DESARROLLO DE LA
INVESTIGACIÓN
39
Caṕıtulo 2
ANÁLISIS DE LA
INFORMACIÓN
2.1. Encuestas
Para este proyecto de investigación, se optó por realizar entrevistas a la comunidad académi-
ca, debido a que nos da un acercamiento si el aplicativo está cumpliendo con los objetivos
planteados en esta investigación, además la información recolectada servirá como base pa-
ra futuros trabajos ampliando el prototipo inicial, tanto en su arquitectura como en sus
funcionalidades.
La encuesta realizada consta de 12 preguntas, las cuales dependen del conocimiento del
entrevistado, teniendo en cuenta que no todos hacen parte del área de tecnoloǵıa y desco-
nocen algunos temas.
Figura 2.1: Ficha técnica
Para ver la estructura de la encuesta remı́tase al anexo 1
A continuación, se describen los resultados obtenidos:
� De las 33 personas entrevistados 84.3% pertenecen al área de ingenieŕıa, por lo cual
tienen un acercamiento sobre nuevas tecnoloǵıas y manejan aplicativos y herramientas
41
42 CAPÍTULO 2. ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN
digitales, en cuanto al restante pertenecen a licenciaturas y/o actividades adminis-
trativas.
� El 66,7% están ubicados en la Generación Millenians por lo que se puede deducir que
poseen habilidades sobre uso de aplicativos digitales y tienen un alto manejo de las
TIC y rechazan los medios tradicionales, el 6,1% se encuentran en la generación X,
ellos cuentan con una facilidad de adaptación a los cambios tecnológicos, el 21,2%
de los encuestados se ubican en la generación Baby Boomers, los cuales cuentan con
caracteŕısticas particulares como son: conservadores y ordenados, grandes lectores y
el 6% no dieron a conocer su generación.
� Del 100% de los encuestados, el 70% actualmente usa aplicativos digitales para llevar
sus notas y apuntes, siendo un factor de gran importancia para nuestra investigación.
� Sabiendo que el proyecto de investigación nació a ráız de la problemática vivida en el
sector educativo a causa del COVID-19, se preguntó a la comunidad académica sobre
la importancia de las aplicaciones digitales en el aprendizaje durante esta pandemia,
obteniendo como resultado que el 91,2% las consideran de gran validez e importancia
para la enseñanza.
� Siendo la Inteligencia Artificial una caracteŕıstica de nuestro prototipo, fue impor-
tante conocer si la comunidad académica, entiende que es la inteligencia artificial y si
conoce aplicativos de aprendizaje aplicando esta tecnoloǵıa, consiguiendo que de las
26 personas que conocen sobre inteligencia artificial solamente el 12,1% conoce sobre
aplicativos académicos que usen dicha tecnoloǵıa.
� Se evidencia que el 42,4% de los encuestados regularmente consultan un tema despues
de que ha finalizado la clase, y el 45,4% se ubican en la frecuencia siempre y casi
siempre, siendo tan solo un 12,1% quienes casi nunca investigan sobre el tema visto.
� Finalmente se obtiene que el 93,3% de los encuestados utilizarán el aplicativo una
vez finalice las clases virtuales o remotas.
En conclusión y teniendo como base los resultados anteriormente descritos, se deduce
que nuestro prototipo será útil en el proceso de aprendizaje, además sin destacar que
será un aplicativo innovador, ya que son pocos los aplicativos de enseñanza que apliquen
inteligencia artificial.
Caṕıtulo 3
ARQUITECTURA
EMPRESARIAL
3.1. Metodoloǵıa
3.1.1. Introducción
La metodoloǵıa de la arquitectura empresarial usada para nuestro proyecto de investigación
es el Método de Desarrollo de Arquitectura (ADM), el cual, fue propuesto por The Open
Group Arquitecture Framework (TOGAF), para desarrollar y administrar el ciclo de vida
de una arquitectura empresarial.[34]
Este método consta de 1 fase preliminar y 8 fases iterativas que se repiten según la com-
plejidad nuevos requerimientos, cada una de estas son gestionadas por 1 fase central.[34]
Cada fase del ADM tiene entradas y salidas, cada salida es un entregable, un documen-
to que va al repositorio de arquitectura. A pesar que el ADM es genérico para que sea
utilizable por cualquier empresa, el ADM se puede adaptar y extender a las necesidades
puntuales de la compañ́ıa. [34]
Durante las siguientes secciones se profundizará un poco de cada fase, inicialmente se dará
una explicación breve de cada fase:
1. Fase Preliminar: se determina el ámbito del negocio, se define el alcance y la es-
tructura de gobernanza.[34]
2. Fase A (Visión de la Arquitectura): se conoce como fase borrador, está dedi-
cada a crear la visión arquitectónica de la empresa. Es donde se establece una visión
general de alto nivel y se comienza a buscar soluciones a los problemas.[34]
� Se define el alcance de la arquitectura.
43
44 CAPÍTULO 3. ARQUITECTURA EMPRESARIAL
� Se estiman los recursos necesarios.
� Se obtiene la aprobación por parte de los stakeholders del trabajo a realizar.
� Se construye el roadmap y se hace la programación de las actividades.
� Se definen KPIs y otras métricas a evaluar
� Se realiza el plan de comunicación.
3. Fase B (Arquitectura de Negocio): Para la obtención de los resultados de esta
fase se tuvo en cuenta los principios del negocio y las capacidades evaluadas en la
visión de arquitectura (Fase A). [34]
� Se desarrolla la primera versión de la arquitectura de negocio ĺınea base.
� Se desarrolla la primera versión de la arquitectura de negocio objetivo.
� Se identifican las diferencias entre la ĺınea base y el objetivo.
4. Fase C (Arquitectura de Sistemas de Información): La capa aplicación y la
capa datos se hace de forma separadas.[34]
� Construcción de la primera versión de la arquitectura de datos ĺınea base.
� Construcción de la primera versión de la arquitectura de datos objetivo.
� Construcción de la primera versión de la arquitectura de aplicación ĺınea base.
� Construcción de la primera versión de la arquitectura de aplicación objetivo.
� Se identifican las diferencias entre la ĺınea base y el objetivo.
5. Fase D (Arquitectura Tecnológica):
a) Construcción de la primera versión de la arquitectura tecnológica ĺınea base.
b) Construcción de la primera versión de la arquitectura tecnológica objetivo.
c) Se identifican las diferencias entre la ĺınea base y el objetivo.
6. Fase E (Oportunidades y Soluciones): Producto de la misma se obtiene:
� Una versión inicial completa del roadmap de la arquitectura basado en las dife-
rencias obtenidas a partir de las fases anteriores.
� Se determina si se requiere un enfoque incremental, o sea crear arquitecturas
transitorias.
� Se crea una estrategia de migración.
� Se agrupan los incrementos o elementos de migración.
7. Fase F (Planeación de la Migración):
� Se finaliza el roadmap y se implementa el plan de migración.
� Se comprueba que los planes creados están alineados con la forma de cambiar de
la empresa.
� Se asegura que los stakeholders comprendan que las decisiones y acciones tomadas
están dirigidas a crear valor.
3.1. METODOLOGÍA 45
� Se comienza a pensar en costos de implementación, recursos y tiempos.
� Se termina el diseño y se comienza con la implementación.
8. Fase G (Gobierno de la Implementación):
� Se asegura que los implementadores están conformes