COLMENA: Modelo para la asistencia en la programación potenciado por la tecnología basado en análisis de datos

  1. Fernandez Medina, Carlos
unter der Leitung von:
  1. Juan Ramón Pérez Pérez Doktorvater

Universität der Verteidigung: Universidad de Oviedo

Fecha de defensa: 08 von Januar von 2024

Gericht:
  1. José Emilio Labra Gayo Präsident
  2. Miguel Sánchez Santillán Sekretär
  3. Manuel Pérez Cota Vocal
  4. Raquel Hijón Neira Vocal
  5. Estefanía Martín Barroso Vocal

Art: Dissertation

Zusammenfassung

En los últimos años, la mejora continua del rendimiento durante el desarrollo del software ha sido uno de los campos de trabajo de los docentes e investigadores, que siempre han considerado uno de sus objetivos mejorar los métodos de aprendizaje de programación. Para tal efecto, se han llevado a cabo procedimientos y estudios que tratan de buscar patrones o variables que supongan una influencia sobre este aprendizaje, ya sea bien a través de estudios teóricos o prácticos o bien mediante herramientas software. Unas de las variables que ha aparecido con asiduidad en este tipo de estudios son los errores y warnings generados durante la programación y, más específicamente, aquellos generados en tiempo de compilación. El interés por los errores está constatado por los diferentes artículos que han sido periódicamente publicados en publicaciones científicas y congresos nacionales e internacionales de docencia de la informática, en los que de forma general se busca una relación entre errores de programación y un mal resultado, guiando a los docentes en las áreas y conceptos de programación que se tendrían que reforzar. Estos estudios se enmarcan normalmente fuera del proceso de aprendizaje de los estudiantes, y aportan un gran valor para extraer conclusiones generales de cara a posteriores cursos, pero no ofrecen la posibilidad de proporcionar una realimentación en tiempo real a los estudiantes. De una forma similar a los estudios teóricos, en la actualidad numerosos grupos o empresas se han centrado en desarrollar y mantener herramientas o complementos para los Entornos de Desarrollo Integrados (IDE) que facilitan la asistencia a los desarrolladores durante la programación. A pesar de que algunas de estas herramientas son de calidad, el uso de las mismas no garantiza que los desarrolladores realmente aprendan a programar ni que mejoren la calidad de su código, pudiendo incluso perder dominio sobre el lenguaje de programación que están utilizando. En la presente tesis se propone un modelo, COLMENA, orientado hacia este campo, el aprendizaje de la programación de software, utilizando como entorno principal de aprendizaje los IDEs. El modelo propuesto ha sido implementado en un contexto real a través de un sistema distribuido de información y consulta, el cual se integra con el IDE en las tareas de recopilar información como errores de compilación y warnings, y a su vez mostrándola en un soporte de aplicación web dando lugar a la realización de un estudio pormenorizado. El entorno ha sido puesto a prueba en el contexto universitario, con estudiantes en varias asignaturas de programación a lo largo de diferentes cursos académicos, y el estudio del caso real ha permitido la captura y análisis de información enriquecida sobre el comportamiento de los estudiantes, dando a conocer en qué conceptos y temas los estudiantes cometen más errores. Adicionalmente, esta información sobre errores se visualiza para los usuarios clasificada por familias de errores, sesiones de prácticas y estudiantes, permitiendo al profesor realizar un seguimiento completamente personalizado, para un grupo o un estudiante concreto, y además documentar los distintos errores estableciendo una relación de estos con los conceptos de programación y buenas prácticas. Al utilizar una herramienta llamada COLMENA, cualquier profesor puede brindar a los estudiantes retroalimentación formativa efectiva que sea específica de la tarea, inmediata y correctiva. Los resultados indican que los estudiantes novatos que recibieron retroalimentación del profesor a través de COLMENA redujeron sus errores, lo que demuestra que la retroalimentación generada a partir de errores de compilación es efectiva. Con esta investigación, por tanto, se consigue un flujo de intercambio de información que puede asistir a profesores y estudiantes para una mejora del proceso enseñanza-aprendizaje, donde los primeros tengan una herramienta que enriquezca el contexto donde se efectúa el proceso de enseñanza-aprendizaje y obtengan así información que les permita ofrecer un feedback formativo correcto y de calidad a los segundos.