Mercado de Datos para la toma de decisiones en el proceso de enseñanza aprendizaje en la Universidad de las Ciencias Informáticas
Armando Paredes Pacheco
Ing. Roanny Lamas López
IntroducciónGobierno
Producción
Telecomunicaciones
Deporte
Salud
Educación
IntroducciónEducación
Formas y métodos clásicos de educar
Cuba
- Bajo grado de informatización
- No existe ambiente ideal para aplicar E-Learning
Introducción
Universidad atípica
Evolución de la rama de la Informática
Situación problemáticaInteracción de los usuarios con cursos, recursos y actividades
almacena
analizar
Tomar decisiones que mejoren el uso del Entorno Virtual de Aprendizaje (EVA) como componente del Proceso de Enseñanza-Aprendizaje (PEA)
Situación problemática
Información
gestionada por el EVA
Capacidad de análisis
Informe de actividad del curso
Informe de participación en el curso
Informes de actividad del alumno Informe de la actividad general en todo el curso
Informe de finalización de actividad
Informe de registros activos
Situación problemática
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
Información
gestionada por el EVA
Análisis variable en el tiempo
Situación problemática
Información
Reporte 1
Variable 1
Reporte 2
Variable 2 Reporte
3
Variable 1Variable 2
No se permite
Situación problemática
1.0 2.0 3.0No
integrada en una única fuenteSalva 1.0 Salva 2.0 Salva 3.0
Situación problemática
Información
gestionada por el EVA
Dificulta el estudio
Tendencias y comportamientos en el uso de
cursos, recursos y
actividades publicados en la
plataforma
Se dificulta el análisis de la información gestionada por el Entorno Virtual de Aprendizaje imposibilitando la toma de decisiones de los decisores del Proceso de Enseñanza-Aprendizaje de la Universidad de las Ciencias Informáticas.
Problema de investigación
Análisis de información en el Entorno Virtual de Aprendizaje.
Objeto de estudio
Desarrollar un mercado de datos para contribuir a la toma de decisiones basadas en el análisis de la información almacenada en el Entorno Virtual de Aprendizaje de la Universidad de las Ciencias Informáticas.
Objetivo general
Mercados de datos para el Entorno Virtual de Aprendizaje.
Campo de acción
1. Revisión bibliográfica para conformar el estado del arte de la investigación.
2. Selección de las tecnologías, metodología y herramientas a utilizar en el proceso de desarrollo a partir de la revisión de las más utilizadas en la construcción de mercados de datos.
3. Identificar los requisitos del mercado de datos que necesita el Entorno Virtual de Aprendizaje.
Tareas de investigación
4. Diseño del mercado de datos que guía la construcción de la solución.
5. Validación mediante la aplicación de pruebas de software a la solución propuesta.
Tareas de investigación
Conjunto de estrategias y herramientas enfocadas a la administración y creación de conocimiento mediante el análisis de datos existentes en una organización o empresa.
Inteligencia de negocio
Componentes de la Inteligencia de negocio
Fuentes no integradas
Integración
Almacenamiento
Visualización
L T
Medición, recopilación, análisis y presentación de datos sobre los estudiantes, sus contextos y las interacciones que allí se generan, con el fin de comprender el proceso de aprendizaje que se está desarrollando y optimizar los entornos en los que se produce.
Analítica de aprendizaje
Componentes de la Analítica de aprendizaje
Fuentes no integradas
Integración
Almacenamiento
Visualización
L T
Colección de datos para el soporte del proceso de toma de decisiones, orientada al negocio, integrada, variable en el tiempo y no volátil.
Almacén de datos
Es la implementación de un Almacén de datos con alcance restringido a un área funcional, problema en particular, departamento, tema o grupo de necesidades.
Mercado de datos
Soluciones similaresNa
ciona
l
Inte
rnac
iona
l
Universidad de Loja
Universidad de Wisconsin
Universidad de las Ciencias
Informáticas
1. Soluciones construidas a la medida del problema que resuelven.
2. Dieron una perspectiva acerca de la construcción de los almacenes y mercados de datos, el levantamiento de los indicadores y la selección de las perspectivas de análisis.
Soluciones similares
3. Mostraron una visión acerca de la información gestionada por los sistemas de gestión del aprendizaje que se debe tener en cuenta para tomar decisiones, así como posibles indicadores y perspectivas de análisis.
Soluciones similares
Metodología, tecnologías y herramientas
Herramienta de modelado de softwareSistema gestor de bases de datos
Metodología para el desarrollo de almacenes de datos
Versión 2.0
Versión 8.0
Versión 9.4
Metodología, tecnologías y herramientasHerramienta de Inteligencia de negocio
Versión 5.0
Versión 3.8Versión 5.0.1 Pentaho Schema
Workbench
Pentaho Data Integration Saiku Analytics PluginVersión 2.5
Análisis del negocioEstudiante
ProfesorCurso
Recurso Actividad Bloque
Módulo
Evaluación Aprendizaje Comunicación
Categoría
Fecha de acceso
Dirección IP Curso Módulo Acción Descripción
DiseñaInteractúa
Contiene
DivideAgrupa
Tipo de actividad
Retroalimenta
Análisis del negocioProceso IndicadorPerspectivas
Interacción Usuario -
EVA
RolCurso
MóduloAcción
URL
Usuario
Cantidad de acciones
Dirección IPFecha
Modelo lógicoDimensión:Usuario
Dimensión:Rol
Dimensión:Curso
Dimensión:MóduloDimensión:
Acción
Dimensión:URL
Dimensión:Dirección
IP
Dimensión:Fecha Hecho:
Interacción Usuario –
EVAIndicador:
Cantidad de acciones
Esquema en
estrella
Modelo físico
Procesamiento analítico en
línea relacional(ROLAP)
Integración de datos
Transformaciones: 9
Trabajos: 3 Tablas dimensiones:
8 Tabla hecho: 1
Tablas dimensiones: 1
Tabla hecho: 1 Almacén de datos: 1
Procesos de extracción, transformación y carga
Explotación del Mercado de datos
Herramienta de análisis SAIKU.
Análisis gráfico
Cantidad de acciones sobre los cursos, recursos y actividades publicados en el EVA, desde las distintas zonas de la UCI en el año 2014.
Análisis gráfico
Cantidad de acciones realizadas por los profesores y estudiantes en el EVA en el período lectivo 2014-2015.
Análisis tabular
Cantidad de acciones realizadas sobre los recursos publicados en el curso Inteligencia Artificial II.
Análisis tabular
Cantidad de acciones realizadas por el usuario “rlamas” por Rol, Curso, Acción y Fecha.
Tipos de pruebas aplicadas
Unitarias Integración Aceptación
Pruebas de software
Resultados de las pruebas de software
Iteración 1 Iteración 2 Iteración 3 Iteración 4
5
1
0 0
4
2
1
0
8
4
1
0
Alta MediaLogarithmic (Media) Baja
1. Al investigar el objeto de estudio, los métodos científicos empleados posibilitaron identificar los conceptos y teorías que sustentan la investigación, determinando construir una solución de Analítica de aprendizaje mediante el desarrollo de un Mercado de datos, utilizando las herramientas VP-UML CE, PostgreSQL y Pentaho Open Source Business Intelligence.
Conclusiones
2. Se realizó un análisis sobre las metodologías de desarrollo de almacenes de datos donde fue seleccionada HEFESTO como la más apropiada, la cual permitió cumplir con el objetivo general de la investigación y satisfacer de esta forma las necesidades del cliente.
Conclusiones
3. Se realizó un estudio de diferentes soluciones existentes que utilizan los almacenes y mercados de datos como solución, siendo soluciones parciales o totales construidas a la medida del problema por el cual surgieron.
Conclusiones
4. Se diseñó e implementó un Mercado de datos para la toma de decisiones a partir de la información gestionada por el EVA de la Universidad de las Ciencias Informáticas, enfocada a mejorar el uso del EVA como componente del PEA de la institución.
Conclusiones
5. La validación del Mercado de datos de la propuesta de solución por medio de pruebas unitarias, de integración y de aceptación demostró la eficacia del proceso de desarrollo llevado a cabo, la satisfacción del cliente y además, comprobó el correcto funcionamiento de la solución propuesta.
Conclusiones
1. Poner a disposición de la comunidad internacional del Sistema de gestión del aprendizaje MOODLE los resultados obtenidos en esta investigación, con tal de contribuir al proceso de toma de decisiones sobre el uso por parte de los usuarios de esta plataforma.
Recomendaciones
2. Incluir otros aspectos de interés, los cuales requieran ser analizados con carácter variable en el tiempo y así conocer su comportamiento histórico.
Recomendaciones
Armando Paredes Pacheco
Ing. Roanny Lamas López
Mercado de Datos para la toma de decisiones en el proceso de enseñanza aprendizaje en la Universidad de las Ciencias Informáticas
En la investigación se presentan los procesos ETL construidos para realizar la carga inicial o histórica del Mercado de Datos. Como es sabido el cúmulo de información producto de la interacción de los usuarios con el EVA continuará creciendo. Teniendo en cuenta este contexto, en las consiguientes cargas incrementales de datos, para evitar la duplicación de información, no deben repetirse cargas que ya se realizaron o cargarse valores que ya existen en las dimensiones y los hechos.
Pregunta #1
a) ¿Cómo se resuelve este aspecto en su solución?
b) Proponga un escenario de automatización de la ejecución de los procesos ETL en los sistemas operativos Windows y Linux.
Pregunta #1
Respuesta a la pregunta #1 inciso a
Esquema metadato
1. Guardar la última fecha procesada de la fuente de datos.
2. Guardar los máximos identificadores procesados por cada tabla de la fuente de datos.
Respuesta a la pregunta #1 inciso a
Esquema metadato
Transformación de la tabla de hechos
Transformaciones de las dimensiones
Última fecha procesada
Máximos identificadores
procesados
Respuesta a la pregunta #1 inciso b
Kitchen
Es un programa que puede ejecutar trabajos diseñados con Spoon (Diseñador gráfico de transformaciones y trabajos de Pentaho Data Integration) y almacenados como XML o en el repositorio de base de datos.
cron: Programador de tareas de Linux
schtasks: Programador de tareas de Windows
Respuesta a la pregunta #1 inciso b
Respuesta a la pregunta #1 inciso b
0 0 * * * bash /home/ejecución_procesos_etl.sh
Respuesta a la pregunta #1 inciso b
Respuesta a la pregunta #1 inciso b
Respuesta a la pregunta #1 inciso b
sh kitchen.sh -rep=repositorio_eva -user=postgres -pass=postgres job=trab_mercado
kitchen.bat /rep:repositorio_eva /user:postgres /pass:postgres /job:trab_mercado
Respuesta a la pregunta #1 inciso b
Para el desarrollo de las soluciones informáticas es de vital importancia definir la seguridad con que va a contar el sistema. De esta forma se asegura un acceso controlado a cada elemento de la solución, garantizando un correcto desempeño del sistema e impidiendo que se corrompan componentes o que la información que brinde el mismo se vea comprometida.
Pregunta #2
a) Qué niveles de seguridad establecieron o se pueden establecer, para garantizar el acceso adecuado a cada elemento que conforma la solución.
b) Explique brevemente como aseguran dichos componentes basándose en los niveles antes expuestos.
Pregunta #2
Respuesta a la pregunta #2 inciso a
Nivel de servidor de base de datos
Nivel de mercado de
datosNivel de
aplicación
Respuesta a la pregunta #2 inciso bNivel de servidor de base de
datosMecanismos de seguridad de PostgreSQL 9.4
- Control de acceso basado en usuario y contraseña.
- Restricción de acceso por dirección IP.
- Restricción del acceso a objetos (tablas, columnas, esquemas).
- Copias de seguridad y restauración.
En la creación del XML Mondrian se puede definir el acceso a Cubos, Dimensiones, Jerarquías, Niveles y Medidas mediante roles.
Respuesta a la pregunta #2 inciso bNivel de mercado de
datos
Pentaho BI Server está construido sobre la base del marco de trabajo Spring (Mecanismos de seguridad de Spring).
- Control de acceso basado en usuario y contraseña.
- Acceso a funcionalidades a través de roles asignados a los usuarios.
- Protección contra ataques XSS, CSRF e inyecciones SQL.
Respuesta a la pregunta #2 inciso bNivel de
aplicación
En el epígrafe 3.1.2 se hace alusión a lo determinante que es la selección del tipo de modelo lógico para realizar la posterior implementación del Mercado de Datos, seleccionándose el esquema en estrella.
Pregunta #3
a) Digan que otros esquemas existen. Explíquelos.
b) Diga las ventajas y desventajas que le propició el esquema usado en su solución.
Pregunta #3
Respuesta a la pregunta #3 inciso a
Esquema copo de nieve.
Respuesta a la pregunta #3 inciso a
Esquema constelación de hechos.
Ventajas del esquema en estrella:
- Ofrece los mejores tiempos de respuesta para las consultas.
- Facilita la interacción con herramientas OLAP.
- Reduce el tiempo necesario para cargar grandes volúmenes de datos.
- El diseño es fácil de modificar.
Respuesta a la pregunta #3 inciso b
Desventajas del esquema en estrella:
- Pobre integridad de los datos.- Ocupa más espacio en disco.- Posee mayor redundancia de los datos.
Respuesta a la pregunta #3 inciso b
Armando Paredes Pacheco
Ing. Roanny Lamas López
Mercado de Datos para la toma de decisiones en el proceso de enseñanza aprendizaje en la Universidad de las Ciencias Informáticas