Recopilación Automatizada de Evidencias de la...

Recopilación Automatizada de Evidencias de la Realizaciónde Actividades Educativas en el Cloud

J. Damian Segrelles, Germán MoltóInstituto de Instrumentación para Imagen Molecular (I3M).

Centro mixto CSIC - Universitat Politècnica de València - CIEMATCamino de Vera s/n, 46022 Valencia, España{dquilis,gmolto}@dsic.upv.es

ResumenEn este artículo se describe una innovación educati-va a través de dos experiencias docentes, para auto-matizar la recopilación de evidencias generadas porlos alumnos durante la realización actividades educati-vas sobre laboratorios computacionales. Estas han sidoimplementadas en asignaturas del Máster de Compu-tación Paralela y Distribuida (MCPD) de la Universi-tat Politècnica de València (UPV). Para ello se utilizala plataforma ODISEA, que permite desplegar y con-figurar de forma dinámica Entornos Virtuales Compu-tacionales (EVCs) (laboratorios virtuales, simuladores,herramientas software, etc.) necesarios para la pues-ta en marcha y ejecución de las actividades educativassobre infraestructuras virtualizadas en un cloud, tantoprivado (on-premise) como público. Como resultado,se presentan los mecanismos utilizados para la reco-pilación automática de evidencias con el fin de reali-zar un control de la gestión de abuso (uso excesivo)de recursos por parte de los alumnos, y para la crea-ción de un portafolio digital. Además se detalla cómoéstos han sido implementados en los EVCs requeridosen cada actividad, siendo desplegados y configuradosautomáticamente a través de la plataforma ODISEA.

AbstractThis paper describes an educational innovation drivenby two teaching experiences, to automatically gatherevidences of the activities of the students on compu-tational laboratories. These have been implementedin various courses of the Master’s Degree in Paralleland Distributed Computing (MCPD) at the Universi-tat Politècnica de València (UPV). For that, we relyon the ODISEA platform, which allows to dynami-cally deploy and configure Computational Virtual En-vironments (CVE) (such as virtual laboratories, simu-lators, software tools, etc.) required to perform educa-tional activities on top of virtual infrastructures bothin public and private (on-premise) clouds. We present

the approaches carried out to automatically collect theevidences, focusing on detecting abuse and misuse ofcomputational resources and the creation of a digitalportfolio. Furthermore, it is outlined how these mecha-nism have been implemented in the CVEs required inthe activities using the capabilities provided by ODI-SEA platform.

Palabras claveCloud Computing, Entornos de Aprendizaje, Analíti-cas de Aprendizaje

1. IntroducciónEn el área de las ingenierías, en muchas de las asig-

naturas diseñadas en los títulos de grado y en los más-teres, la realización de prácticas de laboratorio dondelos alumnos adquirieren destrezas en el uso de herra-mientas, entornos y tecnologías, es de vital importan-cia, dado que es una de las formas más efectivas dedesarrollar las habilidades y competencias asociadasa las titulaciones. Esto implica, en muchos de los ca-sos, el uso de Recursos de Cómputo (RC), generalmen-te particularizados en laboratorios de ordenadores queson usados por los alumnos de forma presencial.

En este sentido, los avances que se han producidoen las Tecnologías de la Información y de la Comuni-cación (TICs), han posibilitado interactuar con Entor-nos Virtuales Computacionales (EVCs) que facilitan elacceso a los RCs a través de su virtualización [1][7],permitiendo el uso de RCs tanto en actividades pre-senciales, semi-presenciales como completamente on-line. Un EVC, no es más que un conjunto de RC vir-tualizados, a los que los alumnos se conectan de formaremota y ubicua, específicamente configurados para larealización de una actividad. Además del acceso remo-to y la ubicuidad, el uso de estos EVCs permite mejorarlos procesos de enseñanza-aprendizaje si se combinancon estrategias de aprendizaje apropiadas [8], dado que

Actas de las XXI Jornadas de la Enseñanza Universitaria de la Informática

Andorra La Vella, del 8 al 10 de julio 2015 ISBN: 978-99920-70-10-9

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acerca a los estudiantes a entornos más realistas a tra-vés de simuladores [9]), laboratorios virtuales [12], etc.

En esta mejora del proceso de enseñanza-aprendizaje, un aspecto fundamental a tener encuenta es la recopilación de evidencias, las cuales ensu gran mayoría son generadas a través de los propiosEVCs, cuando estos son utilizados para la ejecuciónde tareas definidas en las actividades educativas. Larecopilación de evidencias son el mecanismo quepermite: a) controlar el desarrollo del proceso deenseñanza-aprendizaje en las actividades educativasprogramadas. Por ejemplo, recabando evidenciasque permitan medir el uso de los EVCs y evaluarel tiempo dedicado a una actividad, o bien medir elabuso de los recursos puestos a disposición para losalumnos, dado que el acceso remoto proporcionadopor los EVCs, su ubicuidad y fácil acceso, propiciaque no siempre estos recursos sean utilizados de formacorrecta; b) recoger parámetros de evaluación delos alumnos. Por ejemplo, la inclusión del portafolioen las guías docentes, es un buen mecanismo quepuede permitir extraer parámetros de evaluacióna través de evidencias, muchas de las cuales songeneradas a través de los EVCs en forma de ficheros(ficheros fuentes de programas, diseño de un planoen formato Autocad, etc.), y que permiten evaluaraspectos muy variados en función de la informaciónque se recabe [6]. El profesor puede utilizarlo paraevaluar los esfuerzos realizados por el alumno, paracomprobar el progreso y nivel alcanzado respecto a losResultados de Aprendizaje (RAs) planteados [11][2],como herramienta de evaluación del conocimientode una asignatura [17] o para fomentar competenciastransversales [16]. Además, al alumno le puede servircomo un punto de reflexión de los RAs alcanzados[19] o como herramienta para mejorar el trabajoautónomo [18].

Este trabajo parte de un desarrollo previo de una pla-taforma que permite desplegar EVCs dinámicamente yque ha sido utilizada en entornos científicos [5] y enentornos docentes [15][13] a través de ODISEA (On-demand Deployment of Infrastructures to Support Edu-cational Activities).

2. ObjetivosEl objetivo de este trabajo, se centra en analizar el

uso de la plataforma ODISEA como una herramientaque permite desplegar y configurar de forma dinámicaEVCs, con el objeto de recopilar evidencias de formaautomática, sin necesidad de que el alumno tenga querealizar ninguna entrega y de que el profesor tenga queconsultar o acceder a diversas fuentes para recopilar to-das las evidencias requeridas para la evaluación de uncontrol de abusos de recursos por parte de los alumnos,

y para la creación de un portafolio digital que permitaevaluar los esfuerzos de los alumnos en diferentes acti-vidades programadas. El análisis se realiza a través dedos experiencias docentes llevadas a cabo en el Másterde Computación Paralela y Distribuida (MCPD) de laUniversitat Politècnica de València (UPV).

3. Material y MétodosEste trabajo se fundamenta en trabajos previos pre-

sentados por los autores en el marco del máster [15] yen una asignatura del Grado en Fundamentos de la Ar-quitectura (GFA) [13] , ambas titulaciones impartidasen la Universitat Politècnica de València (UPV). Parala realización de las dos experiencias docentes los ele-mentos que se han utilizado son: a) la plataforma ODI-SEA; b) dos proveedores Cloud (Amazon Web Servi-ces y un despliegue on-premise basado en OpenNebu-la); c) un conjunto de EVCs creadas en las experienciasprevias presentadas en [15]. Estos elementos son des-critos de forma resumida a continuación.

3.1. Plataforma ODISEAODISEA, permite describir y desplegar EVCs, tales

como laboratorios virtuales, simuladores o herramien-tas software específicas, para la realización de activi-dades educativas, tanto presenciales, semi-presencialescomo completamente on-line. Esta plataforma se ba-sa principalmente sobre tecnologías Cloud [14][4][10].Dichas tecnologías ofrecen la posibilidad de propor-cionar Infraestructura como Servicio(IaaS), aprovisio-nando recursos de computo y almacenamiento cuan-do se necesitan y eliminándolos cuando estos dejande ser necesitados. ODISEA proporciona la funcionali-dad de desplegar EVCs, aprovisionando dinámicamen-te los requerimientos de computo, almacenamiento yconfiguración que necesitan, posibilitando así desple-garlos sobre infraestructuras virtuales soportados porun conjunto de Máquinas Virtuales (MV) que se eje-cutan sobre un hardware específico proporcionado porun proveedor Cloud.

El modelo que presenta la plataforma para la im-plementación de EVCs implica tres pasos básicos, loscuales se corresponden con las tres capas principalesdefinidas en la arquitectura de ODISEA (ver Figura1), que son las siguientes: 1) Creación de Imágenesde Máquinas Virtuales (IMV) sobre las que se van aconfigurar los EVCs. Todas estas imágenes se guardanen un repositorio específico de ODISEA. 2) Creaciónde documentos de configuración utilizando un lengua-je especifico, para definir la configuración a aplicar so-bre una o varias IMVs requeridas para la creación deun EVC. Tanto los ficheros de instalación del softwarecomo el material docente a incrustar en los IMVs se



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guardan en sendos repositorios específicos de la plata-forma. 3) Despliegue y repliegue (terminación) de losEVC sobre infraestructuras virtualizadas en clouds pú-blicos o privados (on-premise), en la que se crean losEVCs a través de la instanciación de IMV y su poste-rior configuración requerida en base a los documentosde configuración.

3.2. Entornos Virtuales ComputacionalesLos EVCs utilizados en las experiencias, son una

extensión de algunos EVCs ya utilizados en el curso2013/2014 en las asignaturas del MCPD y que fueronpresentadas en [15]. A estos EVCs se les ha ampliadosu funcionalidad, incorporando una configuración es-pecífica para la recolección de evidencias, implemen-tadas a través de un modulo específico para cada caso.Para integrar la nueva funcionalidad, se ha seguido elmodelo de programación de ODISEA, ampliando losdocumentos de configuración asociados en los EVCsinvolucrados, con el fin de instalar y configurar el mó-dulo recolector de evidencias en el momento del des-pliegue de los EVCs.

Los EVCs que se han extendido en este trabajo juntocon una breve descripción y las asignaturas en las quese utilizan se muestran en el Cuadro 1.

4. ResultadosComo resultado se presentan las dos experiencias

docentes. El contexto, objetivos y su implementaciónse describen a continuación:

4.1. Gestión de Abusos de Recursos enAWS

Esta experiencia se aplica en las asignaturas Infra-estructuras Avanzadas en Cloud y Modelos de Progra-mación en Cloud, para los que es necesario el EVC-AWS-UI (ver Cuadro 1). En estas asignaturas se utilizael proveedor de Cloud público AWS. Dado que AWSinvolucra un modelo de pago por uso, es especialmen-te interesante recopilar tanto las evidencias de uso co-mo de abuso de los recursos por parte de los alumnos.Instancias (máquinas virtuales) en ejecución olvidadas,direcciones IP elásticas sin asignar y volúmenes de da-tos sin asociar a instancias, son ejemplos de recursosmal utilizados que generan un coste innecesario, pues-to que no están siendo utilizados por los alumnos ydeberían ser terminados (eliminados).

4.1.1. Implementación

Para detectar y gestionar el abuso de recursos enAWS, se ha desarrollado un sistema de recopilación

Figura 2: Ejemplo de correo de aviso de abuso de re-cursos de AWS.

automático de evidencias. AWS está estructurado endiferentes regiones geográficas donde en cada una deellas pueden haber varios centros de datos, de mane-ra que la infraestructura está distribuida a lo largo delmundo. Los alumnos trabajan principalmente en unaregión (us-east-1, North Virginia, USA) pero puedenrealizar partes de las actividades en otras regiones.

Por tanto, es necesario un sistema de detección ycontrol para avisar y tratar de liberar aquellos recursosque los alumnos puedan haber olvidado durante la rea-lización de las actividades prácticas. Por ello, en pri-mer lugar se desarrolló un sistema de monitorizacióncreado en Python de manera que, usando la libreríaBoto, recorre las diferentes regiones en las que operaAWS y se encarga de detectar aquellos recursos (ins-tancias de máquinas virtuales, balanceadores de car-ga, instancias de bases de datos, etc.) que llevan másde un cierto número de horas en ejecución y crea unaalerta de correo electrónico mandada al instructor (verFigura 2) a través del servicio de mensajería AmazonSES. Dicho mensaje se recibía en una cuenta de GMailque disponía de una regla de filtrado para mandar to-dos los correos con una determinada etiqueta ([Curso-CloudAWS] en este caso) a una dirección de correodel servicio Boxcar, que transforma dicho mensaje enuna notificación push enviada al dispositivo móvil delinstructor. El resultado es conseguir que el instructorreciba un aviso en su móvil a los pocos segundos dedetectarse el problema, para que pudiera subsanarlo.

Sin embargo, para evitar sobrecargar al instructor seevolucionó esta idea y se optó por que el propio sis-tema de monitorización tomase la decisión de liberarrecursos innecesarios. Por ello, se diseñó un sistemade reglas que incluye, entre otras, las reglas mostradasa continuación:

• Las instancias desplegadas hace más de 4 horasse detienen automáticamente, de manera que elalumno puede volver a iniciarla cuando quiera.

• Las instancias desplegadas hace más de 4 días seterminan automáticamente.

Esto permite introducir un consumo racional de re-cursos sin necesidad de sobrecargar al instructor paraque tenga que monitorizar la infraestructura. Sin em-bargo, los correos de aviso son recibidos (esta vez sinnotificación al móvil, para no sobrecargar) lo que per-mite averiguar qué usuarios se dejan más recursos ol-



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Fich

eros

Ficheros

IMVs

Docum

entos C

onfiguración

Repositorio de Imágenes de Maquinas Virtuales(IMVs)

Repositorio de Documentos de Configuración de los EVCs

ProveesoresCloud Computing On-Premise: OpenStack / OpenNebula, etc.

Public: Amazon Web Services, etc.

1Instancia

2Instancia

3Instancias

IMV-2

2Instancia

…

…

IMV-1 IMV-3 IMV-N

Desplegar/Liberar EVC

Administrador

Agregar / Elim

inarIM

VA

gregar / Eliminar

Docum

entos C

onfiguración CVEs

EVC-1 EVC-2 EVC-N

VM

VM

VM

VM

VM

EVC2

Profesor

Crear / Eliminar

CVEs

Repositorios Sofware

Repositorio de Material Educativo

Students

VM VM

VM

EVC1

INSTANCIADOR DE INFRAESTRUCURAS

EN EL CLOUD

Figura 1: Arquitectura básica de la plataforma ODISEA.

EVCs Sistema Operativo Software Hardware AsignaturasEVC-Servidor-GT4 Scientific Linux 5.10 64 Globus 4.2 Toolkit, JDK

1.6, Ant 1.8, NetBeans1GB RAM CCGC

EVC-EMI-UI Scientific Linux 5.10 64 EMI-UI, OpenMPI 512 MB RAM IAG, MPGEVC-OpenLDAP Scientific Linux 5.10 64 OpenLDAP Server 1 GB RAM MPG

EVC-AWS-UI Ubuntu 12.04 AWS CLI 1GB RAM IAC, MPC

Cuadro 1: Requisitos Hardware y Software de los EVCs (presentados en JENUI’14 [15])



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Figura 3: Extracto de evento registrado por CloudTrailen formato JSON.

Figura 4: Aspecto de la interfaz de Loggly para anali-zar eventos.

vidados, de cara a contactarlos directamente para quesean conscientes de la problemática..

Este sistema de control de recursos implementado seinyecta en EVC-AWS-UI (la máquina virtual a la quelos alumnos se conectan vía SSH para realizar algunasprácticas). El sistema se ejecuta periódicamente a tra-vés de una entrada en el Cron. Todo ello se configura deforma automatizada durante el proceso de desplieguedel CVE mediante ODISEA, liberando al instructor dela necesidad de una supervisión activa del entorno deprácticas.

4.1.2. Evidencias de Uso del Entorno de Prácticas

Para poder averiguar el uso que los alumnos hacende los servicios de AWS, involucrados en la realizaciónde las prácticas, se optó por usar la información pro-porcionada por el servicio CloudTrail. Este servicio,proporcionado por AWS, permite llevar un registro detodas las llamadas que se realizan al API de la mayo-ría de servicios de AWS. Esta información se almacenaclasificada por región, año, mes y día en formato JSON(ver un ejemplo en la Figura 3). Esto permite conocerqué usuario ha ejecutado qué operación sobre qué ser-vicio de AWS, por lo que es especialmente valiosa paraconocer el uso que un alumno ha hecho del entorno deprácticas.

Para poder procesar de forma sencilla esta informa-ción se ha optado por usar una herramienta en líneallamada Loggly. Esta herramienta permite centralizary analizar logs procedentes de diferentes fuentes. Enparticular, permite procesar los registros generados porCloudTrail de manera que se puede extraer informa-ción agregada a partir de los mismos.

La Figura 4 muestra una captura de pantalla de lainterfaz principal de Loggly. Se puede visualizar la es-

Figura 5: Uso de servicios de AWS a lo largo del tiem-po para un alumno concreto.

tructura de los eventos registrados y obtener un histo-grama de frecuencias de eventos a lo largo del tiempo,restringiendo el ámbito temporal de búsqueda. Ade-más, tal y como se muestra en la Figura 5 se puedenbuscar eventos que cumplan una cierta condición. Eneste ejemplo concreto se muestra el uso que un alumnoha hecho (con la cuenta de usuario alucloud90) de losdiferentes servicios de AWS a lo largo del tiempo.

Esta información permite obtener evidencias sobreel uso de la plataforma de prácticas de manera que,estableciendo una correspondencia entre servicios deAWS y prácticas, se puede saber qué alumnos han rea-lizado actividades ligadas a una práctica concreta sinnecesidad de que tengan que realizar ninguna entregao test y sin necesidad de un supervisión activa del ins-tructor durante la realización de las actividades.

4.2. Portafolio DigitalLas asignaturas del MCPD donde se enmarca es-

ta experiencia son Conceptos de la Computación Gridy Cloud (CCGC), Infraestructuras Avanzadas de Grid(IAG) y Modelos de Programación en Grid (MPG).Dado que en la guía docente de las tres asignaturas sedefine un Portafolio Digital como mecanismo de eva-luación de las actividades realizadas en clase (indivi-duales y grupales) y en casa de forma autónoma, es devital importancia que todas aquellas evidencias gene-radas en dichas actividades se recopilen de forma au-tomática y organizada, permitiendo monitorizar en to-do momento el esfuerzo realizado por los alumnos enlas tareas y el grado de éxito en la consecución de lasmismas.

4.2.1. Implementación

Se ha desarrollado un sistema de recopilación au-tomático de evidencias generadas por los alumnos através de la ejecución de actividades educativas, queson guardadas en un portafolio digital para su análisisy evaluación por parte del profesor. Todas estas evi-dencias, son generadas a través de EVCs en forma deficheros.

El sistema de recopilación se implementa como unmódulo a instalar en los diferentes EVCs involucradosen el portafolio, cuya función es recopilar todos los fi-cheros generados o modificados por los alumnos en las



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Actividad Descrición Evidencias LocalizaciónA1. Certificados Uso de GT4 para generación de certifica-

dos X.509ficheros*.pem

/PortFolio/A1

A2. Escenarios Segu-ridad

Reproducción de escenarios de seguridaden Grid

ficheros detexto

/PortFolio/A2

A3. Autorización Configuración de GT4 para autorizar y au-tenticar usuarios

grid-mapfile /etc/grid-security/

A4. Trabajos Grid Diseño y lanzamiento de trabajos Grid ficheros .rsl /PortFolio/A4A5. Datos en el Grid Manejo de datos Grid a través del uso de

GASS y GridFTPficheros .rsl /PortFolio/A5

A6. ProgramaciónAplicaciones Grid

Diseño de aplicaciones Grid para HTC ficheros .rsl /PortFolio/A6

Cuadro 2: Actividades y evidencias esperadas en CCGC

diferentes actividades programadas, de manera que es-tos son guardados en un copia periódica de los datos aun bucket de Amazon S3, que es el servicio de almace-namiento de ficheros de AWS.

La Figura 6 resume este proceso de creación auto-matizada del portafolio, centralizando de forma orga-nizada toda la información. En este sentido, ODISEApermite configurar los EVCs, inyectando dicho módu-lo cuando estos son desplegados, de forma que todaslas evidencias que se van generando a medida que vanresolviendo las tareas los alumnos, se van copiando alportafolio digital. Este módulo ha sido implementadocomo un shell-script que utiliza la herramienta AWSCLI para poder subir los ficheros del alumno a unacarpeta personalizada para el alumno dentro del buc-ket de S3. El módulo de sincronización se ejecuta tantode forma periódica como bajo demanda (a petición delalumno) y realiza sincronización de ficheros, pudien-do actualizar los cambios en el bucket con los nuevoscambios que pueda ir introduciendo el alumno en losficheros de su CVE. Dado que es necesario utilizar cre-denciales de usuario válidas de AWS para poder reali-zar estas operaciones, se ha creado un usuario usandoel servicio IAM de AWS que únicamente tiene permi-sos para crear y subir ficheros (pero no para eliminar)en dicho bucket.

En todas las actividades de CCGC, IAG y MPG, secrea un EVC por cada alumno con el módulo instalado.A continuación, se describen brevemente las activida-des y ficheros resultado que son sincronizados por elnuevo módulo.

• En la asignatura CCGC se ejecutan un total de 6actividades educativas. El portafolio de esta asig-natura consta de la creación de forma individualde aplicaciones Grid a través de Globus Toolkit 4(GT4), con diferentes grados de dificultad y usode los componentes que ofrece esta herramienta.Como resultado de todas estas actividades, se lesinsta a utilizar el EVC-Servidor-GT4 para la crea-

ción de una serie de ficheros que implementan lasaplicaciones solicitadas en cada actividad, indi-cándoles donde deben guardarse y cómo hay quenombrar a los ficheros resultantes (ver Cuadro 2).

• En la asignatura IAG, al igual que en CCGC serealizan un total de 5 actividades, las cuales seresuelven de forma individual y guiada por par-te de los alumnos generando una serie de fiche-ros resultantes. En este caso, las aplicaciones Gridutilizan el middleware EMI integrado en el EVC-EMI-UI.

• En la asignatura MPG se realizan un total de tresactividades individuales y una grupal. Los fiche-ros resultantes son generados por el EVC-EMI-UIy EVC-OpenLDAP, en función de la actividad aejecutar. Algunas de las actividades realizas a tra-vés de EVC-OpenLDAP, no implica la creaciónde nuevos ficheros, sino la modificación de fiche-ros existentes relativos a la configuración LDAP.

4.2.2. Evidencias del Portafolio

En esta experiencia, para evaluar el esfuerzo de losalumnos en la realización de las actividades, el profe-sor ha consultado el bucket de S3 habilitado para lacreación de los portafolios. Concretamente se ha crea-do un portafolio por cada alumno matriculado en lasasignaturas de CCGC, IAG y MPG. En estos portafo-lios se han recopilado todas las evidencias identificadasen cada actividad.

5. ConclusionesEste artículo ha presentado dos experiencias educa-

tivas relativas a la recopilación automatizada de evi-dencias de realización de actividades prácticas sobrelaboratorios computacionales virtuales. En ambas ex-periencias, el modelo que presenta ODISEA para la



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Figura 6: Proceso de creación automatizada del portafolio digital mediante sincronización con la nube de AWS.

creación de EVCs, ha facilitado la recopilación de evi-dencias de forma automática. Por una parte, para me-dir el abuso por parte de los alumnos de los recursosaprovisionados de un proveedor de cloud pública y, porotra, para generar de forma automatizada un portafoliodigital. Con respecto a la experiencia del portafolio,la creación de un portafolio digital centralizado y or-ganizado por actividades, permite al profesor tener unúnico punto donde consultar las evidencias generadasy así poder analizarlas y evaluarlas sin necesidad denavegar por las diferentes máquinas en las que se ge-neran los ficheros. Por parte de los alumnos, éstos nose tienen que preocupar por las entregas, ya que és-tas se realizan de forma automática a medida que estosvan ejecutando las tareas y generando los resultadosen forma de fichero. Otra de las ventajas del portafo-lio, es que se pueden establecer mecanismos de alertas,de forma que si un alumno no esta generando las evi-dencias esperados en los plazos establecidos, se puedaprogramar un aviso recordatorio al alumno de formaautomática.

6. AgradecimientosLos autores quieren agradecer al Vicerrectorado de

Estudios, Calidad y Acreditación de la Universitat Po-litècnica de València (UPV) por la financiación delproyecto PIME “Análisis y Evaluación de Impacto delCloud Computing en la Gestión de entornos Virtua-les Computacionales en la Enseñanza”, con referenciaA014, en el cual esta enmarcado este trabajo.

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