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U N I V E R S I D A D D E J A É NU N I V E R S I D A D D E J A É N Vicerrectorado de Docencia y Profesorado

Secretariado de Innovación Docente y Formación del Profesorado

MEMORIA FINAL DE PROYECTOS DE INNOVACIÓN DOCENTE

CONVOCATORIA CURSO 2010/2012

DATOS DEL/DE LA SOLICITANTE

Nombre Carlos

Apellidos Porcel Gallego

D.N.I. 44297472R E-mail [email protected]

Centro EPS Jaén Teléfono 953213017

Departamento Informática

Categoría Titular de Universidad

DATOS DEL PROYECTO

Título Un sistema de recomendaciones basado en técnicas de Soft

Computing para el filtrado de recursos didácticos

Línea de actuación Proyectos para asignaturas -> Utilización de las TIC

Departamento/s implicados Informática y Psicología

Asignatura/s implicada/s Todas las del mismo curso

Titulación/Grado implicado/s Diplomatura de Empresariales

Curso/s implicado/s 2º

Nº de alumnos afectados 150

MEMORIA DEL PROYECTO

Justificación

En este proyecto planteamos una nueva herramienta de innovación docente,

incorporando mecanismos que ayuden a difundir los recursos pedagógicos

disponibles de forma personalizada entre los estudiantes, para de esta forma

mejorar su aprendizaje adaptándolo según sus necesidades docentes. Los

profesores implicados irán identificando las necesidades que presentan los

alumnos y el sistema irá recomendando recursos orientados a cubrir dichas

necesidades. La identificación de las necesidades docentes por parte del

profesorado se irá realizando mediante la realización de pruebas, cuestionarios o

pruebas que se pueden plantear cada cierto tiempo, y también mediante el trabajo

cotidiano del alumno en clase. Las recomendaciones de recursos incluirán tanto

material básico como complementario, de cara a reforzar los conceptos adquiridos



en el aula y permitir al alumno un desarrollo personalizado de la actividad

docente.

Sin embargo nos encontramos principalmente con dos problemas que dificultan la

realización de dicha tarea:

• Problema de sobrecarga de información: La gran cantidad de información y

recursos disponibles dificulta su difusión entre los usuarios adecuados de

forma rápida y sencilla.

• Por otro lado, encontramos el problema de la gran variedad de

representaciones y evaluaciones de la información, lo que puede ser aún

más acusado cuando los usuarios forman parte del proceso, como es el

caso que nos ocupa.

En este proyecto se propone la implantación de un sistema de recomendaciones

basado en técnicas de Soft Computing para la difusión personalizada de material

docente, enmarcado en un curso completo de la Diplomatura en Ciencias

Empresariales. El uso de dicho sistema, además de difundir de forma

personalizada información de interés (recursos bibliográficos, apuntes, ejercicios,

portales Web, etc.), ayudará también a identificar otros usuarios (alumnos) con

necesidades educativas similares, con los que colaborar y así formar grupos de

trabajo que refuercen la acción tutorial y el aprendizaje colaborativo.

Además, se ha podido constatar que para fomentar un ámbito interdisciplinar se

podría aplicar un sistema mejorado, incluyendo cualquier asignatura o incluso

titulación. Sin embargo, dados los costes computacionales que ello supondría,

plantemos su utilización no sólo en una asignatura, sino en un curso completo.

Teniendo en cuenta además, que los proyectos son bianuales, al finalizar el

presente proyecto, se habrán extinguido las actuales titulaciones. Es por ello que

para la implementación y pruebas del sistema, nos hemos basado en el segundo

curso de la Diplomatura de Ciencias Empresariales, pero con las miras puestas

en un diseño abierto de forma que con la presente propuesta, también podríamos



integrar el sistema resultante en los nuevos grados, realizando, eso sí, algunos

cambios en lo que se refiere al diseño de la base de datos.

Objetivos conseguidos

Durante el desarrollo del proyecto se han alcanzado los siguientes objetivos:

• Estudio de las distintas asignaturas implicadas en el segundo curso de la

Diplomatura de Empresariales (incluyendo la asignatura optativa de

Ofimática), lo que nos ha permitido conseguir una efectiva

interdisciplinariedad entre distintas áreas.

• Se han estudiado las disciplinas implicadas, considerando una estructura

lo más abierta posible, para poder realizar futuras actualizaciones y

adaptaciones con el menor impacto posible.

• Se han analizado los perfiles de los alumnos con la idea de diseñar una

aplicación que permita gestionar sus fichas y controlando su evolución.

• Se han estudiado distintas técnicas de recomendación para incluirlas en el

diseño del sistema como mejora evidente de las recomendaciones.

• Se ha realizado el diseño de las bases de datos, tanto de recursos docentes

como de perfiles de usuarios. Se ha establecido el formato de

representación de ambos, teniendo en cuenta las disciplinas a considerar,

el nuevo enfoque de recomendación y que el sistema irá integrado en un

curso completo. Establecemos el diseño completo del perfil del alumno,

destacando las disciplinas o competencias que tiene que adquirir o

superar.

• Se ha diseñado, pues, el sistema de recomendaciones basado en técnicas

de Soft Computing para facilitar el acceso a la información docente. El

sistema facilitará el acceso a información diaria y personalizada sobre

recursos docentes que les puedan ser de interés.



• Se ha implementado el sistema Web de acceso a información sobre

recursos docentes, incluyendo el módulo correspondiente al sistema de

recomendaciones. Para llevar a cabo la implementación de esta

herramienta se ha adoptado el gestor de contenidos Drupal. En concreto,

se han evaluado diversos métodos y herramientas para desarrollar un

módulo para Drupal y se ha desarrollado el módulo que incorpora el

esquema de recomendación y que se puede instalar en cualquier aplicación

Web desarrollada mediante el gestor de contenidos Drupal.

• Una vez implantado el sistema a nivel local, se han realizado las pruebas

pertinentes para comprobar su correcto funcionamiento, y al mismo tiempo

realizar la evaluación del mismo.

Contenidos desarrollados

Los contenidos desarrollados correspondientes a los objetivo alcanzados durante

el desarrollo del proyecto, son los siguientes:

• Todo el material bibliográfico e información recopilada referente a los

diferentes esquemas de recomendación.

• Material docente recopilado que hemos usado como punto de partida de

nuestro sistema; corresponderá, recordemos, a todas las asignaturas de

segundo curso de la Diplomatura de Empresariales. La idea es que

posteriormente este material se irá actualizando y lógicamente, el sistema

se debe ir realimentando continuamente con nuevo material para difundir

entre el alumnado. Dicho material consiste en recursos bibliográficos,

apuntes, ejercicios, portales Web, etc. que el profesorado irá identificando e

insertando en el sistema para su posterior difusión. Con estas

actualizaciones se conseguirá que el material y por consiguiente el sistema

Web, siga estando operativo con la entrada de los nuevos grados y con el

menor número de cambios posible.

• Diseño detallado de la base de datos, a partir de los esquemas de

representación que se seleccionen como más adecuados.



• Diseño del sistema, a partir del cual se ha procedido a su implementación.

• Implementación del sistema Web, incluyendo todos los módulos Drupal

necesarios, y destacando el módulo que implementa el sistema de

recomendaciones que ha sido implementado desde cero para este proyecto.

• En relación con el punto anterior, al haber implementado el sistema de

recomendaciones de forma personalizada y adaptada para este proyecto, el

código fuente de dicho módulo para Drupal es otro de los contenidos

obtenidos que es de destacar. Se considera de gran importancia el contar

con dicho módulo, ya que se puede integrar sin problemas en otros

proyectos desarrollados para Drupal.

Descripción global de la experiencia

La puesta en marcha del proyecto ha supuesto los siguientes puntos:

• Una revisión profunda y una actualización del material, de forma que el

alumno tenga a su alcance un conjunto de información actualizada,

enlazada y homogénea.

• Un esfuerzo considerable por parte del profesorado para conseguir que todo

el material esté disponible a través de la plataforma de docencia virtual, y

de una forma lo más intuitiva posible.

• Un avance en cuanto a la personalización de los contenidos se refiere,

recomendando el material en función de las necesidades pedagógicas del

alumnado.

• Un avance en lo que se refiere a la consecución de un aprendizaje

colaborativo y refuerzo de la acción tutorial, en la medida en que el sistema

permite identificar otros usuarios (alumnos) con los que colaborar y así

formar grupos de trabajo que faciliten la consecución de los objetivos

marcados.



• Un esfuerzo en el estudio para la aplicación de nuevas tendencias en el

desarrollo de sistemas Web, como son los gestores de contenidos. En el

momento de comenzar la implementación del presente proyecto, Drupal

era uno de los más reconocidos y usados. Actualmente sigue siendo usado

de forma extensiva, aunque como era de esperar, los avances han

provocado que aparezcan otros gestores similares con un rendimiento

superior y que terminan por imponerse.

Metodología empleada

(sesiones de trabajo, actividades, recursos didácticos, cronograma, etc)

La metodología que se ha seguido para la realización de este proyecto se

corresponde con las fases de desarrollo de cualquier producto software, aunque

teniendo en cuenta nuestro contexto particular. Se han seguido los siguientes

pasos:

1. Se ha hecho una revisión de algunos de los sistemas de recomendaciones

disponibles en la Web y nuevos enfoques de recomendación. Se estudiaron

también los módulos de recomendación disponibles para incorporarlos en

Drupal.

2. También se ha hecho una recopilación bibliográfica para actualizar toda la

información que se incluirá en el sistema.

3. Se han estudiado las características principales de todas las asignaturas

implicadas en el curso propuesto.

4. Diseño del sistema a desarrollar.

5. Fase de desarrollo: Implementación del sistema propuesto y puesta en

funcionamiento del mismo en fase de pruebas, a nivel local.

6. Prueba y validación del sistema en fase de desarrollo.

Resultados obtenidos

(los materiales o documentos que se hayan producido en la experiencia deben presentarse

en forma de anexo)

En la primera fase del proyecto, se recopiló una gran cantidad de recursos



interesantes para las distintas asignaturas, aunque también se fue creando nuevo

material, que incluso en el caso de la asignatura de Ofimática (al ser el

investigador principal responsable de dicha asignatura), se ha ido incluyendo en

el desarrollo de la asignatura en el último curso en que fue impartida.

Una vez completada esa fase inicial de puesta al día y recogida de información, se

procedió al desarrollo del sistema. En concreto, se diseñó su estructura de forma

detallada, de forma que pueda ser implantado sin problemas por alguien con los

conocimientos necesarios.

Por tanto, los resultado obtenidos son, además de toda esa información recopilada

en la primera fase, los siguientes:

• Los diseños desarrollados para la implementación de dicho sistema.

• El propio sistema Web que hemos implementado.

• El módulo implementado para Drupal, que incorpora el sistema de

recomendaciones híbrido y personalizado que hemos aplicado en el

presente proyecto.

A continuación se detallan estos contenidos para una mejor comprensión de los

mismos.

Representación de la información

Como hemos comentado nos centramos en la Diplomatura de Ciencias

Empresariales, concretamente en su segundo curso, cuyas asignaturas son las

mostradas en la Figura 1.

Además, se considerará la asignatura optativa de Ofimática, puesto que incluye

competencias consideradas de utilidad en la actual sociedad del conocimiento.



Figura 1. Asignaturas implicadas.

Para establecer la forma de representar los distintos recursos así como

necesidades de los alumnos, nos basamos en los descriptores BOE de las

distintas asignaturas. Son los que se enumeran a continuación, desglosados por

asignaturas:

• Matemáticas II:

o Matemáticas de las Operaciones Financieras.

• Economía española y mundial:

o Descripción de los rasgos básicos de la economía española y de

aquéllos de la mundial que más inciden sobre ésta.

o Instituciones más importantes.

• Informática aplicada a la gestión de la empresa:

o Análisis de los sistemas de información en la Empresa.

o Estudio de modelos computerizados de gestión de Empresa.

• Derecho financiero:

o Fiscalidad de la empresa.

• Contabilidad empresarial III:

o Contabilidad de importantes operaciones financieras.

o Aspectos contables en relación con la titularidad de la empresa.

• Economía política II:

o Modelo de determinación de la renta en una economía cerrada.



o El dinero.

o Inflación y paro.

o Crecimiento.

o Economías abiertas.

• Contabilidad de sociedades:

o Principios de valoración generalmente aceptados.

o Inflación y contabilidad.

o Contabilidad de sociedades.

• Sistema financiero español:

o Análisis de los principales intermediarios bancarios y no bancarios.

o Estudio de los diferentes mercados y activos financieros.

• Economía de la empresa II: administración de recursos humanos:

o Procesos de gestión de Recursos Humanos: planificación de

necesidades, reclutamiento y selección del personal, políticas de

formación, descripción y valoración de puestos de trabajo, y políticas

de remuneración.

o Estilos de dirección, motivación y diseño del trabajo.

o Conflicto y negociación.

o Auditoría social.

• Economía del sector público:

o Estructura y composición del sector público.

o El sistema tributario español.

o Imposición indirecta aplicable a los empresarios.

o Otros ingresos tributarios.

o Los factores fiscales y los efectos económicos en la empresa.

• Historia del desarrollo económico de España:

o Estudio histórico de la actividad económica española por sectores

económicos.

o Análisis dentro del patrón europeo del atraso de la economía



española en el siglo XIX y recuperación del terreno en el XX,

encuadrándose claramente en el grupo de las industrializaciones

tardías en Europa.

• Ofimática:

o Herramientas de gestión en la Empresa.

o Procesadores de texto.

o Hojas de cálculo.

o Sistemas de gestión de bases de datos.

o Gráficos de negocios.

o Comunicaciones.

A partir de estos descriptores, y de cara a obtener una representación más

estandarizada de los distintos recursos, hemos utilizado las siguientes disciplinas:

1. Matemáticas de las operaciones financieras.

2. Economía española y mundial.

3. Instituciones económicas.

4. Economía política.

5. Determinación de la renta en una economía cerrada.

6. Economías abiertas.

7. Economía de la empresa.

8. Economía del sector público.

9. Los factores fiscales y los efectos económicos en la empresa.

10. Historia del desarrollo económico de España.

11. Inflación y paro.

12. El sistema tributario español.

13. Derecho financiero.

14. Fiscalidad de la empresa.

15. Contabilidad empresarial.

16. Contabilidad de sociedades.

17. Inflación y contabilidad.

18. Sistema financiero español.

19. Mercados y activos financieros.



20. Administración de Recursos Humanos.

21. Estilos de dirección, motivación y diseño del trabajo.

22. Conflicto y negociación.

23. Auditoría social.

24. Informática aplicada a la gestión de la empresa.

25. Sistemas de información en la Empresa.

26. Herramientas ofimáticas para la gestión en la empresa.

27. Procesadores de textos.

28. Hojas de cálculo.

29. Sistemas de gestión de bases de datos.

30. Gráficos de negocios.

31. Comunicaciones.

Entonces, la información fundamental con la que trabajamos en el sistema, es

decir, perfiles de usuario y recursos docentes, la vamos a representar en función

de dichas disciplinas. Para ello vamos a adoptar lo que se conoce como modelo

vectorial, en el que tanto los usuarios como los recursos docentes, los vamos a

representar con un vector de tantas posiciones como disciplinas hemos definido.

Estrategia de recomendación

Ya que nuestro sistema va a recomendar recursos docentes, necesitamos

representar cada ítem con diferentes características para poder realizar la

recomendación. Como acabamos de comentar, en nuestro caso, estas

características serán los descriptores BOE de cada asignatura.

Cada recurso docente, se representa teniendo en cuenta el grado en el que

satisface cada uno de los diferentes descriptores BOE. Por lo que para

cada recurso docente i vamos a usar un vector de descriptores de N elementos

VRi, siendo N el número total de descriptores, que en nuestro caso son 31. Una

vez que el profesor añade un nuevo recurso docente con los diferentes grados

asignados a cada descriptor, obtenemos el siguiente vector:

VRi = (VRi1, VRi2, … , VRiN)



Para representar al alumno x también utilizamos un vector, VUx, de N

elementos (31 en nuestro sistema), donde en cada posición identificaremos las

necesidades para ese alumno respecto al descriptor BOE, formando el siguiente

vector:

VUx = (VUx1, VUx2, … , VUxN)

Una vez que disponemos de estos vectores, para calcular la similitud entre

usuarios, recursos o ambos, utilizamos distintas medidas (como la del coseno y la

de Pearson), pero es éste un tema que trataremos posteriormente.

Como ya hemos comentado, nuestro sistema trabaja de acuerdo a una estrategia

de recomendación híbrida. Concretamente nuestra propuesta la hemos basado en

el enfoque conocido como switching hybrid approach, que usa una técnica u otra

dependiendo de algún criterio. En nuestro sistema aplicamos un enfoque de

recomendación basado en contenidos cuando un nuevo recurso docente es

insertado en el sistema y el enfoque colaborativo se aplica cuando un nuevo

alumnos es registrado o se identifica una nueva necesidad en alguno de los

alumnos.

En lo que respecta al enfoque colaborativo, disponemos de diferentes algoritmos

que se pueden aplicar y elegir entre uno u otro depende del ámbito de aplicación

concreto donde se vaya a aplicar el sistema. Debido a ello, en la sección posterior

de Evaluación del proceso y Autoevaluación, vamos a analizar distintos tipos de

algoritmos de filtrado colaborativo y realizaremos un estudio con los diferentes

casos, para seleccionar el que mejor predicciones realice.

Implementación del sistema

Cuando afrontamos el proceso de implementación del sistema diseñado, optamos

por la utilización de un gestor de contenidos, que facilitaría la labor de los

usuarios finales de cara a realizar el mantenimiento del sistema. En concreto, se

optó por Drupal, un gestor de contenidos modular multipropósito que permite

publicar artículos, imágenes, u otros archivos y servicios añadidos como foros,

encuestas, votaciones, blogs y administración de usuarios y permisos. Se trata de



un gestor ampliamente utilizado en numerosos ámbitos, y con un éxito más que

demostrado.

Un sistema de gestión de contenidos o CMS es un software que permite crear una

estructura de soporte (Framework) para la creación y administración de

contenidos, facilitando la gestión y creación de un sitio web. Consiste en una

interfaz que controla una base de datos donde se aloja el contenido. Un CMS

permite separar contenido y diseño en el tratamiento de un sitio web. Es posible

manejar el contenido y darle un diseño distinto al sitio, sin cambiar el formato al

contenido. Con un sistema gestor de contenidos es posible además permitir

publicación de contenido en el sitio a varios editores asignando distintos de

permisos.

En 2009 los 3 finalistas al mejor CMS Open Source desarrollado en PHP

fueron Wordpress, Joomla y Drupal. Flexible y poderoso, Drupal es una gran

opción para sitios muy complejos. Soporta una amplia variedad de estructuras

web y pueden definirse reglas detalladas sobre qué contenido mostrar, dónde se

muestra cada elemento y construir un tipo de contenido propio. Es de destacar la

flexibilidad que se puede lograr mediante los cientos de módulos contribuidos y

soportados por sus creadores. Además, su carácter abierto nos permite

desarrollar nuestros propios módulos. Otro aspecto destacable es su sistema de

caché, el cual elimina consultas a la base de datos incrementando el

rendimiento y reduciendo la carga del servidor. Por ello para la implementación

del sistema propuesto se ha optado por usar Drupal, que además nos ha

permitido desarrollar nuestro propio módulo de recomendación.

La funcionalidad en Drupal viene dada por los módulos. Aunque el núcleo de

Drupal trae consigo algunos módulos incorporados, si las funcionalidades que

éstos nos ofrecen no se ajustan a lo que pretendemos desarrollar, es necesario

añadir módulos contribuidos que sí nos proporcionen dicha funcionalidad que

buscamos. Estos módulos contribuidos son proporcionados por la amplia

comunidad de Drupal.

En este proyecto se han instalado y configurado más de 30 módulos, para lograr



la funcionalidad demandada por los requisitos del proyecto.

Sin embargo, para conseguir la funcionalidad que ésta, o cualquier aplicación

requiera, no sólo basta con añadir los módulos que incorporen la funcionalidad

que se necesita, sino que también se debe lograr adaptar estos módulos a las

necesidades y requisitos del proyecto emprendido sin que haya problemas de

incompatibilidad entre ellos. Es necesario conseguir que éstos interactúen entre

sí, cada uno cumpliendo la función para la que se ha instalado. Los módulos

contienen código PHP y un conjunto de funcionalidades que Drupal sabe cómo

usar. Cada módulo está especializado en una función, y hay módulos que se

componen de más módulos que amplían la funcionalidad del módulo principal.

Para este proyecto hemos tenido que desarrollar un nuevo módulo que

implemente nuestro enfoque de recomendación híbrido. En concreto, al módulo lo

hemos llamado reredo (recomendación de recursos docentes).

Tipo de arquitectura utilizada

En este proyecto hemos desarrollado un sistema con una arquitectura

cliente/servidor y una interfaz Web de comunicación con los usuarios. El

funcionamiento de las arquitecturas de este tipo es sencillo, ya que la aplicación

se encuentra en un servidor central al que los usuarios acceden a través de un

software cliente, en nuestro caso un navegador Web. Una vez que se ha accedido

a la aplicación, el usuario realiza peticiones que el servidor tiene que atender para

generar una respuesta comprensible para el cliente.

La conexión entre servidor y cliente se realiza vía LAN (red de área local) o

mediante el protocolo TCP/IP (vía internet). La razón por la cual se ha decidido

construir la aplicación con esta arquitectura, es porque así se permite acceder a

la plataforma desde muchos clientes al mismo tiempo, sin que éstos tengan que

instalar localmente ningún software adicional. Usando únicamente un navegador

Web, es posible hacer uso de la plataforma. Además, dado su diseño modular,

esta arquitectura es fácilmente escalable y ampliable, tanto en nuevos clientes

como en servidores añadidos.



Lenguaje de programación

Ante la arquitectura y el funcionamiento previsto de nuestra web, y en particular

de nuestro módulo de recomendación, se puede observar claramente que el uso

de HTML simple y llano no es adecuado. Se necesita otro lenguaje capaz de

generar contenido de forma dinámica desde el servidor de manera transparente al

usuario final. Para este fin hemos utilizado el lenguaje PHP.

PHP es un lenguaje de programación usado frecuentemente para la creación de

contenido para sitios Web con los cuales se puede programar las páginas HTML y

los códigos fuente. PHP es un acrónimo que significa “PHP Hypertext

Preprocessor", y se trata de un lenguaje interpretado usado para la creación de

aplicaciones para servidores, o creación de contenido dinámico para sitios Web.

Sistema Web de recomendación de recursos docentes

En esta sección nos centramos en describir el sistema Web desarrollado. En

nuestro sistema distinguimos dos tipos de actores que interactúan con el mismo:

• Usuario: Es un usuario que desea interactuar con el sistema, y según si se

encuentra o no registrado en el sistema, podrá realizar más o menos

acciones en el sistema:

o Usuario registrado: Se corresponde con cada uno de los usuarios

que se han registrado en el sistema para poder acceder a todas las

funcionalidades del mismo, según el rol que tenga asignado.

Según el rol, podemos diferenciar entre profesores y alumnos, ya que

cada uno podrá acceder a unos contenidos y realizar funciones

específicas para ese rol.

o Usuario anónimo: Se refiere a cada uno de los usuarios no

registrados en el sistema, que pueden utilizar los servicios básicos



proporcionados por éste.

• Administrador: Se trata del responsable de la aplicación, que se encarga de

la gestión del sistema, tanto de lo referente a Drupal como a la gestión de la

base de datos.

Teniendo en cuenta estos actores, desarrollamos los diversos casos de uso de

nuestro sistema. El primero de ellos (ver Figura 2) es un diagrama que da una

descripción general de la funcionalidad de nuestro sistema.

A continuación se exponen las principales funcionalidades de nuestro sistema:

• Registro de usuarios. Esta funcionalidad se utiliza cuando un usuario no

registrado quiere acceder al sistema con todos sus privilegios. En este caso,

el sistema solicita al usuario el nombre de usuario y dirección de correo

electrónico, para así completar el registro.

• Identificación de usuarios. Cuando un usuario ya registrado quiere acceder

al sistema, tiene que introducir su nombre de usuario y su contraseña. El

objetivo de esta funcionalidad es la exclusividad de entrada en el sistema a

usuarios registrados e identificados.

• Sesiones de usuario. Una vez que el usuario se ha identificado en el

sistema, se crea una sesión para él, que permanecerá abierta hasta que el

usuario decida salir del sistema y seleccione la opción de cerrar la sesión.

En cualquier caso, si la sesión permanece abierta durante un tiempo

mayor al determinado por el servidor, expira y el usuario queda fuera del

sistema y si decide continuar usando el sistema, tiene que volver a

identificarse.

• Perfil de usuario. Esta funcionalidad es la que se encarga de guardar la

información necesaria que se utilizará para sus futuras interacciones. Así,

un perfil de usuario consta de toda la información proporcionada por él

mismo, que podrá editar y así el profesor tendrá una ficha completa de los



alumnos.

Figura 2. Diagrama frontera del sistema.



• Visualización de la lista de recursos docentes. La funcionalidad de

visualización del catálogo de recursos docentes, muestra por páginas todos

los recursos docentes que existen en el sistema, permitiendo además

valorar cada uno de ellos, así como modificar o eliminar una valoración

dada en un instante anterior.

• Creación, modificación o borrado de una valoración de un recurso docente. La

funcionalidad de valorar un recurso docente, significa la posibilidad de que

los usuarios puedan dar una puntuación comprendida entre 1 y 5 (con una

interfaz de estrellas que veremos después), de menor a mayor satisfacción a

los recursos docentes existentes en el sistema.

También se contempla la posibilidad de que los usuarios puedan modificar

las valoraciones realizadas o incluso eliminarlas. Se ha optado por incluir

estas dos funcionalidades porque un usuario puede cambiar de opinión

sobre un recurso docente porque haya vuelto a utilizarlo o que haya

cometido un error puntuando un recurso docente no deseado.

• Visualización de asignaturas. La funcionalidad de visualización de

asignaturas, muestra las diferentes asignaturas en las que está registrado

el profesor, permitiéndole la gestión de cada una ellas.

• Visualización de libros de calificaciones. La funcionalidad de visualización de

los diferentes libros de calificaciones en los que el profesor tiene rol de

profesor, permitiéndole en cada uno de ellos, ver la lista de alumnos

que tiene y asignar la nota de las diferentes tareas realizadas por cada

usuario.

• Búsqueda. Esta funcionalidad permite buscar todo el tipo de contenido del

sistema introduciendo una palabra a buscar. Además, si el usuario no se

acuerda exactamente del nombre del recurso docente, asignatura, tarea,

etc., puede introducir parte del título (con un mínimo de 3 caracteres) y el

sistema mostrará los resultados que en su título contengan los caracteres

introducidos por el usuario.



• Creación de contenido. Con esta funcionalidad damos a los usuarios la

posibilidad de rellenar el sistema Web con diferentes tipos de contenido,

aunque según el tipo de usuario podrá crear un tipo de contenido u otro.

Los diferentes tipos de contenido con los que trabajamos son los siguientes:

1. Crear tarea.

2. Realizar tarea.

3. Crear recurso docente.

4. Crear asignatura.

5. Crear libro de calificaciones.

• Obtener recomendaciones. Esta funcionalidad permite visualizar las

recomendaciones generadas para el usuario, y así recibir los posibles

recursos que podrían serle de utilidad, en función de sus carencias

respecto a la hora de realizar una tarea o respecto de las valoraciones que

haya dado anteriormente.

• Administración. Esta funcionalidad es la que permite gestionar

completamente todo el sistema (contenidos, usuarios, etc.), así como la

construcción y configuración del sitio web, ver informes de errores,

actualización de módulos y núcleo de Drupal, etc.

Una vez definidos en detalle todos los casos de uso, procedimos a la

implementación de los mismos atendiendo a la interfaz diseñada. Las diferentes

secciones de la Web son las mostradas en color amarillo en la Figura 3.



Figura 3. Secciones principales de la Web.

En la plataforma Web distinguimos 3 barras de menús principales:

• Una barra de menú que se muestra a cualquier usuario, ya sea anónimo o

validado (ver Figura 4).

Figura 4. Barra de menú de cualquier usuario.

• Una barra de menú que se muestra únicamente a usuario validados en el

sistema, en el que se indica en qué asignaturas se está registrado (ver

Figura 5).

• El menú principal, en que podemos ver la información del usuario y la

creación de contenido (ver Figura 6).



o Además, si es profesor, se le añadirá otra sección con un menú

personalizado referido a las asignaturas y libro de calificaciones (ver

Figura 7).

o Y en el caso de ser administrador, le aparecerá el menú para

administrar el sitio web (ver Figura 8).

Figura 5. Barra de menú para las asignaturas registradas por un usuario.

Figura 6. Barra de menú principal del alumno.

Figura 7. Barra de menú principal para un profesor.



Figura 8. Barra de menú principal para un administrador.

Cuando se visualiza un recurso, debemos tener en cuenta las valoraciones de los

usuarios de cara a generar las recomendaciones. En este sentido, y para facilitar

la compresión por parte de los usuarios, usamos una interfaz basada en estrellas,

con el siguiente significado:

• Sin votos aún:

• Medía de los votos o voto actual realizado por el usuario:

• Modificación de la puntuación:



• Cancelar puntuación:

Todos los recursos docentes tendrán una secuencia de 5 estrellas debajo de su

descripción. Por defecto, un recurso docente aparece como no valorado, así que

todas las estrellas estarán en color gris. Cuando un usuario quiere valorar un

recurso, debe hacer clic con el ratón sobre la estrella que represente el valor

adecuado según su orden en la secuencia, y a continuación debe pulsar el botón

votar. Al principio se pone el número de estrellas en amarillo, pero como resultado

de la valoración pasarán a tener color azul las primeras “n” estrellas, donde n es

el valor de la puntuación dada. En el siguiente ejemplo valoramos un recurso, con

una puntuación de cuatro:

Otro aspecto a destacar es la interfaz usada para la calificación de las tareas

asignadas por los profesores y que los alumnos deben realizar. En la ventana

donde se muestran las calificaciones de los usuarios, la celda que corresponde a

una tarea de un alumno, cambiará de color en función de si la ha completado o

no, y si está calificada o no, de la siguiente manera:

• Tarea sin realizar:

• El alumno ha realizado la tarea pero aún no se le ha corregido:

• En cambio, una vez que el profesor le asigna una calificación a la tarea, la

celda cambia de color y se pone en color verde:



Proyección e Impacto

(transferencia de los resultados y mejoras en el aprendizaje demostrables)

El sistema, tal y como está planteado, tendrá un impacto transversal en el sentido

en que afecta a varias asignaturas de un mismo curso. De igual manera, con los

cambios pertinentes, el sistema podría ser extensible a otras titulaciones. Es pues

factible la transferencia de los resultados obtenidos a otros ámbitos.

Consideramos que un sistema como el planteado puede servir de gran utilidad

para los alumnos por los siguientes motivos:

• Las herramientas Web, como la planteada en este proyecto, ayudan a

reforzar los métodos pedagógicos más tradicionales, puesto que ponen a

disposición de profesores y estudiantes un gran número de recursos en

formato electrónico, de forma inmediata y desde cualquier lugar.

• Ayuda en la difusión de los recursos pedagógicos disponibles de forma

personalizada entre los estudiantes, para de esta forma mejorar el proceso

de enseñanza-aprendizaje adaptándolo según sus necesidades específicas.

• Facilita, por tanto, el acceso a la información, y además, de forma

personalizada. La personalización en los procesos de acceso a la

información contribuirá a atenuar la sobrecarga de información, ajustando

los resultados presentados a las necesidades individuales de cada alumno.

• Ayudará también a identificar otros alumnos con necesidades pedagógicas

similares, recomendando colaboraciones entre ellos, permitiendo así formar

grupos de trabajo que refuercen la acción tutorial y el aprendizaje

colaborativo.

• Es importante tener en cuenta que para asegurar la utilidad de este tipo de

sistemas, será necesaria la actualización y supervisión periódica de sus



contenidos. También se hace necesaria la participación activa de los

usuarios para poder establecer sus perfiles de una forma precisa; y es que

en muchos casos, el éxito del sistema dependerá de la forma en que se

caractericen los perfiles de usuarios.

Evaluación del proceso y Autoevaluación

(instrumentos y recursos empleados)

Por el momento, el proyecto planteado se ha implantado de forma local, es decir,

que no está accesible a través de la red, sino dentro del grupo de trabajo. Pero a

pesar de ello, se han realizado diversas pruebas con un grupo reducido de

usuarios.

Pruebas para la funcionalidad del sistema

El objetivo de esta fase de pruebas es realizar un conjunto de pruebas sobre el

sistema, para intentar conseguir la obtención de un sistema sin errores,

garantizando la calidad del software. Para ello realizamos una serie de test

conocidos como de caja negra. Mediante estos test estudiamos el comportamiento

del sistema desde el punto de vista de las entradas que recibe y las salidas o

respuestas que produce sin tener en cuenta su funcionamiento interno. Por ello,

las pruebas de caja negra están especialmente indicadas en aquellos módulos que

van a ser interfaz con el usuario, para comprobar que la funcionalidad es la

deseada. A cada una de las respuestas esperadas del sistema se les llama

Checkpoint o puntos de comprobación. Una vez diseñados todos los casos de test,

realizamos las pruebas para comprobar cada uno de los puntos de comprobación

existentes y así pudimos verificar que todas las respuestas obtenidas se ajustaron

a las respuestas esperadas.

Evaluación de los algoritmos de recomendación

Además de comprobar la funcionalidad del sistema, también hemos realizado una

serie de experimentos para comprobar la precisión de las predicciones de los

distintos algoritmos de recomendación, y así justificar el enfoque adoptado.



Se trata de determinar en base a un conjunto de pruebas, el algoritmo que

obtiene un mejor resultado con los datos de interés.

En el ámbito de los sistemas de recomendaciones, para evaluar los distintos

enfoques, se suelen realizar pruebas on-line y pruebas off-line. Las pruebas on-

line requieren que el sistema esté completamente operativo y recoger gran

cantidad de datos, con lo cual este tipo de estudio es muy difícil y costoso de

realizar. Por ello, una técnica usada habitualmente es desarrollar estudios off-line

que usan conjuntos de datos ya preestablecidos y ampliamente usados. En

nuestro caso, hemos realizado un estudio off-line y el conjunto de datos usado es

BookCrossing-DataSet (http://www.informatik.uni-freiburg.de/~cziegler/BX/).

Este conjunto de datos se compone de 3 tablas, con la siguiente información:

• BX-Users: Contiene los usuarios y el contenido se estructura en 3 campos

que son: User‐id, location y age (si están disponibles).

• BX-Books: Contiene los libros y está formado por 8 campos: ISBN, Book-

Title, Book-autor, Year-of-Publication, Publisher, Image-URL-S, Image-

URL-M y Image-URL-L.

• BX-Book-Ratings: Contiene las valoraciones que los usuarios asignan a los

libros. Está formado por 3 campos: idUser, idBook y Book-Rating. Las

valoraciones pueden ser explícitas, expresadas sobre una escala de 1 a 10

(con valores altos indicando una alta apreciación), o bien implícitas,

expresadas con un 0.

Esta última tabla es fundamentalmente la que hemos usado para nuestro estudio.

Hemos realizado una validación cruzada, consistente en partir el conjunto original

de datos en dos subconjuntos, uno para entrenamiento y otro para test. De tal

modo, el análisis es inicialmente realizado en el subconjunto de entrenamiento, y

el subconjunto de test es utilizado para la validación.

En concreto, llevamos a cabo esta validación cruzada para obtener una medida

de la precisión que tienen los distintos algoritmos al predecir las valoraciones de

usuarios a libros, de modo que esta medida se utilizará para la comparación entre

los diferentes algoritmos. Realizamos distintas particiones del conjunto de datos



para determinar cuál es la que mejor se adapta a los datos.

El subconjunto de entrenamiento es usado para obtener los k-vecinos más

similares al del estudio en cuestión, mediante la aplicación del algoritmo K-NN. La

similitud se medirá según diversas funciones de similitud implementadas.

En lo que respecta a medidas de similitud hemos usado el coeficiente de

correlación de Pearson y la medida del coseno. Ambas medidas de similitud

proporcionan valores comprendidos entre 0 y 1, donde 1 indica la máxima

similitud y 0 la mínima.

Una vez obtenidos para cada usuario los k-vecinos de la base de datos, utilizamos

el algoritmo de predicción Weighted Sum (WS), que consiste en calcular la suma

ponderada por el valor de la similitud entre 2 usuarios. En concreto utilizamos la

suma media ajustada (WA-‐WeightedAjusted Sum) que pretende evitar un

problema que presenta el algoritmo WS, y que consiste en no tomar en

consideración el hecho de que usuarios diferentes puedan usar escalas diferentes

de puntuación, es decir, diferentes usuarios pueden puntuar siempre o muy alto,

o muy bajo, o siempre en los extremos, o sólo términos medios. Para ello en WA se

utilizan desviaciones de la media para el usuario correspondiente.

Además, sobre los algoritmos de filtrado colaborativo, se pueden realizar distintas

mejoras discutidas en la literatura al respecto y que hemos considerado e incluido

en nuestro proyecto. En concreto hemos considerado las siguientes mejoras:

• Frecuencia inversa: La idea que esta mejora persigue es reducir el peso de

aquellos ítems que son votados por la gran mayoría de la comunidad, ya

que no resultarán discriminatorios a la hora de diferenciar usuarios,

mientras aquellos ítem que se votan menos toman un mayor peso.

• Amplificación de casos: Se refiere a la transformación aplicada a los

pesos usados en la fórmula de las predicciones, de forma que se persigue

enfatizar las similitudes mayores, es decir, los pesos más cercanos a

1, penalizando los más lejanos.



• Voto por defecto: Las similitudes entre usuarios no permiten obtener

buenas predicciones cuando el número de ítems comunes entre el

usuario activo y aquél con el que queremos medir la similitud es

muy bajo. Esta alternativa propone asumir un voto por defecto, con

valor normalmente neutro, para aumentar el número de ítems comunes

añadiendo dicho voto a ítems que los usuarios no han votado.

• Factor de relevancia: Las medidas de similitud son más significativas

cuando hay muchos ítems votados en común entre los usuarios. Vamos a

considerar un factor para ponderar la importancia de la similitud entre

dos usuarios, cuya idea es proporcionar una mayor confianza cuando hay

similitud entre usuarios. Cuantos más ítems comunes se estén

comparando, mayor y más representativa debería ser la fiabilidad de esa

medida de similitud. Se propone aplicar un parámetro que exprese la

relevancia de una medida entre usuarios, aportando confianza a esta

medida.

En lo que respecta a la métrica de precisión utilizada, comentar que hemos

usado el error absoluto medio o MAE (Mean Absolute Error) que trata de verificar

con qué grado de exactitud el sistema predice las valoraciones con respecto a las

verdaderas valoraciones del usuario. En nuestro dominio particular, esta medida

nos va a decir cuán lejos están las estimaciones realizadas por el sistema de los

datos reales. No debemos perder de vista que esta medida es una media del error

que se produce, lo que quiere decir que aunque el valor de ese error absoluto sea

bajo puede haber estimaciones individuales totalmente erróneas.

A la hora de proceder al diseño de las pruebas, decidimos dividir el conjunto de

datos en las siguientes particiones de entrenamiento y test:

• 1ºpartición: 80% entrenamiento y 20% test.

• 2ºpartición: 70% entrenamiento y 30% test.

En segundo lugar, utilizamos distintos valores de la variable que representa los



k-usuarios más similares a un usuario en concreto. Los valores utilizados para la

selección de los k usuarios más similares fueron los siguientes:

• K=25

• K=50

• K=100

Hemos usado las medidas de similitud comentadas anteriormente, es decir, el

coeficiente de correlación de Pearson y coeficiente de similitud del coseno. Además,

aplicamos las combinaciones de las diferentes mejoras posibles: frecuencia

inversa, amplificación de casos, voto por defecto y factor de relevancia. Procedimos

a realizar sucesivas predicciones con el algoritmo WeightedAjusted Sum. Con cada

ejecución para una partición de los datos y un k determinado, se obtiene el valor

MAE correspondiente a los ajustes aplicados. Ello nos permitió determinar el

mejor ajuste.

A continuación mostramos las tablas con los distintos resultados obtenidos. En

primer lugar, en la Tabla 1, mostramos los resultados para la 1ª partición, de 80-

20. A continuación, en la Tabla 2 podemos observar los resultados obtenidos para

la 2ª partición de 70-30. En ambas tablas hemos señalado en rojo el mejor

resultado para observar fácilmente cuál es la configuración que mejor se ha

comportado con nuestro conjunto de datos particular.

Además, para poder comprobar mejor los resultados, los representamos de forma

gráfica en la Figura 9 y Figura 10, que muestran respectivamente las particiones de

80-20 y 70-30.



Tabla 1. Resultados MAE para la partición 80-20.

Figura 9. Resultados MAE para la partición 80-20.



Tabla 2. Resultados MAE para la partición 70-30.

Si analizamos el valor MAE obtenido para los diferentes algoritmos y mejoras

aplicadas, podemos concluir que el algoritmo y mejora que menor valor MAE (y

por tanto, que mejor precisión presenta), es la siguiente configuración:

• Porcentaje para la partición en subconjuntos de entrenamiento y test: 80%

y 20% respectivamente.

• Valor de k=100.

• Medida de similitud: coeficiente de correlación de Pearson.

• Mejora aplicada: Amplificación de casos.



• Algoritmo de predicción: WeightedAjusted Sum.

Estos resultados nos indican, pues, la mejor opción sobre la configuración de los

algoritmos a utilizar de cara a realizar una implementación del sistema a nivel

real. Por tanto ésta es la opción elegida para la implementación final del sistema.

Figura 10. Resultados MAE para la partición 70-30.

Evaluación futura

La idea final sería que el sistema pasara a una fase de explotación donde se

pudiera probar efectivamente su aplicación trabajando ya directamente y de forma

real con el alumnado. Ello nos permitiría desarrollar un estudio de evaluación on-

line. En dicho caso, se consultaría a los alumnos sobre la calidad y utilidad del

material recomendado, de cara a obtener una valoración final. Tras la difusión de

los recursos, se pediría a los alumnos que vayan suministrando evaluaciones

(grados de satisfacción) con los recursos recomendados.

En este sentido, se volverían a plantear una serie de experimentos similares a los



desarrollados y antes explicados, para la evaluación del sistema. Dicha evaluación

estaría basada en métricas habituales para la evaluación de sistemas de

recomendaciones, de cara a obtener unos resultados objetivos sobre la aplicación

de nuestro sistema y que nos permita determinar de nuevo cuál es la

configuración óptima a aplicar en lo que respecta a la selección de los diversos

algoritmos utilizados. Además, se haría un estudio comparativo y seguimiento de

los resultados obtenidos por los alumnos con los obtenidos en cursos anteriores,

para de esta forma, hacernos una idea del impacto real de la aplicación de la

herramienta propuesta. El hecho es que para disponer de datos objetivos, estos

estudios y experimentos habría que probarlos de forma continuada (en varios

cursos), para obtener datos suficientes como para que las conclusiones obtenidas

estén suficientemente validadas y no sean fruto del azar.

Otras consideraciones

• Debido a la diferencia entre el presupuesto solicitado y el finalmente

concedido, algunas de las funcionalidades se han visto limitadas. Aún así,

por el buen desarrollo del proyecto y para que la funcionalidad del sistema

no se vea afectada, esas limitaciones han afectado principalmente a la

implementación de la herramienta para dispositivos móviles.

En concreto, dada la multitud de plataformas de dispositivos móviles

existentes actualmente, cada una con su sistema correspondiente

(destacando Android y Apple iOS) y en continúo proceso de actualización,

hemos preferido desarrollar una herramienta Web genérica, es decir, sin

centrarnos en ninguno de estos sistemas. Consideramos que centrarnos en

uno de esos sistemas, limitaría el acceso desde los demás, lo cual

redundaría en un uso más restringido de la herramienta propuesta. Es por

ello que hemos optado por una implementación de una herramienta Web

tal cual, accesible desde cualquier dispositivo móvil. Eso sí, con un diseño

adecuado de la interfaz para que pueda estar accesible desde algunos de

los dispositivos móviles más extendidos actualmente, como el iPad de

Apple.

Además, otro motivo que tenemos para haber adoptado esta decisión es que



implementar este sistema usando una plataforma específica (por ejemplo

Android o Apple iOS) conformaría en sí mismo otro proyecto, y que incluso

requeriría la contratación de algún profesional especializado en este tipo de

desarrollos.

• Otro aspecto que nos gustaría destacar, a modo de conclusión, son las

limitaciones que hemos encontrado durante el desarrollo del proyecto. Las

mayores limitaciones se refieren al uso de Drupal y adaptarlo a

necesidades específicas. Destacan las siguientes:

o Muchos de los módulos utilizados estaban en inglés por lo que se ha

dedicado mucho tiempo en traducciones, que en muchos casos no

han resultado posibles. De hecho cuando se trata de una tilde y la

información se guarda en la base de datos, no interpreta el código

interno de la tilde, con lo cual muestra la información sin tilde. Todo

esto tiene sentido y no implica un mal funcionamiento del sistema,

ya que en inglés no hay tildes.

o La configuración de módulos propia del uso de Drupal dificulta la

implantación, ya que no permite configurarlos a nuestro antojo, sino

que impone muchas restricciones y para personalizarlos, hay que

estudiar detalladamente su código, y realizar los cambios necesarios.

Por ejemplo, a la hora de añadir secciones a un tema para incluir los

bloques o menús, tenemos que ir añadiéndolos en su lugar

correspondiente en los distintos ficheros tpl.php.

o Otra limitación, algunas veces un poco frustrante, ha sido a la hora

de programar el módulo reredo (o cualquier implementación

personalizada) ya que no incluye ningún tipo de ayuda para la

depuración de código ni control de versiones. Así, al programar en

PHP y obtener un error de sintaxis o acceso a arrays indebidos, la

pantalla del navegador se pone en blanco y no permite ver dónde

está el error, de manera que había que volver a la base de datos y

manualmente, modificar los cambios realizados.

o Por todo esto, podríamos concluir que el uso de Drupal sería



aplicado para aplicaciones más pequeñas y estándar (en el sentido

que no requieran modificar muchos de los módulos incluidos), pero

no en un caso como éste, en el que trabajamos con una aplicación

Web de cierta envergadura y con mucho nivel de personalización de

módulos. Con esto queremos decir que para una ampliación o

incluso utilización real del sistema, no quedarían totalmente

garantizadas las posibilidades de la eficacia debido a dichas

condiciones técnicas que acabamos de comentar. Sin embargo sí

hemos podido comprobar la eficacia del esquema de recomendación

adoptado por lo que de cara a situaciones futuras se podría

garantizar la eficacia del método adoptando algunas otras

herramientas o implementando el sistema desde cero.

Gastos generados en el segundo año

Fungibles • Ratón iMagic, funda portátil, duplicador de puertos,

adaptador de salida HDMI, disco duro USB 3.0.

Inventariables • IPad.

• Portátil.

Viajes/Actividades

Otros

Justificación

• El portátil aún no se ha adquirido debido al período

vacacional, aunque ya se han estado mirando

diversos modelos. En la solicitud no se había

planificado este gasto, pero uno de los portátiles que

disponíamos en el grupo de trabajo se ha

estropeado, de manera que se hace necesario

sustituirlo por uno nuevo. Es posible que en el

momento de la adquisición, no haya suficiente

dinero para pagarlo completamente, por lo que la

parte que falte se pagaría por parte del miembro

afectado.

• Este portátil y si hay posibilidad, alguna otra tableta



que se pueda adquirir, se utilizarían para seguir

realizando pruebas a nivel interno.

• Debido a la reducción del presupuesto solicitado, el

material bibliográfico así como otros gastos que han

ido surgiendo durante estos dos años, se han

obtenido de otros proyectos a los que pertenecen

algunos de los miembros del presente proyecto.

DATOS DE LOS MIEMBROS DEL GRUPO

Nombre Carlos

Apellidos Porcel Gallego

D.N.I. 44297472R E-mail [email protected]



Asignatura impartida - Diplomatura en Ciencias Empresariales: Ofimática, e

Informática aplicada a la Gestión de la Empresa.

- Grado en Industriales: Informática.

- LADE: Informática Empresarial.

Curso - 2º curso en el caso de Informática aplicada a la Gestión de la

Empresa. Ofimática es optativa, cursándola alumnos de 2º y 3º.

- 1º en el caso de Informática en el Grado de Industriales.

- 4º curso en LADE.

Categoría Titular de Universidad Firma

(Añadir tantas tablas como participantes en el Proyecto)


Nombre Francisco Luis

Apellidos Rodríguez Fernández

D.N.I. 24192427 E-mail [email protected]

Centro E.U. De Trabajo social Teléfono 953212964



Departamento Psicología

Asignatura impartida - Intervención colectiva en Trabajo social.

- Trabajo social y Animación sociocultural.

- Historia y fundamentos del Trabajo social.

Curso - 2º, 2º y 1º respectivamente.

Categoría Profesor Colaborador Firma


Nombre Alberto

Apellidos Fernández Hilario

D.N.I. 74694059-H E-mail [email protected]



Asignatura impartida - Arquitectura de Computadores Avanzadas.

- Hardware de Microcomputadoras.

Curso - Optativa de segundo ciclo.

- Optativa de primer ciclo.

Categoría Profesor ayudante doctor

Firma

VºBº de Coordinador/a



Fdo.: Carlos Porcel Gallego

Jaén, a 30 de Agosto de 2012

VICERRECTOR DE DOCENCIA Y PROFESORADO DE LA UNIVERSIDAD DE JAÉN

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