Desde los últimos años, la falta de inversión en capacidad de generación es un problema recurrente en el mercado eléctrico peruano. En este contexto, existen dos hechos estilizados: el primero consiste en que a pesar del crecimiento de la demanda, no existen los suficientes incentivos para que los inversionistas decidan construir nueva capacidad de generación; el segundo consiste en que la composición de tecnologías para atender la demanda no alcanzaría un equilibrio parcial, que sería la asignación eficiente de los recursos de la economía considerando el mercado de electricidad. Estos dos hechos estilizados indican la existencia de distorsiones en el mercado y justifica un análisis elaborado de la situación peruana. Este trabajo plantea modelos matemáticos para analizar el problema de inversión en capacidad de generación del mercado eléctrico peruano. A partir de los modelos propuestos se intentan explicar los determinantes de las distorsiones en el mercado. La propuesta se basa en el planteamiento de modelos dinámicos de lazo abierto en el contexto de modelos de equilibrio parcial y de modelos de juego secuencial; dichos modelos simulan la dinámica de la inversión en capacidad en el mercado peruano. Dadas las condiciones del mercado peruano, se compara los resultados obtenidos con el parque generador óptimo, tratando de identificar los determinantes de las distorsiones. Finalmente, se realizan recomendaciones de política que permitan obtener un parque generador óptimo. Palabras clave: Inversión en capacidad de generación; Peak Load Pricing, Mercados eléctricos, Modelos multinivel; Complementaridad.

BI, business intelligence, which means to collect and analyse data to inform business decisions, is a concept that has grown to be a significant part of business development. In most cases, a storage platform is necessary to provide data from the companies’ different data sources to the BI-tools. There are different ways of doing this. Some of them are by the help of a data lake, a data warehouse or a combination of both. By taking this into consideration the purpose of this study is to create an architectural design of a storage platform for small and medium-sized enterprises (SME). To be able to formulate a result which holds as high validity and reliability as possible, this study conducts both a literature and a case study. The case study has taken place at an IT service company which classifies as a SME and the working methodology has been an agile approach with scrum as reference. This method was chosen to be able to efficiently follow the customer demands.  The architecture provided consists of a combination of a data hub, which acts as a data lake, and a data warehouse. The data hub differs from a data lake by harmonizing and indexing data, which makes it easier to handle. Regarding the intension of the data warehouse, it is to yield relevant and processed data to BI-tools. The architecture design of the platform that has been developed in this study cannot be said to be applicable by all companies. Instead, it can be a basis for companies that are thinking about creating a data platform. / BI, Business intelligence, vilket betyder att samla och analysera data som beslutsstöd, har växt till att vara en betydande del inom företagsutveckling. För att möjliggöra för BI krävs ofta att en datalagringsplattform tillhandahåller data från verksamhetens datakällor. Det finns olika sätt att göra detta, men några av dem är med hjälp av en datasjö, ett datalager eller en kombination av båda. Mot bakgrund av detta, har den här studien syftat till att framställa en övergripande arkitektur som lämpar sig till små  och medelstora företag (SMF). För att frambringa ett resultat med så  hög validitet och reliabilitet som mö jligt baseras studien på  både en litteraturstudie och en fallstudie. Fallstudien har genomförts på  ett IT-konsultföretag som klassas som SMF och arbetsmetodiken har varit agil och baserats pa  scrum. Denna metod valdes för att på  ett effektivt sä tt säkerställa att kundens krav uppfylldes. Den arkitektur som föreslagits är en kombination mellan en datahubb, vilket verkar som en datasjö , och ett datalager. Datahubben skiljer sig från datasjön eftersom den harmoniserar och indexerar data, vilket gör den enklare att hantera. Rörande datalagret, ämnar det tillgodose bearbetad och relevant data för BI-verktyg. Den övergripande arkitektur som presenteras anses inte vara applicerbar för alla verksamheter, men kan användas som en grund för verksamheter som tänker implementera en lagringsplattform.

Syfte – Syftet med detta examensarbete är utreda vilka kriterier som är viktiga innan valet av ett BI-system för mindre företag med 10–30 anställda. Vidare så är ett annat syfte att hitta ett lämpligt BI-verktyg som är passande för mindre företag med 10–30 anställda.   Metod – Författarna har använt sig av semistrukturerade intervjuer och litteraturstudier för att sedan jämföras med varandra. De kvalitativa intervjuerna har genomförts genom att intervjua BI-experter från fem olika mindre företag. Litteraturstudier bestod av vetenskapliga artiklar, kurslitteratur och webbplatser inom studiens ämnesområde.   Resultat – Resultatet av detta examensarbete är framtagna kriterier och förslag på BI-verktyg, vid val av BI-system för mindre företag med 10–30 anställda   Implikationer – De framkomna resultaten i detta examensarbete tyder på att det finns brister på vad som är viktigt att tänka på inför framtida investering av ett BI-system anpassat för små organisationer på 10–30 anställda. Det saknas också kunskap gällande vilket BI-verktyg som är lämpligt för små organisationer på 10–30 anställda. Detta examensarbete riktar sig främst till mindre företag som är intresserade av att inskaffa ett BI-system till sin organisation.   Begränsningar – På grund av tidsbrist så höll författarna fem semistrukturerade intervjuer med BI-experter på fem olika företag med 10–30 anställda.   Nyckelord – Business Intelligence, beslutstagande, kriterier, mindre företag, system. / Purpose – The purpose of this thesis was to investigate which criteria that are vital before the choice of BI-system for small companies with 10-30 employees. Furthermore, to find an appropriate BI-tool that is applicable for small companies with 10-30 employees.   Method – The authors have used semi-structured interviews and literature studies. The qualitative interviews have been conducted by interviewing BI-experts from five smaller companies. The literature review consisted of scientific articles, course literature, and relevant web-pages.   Findings – The findings of this thesis are a production of criteria and a proposal on BI-tool, in the choice of BI-system for smaller companies with 10-30 employees.   Implications – The produced findings of this thesis indicate that there are gaps in what are essential to think of, before a future investment of a BI-system that is suitable for smaller companies with 10-30 employees. Furthermore, there is limited research about which BI-tool that is appropriate for smaller companies with 10-30 employees. This thesis is directed towards smaller companies that are interested in acquiring a BI-system to their organization.   Limitations – This thesis was limited by time constraints, that is why the authors remained their focus on companies with 10-30 employees.   Keywords – Business Intelligence, decision-making, criteria, smaller companies, system.

With the increasing amount of valuable data that companies have access to the need for tools visualizing this data have reached a wider group of users, many of which are not tech-savvy. Self-service Business Intelligence applications aim to meet this need and many guidelines regarding the general design of Business Intelligence have been produced in recent years. In this thesis some of these guidelines are interpreted and applied during the development of a Qlik Sense application for the Device Connection Platform department at Ericsson. The purpose of this thesis is to produce more specific guidelines that aim to complement existing general guidelines on Self-service Business Intelligence design; guidelines that should be taken into account when developing Qlik Sense applications. As a result, five guidelines that concerns conditional dimensions, screen resolutions, naming conventions for master items, the data layer and Qlik Sense conventions for visualizations are presented. Pros and cons regarding these guidelines are discussed along with alternative approaches. The conclusion states that the general guidelines interpreted in this project work were helpful for the workflow and readability of the application, but that more specific guidelines such as the ones presented in the result could be well needed when it comes to customizabil ity and flexibility for end users. / Allt eftersom mängden värdefull data som företag har tillgång till ökar har behovet av verktyg som visualiserar dessa data nått en bredare grupp användare, där många är mindre tekniskt kunniga. Self-service Business Intelligence applikationer syftar till att möta detta behov och många generella riktlinjer för hur sådana applikationer ska designas har tagits fram under senare år. I denna rapport blir dessa riktlinjer tolkade och därefter applicerade under tiden av skapandet av en Self-service Business Intelligence applikation i mjukvaran Qlik Sense och för Ericsson Device Connection Platform. Syftet med rapporten är att utforma och presentera specifika riktlinjer för Qlik Sense att användas som komplement till de existerande och mer generella riktlinjerna för design av Self-service Business Intelligence i allmänhet. Rapportens resultat består av fem riktlinjer som avser villkorliga dimensioner, skärmupplösning, namnkonventioner för original, datalagret och Qlik Sense egna konventioner för visualiseringar. Föroch nackdelar med de framtagna riktlinjerna diskuteras tillsammans med alternativa tillvägagångssätt. Vi drar slutsatsen att de generella riktlinjerna som tolkats genom projektet i denna rapport var speciellt hjälpfulla för att uppnå läsbarhet och ett bra arbetsflöde för slutanvändaren i applikationen. Vidare konstateras att fler mjukvaruspecifika riktlinjer kan vara välbehövliga när det kommer till anpassningsbarhet av applikationer och flexibilitet för slutanvändare.

För att alltid kunna erbjuda sina tjänster som ett finansiellt institut så är det viktigt att alltid vara informerad och uppdaterad när nya regelverk träder i kraft. Idag bidrar det till höga kostnader då det till stor del sker med humanitär kraft. För att se i vilken mån det går att effektivisera med hjälp av artificiell intelligens eller maskininlärning gjordes en litteraturstudie för att detta. Undersökningen visade att maskininlärning var den bäst lämpade metoden för denna problemställning. Arbetet hade inte de mest optimala förutsättningar för att få så säkert resultat som möjligt, trots detta visade resultatet på god förmåga att kunna klassificera produkter mot regelverk. Möjligheten till att applicera maskininlärning eller artificiell intelligens är god men det är viktigt med extremt stora mängder tränings- och testdata för att kunna effektivisera finansbranschen. / To always be able to offer their services as a financial institution, it’s important for them to always stay informed and updated when new regulations come into force. Today it contributes to high costs, largely due to humanitarian power. A literature study was performed to see as to what extent artificial intelligence or machine learning could be used to reduce the problem. The result of the study showed that machine learning was the best suited method for this problem. There were not the most optimal conditions to achieve the best possible result, despite that, the result gave promising ability to classify products to regulations. The possibility of applying machine learning and artificial intelligence is good but it is important to have extremely large amounts of training and test data in order to make the financial industry more effective.

As formigas são criaturas fascinantes que, além dos avanços na biologia também inspiraram pesquisas sobre teoria da informação. Em particular, o estudo resultou na criação da Teoria da Forragem de Informação, que descreve como os agentes de buscam informações em seu ambiente. Esta teoria também explica fenômenos recentes e bem-sucedidos, como crowd sourcing. Crowdsourcing tem sido aplicado a muitas atividades em engenharia de software, incluindo desenvolvimento, tradução e testes, mas uma atividade parece resistir: depuração. No entanto, os desenvolvedores sabem que a depuração pode exigir dedicação, esforço, longas horas de trabalho, por vezes, para mudar uma linha de código único. Nós introduzimos o conceito de Depuração em Enxame, para trazer crowd sourcing para a atividade de depuração. Através de crowd sourcing, pretendemos ajudar os desenvolvedores, capitalizando a sua dedicação, esforço e longas horas de trabalho para facilitar atividades de depuração. Mostramos que a depuração enxame requer uma abordagem específica para recolher informações relevantes, e descrevemos sua infra-estrutura. Mostramos também que a depuração em enxame pode reduzir o esforço desenvolvedores. Concluímos com as vantagens e limitações atuais de depuração enxame, e sugerir caminhos para superar estas limitações e ainda mais a adoção de crowd sourcing para atividades de depuração. / Ants are fascinating creatures that beyond the advances in biology have also inspired research on information theory. In particular, their study resulted in the creation of the Information Foraging Theory, which describes how agents forages for information in their environment. This theory also explains recent and fruitful phenomena, such as crowdsourcing. Many activities in software engineering have applied crowdsourcing, including development, translation, and testing, but one action seems to resist: debugging. Developers know that debugging can require dedication, effort, long hours of work, sometimes for changing one line of code only. We introduce the concept of Swarm Debugging, to bring crowdsourcing to the activity of debugging. Through crowdsourcing, we aim at helping developers by capitalizing on their dedication, effort, and long hours of work to ease debugging activities of their peers or theirs, on other bugs. We show that swarm debugging requires a particular approach to collect relevant information, and we describe the Swarm Debugging Infrastructure. We also show that swarm debugging minimizes developers effort. We conclude with the advantages and current limitations of swarm debugging and suggest directions to overcome these limitations and further the adoption of crowdsourcing for debugging activities.

CAPES; CNPq; Fundação Araucária; FINEP / Esta tese apresenta aplicações de inteligência computacional para o aprimoramento de sensoriamento ótico realizado com sensores em fibra ótica. Para tanto, redes neurais artificiais (perceptron de múltiplas camadas), máquinas de vetor de suporte para regressão, evolução diferencial e métodos de sensoriamento compressivo são empregados em conjunto com transdutores de redes de Bragg em fibras óticas. As redes neurais artificiais, máquinas de vetor de suporte para regressão e redes de Bragg são empregadas na localização de uma carga aplicada sobre uma placa de acrílico. É apresentado um novo método utilizando evolução diferencial para a solução do problema do espalhamento inverso em redes de Bragg em fibra ótica, propondo o uso de restrições para solucioná-lo na ausência de informação de fase do sinal refletido. Um método para a detecção de múltiplas cargas posicionadas acima de uma placa de metal é proposto. Neste método, a placa de metal é suportada por anéis de ferro contendo redes de Bragg em fibra ótica e a detecção das cargas é realizada com o uso de métodos de sensoriamento compressivo para a solução do problema inverso subdeterminado resultante. A troca dos anéis de ferro por blocos de silicone e um novo método baseado em sensoriamento compressivo e evolução diferencial são propostos. Os resultados experimentais mostram que os métodos computacionais propostos auxiliam o sensoriamento e podem permitir uma melhoria da resolução espacial do sistema sem a necessidade do aumento do número de elementos transdutores. / This thesis presents new optical fiber sensing methodologies employing computational intelligence approaches seeking for the improvement of the sensing performance. Particularly, artificial neural networks, support vector regression, differential evolution and compressive sensing methods were employed with fiber Bragg grating transducers. Artificial neural networks (multilayer perceptron) and fiber Bragg gratings were used to determine the location of a load applied to a polymethyl methacrylate sheet. A new method based on the application of differential evolution is proposed to solve the inverse scattering problem in fiber Bragg gratings, where constraints are imposed to solve the problem without the need of phase information. A method for detecting multiple loads on a metal sheet is also proposed. In this method, the metal sheet is supported by iron rings containing fiber Bragg gratings, and compressive sensing methods are employed to solve the resulting underdetermined inverse problem. Further developments of the method replaced the iron rings by silicon blocks and employed a new reconstruction method based on compressive sensing and differential evolution. Experimental results show that the proposed computational methods improve the optical fiber sensing and lead to an enhancement of the spatial resolution without increasing the number of transducers.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2016-07-28T18:19:39Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 698486 bytes, checksum: 6632da2c088b4b1018c260c4cd2827c0 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-28T18:19:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 698486 bytes, checksum: 6632da2c088b4b1018c260c4cd2827c0 (MD5) Previous issue date: 2016-02-25 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / É importante para a preservação da variabilidade genética e da biodiversidade a correta classificação dos indivíduos. As técnicas de estatística multivariada comumente utilizada nessas situações são as funções discriminantes de Fisher e de Anderson, que permitem alocar um indivíduo inicialmente desconhecido em uma das g populações prováveis ou grupos pré-definidos. Entretanto, para o caso de populações não linearmente separáveis, esses métodos tem se mostrado pouco eficientes devido ao fato de não conseguir detectar a diferença entre as populações. Em alguns casos é preciso captar o máximo de informação possível e para tal outro método é necessário quando não for possível adquirir resultados pelos métodos multivariados. Portanto uma alternativa como possível solução para tal finalidade são as redes neurais artificiais, utilizadas em diversos problemas da Estatística, como agrupamento de indivíduos similares, previsão de séries temporais e em especial, os problemas de classificação. Outra técnica computacional que também vem adquirindo credibilidade e grande atenção nos últimos anos é conhecida como Máquina de Vetor Suporte (Support Vector Machines - SVMs). As SVMs vêm sendo utilizadas em diversas tarefas de reconhecimento de padrões, obtendo resultados superiores ou similares aos alcançados por técnicas similares em várias aplicações como em detecção de faces em imagens e na categorização de textos. Diante do exposto, o objetivo deste trabalho é avaliar a utilização da máquinas de vetores suporte em problemas de discriminação de populações com estruturas genéticas conhecidas. Além disso, os resultados obtidos pela técnica foram comparados com aqueles advindos de análises discriminante de Anderson e redes neurais. Cada população foi caracterizada por um conjunto de elementos mensurados por características de natureza contínua. Foram geradas considerados 50 locos independentes, cada qual com dois alelos. As relações de parentescos e a estruturação hierárquica foram estabelecidas considerando populações genitoras geneticamente divergentes, híbrido F 1 e três gerações de retrocruzamentos em relação a cada um dos genitores, permitindo estabelecer parâmetros de eficácia das metodologias testadas. Os dados fenotípicos das populações foram utilizados para estabelecimento da função discriminante de Anderson e para o cálculo da taxa de erro aparente (TEA), que mede o número de classificações incorretas. As estimativas de TEA foram comparadas com as obtida por meio das Redes Neurais Artificiais e a Máquina de Vetor Suporte para verificação dos problemas de classificações, buscando minimizar o número de classificações incorretas em comparação aos obtidos pela função discriminante. De acordo com os resultados avaliados, a Rede Neural obteve resultados satisfatórios com TEA a 0% enquanto que o método SVM obteve TEA de 14,44% a 67,41% enquanto que a de Anderson manteve TEA entre 18,89% a 74,07%. No entanto são necessários mais estudos quanto a utilização da SVM com base em algoritmos de otimização de busca para o espaço de parâmetros para pôr fim tentar alcançar resultados mais satisfatórios. / It is important for the preservation of genetic variability and biodiversity the correct classification of the individuals. The techniques of multivariate statistics commonly used in these situations are the Fisher and Anderson discriminant functions, which allow you to allocate an individual initially unknown to one of g populations likely or groups pre-defined. However, for the case of populations that are not linearly separable, these methods have been shown little efficient due to the fact it’s not able to detect the difference between the populations. In some cases, it is necessary capturing as much information as possible and for that other method is required when it is not possible to acquire the results frommultivariate methods. Therefore an alternative as a possible solution for this purpose is the artificial neural networks, used in various problems of Statistics, such as grouping of individuals with similar forecasting time series and in particular, the problems of classification. Another computational technique that has been acquiring credibility and great attention in recent years is known as the Support Vector Machines (SVM).The SVMs have been used in various tasks of pattern recognition, achieving higher results or similar to those achieved by similar techniques in various applications, such as detection of faces in images, and in the categorization of texts. The aim of this study is to evaluate the use of Support Vector Machines in problems of population’s discrimination with a known genetic structure. In addition, the results obtained by the technique is compared with those resulting from analysis of Anderson discriminant function and neural networks. Each population was characterized by a set of elements measured by characteristics of continuous nature. Were generated considering 50 locos independent, each with two alleles. The relations of kinship and the hierarchical structuring were established considering populations genetically divergent, F1 hybrid and three generations of backcrossing in relation to each of the parents, allowing to establish parameters of effectiveness of the tested methodologies. The phenotypic data of the populations were used to establish the discriminant function of Anderson and for the calculation of the error rate apparent (TEA), that measures the number of incorrect ratings. Estimates of TEA were compared with those obtained by means of Artificial Neural Networks and Support Vector Machine for verification of classification problems, seeking to minimize the number of incorrect ratings in comparison to discriminant function. According to the results, the neural network obtained satisfactory results with a TEA of 0%, while the SVM method obtained TEA between 14.44% and 67.41%, while the results of Anderson function have TEA between 18.89% and 74.07%. However, it is necessary more studies about the use of the SVM based on the optimization algorithms for the search of the space of parameters in order to try to achieve results that are more satisfactory.

As formigas são criaturas fascinantes que, além dos avanços na biologia também inspiraram pesquisas sobre teoria da informação. Em particular, o estudo resultou na criação da Teoria da Forragem de Informação, que descreve como os agentes de buscam informações em seu ambiente. Esta teoria também explica fenômenos recentes e bem-sucedidos, como crowd sourcing. Crowdsourcing tem sido aplicado a muitas atividades em engenharia de software, incluindo desenvolvimento, tradução e testes, mas uma atividade parece resistir: depuração. No entanto, os desenvolvedores sabem que a depuração pode exigir dedicação, esforço, longas horas de trabalho, por vezes, para mudar uma linha de código único. Nós introduzimos o conceito de Depuração em Enxame, para trazer crowd sourcing para a atividade de depuração. Através de crowd sourcing, pretendemos ajudar os desenvolvedores, capitalizando a sua dedicação, esforço e longas horas de trabalho para facilitar atividades de depuração. Mostramos que a depuração enxame requer uma abordagem específica para recolher informações relevantes, e descrevemos sua infra-estrutura. Mostramos também que a depuração em enxame pode reduzir o esforço desenvolvedores. Concluímos com as vantagens e limitações atuais de depuração enxame, e sugerir caminhos para superar estas limitações e ainda mais a adoção de crowd sourcing para atividades de depuração. / Ants are fascinating creatures that beyond the advances in biology have also inspired research on information theory. In particular, their study resulted in the creation of the Information Foraging Theory, which describes how agents forages for information in their environment. This theory also explains recent and fruitful phenomena, such as crowdsourcing. Many activities in software engineering have applied crowdsourcing, including development, translation, and testing, but one action seems to resist: debugging. Developers know that debugging can require dedication, effort, long hours of work, sometimes for changing one line of code only. We introduce the concept of Swarm Debugging, to bring crowdsourcing to the activity of debugging. Through crowdsourcing, we aim at helping developers by capitalizing on their dedication, effort, and long hours of work to ease debugging activities of their peers or theirs, on other bugs. We show that swarm debugging requires a particular approach to collect relevant information, and we describe the Swarm Debugging Infrastructure. We also show that swarm debugging minimizes developers effort. We conclude with the advantages and current limitations of swarm debugging and suggest directions to overcome these limitations and further the adoption of crowdsourcing for debugging activities.

Orientadora: Profa. Dra. Itana Stiubiener / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2016. / No processo de ensino e aprendizagem à distância os professores e tutores são atores fundamentais, uma vez que estimulam o aprendizado e a participação dos alunos, assumindo o papel de mediadores deste processo. Assumindo-se que esta modalidade de educação depende do seu bom desempenho nos ambientes virtuais de aprendizagem, seja no atendimento das dúvidas, na produção de conteúdo, na correção de atividades ou na verificação de acessos, se faz necessário que haja informações à disposição dos gestores dos ambientes e processos EaD para um acompanhamento mais efetivo desses processos. Esse acompanhamento apresenta diversas lacunas a saber: falta de experiência prévia dos professores e dos tutores, quantidade excessiva de alunos e de atividades, entre outras. O AVA Moodle oferece algumas ferramentas com recursos de Learning Analytics, porém, estas ferramentas retornam somente uma visão parcial por curso/contexto, o que dificulta o processo de gestão. Este trabalho apresenta uma proposta para auxiliar os professores a terem uma visão holística, integrada e transversal da participação dos seus alunos e aos gestores de todas as atividades desenvolvidas nos AVA's das ações dos professores, tutores e alunos nesses ambientes. Após a observação da dificuldade de obtenção dessas informações através de um estudo de caso desenvolvido em uma instituição de ensino foi proposta e desenvolvida uma ferramenta com o intuito de fornecer as informações necessárias aos professores em relação à participação de seus alunos, agrupadas por cursos vinculados ao mesmo e também fornecer relatórios aos gestores em relação às ações dos professores, tutores e alunos, obtidos através da utilização dessa ferramenta em um ambiente virtual de aprendizagem Moodle com cursos em andamento. / In the process of teaching and distance learning education tutors are key actors, since they stimulate learning and participation of students, taking on a role as mediators of this knowledge. Assuming this type of education depends on the good performance of tutors in virtual learning environments, considering in attendance, the activities of correction or the access frequency, it is necessary to have information available to managers from the environments of distance learning processes for more effective monitoring of these processes. Such monitoring has several gaps namely: lack of previous experience of teachers and tutors, excessive number of students and activities, among others. The (AVA) Moodle offers some tools Learning Analytics features, however, these tools only return a partial view of the course / context, which makes the management process difficult. This paper presents a proposal to help teachers to have a holistic, integrated and cross-sectional view of the participation of their students and managers of all activities in AVA's, the actions of teachers, tutors and students in these environments. After observing the difficulty of obtaining this information through a case study developed in an educational institution it was proposed and developed a tool in order to provide the necessary information to teachers regarding the participation of their students, grouped by courses linked to same and also to provide reports to managers in relation to the actions of teachers, tutors and students, obtained from the use of this tool in a Moodle virtual learning environment with courses in progress.