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Desde finales de la década de 1980 e inicio del siglo XXI han acaecido una serie de hechos que, tomados en conjunto, dibujan un nuevo panorama dentro del mundo de las organizaciones. Estos nuevos tiempos están caracterizados por la incertidumbre y la complejidad del entorno en el que éstas tienen que desarrollarse e interactuar. Bajo estas condiciones las organizaciones han visto la necesidad de cambiar su modelo y su estructura, evolucionando hacia otros modelos y estructuras que garanticen una mayor participación de los grupos implicados de la organización, que posibiliten la toma de decisiones de forma distribuida y que, además, proporcionen a la organización un incremento de la flexibilidad y de la agilidad para adaptarse rápidamente a los constantes cambios que sufre el entorno que le rodea. El conocimiento y el aprendizaje son hoy en día las piezas fundamentales de este nuevo modelo por ser el medio clave a través del cual es posible reducir la complejidad e incertidumbre que caracteriza este entorno organizacional. Este cambio conlleva la necesidad de una revisión del resto de los procesos vinculados a la organización tradicional en aras de adaptarlos al nuevo enfoque. Entre estos procesos destacan, por su relación con el conocimiento y el empleo del mismo para la dirección estratégica, el proceso de Aprendizaje Organizacional y el de Planificación Estratégica. En este trabajo de tesis se propone una revisión al proceso de planificación estratégica que esté en consonancia con el nuevo modelo de organización y que dé solución a la problemática actual que tienen las organizaciones para llevarlo a cabo de forma eficaz y eficiente. En esta revisión se propone un modelo que permite diseñar el proceso de planificación estratégica, ejecutarlo para obtener el plan estratégico y, posteriormente, poder realizar el seguimiento de dicho plan. Dada la vinculación e importancia que dentro del proceso de planificación estratégica tiene el proceso de aprendizaje organizacional éste es integrado también dentro del modelo. Debido a la necesidad en la actualidad de ajuste del plan estratégico por los cambios constantes en el entorno y la dificultad para hacerlo, el modelo permite el rediseño ágil y flexible del proceso de planificación estratégica para obtener nuevos planes estratégicos en periodos de tiempo más cortos, logrando así que la organización tenga una mejor sincronía con su entorno. A nivel de diseño el modelo que se propone está basado en la tecnología multiagente que emplea un sistema de pizarra multicapa para el almacén de la información que se genera durante el diseño y ejecución del proceso y posterior seguimiento del plan estratégico. Dicha información es descrita empleando una ontología que permite la formalización tanto de los pasos del proceso de planificación estratégica que se va a realizar y sus dependencias como de la información que se maneja en cada uno de ellos. La combinación de ambos elementos posibilita que en la ejecución del proceso de planificación estratégica sea posible que los participantes en el mismo puedan participar, interactuar, generar información y conocimiento que sirva para realizar cada uno de los pasos del proceso y para constituir una experiencia aprovechable para la realización de futuros procesos de planificación estratégica. Esta experiencia constituye además el elemento clave que el modelo propone que puede ser empleado para automatizar los pasos del proceso y mejorar la toma de decisiones. En definitiva, el modelo propuesto es una solución formal, integral, ágil y flexible para llevar a cabo el proceso de planificación estratégica en las organizaciones actuales y bajo las condiciones que rodean a éstas.

La supervisión de programas tiene como objetivo la automatización de las distintas actividades implicadas en la utilización especializada de una librería de programas. Para llevar a cabo esta tarea, los sistemas de supervisión de programas necesitan una gran cantidad de conocimiento sobre la utilización de los programas, incluyendo las situaciones en que pueden ser aplicados, las combinaciones de programas habitualmente utilizadas, etc. Los sistemas de supervisión de programas incorporan esta experiencia en una arquitectura basada en el conocimiento. Sus características distintivas son la variedad de conocimiento que emplean y su representación, la cual normalmente incluye objetos estructurados y reglas de producción. A pesar de su importancia creciente, poca investigación se ha dedicado a la verificación y validación de sistemas con las características anteriores. En esta tesis acometemos la verificación y validación de sistemas de supervisión de programas a partir de un modelado del conocimiento, explotando la información sobre el conocimiento que requieren, su organización y la manera precisa en que utilizan este conocimiento durante el razonamiento. Esta información nos permite identificar las propiedades que las bases de conocimiento deben verificar para servir adecuadamente a la supervisión de programas, propiedades mas allá de la consistencia y completitud de su implementación. En esta tesis presentamos las herramientas de verificación de bases de conocimiento desarrolladas de acuerdo con este enfoque, así como algunos experimentos en la aplicación de técnicas de verificación de programas a motores de supervisión de programas con el fin de identificar las propiedades que nos interesan.

Las universidades se encuentran desarrollando una gran cantidad de proyectos de aprendizaje basado en las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC), principalmente cursos de e-learning (como se ha convenido en llamar al aprendizaje electrónico o a través de la tecnología), para apoyar a sus estudiantes dentro del proceso de enseñanza aprendizaje. Como cualquier proceso desarrollado en el entorno universitario, el e-learning debe estar sujeto a parámetros que nos permitan evaluar su calidad. Sin embargo, el e-learning tiene algunas características especiales que hacen que los sistemas de calidad habituales no respondan a todos sus requisitos. Aunque se han desarrollado diversas propuestas para evaluar la calidad del e-learning, muchas de ellas no son transferibles, están desestructuradas, son incompletas o no presentan una descripción formal. La necesidad de velar por la calidad en los cursos viene también avalada por la normativa. En este caso, nos hemos fijado en las leyes del Ecuador, por ser el país sobre el que se ha desarrollado la parte aplicada de esta investigación. Por un lado, la Ley Orgánica de Educación Superior del Ecuador menciona que la evaluación de la calidad es un proceso para determinar las condiciones de una institución, carrera o programa académico. Por otro lado, la Normativa de Régimen Académico del Ecuador indica que la planificación, seguimiento y evaluación de la organización del aprendizaje deberá constar en el diseño curricular de las carreras y programas y en su correspondiente portafolio académico. Este diseño curricular será sometido a procesos de seguimiento y evaluación por parte de las instituciones de educación superior. Establece que la organización del aprendizaje consiste en la planificación del proceso formativo del estudiante, a través de actividades de aprendizaje: componente de docencia, componente de prácticas de aplicación y experimentación de los aprendizajes, y componente de aprendizaje autónomo, que garantizan los resultados pedagógicos correspondientes a los distintos niveles de formación y sus modalidades. Basado en todas estas necesidades hemos establecido que el propósito general de esta tesis es proporcionar un modelo de evaluación de la calidad de cursos de b-learning que permita, de forma sencilla, integrada y práctica, conocer cuál es el estado del curso, sus puntos fuertes y sus debilidades, así como ayudar a la creación de planes de actuación o acción que permitan mejorar la calidad de los cursos a lo largo del tiempo. Hemos preferido el término b-learning (blended learning) por ser un aprendizaje combinado, en donde hay clases presenciales complementadas con el uso de diversas tecnologías y un sistema de gestión del aprendizaje. La tesis doctoral se ha desarrollado siguiendo una metodología de investigación-acción, en 4 ciclos con sus diferentes resultados parciales. En el primer ciclo se obtuvieron dos resultados iniciales que hemos denominado Modelo 1 y Modelo 2, y que han dado lugar a dos publicaciones. En el segundo ciclo se abordó la elaboración de una revisión sistemática de la literatura sobre el tema de estudio. En el tercer ciclo, se obtuvo un modelo integral para evaluar la calidad de los cursos b-learning en las universidades, resultado de lo aprendido tras formular los modelos 1 y 2, y realizar la revisión sistemática de la literatura. Además, se creó una metodología para la definición de una cartera de proyectos estratégicos de mejora de los cursos de b-learning. Por último, en el cuarto ciclo se aplicó el modelo integral en dos casos de estudio y se definieron sendas carteras de proyectos estratégicos. La principal aportación de la tesis es el modelo de evaluación de la calidad de los cursos de b-learning propuesto, basado en los principios de la calidad, y apoyado en diferentes marcos teóricos que permiten dotarlo de una estructura formal: la teoría de sistemas, la gestión de procesos y el principio de mejora continua. El modelo está formado por 3 componentes y 9 elementos obtenidos de la revisión sistemática de la literatura. El primer componente es el humano, que a su vez tiene 3 elementos: el estudiante, el docente y los gestores de la plataforma del sistema de gestión de aprendizaje. El segundo componente, el de los recursos, incluye recursos metodológicos (relacionados con el diseño instruccional como metodología pedagógica, que utiliza como base el modelo ADDIE), tecnológicos (la plataforma del sistema de gestión de aprendizaje) y la mesa de ayuda pedagógica (el soporte y servicio que brinda la institución educativa). El tercer componente, que hace referencia a la dinámica del proceso de enseñanza-aprendizaje, está formado por el proceso propiamente dicho, la retroalimentación y el resultado (evaluado según el modelo de Kirkpatrick). Cada uno de los 9 elementos incluye un número variable de atributos (38 en total) que se miden a través de un total de 99 indicadores. La segunda aportación es una representación gráfica de la situación de un curso b-learning basada en un mapa de calor. Esta representación, compacta y por niveles, nos permite conocer y valorar la situación de los cursos b-learning en las universidades. Se utiliza una escala de 5 valores para los diferentes niveles de madurez. De esta manera se homogenizan los indicadores, se hacen comparables y se facilita la creación de planes de mejora. La tercera aportación es la definición de una metodología para la aplicación del modelo de evaluación de la calidad a un curso dado y la definición de una cartera de proyectos estratégicos para la mejora de los cursos. A grandes rasgos, esta metodología se desarrolla en 3 etapas (Diseño, Implementación, y Seguimiento y mejora), de las cuales nos hemos centrado en la etapa de diseño, desarrollada a su vez en 6 pasos: 1) Análisis del contexto, en el que se estudia el contexto internacional y nacional; 2) Aplicación del modelo para evaluar la calidad de los cursos b-learning; 3) Presentación de los resultados a través del mapa de calor; 4) Definición de la matriz de diagnóstico que incluye puntos fuertes, débiles, acciones de mejora y prioridades; 5) Definición de los proyectos y establecimiento de las relaciones entre los proyectos y las acciones de mejora que ya se han definido, a través de una matriz de relaciones; y 6) Alineamiento de los proyectos con los objetivos estratégicos institucionales. El modelo ha sido validado por expertos, tras lo que se ha aplicado a dos casos prácticos en dos universidades del Ecuador. Los resultados de la evaluación en estos dos casos han establecido la línea base para transformarlos en un plan de acción que contiene una cartera de proyectos estratégicos para el mejoramiento de calidad de los cursos b-learning en la Universidad Central del Ecuador y en la Escuela Politécnica Nacional. Con la propuesta de este modelo se ofrece a los docentes una variedad de estrategias y oportunidades, para que puedan innovar en sus clases y mejorar la calidad de éstas. La aplicación del diseño instruccional, el diseño y desarrollo de recursos y actividades de aprendizaje contribuirán a la mejora de la calidad dentro del proceso de enseñanza aprendizaje universitario. Además, este modelo puede ser aplicado para evaluar o autoevaluar la calidad de los cursos b-learning en otras universidades respetando sus propias particularidades.

Este trabajo de tesis ha tenido un largo desarrollo temporal, que ha permitido abordar campos de aplicación de contextos tradicionalmente muy distantes, permitiendo tener una visión más amplia y fortaleciendo el trabajo realizado. Un agente inteligente es una entidad que actúa de manera racional intentando lograr un objetivo, para ello percibe su entorno, procesa estas percepciones y responde en su entorno. Pero la resolución de un problema complejo presenta grandes dificultades y restricciones, tanto de tiempo como de recursos, así como necesita gran cantidad de conocimiento. Esto hace que la dificultad de resolución de los problemas aumente o las haga inviables para un agente trabajando individualmente. En los sistemas multiagente un grupo de agentes colaborarán, combinando sus habilidades y su conocimiento, permitiendo la resolución del problema de manera conjunta. Los sistemas multiagente son cada vez más demandados y utilizados. Su aplicación la podremos encontrar en un amplio número de campos como robótica, Big Data, aplicaciones de transporte y logística, sistemas de información geográfica, balanceo de redes y móviles, diagnóstico médico, aplicaciones gráficas, juegos, así como en muchos otros campos. A lo largo de los años se ha trabajado mucho para facilitar el diseño y la construcción de sistemas multiagente, han aparecido diversas arquitecturas, metodologías y herramientas, incluso se ha creado un estándar, el estándar IEEE-FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents). Pero se ha dejado la implementación a bajo nivel en manos de los equipos de desarrollo, los cuales han ido creando soluciones adhoc para cada uno de sus problemas. En esta tesis se presenta una arquitectura versátil que permita avanzar en el diseño y construcción de sistemas multiagente. Para ello proponemos una arquitectura híbrida multinivel y una metodología que nos facilita la creación de estos sistemas de una manera rápida, con bajo coste y de alta calidad. Para validar la arquitectura y demostrar su versatilidad la hemos aplicado a tres contextos de diferentes: • Edificios inteligentes: en sistema multiagente para mejorar el ahorro energético en un hotel, donde podremos observar una de las ventajas de la arquitectura: la integración de elementos de bajo nivel a través de la integración de elementos IoT (Internet of Things). • Robótica: en sistema de enjambre robótico para la detección de señales de radiofrecuencia, que demostrará la flexibilidad, escalabilidad y robustez de la arquitectura al aplicarse en un contexto de múltiples robots y de simulación. • Sistemas biomédicos: en una herramienta tecnológica para medir y registrar movimiento de hiperactividad (ADHD), donde podemos observar la versatilidad de la arquitectura a través de un contexto totalmente diferente, el de diagnósticos en salud.

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Nowadays, new computers generation provides a high performance that enables to build computationally expensive computer vision applications applied to mobile robotics. Building a map of the environment is a common task of a robot and is an essential part to allow the robots to move through these environments. Traditionally, mobile robots used a combination of several sensors from different technologies. Lasers, sonars and contact sensors have been typically used in any mobile robotic architecture, however color cameras are an important sensor due to we want the robots to use the same information that humans to sense and move through the different environments. Color cameras are cheap and flexible but a lot of work need to be done to give robots enough visual understanding of the scenes. Computer vision algorithms are computational complex problems but nowadays robots have access to different and powerful architectures that can be used for mobile robotics purposes. The advent of low-cost RGB-D sensors like Microsoft Kinect which provide 3D colored point clouds at high frame rates made the computer vision even more relevant in the mobile robotics field. The combination of visual and 3D data allows the systems to use both computer vision and 3D processing and therefore to be aware of more details of the surrounding environment. The research described in this thesis was motivated by the need of scene mapping. Being aware of the surrounding environment is a key feature in many mobile robotics applications from simple robotic navigation to complex surveillance applications. In addition, the acquisition of a 3D model of the scenes is useful in many areas as video games scene modeling where well-known places are reconstructed and added to game systems or advertising where once you get the 3D model of one room the system can add furniture pieces using augmented reality techniques. In this thesis we perform an experimental study of the state-of-the-art registration methods to find which one fits better to our scene mapping purposes. Different methods are tested and analyzed on different scene distributions of visual and geometry appearance. In addition, this thesis proposes two methods for 3d data compression and representation of 3D maps. Our 3D representation proposal is based on the use of Growing Neural Gas (GNG) method. This Self-Organizing Maps (SOMs) has been successfully used for clustering, pattern recognition and topology representation of various kind of data. Until now, Self-Organizing Maps have been primarily computed offline and their application in 3D data has mainly focused on free noise models without considering time constraints. Self-organising neural models have the ability to provide a good representation of the input space. In particular, the Growing Neural Gas (GNG) is a suitable model because of its flexibility, rapid adaptation and excellent quality of representation. However, this type of learning is time consuming, specially for high-dimensional input data. Since real applications often work under time constraints, it is necessary to adapt the learning process in order to complete it in a predefined time. This thesis proposes a hardware implementation leveraging the computing power of modern GPUs which takes advantage of a new paradigm coined as General-Purpose Computing on Graphics Processing Units (GPGPU). Our proposed geometrical 3D compression method seeks to reduce the 3D information using plane detection as basic structure to compress the data. This is due to our target environments are man-made and therefore there are a lot of points that belong to a plane surface. Our proposed method is able to get good compression results in those man-made scenarios. The detected and compressed planes can be also used in other applications as surface reconstruction or plane-based registration algorithms. Finally, we have also demonstrated the goodness of the GPU technologies getting a high performance implementation of a CAD/CAM common technique called Virtual Digitizing.

El objetivo general de la tesis consiste en comparar el método tradicional de aprendizaje con el método CSCL (Computer Supported Collaborative Learning) para la enseñanza de la Informática. Se ha comprobado si el CSCL mejora la retención de conocimientos y las calificaciones de los alumnos, y si la retroalimentación implícita en esta metodología mejora el aprendizaje. Además, se determinará con qué tipo de materia funciona mejor el CSCL. Con todo ello se pretenderá evitar las altas tasas de abandono escolar prematuro recuperando del fracaso a aquellos estudiantes que con una la metodología habitual no son capaces de seguir el proceso normal de aprendizaje. Como elemento principal para este objetivo general, en la tesis se presenta el diseño y desarrollo de herramientas informáticas para la recopilación y análisis automático de datos sobre la interacción en el proceso de enseñanza-aprendizaje. En concreto, se han desarrollado dos herramientas para el análisis de wikis (Wiki’statistics) y foros (Forum Analyser). Mediante estas herramientas se consigue obtener gran cantidad de información de la wiki y del foro que permitirán determinar de forma semiautomática los puntos fuertes y débiles de grupos e individuos para así poder dirigir las clases al objetivo perseguido mejorando de este modo el proceso de enseñanza-aprendizaje. Estas herramientas facilitan la motivación de los alumnos en su proceso de aprendizaje ya que les facilita mucha información relativa al trabajo que ellos han realizado con el empleo de las TIC (Tecnologías de la Información y Comunicaciones) en la metodología CSCL. Otros objetivos de la presente tesis son la evaluación de la práctica docente del profesor en el uso de la metodología CSCL, determinar las preferencias y motivaciones de los alumnos a la hora de aprender con la metodología mencionada y comprobar el sentido crítico de los alumnos a la hora de evaluar a sus compañeros y a sí mismos en esta metodología desarrollada. Además, se han realizado distintos análisis para determinar qué herramientas se adaptan mejor al trabajo colaborativo en el CSCL y cuáles de ellas tiene un efecto más positivo en el proceso de enseñanza aprendizaje. Las principales aportaciones de la tesis doctoral son el diseño y desarrollo dos herramientas para el análisis semiautomático de las wikis y foros por parte del profesor, Wiki’statistics y Forum Analyser respectivamente. Estas herramientas servirán de ayuda para la detección de puntos fuertes y débiles de personas y grupos de trabajo. Se han desarrollado fórmulas y métodos para el cálculo más objetivo y justo de las calificaciones referentes a la participación de cada alumno en las herramientas colaborativas, wiki y foro. Además, se ha desarrollado un método para la comparación de herramientas: blog-esquemas mentales. Con todo ello se constituye una nueva metodología completa basada en el modelo CSCL/PLE para la enseñanza de la asignatura de informática en la enseñanza secundaria, aplicable también a otras disciplinas. El método propuesto y las herramientas diseñadas se han puesto en práctica durante los dos últimos años en el ámbito de la enseñanza secundaria, en los niveles de 1º, 2º, 3º y 4º de la ESO (Enseñanza Secundaria Obligatoria), en la asignatura optativa de Informática con un total de 148 estudiantes. La metodología usada en la experimentación real se ha basado en una investigación de campo en un instituto de secundaria, usando la metodología CSCL y Blended Learning (enseñanza mixta que combina la formación presencial tradicional con las nuevas tecnologías). Además, se han comparado estas experiencias con otras similares realizadas en el ámbito universitario en asignaturas de grados de ingeniería. Para la realización de estas experiencias se ha creado un entorno PLE-N (PLEs Networks, Personal Learning Environments Networks) para los estudiantes y, para la obtención de los resultados se han realizado encuestas, exámenes, votaciones por pares, cuestionarios, etc. También se ha hecho uso de redes sociales, herramientas audiovisuales y TIC. La hipótesis de la que se ha partido es que el uso de estas herramientas y metodología va a favorecer y mejorar el proceso de enseñanza-aprendizaje en el estudio de la Informática. El método desarrollado y aplicado ha sido de gran ayuda para los estudiantes, mejorando el proceso de enseñanza-aprendizaje. Todo esto es confirmado no sólo por las opiniones de los alumnos obtenidas a partir de encuestas sino también a partir de todos los datos objetivos extraídos de las diferentes pruebas que indican una mejora en el proceso de enseñanza-aprendizaje y, por supuesto, de la información obtenida a partir de las herramientas Wiki’statistics y Forum Analyser y el posterior análisis de los datos resultantes que permite detectar cuándo algún indicador se sale de lo normal y analizar su posible causa. Este análisis permite, además, comprobar cuáles son los puntos débiles del método de enseñanza usado por los docentes y poder corregirlo, tanto de cara a unidades didácticas posteriores o para cursos siguientes. Se ha comprobado que las redes sociales como Twitter combinadas en la metodología propuesta ayudan en buena medida a estudiar y preparar la asignatura, al igual que otras técnicas también combinadas en la metodología como la retroalimentación, el blog y los esquemas mentales. En general, se ha comprobado que la metodología colaborativa resulta ser mejor que la tradicional para la enseñanza de las herramientas eminentemente prácticas con las que se han realizado las experiencias. Además, se ha comprobado que los conocimientos adquiridos por los alumnos van mejorando a lo largo del tiempo en lugar de ir empeorando como se podía suponer. Por último, los estudiantes han resaltado esta experiencia como una manera muy útil y práctica para estudiar y comprender el tema, al mismo tiempo que se interactúa con las TIC. Todos estos resultados confirman la hipótesis de la que se partía.