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ISSN: 2305-2112

ESCUELA ESPECIALIZADA EN INGENIERÍA ITCA – FEPADEDIRECCIÓN DE INVESTIGACIÓN Y PROYECCIÓN SOCIAL

INFORME ANUAL PROGRAMA DE INVESTIGACIÓN

APLICADA, ITCA – FEPADE. AÑO 2009

ESCUELAS ACADÉMICAS DE LA SEDE CENTRAL Y

CENTROS REGIONALES PARTICIPANTES: ESCUELA DE INGENIERÍA ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA

ESCUELA DE INGENIERÍA MECÁNICA E INDUSTRIAL

ESCUELA DE INGENIERÍA EN COMPUTACIÓN

CENTRO REGIONAL SANTA ANA

CENTRO REGIONAL MEGATEC LA UNIÓN

SANTA TECLA, SEPTIEMBRE 2012

ISSN: 2305-2112


INFORME ANUAL PROGRAMA DE INVESTIGACIÓN

APLICADA, ITCA – FEPADE. AÑO 2009

ESCUELAS ACADÉMICAS DE LA SEDE CENTRAL Y

CENTROS REGIONALES PARTICIPANTES: ESCUELA DE INGENIERÍA ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA

ESCUELA DE INGENIERÍA MECÁNICA E INDUSTRIAL

ESCUELA DE INGENIERÍA EN COMPUTACIÓN

CENTRO REGIONAL SANTA ANA

CENTRO REGIONAL MEGATEC LA UNIÓN

SANTA TECLA, SEPTIEMBRE 2012


AUTORIDADESRectora

Licda. Elsy Escolar SantoDomingoVicerrector Académico

Ing. José Armando Oliva MuñozVicerrectora Técnica AdministrativaInga. Frineé Violeta Castillo de Zaldaña

EQUIPO EDITORIALLic. Ernesto Girón

Ing. Mario Wilfredo MontesIng. Jorge Agustín Alfaro

Licda. María Rosa de BenitezLicda. Vilma Cornejo de Ayala

COMPILACIÓN Y REVISIÓNDIRECCIÓN DE INVESTIGACIÓN Y PROYECCIÓN SOCIAL

Ing. Mario Wilfredo MontesIng. David Emmanuel Agreda

Lic. Ernesto José AndradeSra. Edith Cardoza

FICHA CATALOGRÁFICAElaborado por el Sistema Bibliotecario ITCA - FEPADE

El documento: Informe Anual Programa de Investigación Aplicada, ITCA – FEPADE. Año 2009 es unapublicación anual de la Escuela Especializada en Ingeniería ITCA – FEPADE. Este documento ha sidoconcebido para difundirlo entre la comunidad académica y el sector empresarial, como un aporte de ITCA -FEPADE al desarrollo del país. El contenido del documento puede ser reproducido parcial o totalmente,previa autorización la Escuela Especializada en Ingeniería ITCA – FEPADE. Para referirse al contenido,debe citar la fuente de información.

Sitio web: www.itca.edu.svCorreo electrónico: [email protected]: 16 ejemplaresPBX: (503) 2132 – 7400FAX: (503) 2132 – 7423Año 2012

607.3I46 Informe Anual Programa de Investigación Aplicada, ITCA – FEPADE. Año 2009

/ Escuela Especializada en Ingeniería ITCA FEPADE. – Santa Tecla, El Salvador:ITCA-EDITORES, 2012.

294 p. il. 28 cm.ISSN:

1. Investigaciones 2. Tecnología de la información 3. Automatización 4. Eléctrica. 5.ComputaciónI. Escuela Especializada en Ingeniería ITCA – FEPADE.

INFORME ANUAL PROGRAMA DE INVESTIGACIÓN APLICADA,ITCA – FEPADE. AÑO 2008

1 Centro Regional Santa Ana / Escuela de Ingeniería Eléctrica y ElectrónicaSistema de identificación y posicionamiento local Por radiofrecuencia (RFID) 7

2 Escuela de Ingeniería Eléctrica y ElectrónicaMonitor visual del consumo de energía eléctrica en viviendas. 153

3 Escuela de Ingeniería en ComputaciónDiseño de un sistema inteligente para tutorización tipo uno a uno aplicado 173a la asignatura: Desarrollo de Lógica de Programación

2 Escuela de Ingeniería Mecánica e IndustrialSistema de entrenamiento en automatización electroneumática para aplicación enla industria y la academia salvadoreña. 289

3 Centro Regional MEGATEC La UniónDiseño de un sistema de organización y gestión para el patio de contenedoresdel Puerto de Acajutla 291


Resumen / Introducción

El Informe Anual Programa de Investigación Aplicada, ITCA - FEPADE, para el año 2009, es una compilación

de trabajos académicos elaborados por los diferentes docentes investigadores de las Escuelas Académicas de

la Sede Central y de los Centros Regionales.

El objetivo de esta presentación es acercarse a la realidad nacional a través de soluciones a problemas y

necesidades a través de la investigación científica del quehacer académico de la Escuela Especializada en

Ingeniería ITCA – FEPADE.

La recopilación reúne variadas temáticas del quehacer tecnológico de ITCA – FEPADE, así como al publicar y

difundir estos trabajos cumple con los objetivos del Ministerio de Educación, el promover la cultura y el saber al

pueblo salvadoreño, como los fines del Estado.

SISTEMA DE IDENTIFICACIÓN Y POSICIONAMIENTO LOCAL POR RADIOFRECUENCIA (RFID)Documento propiedad de ITCA-FEPADE. Derechos Reservados.

7


SISTEMA DE IDENTIFICACIÓN YPOSICIONAMIENTO LOCAL

POR RADIOFRECUENCIA (RFID)

Centro Regional Santa AnaEscuela de Ingeniería Eléctrica y Electrónica Sede Central

Fondo de Investigación de Educación Superior, FIES

Dirección Nacional de Educación Superior, DNES

Ministerio de Educación, MINED

Gerente Coordinador del Proyecto: Ing. Mario Roberto Villeda Viana

Docente Investigador Responsable: Ing. Giovanni Francisco Acosta Henríquez

Docentes Investigadores Participantes: Ing. Juan José Cáceres Chiquillo

Ing. Rigoberto Alfonso Morales Hernández

Tec. Ricardo Edgardo Quintanilla Padilla


Contenido

1. INTRODUCCIÓN................................................................................................................ 6

2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA .......................................................................................................7

2.1. PROBLEMÁTICA Y JUSTIFICACIÓN ......................................................................................... 7

3. OBJETIVOS .................................................................................................................................... 8

3.1. OBJETIVO GENERAL .......................................................................................................... 8

3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS.................................................................................................... 8

4. HIPÓTESIS......................................................................................................................................9

5. ANTECEDENTES...............................................................................................................................9

5.1. Experiencia de ITCA-FEPADE y del equipo de investigadores ........................................................11

6. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN ..................................................................................12

7. RESULTADOS ..................................................................................................................17

8. CONCLUSIONES...............................................................................................................19

9. RECOMENDACIONES .........................................................................................................19

10. ANEXOS ........................................................................................................................20

10.1. REPORTE SOBRE DISPOSITIVOS RFID EXISTENTES A NIVEL INTERNACIONAL Y

SELECCIONADOS PARA UTILIZAR EN EL PROYECTO ..................................................................20

10.2. DISPOSITIVOS RFID SELECCIONADOS PARA EL PROYECTO:........................................................34

10.3. MEMORIA DE CÁLCULO DE RED DE LECTORES RFID ..................................................................35

10.4. IMPLEMENTACIÓN DE UNA CÉLULA PROTOTIPO DE LECTORES RFID ..............................................43

10.5. INSTALACIÓN DEL LABORATORIO DEL PROYECTO DE INVESTIGACIÓN...........................................44

10.6. MEMORIA DE CÁLCULO DE TÉCNICA DE TRIANGULACIÓN DE LECTORES RFID .................................45

10.7. MÉTODO DE INTEGRACIÓN DE DISPOSITIVOS RFID ACTIVO Y PASIVO ..........................................89

10.8. DIAGRAMAS DEL DISEÑO DEL SOFTWARE ..............................................................................99

10.9. INVENTARIO DE EQUIPOS Y PERSONAS A MONITOREAR...........................................................113

10.10. DISEÑO TRIDIMENSIONAL DEL EDIFICIO F Y PROGRAMACIÓN DEL AMBIENTE GRÁFICO ...................102

10.11. DISEÑO DE REPORTES DEL SISTEMA ..................................................................................106

10.12. IMPLEMENTACIÓN DE RED CELULAR DE LECTORES RFID ..........................................................116

10.13. DIAGRAMA ELECTRÓNICO DEL CIRCUITO DE INTERFAZ PARA ALARMAS .....................................127

10.14. DIAGRAMA ELECTRÓNICO DE CIRCUITO DE INTERFAZ PARA CONTROL DE ACCESO A INSTALACIONES.133

10.15. REPORTE FOTOGRÁFICO DEL PROYECTO ..............................................................................135


9

1. INTRODUCCIÓN

Se presenta en este documento el informe final de ejecución técnica del proyecto de investigación aplicada

“Sistema de identificación y posicionamiento local por radiofrecuencia (RFID)”, efectuado por la Escuela

Especializada en Ingeniería ITCA-FEPADE, el cual forma parte de los primeros proyectos del programa FIES

(Fondo de Investigación de Educación Superior). Dicho proyecto se enmarca dentro de las áreas de la

Tecnología de la información y comunicaciones (TICs) y Automatización, por tal razón, se creó un equipo de

investigadores multidisciplinario, entre ellos: ingenieros en sistemas, eléctrico y electrónico.

El objetivo principal del proyecto fue “Crear un prototipo de sistema telemático innovador que permita la

identificación, control, posicionamiento local y vigilancia de personas y equipos utilizando radiofrecuencia.

(RFID por sus siglas en inglés Radio Frecuency Identification)”, por lo cual, se implementó de forma

experimental en el edificio F de la Escuela Especializada en Ingeniera ITCA-FEPADE Santa Tecla, por ser el

que alberga la mayor cantidad de computadoras y equipos audiovisuales para el préstamo a docentes.

Además, se instaló en la Escuela Especializada en Ingeniería ITCA-FEPADE regional Santa Ana, un

laboratorio para la experimentación con radiofrecuencia, diseño de circuitos electrónicos y el desarrollo de

software del proyecto. Para dar cumplimiento al objetivo del proyecto, el equipo de investigadores, diseñó

inicialmente una célula prototipo de lectores de identificación por radiofrecuencia para el desarrollo

experimental, la cual fue instalada en el centro de cómputo F305 ubicado en el tercer nivel del edificio F, luego,

se desarrolló un software orientado a la Web para el control de la base de datos y la obtención de reportes del

sistema. Y otro software innovador con interfaz gráfica tridimensional que localiza e identifica personas y

equipos, utilizando la tecnología de identificación por radiofrecuencia, que también integra un sistema de

alarmas provisto por mensajes de alerta: al monitor de la computadora, a teléfonos celulares y a los radios de

la vigilancia, el cual se activa automáticamente ante la extracción de equipos del edificio F sin la debida

autorización. Finalmente, se implementó una red prototipo de células de identificación por radiofrecuencia para

tener cobertura en los tres niveles del edificio F.

Los productos obtenidos de esta investigación son: Sistema de identificación y posicionamiento local por radio

frecuencia, software para la identificación y posicionamiento local por radio frecuencia, circuito electrónico de

interfaz para sistema de alarma, circuito electrónico de interfaz para control de acceso a instalaciones, manual

de instalación y manual de usuario. Los beneficiarios potenciales que podrían replicar este sistema, son

empresas del sector comercial o industrial, almacenadoras, instituciones públicas, instituciones educativas,

centros de salud y otros que necesiten tener un mejor control y vigilancia de sus inventarios.

2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

2.1 PROBLEMÁTICA Y JUSTIFICACIÓN

Muchas empresas e instituciones necesitan llevar un control actualizado de entrada y salida de equipos,

objetos o personas, así como conocer el desplazamiento de los mismos dentro de sus instalaciones, con el


propósito de administrar eficazmente y con seguridad los recursos físicos y humanos, para el manejo adecuado

de productos o equipos, mayor control de movimientos de personal en áreas restringidas y evitar pérdida de

productos. Entre ellas podemos mencionar: almacenes, supermercados, hospitales, guarderías, instituciones

educativas y otras.

Con el incremento en el uso de tecnologías multimedia para la enseñanza, las instituciones educativas

requieren tener un control adecuado de sus equipos, como proyectores multimedia, computadoras portátiles y

de escritorio, equipos reproductores de CD o DVD, entre otros. Con el propósito de realizar una mejor

administración académica de dichos recursos se necesita un sistema que garantice que los equipos no sean

extraídos sin autorización. En algunos casos se requiere además, conocer en tiempo real su ubicación dentro

de las instalaciones del Centro Educativo. Por otro lado, una de las tareas que aún se ejecuta manualmente en

las instituciones educativas es el control de asistencia de los estudiantes y docentes, el cual se vuelve una

tarea tediosa y consume parte del tiempo que podría aprovecharse en actividades de enseñanza aprendizaje.

El control de existencias de productos o equipos en instituciones y empresas, en la mayoría de casos se lleva

de forma computarizada, pero digitada manualmente por una persona, esto lo hace propenso a errores puesto

que no son actualizados en tiempo real, lo cual implica que lo reportado en el sistema no siempre coincide con

las existencias reales. Las etiquetas con código de barras se utilizan para este tipo de control, no obstante,

estas tienen que ser leídas e ingresadas al sistema de cómputo individualmente, mediante la utilización de

lectores de código de barras. Este sistema aunque agiliza el control de inventarios, no permite localizar la

ubicación de los productos ni impide las pérdidas por hurto, para ello tradicionalmente se han utilizado sistemas

de video vigilancia combinados con guardias de seguridad para revisar y controlar el ingreso y salida de activos

o personas. Los sistemas de video vigilancia suelen presentar algunas deficiencias, debido a que esta debe ser

monitoreada por agentes de seguridad y no se tiene cobertura completa de todas las áreas, ya que se necesita

una visión sin obstáculos. Se utilizan también sistemas especiales de alarmas que consisten en etiquetas

colocadas a los artículos a controlar, las cuales activan un sonido de alarma cuando alguien intenta extraer el

artículo del establecimiento sin autorización.

Algunas instituciones que requieren el control de personas o pacientes, como asilos, guarderías y hospitales,

necesitan conocer la ubicación de sus pacientes dentro de áreas definidas, así como evitar su salida de las

instalaciones.

La solución técnicamente óptima es crear un sistema que pueda ser utilizado para ayudar a resolver todos los

problemas aquí planteados, es decir, que sea capaz de identificar, posicionar y ubicar objetos y personas

dentro de un área de control predeterminada. El diseño y la implementación piloto de dicho sistema es el

objetivo de esta investigación.

La implementación de este sistema prototipo de identificación beneficiará a ITCA-FEPADE. Además, los

beneficiarios potenciales que podrían replicar este sistema, son empresas, almacenadoras, instituciones

públicas, instituciones educativas, centros de salud entre otras.


11

Los beneficios se enfocarían en los siguientes aspectos:

Conocer en tiempo real la ubicación de personas, productos y equipos.

Ahorrar costos con la mejora de los procesos administrativos.

Reducción de pérdidas por hurto.

3. OBJETIVOS

3.1 OBJETIVO GENERAL

Crear un prototipo de sistema telemático innovador que permita la identificación, control, posicionamiento local

y vigilancia de personas y equipos utilizando radiofrecuencia. (RFID por sus siglas en inglés Radio Frecuency

Identification).

3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS

• Diseñar una célula prototipo de lectores de identificación por radiofrecuencia para el desarrollo

experimental.

• Desarrollar un software innovador con interfaz gráfica tridimensional que localice e identifique personas y

equipos, utilizando la tecnología de identificación por radiofrecuencia.

• Implementar una red prototipo de células de identificación por radiofrecuencia para un sistema de

identificación, control, vigilancia y posicionamiento local de personas y equipos.

4. HIPÓTESIS

El proyecto de investigación para la identificación y posicionamiento local de personas y equipos por

radiofrecuencia (RFID activo) y el control de asistencia de docentes y alumnos (RFID pasivo), implica el uso

lectores, localizadores, tags, circuitos de interfaz de alarmas, circuitos de interfaz para el control de acceso a

instalaciones, servidor de base de datos y una plataforma de desarrollo de software. Tomando estas

herramientas se pretende implementar una red celular de lectores RFID en el edificio F de ITCA, crear una

aplicación Web para la administración de la base de datos y la obtención de reportes del sistema y un software

3D para el monitoreo y localización de personas y equipos, dotado de un sistema de envió de mensajes de

alerta: al monitor de una computadora, a teléfonos celulares preestablecidos y al sistema de radios de la

vigilancia, ante la extracción de equipos sin autorización.

5. ANTECEDENTES

La identificación por radiofrecuencia (RFID) está comenzando a ser ampliamente utilizada para el control de

objetos o personas, por medio de la colocación de etiquetas RFID a los objetos o personas que se desea

monitorear y la instalación de antenas RF para detectar dichas etiquetas dentro de su zona de alcance.


Los dispositivos RFID se dividen en dos categorías: activos y pasivos. Los RFID pasivos funcionan sin batería y

extraen su potencia del campo electromagnético emitido por los “lectores RFID”. La potencia sólo está

disponible si la etiqueta está cerca del lector, por ejemplo a menos de dos metros. Los dispositivos RFID

activos incorporan una batería, y por lo tanto pueden operar a mayores distancias; se utiliza en algunos casos

radiodifusión super-heterodina, alcanzando rangos de 30 a 100 metros. Estos pueden ser vistos por lo tanto,

dentro de un edificio, en el cual se puede instalar una infraestructura adecuada para tener cobertura total. No

obstante, no se dispone en el estado de la técnica, de un sistema que combine los dispositivos activos y

pasivos en una misma infraestructura, lo cual permitiría usar las etiquetas pasivas, que son muy baratas, en

aplicaciones que requieran altos volúmenes de dispositivos a controlar y/o vida ilimitada de la etiqueta, y

controlar con el mismo sistema, dispositivos con etiquetas activas de mayor precio, para objetos que requieran

monitoreo continuo. Para lograrlo se necesitará combinar las frecuencias de transmisión de las etiquetas

pasivas y activas mediante la utilización de transpondedores que operen en diferentes frecuencias de

transmisión y recepción.

Por otro lado, los sistemas RFID actuales permiten conocer si el dispositivo a controlar está o no está dentro el

rango de alcance del lector RFID, pero no su ubicación en un mapa tridimensional del edificio. Pueden ser

utilizados por lo tanto, para tener control en tiempo real de sistemas de inventario y en sistemas de vigilancia

que adviertan que un objeto o persona, portador de una etiqueta RFID, está saliendo del área de cobertura.

Será necesario en esta investigación, diseñar un sistema de posicionamiento local que pueda ser utilizado para

ubicar objetos y personas dentro del espacio tridimensional de un edificio utilizando la tecnología RFID. Para

lograrlo se utilizará la técnica de triangulación utilizada por los sistemas de posicionamiento global, la cual será

adaptada a los dispositivos RFID y aplicada en el sistema de posicionamiento local a desarrollar.

El estado de la técnica planteado está sustentado en los documentos de patente siguientes:

1. Etiqueta de seguridad para identificación por radiofrecuencia y método de uso. Pat. No. US 6,043,746

2. Sistema de identificación por radiofrecuencia. Pat. No. US 6,100,804

3. Sistema y método de administrar inventarios. Pat. No. US 6,601,764

4. Sistema de trazabilidad. Pat. No. US 7,183,923

Para el desarrollo de esta investigación se instalará una red piloto de lectores RFID en el edificio “F” de ITCA-

FEPADE Sede Central en Santa Tecla, el cual alberga 13 Centros de Cómputo con 255 computadoras de

escritorio. Además en dicho edificio está localizado el Centro de Ayudas Audiovisuales, el cual proporciona

servicio a los docentes del instituto, este centro cuenta con 85 equipos audiovisuales, que son utilizados para

impartir clases en las aulas del campus. Para la implementación se colocarán etiquetas RFID a una muestra de

computadoras de escritorio y a todas las computadoras portátiles y equipos audiovisuales, a fin de identificar y

administrar adecuadamente su entrada y salida del edificio “F”. Cuando algún equipo sea trasladado dentro del


13

edificio o hacia fuera de él sin autorización, se activará una señal de alarma en los puntos preestablecidos.

Esta consistirá de una señal sonora local, otra señal sonora en las porterías del campus y además el envío de

correo electrónico a teléfonos celulares preestablecidos, para alertar a los administradores de los equipos y a

los agentes de vigilancia.

Se proporcionarán carnés con etiqueta RFID a un grupo seleccionado de docentes y alumnos de quienes se

llevará el registro de asistencia a clases, la hora de llegada y salida, así como su tiempo de permanencia

dentro del edificio. Se implementará además un sistema de control de acceso, con cerraduras electrónicas, el

cual permitirá la entrada al Centro de Cómputo respectivo, sólo a quienes porten su carné RFID autorizado y

únicamente en las horas designadas. Este control de ingreso se realizará a través del sistema a desarrollar y

haciendo uso de circuitos electrónicos que serán diseñados y elaborados con este propósito.

Se realizarán pruebas experimentales para desarrollar un sistema que permita la combinación de dispositivos

RFID activos y pasivos en la misma aplicación, integrando las diferentes frecuencias de operación de los

mismos.

Se utilizará la técnica de triangulación para determinar la posición tridimensional de personas y objetos dentro

del área de cobertura. Ésta se aplicará para desarrollar un innovador sistema de posicionamiento local, que

será de mucha utilidad en aplicaciones en las que se requiera conocer la ubicación de personas y objetos

dentro de un margen de error aceptable.

Se desarrollará un software innovador con las siguientes características:

• Presentación gráfica tridimensional del edificio “F”, en la cual se mostrará la ubicación de los equipos

en los diferentes Centros de Cómputo y demás áreas establecidas, identificándolos por su número de

serie e inventario.

• El software mostrará al administrador de equipos una perspectiva real de la ubicación de estos en el

espacio tridimensional del edificio, la cual no sería posible en un sistema de video vigilancia. Se

indicará la lista y ubicación de los equipos portátiles disponibles para préstamo y la lista de equipos que

están fuera del edificio, nombre de la persona responsable de los mismos, así como la fecha y hora de

salida y de su retorno.

• Se notificará mediante un sistema de alarmas la salida no autorizada de equipos, estas alarmas se

integrarán al software a través de circuitos electrónicos que se diseñarán y construirán para tal fin.

• Se registrará en una base de datos, un historial de eventos como: alarmas, movimientos y accesos.

• Se llevará un historial de asistencia a clases de un grupo de docentes y alumnos seleccionados y se

proporcionará un reporte de asistencia.


• Este sistema de control podrá ser monitoreado desde la intranet o Internet por el personal autorizado.

El sistema se instalará y quedará en funcionamiento en el edificio “F” de ITCA-FEPADE Sede Central. Este

prototipo podrá servir como modelo para el desarrollo de futuras investigaciones en la tecnología de

identificación por radiofrecuencia (RFID). Además podrá ser utilizado para la realización de réplicas en otras

instituciones o empresas que requieran este sistema.

5.1 EXPERIENCIA DE ITCA-FEPADE Y DEL EQUIPO DE INVESTIGADORES

Para el desarrollo de esta propuesta de proyecto se ha integrado un equipo multidisciplinario conformado por

un ingeniero en sistemas informáticos, un ingeniero en electrónica y un ingeniero electricista, coordinados por

un ingeniero en electrónica; se tendrá además el apoyo de un técnico en sistemas informáticos. Los miembros

de este equipo pertenecen al Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Sede Central y al Centro

Regional de Santa Ana de ITCA-FEPADE. Este equipo trabajará de forma sinérgica para alcanzar los

resultados planteados. La base de operaciones estará en el Centro Regional de Santa Ana y el Sistema

prototipo será instalado en la Sede Central; contarán además con el apoyo de los Departamentos de

Investigación, de Informática y de Servicios Estudiantiles de la Sede Central.

El equipo de investigadores del Centro Regional Santa Ana de ITCA-FEPADE, desarrolló durante 2006 y 2007

un Sistema de Automatización Integrado, del cual ITCA-FEPADE ha registrado los derechos de autor, bajo el

depósito No. 187-2008 del Centro Nacional de Registro. Este sistema incluye el control domótico desde Internet

de equipos eléctricos y electrónicos, apagado y encendido de aires acondicionados, video vigilancia y control

de acceso mediante carnés con códigos de barra. Este sistema fue implementado exitosamente en el Centro

Regional de Santa Ana y en la Sede Central en el Nodo Virtual “Akio Hosono”. Con este proyecto se obtuvo el

primer lugar en la categoría informática en el Concurso de Inventiva 2007 del Centro Nacional de Registros,

CNR. En la Sede Central de ITCA-FEPADE se desarrolló e implementó un sistema de monitoreo de

subestaciones eléctricas, el cual facilita las tareas de mantenimiento preventivo y correctivo de las

subestaciones. Este sistema presenta en línea la información de voltajes, corrientes y factor de potencia de

cada una de las fases de la subestación. En caso de falla de la subestación, se muestra la información que

permite al ingeniero de mantenimiento, conocer la causa y ubicación de la falla. Este proyecto fue desarrollado

por el equipo de investigadores del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la Sede Central.


15

6. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN

Objetivos Metodología a utilizar Meta

OBJETIVO 1:

Desarrollar una célula

prototipo de lectores

de identificación por

radiofrecuencia

(RFID), para el proceso

experimental.

Actividad 1: Selección de dispositivos RFID.

Se investigará sobre los diferentes dispositivos RFIDexistentes a nivel internacional, etiquetas, lectores yantenas entre otros. Según sus características yparámetros eléctricos se seleccionarán los que seutilizarán para el desarrollo de este proyecto.

Actividad 2: Diseño de red de lectores RFID.

Se realizará el diseño de la red de lectores RFID ainstalar en el edificio “F”, según la topología aimplementar y las características del edificio. Setrabajará en el modelo matemático para la triangulaciónde lectores y se definirá su ubicación dentro del edificio.

Actividad 3: Implementación de una célula prototipode lectores RFID.

A partir del diseño de la red de lectores, se instalará unacélula prototipo en el edificio “F”. Se adquirirán loslectores, etiquetas, antenas y otros materiales para lainstalación de esta célula. Se realizarán pruebas decomunicación entre las etiquetas y los lectores RFIDinstalados. Se direccionarán las antenas para alcanzarlos rangos de cobertura esperados y sin interferencias.Se equipará el laboratorio de investigación y desarrollode tecnologías de identificación por radiofrecuencia.

Actividad 4: Desarrollo experimental de la técnica detriangulación de lectores RFID.

Se realizarán cálculos matemáticos y experimentos detriangulación de lectores RFID para desarrollar unsistema de posicionamiento local tridimensional. Sedeterminará el mínimo rango de error posible.

Actividad 5: Desarrollo experimental de integraciónde dispositivos RFID activos y pasivos.

Se realizarán experimentos de integración de etiquetasRFID activas y pasivas en un mismo sistema. Serealizarán pruebas de recepción y transmisión(transponders) operando a diferentes frecuencias enforma paralela.

Contar con una

célula prototipo de

lectores RFID en el

edificio “F” deITCAFEPADE

Sede Central,

funcionando

con la integración

de etiquetas activas

y pasivas (Tags)

bajo la técnica detriangulación.


OBJETIVO 2:

Desarrollar un software

innovador con interfaz

gráfica tridimensional

que localice e identifique

personas y equipos,utilizando

la tecnología de

identificación porradiofrecuencia.

Actividad 1: Diseño del software.

Se realizará un análisis de los parámetrosproporcionados por los lectores RFID y de lascaracterísticas esperadas. Se diseñará el diagrama deflujo, diagrama entidad relación, formularios y reportes.Se seleccionará la plataforma y lenguajes deprogramación a utilizar.

Actividad 2: Elaboración de base de datos.

Se diseñará y se cargará a la base de datos aimplementar la información de los equipos y personas amonitorear con el sistema.

Actividad 3: Programación de ambiente gráfico yreportes.

Se diseñará el ambiente gráfico tridimensional deledificio “F”. Se desarrollarán los reportes y alertas queemitirá el software.

Actividad 4: Verificación de funcionamiento delsoftware.

Se realizarán pruebas de integración entre losdispositivos RFID y el software. Se verificará laconfiabilidad y exactitud del sistema al triangular laubicación de personas y objetos. Se depurará elsoftware desarrollado.

Contar con un

software provisto de

interfacestridimensionales

que permita

la localización e

identificación de

personas y equipos

dentro del área de

cobertura de la red

de lectores RFID.

Este software

presentará informaciónen

tiempo real, la cualserá registrada en unabase de datos.

Objetivos Metodología a utilizar Meta

OBJETIVO 3:Implementar una redprototipo de células deidentificación porradiofrecuenciapara un sistemade identificación,control, vigilancia yposicionamientolocal de personas yequipos.

Actividad 1: Implementación de red celular delectores

RFID y sistema de alarma. Se instalarán las restantescélulas de lectores RFID para completar la red delectores en el edifico “F”. Se realizarán pruebas deintegración y funcionamiento de la red de células.

Actividad 2: Desarrollo de circuitos electrónicos deinterfaz para alarmas.

Se diseñarán y construirán los circuitos electrónicos queservirán de interfaz entre el software y las alarmassonoras. Se realizarán pruebas de activación yrespuesta de las alertas bajo diferentes eventualidades.

Se verificará el reporte de alertas mediante envíoautomático de correo electrónico a teléfonos celularespredeterminados.

Sistema completo

funcionando en el

edificio “F” deITCAFEPADE

Sede Central.


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Actividad 3: Desarrollo de circuitos electrónicos deinterfaz para control de acceso a instalaciones.

Se diseñarán y construirán los circuitos electrónicos queservirán de interfaz para el control de cerraduraselectrónicas. Se realizarán pruebas de la seguridad yconfiabilidad del sistema de control de acceso.

Actividad 4: Elaboración de documentación delproyecto.

Se elaborará el Manual de Instalación y el Manual deUsuario del sistema desarrollado, los cuales contendrántoda la información necesaria para que este sistemapueda ser replicado en otras instituciones o empresas.Se redactarán las solicitudes de patente, modelos deutilidad y derechos de autor resultantes de estainvestigación, las cuales serán entregadas a la DNESpara solicitar el registro de común acuerdo. Se brindarácapacitación a los usuarios finales del sistema prototipoinstalado en el edificio “F” de ITCA-FEPADE SedeCentral.

7. RESULTADOS

1. Sistema de identificación y posicionamiento local por radiofrecuencia. (Solicitud de registro de

Propiedad Industrial: Patente de Invención)

2. Software del sistema identificación y posicionamiento local por radiofrecuencia. (Registro de

Derechos de Autor)

El software desarrollado consta de dos partes, la primera es una aplicación Web para la administración de la

base de datos y la generación de reportes y la segunda es una aplicación Windows con interfaz gráfica

tridimensional que localiza e identifica personas y equipos, ambas pueden ser accedidas desde la Intranet o

Internet.

La aplicación Web tiene las siguientes características:

Posee un módulo para el mantenimiento de: lugares, tipos de activos, lectores RFID, tags, alarmas, grupos

y materias.

Permite la asignación de un tag de RFID al personal, alumnos y equipos a monitorear por el sistema.

Registra la asignación de préstamos y devoluciones de equipos de cómputo y audiovisuales.

Permite la asignación de horarios de ingreso y salida de personal y alumnos, para el control de asistencia

en las áreas controladas.


Posee un módulo para la generación de reportes de: asistencia de personal, asistencia de alumnos, listado

de equipos disponibles para préstamo, listado de equipos fuera del edificio, bitácora de alarmas, bitácora

de movimientos o trazabilidad y estado de tags.

Registra los números de teléfonos a los que se enviara mensajes de alerta, ante la extracción de equipos

sin autorización.

Permite la generación de copias de respaldo de la base de datos y la administración de las contraseñas de

acceso al sistema.

La aplicación Windows tiene las siguientes características:

Presenta de forma gráfica tridimensional el edificio “F”, en el cual se muestra la ubicación de los equipos en

los centros de cómputo seleccionados, identificándolos por su número de serie e inventario.

Permite la localización e identificación en tiempo real de etiquetas de identificación por radiofrecuencia

(RFID), las cuales son asignadas a personas, equipos de cómputo, audiovisuales u otros objetos que se

requieren monitorear dentro del área de cobertura de la red de lectores RFID implementada, con un

margen de error aceptable.

Tiene un sistema de control de acceso en áreas establecidas, para la apertura de puertas, previa

identificación del personal o alumno a través de una tarjeta de identificación por radio frecuencia (RFID

pasiva).

Cuenta con un sistema de alarmas para la identificación de salidas no autorizada de equipos, estas

alarmas son enviadas al monitor de una computadora, a teléfonos celulares preestablecidos y a los radios

de la vigilancia de la institución, las cuales se integran al software a través de circuitos electrónicos que se

diseñaron y construyeron para tal fin.

3. Circuito electrónico de interfaz para sistema de alarmas. (Solicitud de registro de Propiedad

Industrial: Modelo de Utilidad)

4. Circuito electrónico de interfaz para control de acceso a instalaciones. (Solicitud de registro de

Propiedad Industrial: Modelo de Utilidad)

5. Manual de instalación (Registro de Derechos de Autor). Manual con los procedimientos y estándares a

utilizar en la instalación de la infraestructura de red de lectores RFID, con la información necesaria para futuras

réplicas del sistema en otras instituciones o empresas.

6. Manual de usuario (Registro de Derechos de Autor). Manual de uso del software del sistema de

identificación y posicionamiento local por radiofrecuencia.

7. Prototipo de sistema de identificación y posicionamiento local por radiofrecuencia instalado en

edificio “F” de ITCA-FEPADE Sede Central.


19

8. CONCLUSIONES

Las compras internacionales son problemáticas, por el tema de la burocracia y debido a las reglas de

registro de facturas, porque deben ser a nombre del proyecto y eso limita la flexibilidad en las compras.

Para compras en Estados Unidos se requiere de una licencia de uso de RF, lo que impide el acceso a

dicha tecnología e información.

Debido a la falta de un estándar mundial aceptado por todas las empresas, existe incompatibilidad de

equipos RFID entre los diferentes fabricantes, lo que ocasiona que todo el equipo: lectores, antenas, tag,

SDK, etc. se adquiera con un mismo proveedor.

Escasa o nula información técnica por parte de los fabricantes de la tecnología RFID, sobre protocolos y

comandos a utilizar con los lectores y tag de RFID.

El sistema permite la identificación y localización de personas y equipos portadores de una etiqueta de

identificación RFID, dentro del área de cobertura de la red celular de lectores RFID, obteniendo un registro

en tiempo real sobre la trazabilidad de estos, superando las limitantes de un sistema de video vigilancia.

El sistema posee un innovador método de envío de mensajes de alerta, que se activa al identificar equipos

que son extraídos sin autorización. A través del envío de mensajes: al monitor de la computadora, teléfonos

celulares preestablecidos y a los radios de la vigilancia de la institución.

El sistema integra el uso de tecnología RFID activa y pasiva, lo cual permite obtener la trazabilidad y el

control de acceso a lugares restringidos.

El desarrollo de las redes en el ámbito de las comunicaciones hace posible la comunicación y monitoreo de

este sistema, desde cualquier ubicación con acceso a Internet.

9. RECOMENDACIONES

Solicitar a las instituciones pertinentes que mejoren el proceso de compras Internacionales para los

proyectos de investigación.

Permitir el uso de un código de identificación del proyecto para ser utilizado como nombre del proyecto en

las facturas de las compras.

Adquirir equipos RFID que posean acceso al protocolo IPV6 para garantizar la disponibilidad de direcciones

IP.

Utilizar lectores RFID anticolisión para realizar lecturas de múltiples etiquetas de identificación por radio

frecuencia de forma simultánea.

Contar con una infraestructura de red con un ancho de banda de al menos 1 Gbit.

Disponer de IP pública para el acceso al sistema desde cualquier equipo con Internet.


ANEXOS

10.1 REPORTE SOBRE DISPOSITIVOS RFID EXISTENTES A NIVEL INTERNACIONAL YSELECCIONADOS PARA UTILIZAR EN EL PROYECTO

Proyecto: Sistema de identificación y posicionamiento local por radiofrecuencia (RFID)

Objetivo 1: Desarrollar una célula prototipo de lectores de identificación por radiofrecuencia (RFID), para el

proceso experimental.

Actividad 1: Selección de dispositivos RFID.

Dispositivos RFID utilizados a nivel internacional:

Equipo Descripción

Módulo OEM de 125

kHz

Módulo de lectura/escritura sin antena. Interfaces CMOS-TTL,

RS232 o RS485. Con antena externa es capaz de alcanzar

distancias de lectura de hasta 30 cm Para EM4100, EM4550,

FDX-b. Hitag 1, 2 y S, T5557

Lector OEM de 125

kHz

Para lectura/escritura. Interfaz RS232 o USB con antena

integrada. Distancia de lectura de hasta 8 cm. Software de

aplicación para lectura/escritura. Para EM4100, EM4550,

FDX-b, Hitag 1, 2 y S.

Módulo OEM de

Mifare

Módulo de lectura/escritura ISO 14443A sin antena. Interfaz

CMOS-TTL. Con antena externa se pueden alcanzar

distancias de hasta 10 cm. Para la familia NXP Mifare

Lector OEM Mifare

Lector de lectura/escritura con antena. Interfaces RS232 o

RS485. Distancia de lectura de hasta 8 cm. Software de

aplicación de lectura/escritura Para la familia NXP Mifare

Mini Lector OEM

Mifare con antena se

parada

Lector Midare de tamaño muy pequeño (lectura/escritura).

RS232 o RS485. Existen 6 tamaños de antenas disponibles.

Hasta 12 cm de distancia de lectura. Software de aplicación

de lectura/escritura


21

Lector OEM ISO

14443 A/B + ISO

15693

Lector de lectura/escritura con antena. Interfaces RS232 o

RS485. Distancia de lectura de hasta 12 cm dependiendo del

tag. Software de aplicación de lectura/escritura

Lector OEM ISO

14443 A/B +NFC con

2 SAMs

Lector de lectura escritura con antena y dos SAMs (Secure

Access Module) integrados. De pequeño tamaño, está

especialmente diseñado para aplicaciones de pago. Soporta

tanto el modo Activo-Pasivo como el Activo-Activo

Módulo OEM ISO

14443A + NFC

Módulo de lectura/escritura sin antena. Interfaces CMOS-TTL.

Soporta tanto la familia Mifare (ISO 14443A) como NFC (ISO

18092). Soporta tanto el modo Activo-Pasivo como el Activo-

Activo

Lector OEM ISO

14443A + NFC

Lector de lectura/escritura con antena. Interfaces. Soporta

tanto la familia Mifare (ISO 14443A) como NFC (ISO 18092).

Soporta tanto el modo Activo-Pasivo como el Activo-Activo.

Interfaces disponibles: RS232, RS485, RS422, USB, Wiegand

o UART4

Lector OEM Legic

Prime

Lector de pequeño tamaño de lectura/escritura con antena

integrada. Interfaces CMOS-TTL, Wiegand o Clock&Data

(nivel TTL). Distancia de lectura de hasta 5 cm. Para

transponders Legic Prime

Lector OEM Legic

Advant

Lector de pequeño tamaño de lectura/escritura con antena

integrada. Interfaces CMOS-TTL, Wiegand o Clock&Data

(nivel TTL). Distancia de lectura de hasta 5 cm. Para

transponders Legic Prime y Advant

Lector OEM Legic

Advant Plus

Lector de lectura/escritura con antena integrada. Interfaces

RS232, USB, Wiegand o Clock&Data. Distancia de lectura de

hasta 5 cm. Software de aplicación para la lectura. Opción:

Software de escritura para ISO14443A, ISO15693, Legic

Prime y Advant


Lector de Sobre

mesa de 125 kHz

Disponible con USB o RS232. Para la administración de todos

los transponders EM4102, EM4105, EM4550, Hitag 1, Hitag

2, Hitag S, Temic555x y FDX-b. Con software de aplicación

para lectura/escritura

Lector de Sobre

mesa Mifare

Disponible con USB o RS232. Para la administración de los

transponders Mifare Standard (MF1S50, MFS70, MF

Ultralight) Con software de aplicación para lectura/escritura

Lector de Sobre

mesa ISO 15693


los transponders ISO 15693 (NXP I-Code SLI, Infineon my-D

y TI Tag-it HF.I) Con software de aplicación para

lectura/escritura

Lector de Sobre

mesa ISO14443A/B


los transponders Mifare Standard, Ultralight, Pro, ProX,

DESfire y transponders ISO 14443B. Con software de

aplicación para lectura/escritura

Lector de Sobre

mesa Legic Advant

Disponible con USB o RS232. Lector que comunica con los

transponders Legic Advant ISO 15693, ISO 14443A y Legic

Prime. Software de aplicación para lectura. Opción: Software

de aplicación para lectura/escritura.

Lector de Sobre

mesa NFC/ISO

14443A

Soporta Mifare (ISO 14443A) y NFC (Near Field

Communication) según ISO 18092. Permite la comunicación

con otros lectores/teléfonos móviles. Soporta los modos

Activo-Pasivo y Activo-Activo. Interfaz USB

Lector CF 125 kHz

Lector integrado con interfaz CF de lectura/escritura de

transponders 125 kHz para su uso con PDA o Smartphone.

Distancia de lectura de hasta 8 cm. Para transponders

EM4100, EM4102, EM4550, Q5, T5557, Hitag 1, Hitag 2 e

Hitag S

Lector CF ISO

14443A/BLector integrado con interfaz CF de lectura/escritura de

transponders ISO 14443A/B, familia Mifare, Desfire, Mifare

Pro, ProX y diferentes transponders ISO 14443B. Para su uso


23

con PDA o Smartphone

Lector CF ISO 15693


transponders ISO 15693 para su uso con PDA o Smartphone.

Distancia de lectura de hasta 6 cm. Para transponders I-Code

SLI, Tag-it HF-I, I-Code 1, Tag-it, Infineon my-d

Lector SD ISO

14443A/B + ISO

15693

Lector integrado con interfaz SD de lectura/escritura de

transponders ISO 14443A/B y NFC según ISO 18092 para su

uso con PDA o Smartphone. De tamaño muy pequeño,

permite la comunicación con otros lectores. Distancia de

lectura de hasta 4 cm

Lector SD ISO

14443A/B + NFC


transponders ISO 14443A e ISO 15693 para su uso con PDA

o Smartphone. De tamaño muy pequeño. Distancia de

lectura de hasta 5 cm

Lector SD 125 kHz


transponders 125 kHz para su uso con PDA o Smartphone.

De tamaño muy pequeño. Distancia de lectura de hasta 5 cm

Lector MiniSD ISO

14443A/B + NFC

Lector integrado con interfaz MiniSD de lectura/escritura de

transponders ISO 14443A e ISO 15693 para su uso con PDA

o Smartphone. De tamaño muy pequeño. Distancia de

lectura de hasta 5 cm.

Lector CF UHF (860-

960 MHz)


transponders ISO 18000-6 Parte B y C. Para su uso con PDA

o Smartphone. Distancia de lectura de hasta 10 cm.

Disponible un SDK para una integración más sencilla

Terminal ISO 15693

“EzBee”

Lector ISO 15693 para la recogida de datos. Interfaz USB y

Bluetooth. Memoria interna para 1000 códigos. Reloj en

tiempo real. Distancia de lectura de hasta 6 cm. Con LED,

zumbador y botón de lectura integrados


Terminal “I-Colle ct”

Lector programable en C para el desarrollo de aplicaciones.

Con lector integrado (125 kHz o 13,56 MHz) y/o lector de

código de barras en opción. Interfaz RS232. Otros interfaces

bajo demanda

Teléfono PDA ISO

14443A + NFC “A-

108”

Terminal con lector integrado para transponders ISO 14443A

y con NFC según ISO 18092. Con dos módulos SAM para

aplicaciones de seguridad. Windows CE 4.0

PDA ISO 14443A +

NFC “CS.3000”

Terminal con lector integrado para transponders ISO 14443A

y con NFC según ISO 18092. Con dos módulos SAM para

aplicaciones de seguridad. Windows CE 4.0 Opciones:

Windows CE 5.0, GSM, GPS, Bluetooth

Terminal “Re con”

Terminal muy robusto con Windows CE 4.1, programable en

lenguaje C. Interfaz RS232. Con dos ranuras de extensión

CF. Opciones: Lector RFID (125 kHz y 13,56 MHz), Bluetooth,

W-LAN, GPRS, lector de código de barras

Lector “PetScan”Lector de mano con RS232 y Bluetooth en opción para los

transponders EM4100, FDX-b y HDX

Lector Stick de 125

kHz

Lector de mano con RS232 y Bluetooth para los transponders

EM4100, FDX-b y HDX. Memoria de 2000 códigos y con 2

antenas de diferente tamaño disponibles

Lector de Larga

Distancia “EzScan

LR”

Dispositivo de lectura/escritura con un canal de antena

(opción de 2 con un powersplitter). Interfaz RS232. Distancia

de lectura de hasta 1,5 m. Función de auto-tuning. Display

LCD integrado, funcionamiento independiente. Soporta la

mayoría de los transponders ISO 15693


25

Lector de Larga

Distancia “EzScan

LRM”

Dispositivo de lectura/escritura con 4 Canales de antena.

Interfaces RS232, TCP/IP, Wi-Fi. Distancia de lectura de

hasta 1,5 m. Función de auto-tuning. Display LCD integrado,

funcionamiento independiente. Soporta la mayoría de los

transponders ISO 15693

Lector de Media

Distancia “EzScan

MR”

Dispositivo de lectura/escritura. Interfaz RS232. Distancia de

lectura de hasta 20 cm. Documentación completa y librerías

para una fácil integración. Soporta la mayoría de los

transponders ISO 15693

Multiplexor “EzMux-

HF8”

Multiplexador para 8 canales para la conexión de hasta 8

antenas con un solo lector La función multiplexora está

controlada mediante software. Interfaz RS232, cables

coaxiales para RF.

Antena de Largo

Alcance de

Evaluación

Antena de un solo loop completamente configurada en tubo

plástico para la evaluación o construcción de sus propias

antenas. Con placa sintonizadora integrada. Protección IP54.

Conexión vía conector coaxial

Antena de Largo

Alcance “EzaX”

Antena de paso muy robusta para control de accesos

aplicaciones industriales. Bases reforzadas y antenas de

aluminio. Antenas de un solo loop con placa sintonizadora

integrada. Protección IP54 (otras en opción), El lector EzScan

LR puede ir integrado en la base

Antena de Largo

Alcance “EzMultix”

Antena de paso para Control de Acceso con 4 antenas en 2

paneles para una lectura muy segura de los tags en cualquier

orientación. De bonito diseño con marcos de aluminio,

paneles blancos y luces de control. Recomendada con el

lector EzScan LRM

Antena de Panel de

Larga Distancia

Antena robusta perfecta para librerías y aplicaciones

industriales. Protección IP54. Placa sintonizadora de antena

integrada. Conexión vía conector coaxial. Opción: Diferentes

tamaños de antenas


Lector UHF LR

“Volaré”

Soporta ISO18000-6 B y C (Clase 1 Gen2 incluido) Potencia

RF programable por software (hasta 2W)

Antena UHF de

Larga Distancia

Capaz de leer en orientaciones múltiples 3D Distancia de

lectura de hasta 10 metros

Lector de Larga

Distancia 125 kHz

Para solo lectura de los transponders tipo EM4100. Hasta 70

cm de distancia de lectura. Con LED y zumbador integrados.

Con un diseño robusto para su uso en exteriores

(encapsulado completamente en Epoxi). Interfaces:

Wiegand26, Clock&Data o RS232

Lector de Larga

Distancia - Animal

Lector de 134,2 kHz para la conexión de 2 antenas para la

configuración de un pasillo. Interfaz RS232. Transponders

FDX-b, HDX, ISO 11785 / 11784. Diferentes tamaños de

antenas en opción. Distancia de lectura de hasta 80cm.

Cerradura Lock-Fit

Cerradura motorizada basada en la tecnología de 125 kHz.

De bajo costo, es ideal para roperos y taquillas. Muy fácil de

instalar dado que no necesita alimentación externa. Con

diferentes versiones para adaptarse a todo tipo de

aplicaciones

Cerradura E-Lock

Cerradura basada en la tecnología ISO 15693. Con batería

con 30.000 ciclos de autonomía. Versiones de cilindro

estándar, doble cilindro y medio cilindro Software de Control

de Acceso disponible

Activador LINX

“LX2101”

El activador es una unidad de transmisión (2,45 GHz). Se usa

para alimentar al Tag Activo Linx o para la transmisión de

datos según su modo de funcionamiento (en solitario o en

red). Interfaz RS485. Distancia de activación de hasta 15 m


27

Receptor LINX

“LX2002”

El receptor es una unidad de recepción de datos a 433 MHz.

Los datos recibidos por el Tag Activo Linx se transfieren a un

servidor a través de diferentes interfaces: RS232, RS485,

RS422, Clock&Data, Wiegand, Ethernet o WiFi. Distancia de

recepción de hasta 80 cm.

Tag Activo Linx

“LX1004”

El tag Linx es un transponder activo de 2 frecuencias (2,45

GHz + 433 MHz). Capacidad de lectura/escritura con

anticolisión. Gracias a su bajo consumo, la batería puede

durar más de 5 años dependiendo de su configuración

Booster LINX

“LX1009”

El Booster es un elevador de potencia que permite transmitir

el código de una tarjeta EM4100 (o similar) de la misma

manera y a la misma distancia que un Tag Activo Linx. De

esta manera es posible ampliar las aplicaciones de 125 kHz

ya existentes

Lector de Sobre

mesa LINX “LX2500”

Esta unidad se usa para programar la funcionalidad de los

Tags Activos Linx. Es muy útil cuando hay una gran cantidad

de tags que deben ser leídos e introducidos en una base de

datos.

Lector TELNIX

“LTR003”

El lector LTR003 tiene la unidad de activación y de recepción

conjuntamente (pueden separarse en opción). Se utiliza para

activar el tag en 125 kHz y recibir los datos del Tag Activo

Telnix, Interfaces RS232, Ethernet o WiFi. Distancia de

activación de hasta 3 m y de recepción de hasta 50m.

Tag Activo TELNIX

“IDAxxx”

El tag Telnix es un transponder activo de 2 frecuencias (125

kHz + 868 MHz). Capacidad de anticolisión. Gracias a su bajo

consumo, la batería puede durar más de 5 años dependiendo

de su configuración. Formatos: tarjeta de crédito o industrial

Se rvidor web APR

6082

Sistema Todo-en-Uno para redes con software de Control de

Accesos integrado. Configuración on-line. Se pueden

conectar hasta 255 lectores APR221. Interfaz TCP/IP.

Procesador de 166 MHz


Lector AMR202 Lector basado en tecnología 125 kHz solo lectura. Interfaces:

RS485, Wiegand o Clock&Data. Tiene 3 LEDs integrados

Lector AMR212 Lector basado en tecnología Mifare (sólo número de serie).

Interfaces: RS485, Wiegand o Clock&Data. Tiene 3 LEDs

integrados

Tag RFID Activo

Ref.: SYTAG245-2K

Frecuencia de comunicación: 2,45 GHz, rango de frecuencia:

2,40 - 2,48 GHz, canal: 255 Dirección: 65536 direcciones,

wake on radio: ON / OFF, RSSI: 0-255, ID: 64 bits,

Programación: configurable a partir de comandos, Led: acción

o estatus, Conmutación: configurada como tag activo o tag

ON / OFF, Memoria: 4 kbytes – 2 kbytes

Tarjeta tag RFID

Activo

Ref.: SYTAG245- 2C

Frecuencia de comunicación: 2,45 GHz, Rango de frecuencia:

2,40 - 2,48 GHz (opción de 125 kHz ó 13,56 MHz), Canal:

255, Dirección: 65536 direcciones, Wake on radio: ON / OFF,

RSSI: 0-255, ID: 64 bits, Programación: configurable

a partir de comandos, Led: acción o estatus, Conmutación:

configurada como tag activo o tag ON / OFF, Memoria: 4

kbytes - 32 kbytes ( opcional )

Lector RFID Activo

SYRD245-1N

Lector de tags RFID Activo, permite la lectura de datos de

tags desde larga distancia transmitiendo en frecuencias de

microondas ( 2,45 GHz ), Rango de frecuencia: 2,40 ~ 2,48

GHz , Canal: 255, Dirección: 65536 direcciones, RSSI: 0-255

( permite determinar cuál es el lector más cercano al tag en

caso que las áreas de lectura de varios dispositivos se

interseccionen), LQI: 0-255, Rango de lectura: hasta 13 m.

con la antena incluida, Programación: configurable a partir de

comandos, Led: acción o estatus.


29

Lector RFID Activo

SYRD245-2



microondas ( 2,45 GHz ), Frecuencia de comunicación: 2,45

GHz, Rango de frecuencia: 2,40 - 2,48 GHz, Canal: 255,

Dirección: 65536 direcciones, RSSI: 0-255 (permite

determinar cuál es el lector más cercano al tag en caso que

las áreas de lectura de varios dispositivos se interseccionen),

LQI: 0-255, Programación: configurable a partir de comandos,

Led: acción o estatus, Rango de lectura: hasta 5 metros

Lector RFID Activo

SYRD245-CF-1

Lector de tags RFID Activo con conectividad CompactFlash

ideal para equipos portátiles. Permite la lectura de datos de


microondas (2,45 GHz) , Frecuencia de comunicación: 2,45

GHz, Rango de frecuencia: 2,40 - 2,48 GHz, Canal: 255,

Dirección: 65536 direcciones, RSSI: 0-255, LQI: 0-255, Rango

de lectura: hasta 10 metros, Programación: configurable a

partir de comandos, Led: acción o estatus, Interface: CF tipo

1, Sistema operativo: PDA Pocket PC 2003

Lector proximidad

GP60

Potente Lector de tarjetas de proximidad / tags de 125 kHz.

Lector encapsulado estanco resistente al agua, ideal para

usos externos. Tensión de alimentación: de 6,5 a 15 voltios.

Rango de lectura: hasta 60 cm. Conexiones: Clock/Data mag

stripe pista 2, wiegand y RS-232.

Lector proximidad

GP90

Lectura de transponders de 125 kHz. Alto rango de lectura:

hasta 90 cm. Encapsulado para usos externos. Puede ser

configurado para las salidas más usuales de formato

interface, incluyendo Wiegand, banda magnética, RS-232

serial ASCII y salida RS-485. El módulo es ideal para control

de accesos, parkings y aplicaciones donde se requiera una

lectura a través de pared.


Pulsera RFID ID

Band

Producto de calidad para aplicaciones de Control de Acceso,

ya que se han utilizado materiales de máxima calidad y

durabilidad para la fabricación del brazalete y cierre. Tipo

chip: Mifare 1k - ISO 14443 A; Q5 - R/W 256 Kbits; Unique -

64 bits, Correa: 16,3 x 1,4 x 247 mm, Peso: 8,65 gr, Material:

TPE, E; poliéster y PC, Color: azul oscuro (disponibilidad de

otros colores), Temperatura máxima: 100 ºC, El logotipo

puede ser impreso en la correa o en la tapa. La durabilidad

del mismo dependerá de su aplicación

Llavero Bobsleigh

Llavero de proximidad de 125 kHz, Material: Policarbonato,

Resistente al agua IP67. Resistencia mecánica: Test de caída

10 veces 10 ciclos 1,8 metros. Llavero preparado para el

stress habitual de sistemas de control de acceso y control de

presencia.

Temperatura: -30º a 80ºC. Dimensiones. Grosor: 7,20 mm /

Longitud: 49,70 mm / Ancho: 33,10 mm / Peso: 4 gr aprox. /

Color: azul transparente

Brazalete 125 kHz

Disponibles distintos chips internos de 125 kHz de sólo

lectura o de lectura y escritura. Disponibles chips Mifare

internos. Distintos modelos. Distintos colores.

Tags para

lavanderías

industriales

Tags en PPS de pequeño tamaño muy resistente a altas

temperaturas (hasta 180ºC) y en presencia de líquidos

abrasivos. Disponibles con NXP I-Code SLI, EM4102 y T555x

Tags UHF

encapsulados

Tag de ABS para aplicaciones industriales. Disponibles en

868MHz y 915 MHz. Tres tamaños: 110x23mm, 138x30mm,

76x76mm. Disponibles con NXP UCode HSL; NXP UCode

EPC G2; Impinj Monza


31

Tags para metal

Tags de ABS robusto para su uso sobre superficies metálicas

gracias a su blindaje de ferrita colocado en la parte trasera del

tag. Con adhesivo para una mejor fijación sobre la superficie.

Disponible con NXP I-Code SLI.

Etiquetas para metal

Puede ser usado sobre superficies metálicas gracias a su

blindaje de ferrita colocado en la parte trasera del tag. Con

adhesivo para una mejor fijación sobre la superficie.

Tags para altas

temperaturas

Tag muy robusto de alto rendimiento. Fabricado con

tecnología de inyección. Puede ser usado con temperaturas

superiores a 200ºC. Disponible con NXP I-Code SLI

Tags cilíndricos

Tag de Nylon usado como inmobilizador de coches y en

aplicaciones industriales. Muy buena distancia de lectura

sobre su eje longitudinal. Tamaños: 5x18mm, 5x23mm,

5x30mm

Tags tipo clavo

Tag de Nylon robusto que puede ser clavado en madera,

palets, etc. Muy buena distancia de lectura sobre su eje

longitudinal. Tamaño: 6x5mm.

Tags tipo precinto

Práctico marcador de PVC para la trazabilidad y control de

diferentes tipos de productos. Tamaño: 18x30mm. Disponible

con NXP I-Code SLI, EM4100, NXP Hiyag1/2, Temic 5567

Tags tipo crotalPara la identificación de ganado. Fabricado en Nylon está

disponible con EM4105, EM4205 y NXP Hitag S

Tags para la

identificación de aves

Fabricado en Nylon. Tamaños de 9mm o 18mm. Disponible

con EM4100, NXP Hitag 1/2, NXP I-Code SLI, Temic 5567


Tags para la

identificación de

plantas

Tag especial para la identificación de plantas y flores.

Fabricado en ABS con PVC. Tamaño 155x58x8mm.

Disponible con EM4100, NXP Hitag 1 y 2, NXP I-Code SLI,

Temic 5567

Etiquetas adhesivas

UHF

Disponibles en varios formatos. 868 MHz y 915 MHz.

Disponibles con NXP U-Code EPC Gen2, NXP U-Code HSL,

Impinj Monza

Etiquetas adhesivas

13,56 MHz

Disponibles en varios formatos. Disponibles con NXP I-Code

SLI, NXP Mifare 1K, Mifare Ultralight, TI Tag-it HF-I

Etiquetas de CD y

DVDDisponibles con EM4102 y NXP I-Code SLI

Paper Tickets

Alternativa de bajo costo a las tarjetas RFID. Grosor de

0,5mm. Disponibles en blanco o preimpresas. Con NXP I-

Code SLI, NXP Mifare Ultralight, Mifare Estándar.

Muñequera "Wrist-

Fit"

Muñequera robusta y a prueba de agua, con correa de PVC y

cierre metálico. Con diferentes tecnologías y colores

disponibles

Muñequera RFID de

SiliconaMuñequera de silicona flexible y robusta con transponders

RFID integrado. Con diferentes tecnologías y colores

disponibles.


33

Muñequera "Wrist-

Fit2"

Con diferentes tecnologías y colores disponibles. Correa de

goma.

Muñequera de Un

Solo UsoCon diferentes tecnologías y colores disponibles

Muñequera de VelcroCon diferentes tecnologías y colores disponibles. Correa de

Nylon y Velcro

10.2 DISPOSITIVOS RFID SELECCIONADOS PARA EL PROYECTO:

Equipo Descripción

Lector RFID Activo

Wifi Controller Active

Now

Lector de 2.45 GHz, compatible con cualquier marca de la

norma Wifi, con un radio de comunicación no menor a 60 mts

controlable a través de software. Con sistema anticolisión con

capacidad de leer de 80 a 100 tags por segundo. Que incluye

software o versión demo de la aplicación de control,

monitoreo y configuración del lector y tags. Protocolos

soportados ARP, UDP, TCP, Telnet, ICMP, SNMP, DHCP,

BOOTP, Auto IP, http, SMTP, SFTP, Interfaces: RS232,

RS485, Ethernet, WiFi y RJ45, Temperatura de operción: -10

a 60 oC, protección de humedad IP54, Consumo de energia:

5-6 DC, 1 amperio, dimensiones: 126 x 104 x 28 mm,

interfaces de red: 802.11b, 802.11g y 10/100 Ethernet


Tag RFID Activo

Active Tags Active

Now

Tag (etiqueta RFID activa) de 2.45 GHz, utilizada para

localización de objetos o personas. Con una duración de

batería de 7 años, con modo de transmisión configurable y

administrable desde el Lector RFID activo. Dimensiones 31 x

90 x 10.5 mm. Protección de humedad IP65

Tarjetas de

identificación con tag

RFID activo

Tarjeta de identificación que incorpora un Tag (etiqueta RFID

activa) de 2.45 GHz, utilizada para Localización de personas.

Con una duración de batería de 7 años, con modo de

transmisión Configurable y administrable desde el lector RFID

activo. Dimensiones 54 x 85.5 x 4 mm. Protección de

humedad IP65

Antena direccional

Active Now

La Antena direccional Active Now a 2.45 GHz con detección

en múltiples direcciones dentro de un área de cobertura,

disponible en dos versiones de antena (45º y 25º), trabaja con

los estándares: Serial, WiFi y GPRS. Dimensiones 86 x 105 x

10 mm, Protección de humedad IP65 acc IEC 529, Color:

Blanco y Azul, Frecuencia: 2.4 GHz, Radio: 45db,

Temperatura de operación: -10 oC a 60 oC, Rango de lectura:

60 m.

Lectores proximidad

GP20-GP30

Lector de tarjetas de proximidad / tags de 125 kHz. Lectores

de RF encapsulados estancos resistentes al agua, ideal para

usos externos. Tensión de alimentación: de 5 a 12,5 voltios.

Rango de lectura: GP20 hasta 20 cm y GP30 hasta 30 cm.

Conexiones: Clock/Data mag stripe pista 2, wiegand y RS-

232.

Tarjeta proximidad

125 kHz Unique

Tarjeta proximidad 125 kHz Unique sólo lectura - Tipo de

chip: Unique 64 bits RF / 64 ASK Manchester. Tarjeta de

proximidad sólo lectura, diseñada para adaptarse a diferentes

y múltiples sistemas de proximidad 125 kHz. Tipo de chip:

Unique 64 bits RF/ 64 ASK Manchester, Tarjeta de PVC

laminada de máxima calidad, permite la impresión con

impresoras de sublimación y termo-transferencia.

Opcionalmente, banda magnética HICO 2750 Oe.

Disponibilidad de diferentes bandas magnéticas HICO y


35

LOCO.

WORLD TAG

Unique – 30 mm

UNIQUE – sólo lectura 64 bits, Diámetro: 30 mm ± 0,2 mm,

Grosor: 2,15 mm ± 0,25 mm, Agujero: 3,2 mm Peso: 1,9 gr.

Material: policarbonato Color: negro Frecuencia de

operación: 125 kHz ± 6 kHz, Densidad mínima de flujo:

12.5μT RMS, Inmersión agua IP67, Solución acuosa de sales,

Gasolina sin plomo, Petróleo, Aceite mineral y vegetal,

Compresión axial: 500N, Compresión radial: 300N, Vibración:

IEC 68.2.6 Shock: IEC 68.2.29, Temperatura almacenaje -

40 ºC a + 90 ºC, Temperatura funcionamiento - 25 ºC a + 70

ºC, Shock / fatiga - 25 ºC a + 70 ºC

10.3 MEMORIA DE CÁLCULO DE RED DE LECTORES RFID




Actividad 2: Diseño de red de lectores RFID.

1. Se adquirieron 3 lectores RFID activos (modelo SYRD245-1N) y diez tag (modelo SYTAG245-2K) para la

realización de pruebas, diseño de la red de RFID e implementación de la primera célula de RFID, prototipo

del proyecto.

Dispositivos Descripción

Lector RFID Activo

SYRD245-1N


tags desde larga distancia transmitiendo en frecuencias

de microondas (2,45 GHz), Rango de frecuencia: 2,40 -

2,48 GHz, Canal: 255, Dirección: 65536 direcciones,

RSSI: 0-255 ( permite determinar cuál es el lector más

cercano al tag en caso que las áreas de lectura de varios

dispositivos se interseccionen), LQI: 0-255, Rango de

lectura: hasta 13 m. con la antena incluida, Programación:

configurable a partir de comandos, Led: acción o estatus.


Tag RFID Activo

SYTAG245-2K

Frecuencia de comunicación: 2,45 GHz, rango de

frecuencia: 2,40 - 2,48 GHz, canal: 255 Dirección: 65536

direcciones, wake on radio: ON / OFF, RSSI: 0-255, ID: 64

bits, Programación: configurable a partir de comandos,

Led: acción o estatus, Conmutación: configurada como

tag activo o tag ON / OFF, Memoria: 4 kbytes – 2 kbytes

2. En las instalaciones de la Escuela Especializada en Ingeniería ITCA FEPADE centro Regional Santa Ana,

se realizaron pruebas para conocer la distancia máxima de lectura en intemperie, las cuales proporcionaron

los siguientes datos:

a. Lector RFID activo (modelo SYRD245-1N) sin antena = 51 mts

b. Lector RFID activo (modelo SYRD245-1N) con antena direccional de 9dbi = 135 mts.

Equipo de investigación realizando pruebas

de lectura de tramas de datos

Pruebas de lectura de tags a diferentes

distancias y ángulos

c. Así mismo, se determinó que es indiferente la posición o ángulo de lectura del tag RFID activo con

respecto a la antena, éste será leído, pero la redundancia de antenas permitirá garantizar que el

tag siempre sea leído.

3. En el Edificio F de ITCA sede central se realizaron pruebas de lectura de tag a través de un prototipo de

software elaborado para el proyecto, con el objetivo de determinar la ubicación de cada lector de RFID para

diseñar el plano de instalación de la red de lectores RFID a instalar en el edificio.


37

Pruebas de lectura para determinar el alcance

de los lectores RFID en el Edificio F de ITCA

sede central

Toma de medidas de la ubicación de cada

lector RFID a instalar en el Edificio F de ITCA

sede central

Pruebas de lectura de tag de RFID a través

del prototipo de software elaborado en

Visual Basic .Net

Prototipo de software elaborado en Visual

Basic .Net para conocer los indicadores:

RSSI, LQI y carga de la batería de los tag

de RFID, lo que es utilizado para determinar

la ubicación idónea de cada lector de RFID


Trama de un Tag de RFID provista por el

prototipo de software elaborado para el

proyecto, a través de esta se conoce los

indicadores del tag: RSSI, LQI y carga del

batería.

Trama de dos Tag de RFID provista por el



indicadores del cada tag: RSSI, LQI y carga

del batería.

4. Se creó y renderizó el dibujo tridimensional del exterior y tercer nivel del edificio F de sede central, donde

será implementada la primer célula de lectores RFID del proyecto y servirá como interfaz gráfica del

sistema.


39

Dibujo tridimensional del edificio F de ITCA

sede central, lugar donde se implementara

el proyecto y que servirá como interfaz

para el sistema, donde el usuario podrá

ingresar a los diferentes niveles del edificio

para monitorear y localizar personas y

objetos controlados con RFID

Dibujo tridimensional del salón de video

conferencias, ubicado en el tercer nivel del

edificio F de ITCA sede central, lugar donde

se implementara la primera célula prototipo,

compuesta por tres lectores RFID.

Proceso de renderizado del dibujo

tridimensional del edificio F de ITCA sede

central, el cual servirá como interfaz gráfica

del sistema

Dibujo tridimensional del edificio F de ITCA

sede central luego del proceso de renderizado

5. Diseño de las células, compuesta cada una por 3 de lectores RFID.

p

p p

Sala de videoconferencia.

12.05

8.48

3.86

F-305.


6. Luego de diseñar los planos de instalación de la red de lectores RFID, se procedió a instalar la primera

célula de lectores RFID, que servirá como prototipo del proyecto y estará ubicada en el salón de

videoconferencias del tercer nivel del edificio F de ITCA sede central.

Salón de video conferencias del Edificio F en

ITCA sede central, lugar donde se

implementó la primera célula de lectores

RFID.

Instalación de la red eléctrica y nodos de

conexión a la red LAN de los lectores RFID de

la primera célula.

Configuración de los lectores RFID para

incorporarlos a la red LAN de la institución y

poder acceder desde ITCA sede central y

desde el centro regional Santa Ana.

Instalación y funcionamiento del primero de

los tres lectores RFID que componen la

célula instalada en el salón de video

conferencias del edifico F de ITCA sede

central.


41

Instalación y funcionamiento del segundo de




central.

Instalación y funcionamiento del tercero de




central.

10.4 IMPLEMENTACIÓN DE UNA CÉLULA PROTOTIPO DE LECTORES RFID



Actividad 3: Implementación de una célula prototipo de lectores RFID



implementara la primera célula de lectores

RFID.


conexión a la red LAN de los lectores RFID de la

primera célula.






Instalación y funcionamiento del primero de los

tres lectores RFID que componen la célula

instalada en el salón de video conferencias del

edifico F de ITCA sede central.

Instalación y funcionamiento del segundo de los




Instalación y funcionamiento del tercero de los




10.5 INSTALACIÓN DEL LABORATORIO DEL PROYECTO DE INVESTIGACIÓN

Se instaló un laboratorio de investigación para el diseño y creación de circuitos electrónicos, experimentar

con la tecnología RFID y el desarrollo de software del proyecto.


43

El laboratorio se equipó con:

Mesa de trabajo electrónico

Equipo de cómputo

Servidor

Impresor de circuitos

Quemador de PIC

Breboards

Frecuencimetro

Tester

Pulseras antiestáticas

Herramientas para trabajo electrónico

Bibliografía adquirida con fondos del proyecto, para ser utilizada en la realización del mismo. Por la actualidad y

etapa de desarrollo de la tecnología empleada, los títulos escogidos se encuentran en inglés.


MEMORIA DE CÁLCULO DE TÉCNICA DE TRIANGULACIÓN DE LECTORES RFID DESARROLLADA




Actividad 4: Desarrollo experimental de la técnica de triangulación de lectores RFID.

1. El equipo de investigadores realizó un estudio sobre los siguientes métodos de localización:

a - Geodesia

b - Superficie

c - Mixta. Geodesia y Superficie

d - Punto de acceso más cercano

e - Diferencia de Tiempo de llegada

¿Qué es la triangulación?

La triangulación es el uso de la trigonometría de triángulos para determinar posiciones de puntos, medidas de

distancias o áreas de figuras.

Triangulación mediante GPS


45

En este contexto, la triangulación mediante GPS consiste en averiguar el ángulo de cada una de las tres

señales respecto al punto de medición. Conocidos los tres ángulos se determina fácilmente la propia posición

relativa respecto a los tres satélites. Conociendo además las coordenadas o posición de cada uno de ellos por

la señal que emiten, se obtiene la posición absoluta o coordenada reales del punto de medición.

Triangulación geodesia

Triangulación: al calcular la distancia (A-C) entre dos puntos conocidos en coordenadas (A y C) y la distancia

(A-B) y el ángulo (Â) de un punto conocido a un punto tercero (B), se pueda calcular las coordenadas del punto

B.

Resección: también en geodesia, conocidas las distancias a tres puntos de coordenadas, se puede determinar

la posición de nuestro punto.

En posición B, se pueda calcular las coordenadas usando los puntos conocidos P1, P2 y P3 en un plano

horizontal. Medir la distancia r1 se pone en un circulo. Medir r2 se pone en dos puntos A o B. Medir la tercera

distancia r3, le da las coordenadas del punto B. Eso se conoce como resección o trilateración.

Triangulación de superficies

La triangulación de superficies es un método de obtener áreas de figuras poligonales, normalmente irregulares,

mediante su descomposición en formas triangulares. Lógicamente, la suma de las áreas de los triángulos da

como resultado el área total.


El área de un triángulo se halla mediante la siguiente ecuación:

Siendo S la superficie, b la longitud de cualquiera de los lados del triángulo y h la distancia perpendicular entre

la base y el vértice opuesto a dicha base

Triangulación Mixta Geodesia y Superficie

Combina la triangulación por Geodesia y la de superficie para la ubicación de un punto en el espacio.

Punto de acceso más cercano

Es utilizado en los sistemas de localización en tiempo real (RTLS) son sistemas completamente automáticos

que monitorizan con una determinada frecuencia, la posición de un elemento móvil. Para su funcionamiento,

utilizan tecnología de alta frecuencia que permite identificar individualmente a cada uno de sus componentes.

La localización mediante redes locales inalámbricas puede llevarse a cabo de diferentes maneras; la más

sencilla es la basada únicamente en el punto de acceso más cercano al terminal. Este método confunde a

menudo la planta del edificio, pues es fácil que la antena más cercana a un usuario ubicado en una

determinada planta sea la misma que la correspondiente a un usuario situado en una planta superior, si la

posición sobre el piso es similar. Por otra parte la señal es vulnerable debido a las interferencias, lo que puede

afectar, además de a la precisión, a la seguridad de la comunicación.


47

Diferencia de Tiempo de llegada

Otro método de localización muy usado es TDOA (Time Difference Of Arrival) basado en técnicas de

triangulación que emplea la diferencia entre los tiempos de llegada de la señal procedente del terminal móvil a

distintos pares de estaciones base para calcular la posición.

Los métodos más modernos de localización se basan en motores de posicionamiento que almacenan la

medida de potencia de señal en diferentes puntos del área de cobertura. La técnica, conocida como Wi-Fi

mapping, arroja resultados más exactos que los métodos de triangulación celular, pero con un elevado tiempo

de latencia, lo que la hace poco utilizable para aplicaciones de tiempo real.

2. El equipo de investigadores estudió el protocolo de comunicación utilizado por el lector RFID activo

(modelo SYRD245-1N) como insumo para el desarrollo de un prototipo de software en Visual Basic .Net

para conocer los siguientes indicadores del tag:

a. RSSI: es la abreviatura en Ingles de (Receive Signal Strength Indication) Indicador de fuerza

de señal de recepción. Este término se usa comúnmente para medir el nivel de fuerza de las

señales, en las redes inalámbricas (WIFI). Entre más alto sea el número, mejor captura de la

misma.

b. LQI: es la abreviatura en Ingles de (Link Quality) es un indicador de calidad del enlace entre el

lector y el tag.

c. Nivel de carga de la batería del tag.


Pantalla del prototipo de software, donde se muestra la primera célula de lectores RFID

implementada en el salón de videoconferencias del edificio F de sede central. Dicho prototipo

muestra la trama recibida y los indicadores del tag.

3. Análisis geométrico para determinar la posición (x,y) de un punto, dadas las distancias hacia tres puntos

conocidos.

Mediante un análisis matemático, a partir de las distancias de dos puntos conocidos llamados A y B, hacia

un tercer punto de posición (X, Y) se llegó a las siguientes ecuaciones que expresan la posición del punto

en un plano de coordenadas rectangulares.

Simultaneando Lectores A y B

X = ( RSSIA2 – RSSIB2 + 144 ) / 24

_____

Y = √ ( RSSIA2 – X2 )


49

Para los lectores B y C, al simultanear las

ecuaciones resulta una ecuación cuadrática

Simultaneando Lectores B y C

_________

X = (– b ± √ (b2 – 4 a c) ) / (2 a)

________________

Y = √ (RSSIB2 – (X – 12)2)

Donde:

a = -330.32

b = 6705.496 + 14.8 (RSSIC2 – RSSIB2)

c = – 39719.3284 – RSSIB4 – RSSIC4 + 2

RSSIB2 RSSIC2 + 288 RSSIB2 – 12.44

RSSIC2

Para los lectores A y C queda también una

ecuación cuadrática.

Simultaneando Lectores A y C

X = (– b ± √ (b2 – 4 a c) ) / (2 a)


___________

Y = √ (RSSIA2 – X2)

Donde:

a = 551.12

b = 33.2 (RSSIC2 – RSSIA2

– 137.78)

c = 18983.3284 + RSSIA4 +

RSSIC4 – 2 RSSIA2 RSSIC2

– 275.56 RSSIC2

Las posiciones de los lectores A, B y C están dadas en metros, y tienen una disposición como se muestra

en la figura de la derecha.

El salón en donde se ha implementado la red de lectores tiene la disposición mostrada en la siguiente

figura:

Para poder determinar la posición de un objeto dentro del salón dadas las distancias hacia las 3 antenas

A, B y C, es necesario aplicar las fórmulas anteriormente dadas, considerando que cualquier valor

negativo de X o de Y debe ser descartado pues indicaría que el objeto se encuentra fuera del salón.


51

Las distancias de los 3 lectores hacia el objeto a posicionar se calcula mediante una fórmula a partir del

parámetro RSSI entregado por los lectores.

El RSSI expresa la intensidad o potencia con que la señal de un TAG es captada por un lector y es

inversamente proporcional a la distancia, se encuentra en una escala que va desde 0 hasta 255.

Se estableció una variable llamada “Consumo de potencia” que se define como:

Consumo de potencia = 255 – RSSI

Esta variable expresa la dificultad con la que se recibe una señal del TAG y es proporcional a la distancia.

Para establecer esta relación se efectuaron una serie de pruebas en las que se registro la distancia del

lector hacia un TAG y el RSSI, luego se calculó el consumo de potencia y finalmente se realizó el

cociente:

K = Consumo de potencia / Distancia en metros

Para establecer la constante (para cada lector) que relaciona la distancia medida en metros con el

“consumo de potencia” del TAG.

Luego de obtener el promedio de las constantes para cada lector se realizó un ajuste para maximizar la

coincidencia de valores calculados y medidos. Con estos valores entonces en el programa debe

realizarse primero el cálculo del “Consumo de Potencia” (255-RSSI) para cada lector respecto a un TAG,

luego dividir el “Consumo de Potencia” entre la constante respectiva: K1 para lector A, K2 para lector B y

K3 para lector C, estos cocientes proporcionarán el cálculo de la distancia en metros entre cada lector y el

TAG en cuestión. Con estos datos es posible ingresarlos a las formulas dadas al principio para obtener un

par de coordenadas (X, Y) expresado en metros y que define la posición del objeto dentro del salón.

4. El equipo de investigadores realizó una discusión sobre las siguientes técnicas de posicionamiento

utilizadas:

a. Geodesia.

b. Superficie

c. Mixta. Geodesia y Superficie

d. Punto de acceso más cercano

e. Diferencia de Tiempo de llegada

Donde, se acordó experimentar la técnica de triangulación a través de la potencia (Conociendo el valor de

RSSI del tag).


5. Se realizaron pruebas para conocer la distancia máxima de lectura en intemperie, las cuales

proporcionaron los siguientes datos:

a. Lector RFID sin antena = 51 mts

b. Lector RFID con antena direccional de 9dbi = 135 mts.

Así mismo, se determinó que es indiferente la posición o ángulo de lectura del tag RFID activo con

respecto a la antena, éste será leído, pero la redundancia de antenas permitirá garantizar que el tag

siempre sea leído.

Equipo de investigación realizando pruebas

de lectura de tramas de datos

Pruebas de lectura de tags a diferentes

distancias y ángulos

6. Se realizaron pruebas con el software prototipo, para capturar la trama de datos enviada por el lector de

RFID y al mismo tiempo se logró conocer el valor de RSSI (potencia de transmisión) del tag.

Pruebas de lectura de tag de RFID a través

Prototipo de software elaborado en Visual

Basic .Net para conocer los indicadores:

RSSI, LQI y carga de la batería de los tag


53

del prototipo de software elaborado en

Visual Basic .Net

de RFID, lo que es utilizado para determinar

la ubicación idónea de cada lector de RFID

Trama de un Tag de RFID provista por el



indicadores del tag: RSSI, LQI y carga del

batería.

Trama de dos Tag de RFID provista por el



indicadores del cada tag: RSSI, LQI y carga

del batería.

7. Será elaborado un mapeo RSSI del salón de videoconferencias del edificio F de sede central, para

determinar la ubicación de un tag de RFID por triangulación.


Toma de lecturas de RSSI para el

levantamiento del radio mapa.

Investigadores haciendo uso del prototipo de

software para la toma de RSSI del mapeo.

8. Análisis geométrico para determinar la posición (x,y) de un punto, dadas las distancias hacia tres puntos

conocidos.

Para poder determinar la posición de un objeto dentro del salón dadas las distancias hacia las 3 antenas

A, B y C, es necesario aplicar las fórmulas anteriormente dadas, considerando que cualquier valor

negativo de X o de Y debe ser descartado pues indicaría que el objeto se encuentra fuera del salón.

Las distancias de los 3 lectores hacia el objeto a posicionar se calcula mediante una formula a partir del

parámetro RSSI entregado por los lectores.

El RSSI expresa la intensidad o potencia con que la señal de un TAG es captada por un lector y es

inversamente proporcional a la distancia, se encuentra en una escala que va desde 0 hasta 255.

Se estableció una variable llamada “Consumo de potencia” que se define como:

Consumo de potencia = 255 – RSSI

Esta variable expresa la dificultad con la que se recibe una señal del TAG y es proporcional a la distancia.

Para establecer esta relación se efectuaron una serie de pruebas en las que se registró la distancia del

lector hacia un TAG, y el RSSI, luego se calculó el consumo de potencia y finalmente se realizó el

cociente:

K = Consumo de potencia / Distancia en metros

Para establecer la constante (para cada lector) que relaciona la distancia medida en metros con el

“consumo de potencia” del TAG.

A continuación se muestran lo datos obtenidos:


55

153Num. Distancias en metros RSSI Leído Consumo de potencia (255-RSSI)Muestra Lector 1 Lector 2 Lector 3 Datos del Lector Lector 1 Lector 2 Lector 3

1 8.1 6.9 3.6 137 156 147 118 99 108

2 3.3 6.6 1.5 125 166 138 130 89 117

3 8.7 7.0 8.2 129 128 137 126 127 118

4 4.1 6.8 7.2 144 153 159 111 102 96

5 4.7 10.2 3.0 156 131 167 99 124 88

6 8.9 6.0 1.4 168 132 135 87 123 120

7 4.2 4.0 5.4 135 130 163 120 125 92

8 7.6 11.7 4.0 147 162 152 108 93 103

9 6.8 6.0 7.6 159 148 124 96 107 131

10 1.8 5.8 6.6 155 168 166 100 87 89

11 2.6 9.8 10.1 139 162 132 116 93 123

12 8.5 2.3 5.3 148 121 121 107 134 134

13 8.5 5.1 10.2 157 154 121 98 101 134

14 10.3 2.4 5.2 120 137 166 135 118 89

15 10.5 6.0 8.5 146 122 155 109 133 100

16 3.4 3.2 1.1 147 128 156 108 127 99

17 9.2 5.6 11.3 142 130 138 113 125 117

18 6.1 7.3 7.0 160 155 146 95 100 109

19 1.7 10.9 7.7 121 158 124 134 97 131

20 4.6 9.1 6.1 142 165 164 113 90 91

21 1.1 3.4 1.7 161 170 120 94 85 135

22 10.9 6.4 7.9 121 133 151 134 122 104

23 10.4 4.8 7.3 145 157 140 110 98 115

24 10.3 9.6 5.5 126 139 169 129 116 86

25 1.0 2.7 10.1 133 125 131 122 130 124

26 3.7 1.2 4.8 124 146 157 131 109 98

27 4.7 9.8 7.7 131 161 138 124 94 117

28 3.8 3.8 7.8 166 137 138 89 118 117

29 4.7 7.5 6.4 149 143 138 106 112 117

30 1.3 4.2 1.6 165 135 163 90 120 92

31 6.4 10.0 1.2 156 125 151 99 130 104

32 11.0 9.4 6.8 140 126 141 115 129 114

33 11.7 10.8 1.6 141 166 147 114 89 108

34 10.1 3.0 11.3 132 148 122 123 107 133

35 8.0 7.2 11.3 163 140 165 92 115 90

36 10.1 3.3 2.7 161 125 164 94 130 91

37 4.3 8.6 2.7 129 123 126 126 132 129

38 9.9 3.0 7.0 144 160 130 111 95 125

39 2.2 6.6 1.3 162 164 122 93 91 133

40 9.0 6.8 1.7 149 143 124 106 112 131

41 5.4 3.9 7.1 132 121 128 123 134 127


42 10.7 8.4 7.9 134 142 122 121 113 133

43 7.3 1.4 7.9 143 132 149 112 123 106

44 5.0 10.9 4.0 144 128 141 111 127 114

45 6.7 4.1 3.1 150 150 160 105 105 95

46 1.6 3.5 11.1 133 129 144 122 126 111

47 6.6 6.9 8.7 163 157 168 92 98 87

48 2.3 10.2 8.4 157 130 135 98 125 120

49 7.2 1.0 5.4 123 149 138 132 106 117

50 6.7 8.8 10.8 125 168 156 130 87 99

51 9.7 9.0 7.1 144 133 146 111 122 109

52 9.6 3.9 2.0 161 151 155 94 104 100

53 3.7 3.3 9.1 157 152 134 98 103 121

54 4.7 11.2 6.3 170 166 151 85 89 104

55 9.7 3.2 1.8 121 134 157 134 121 98

56 6.9 9.8 8.4 169 149 129 86 106 126

57 5.0 10.1 5.8 161 141 147 94 114 108

58 8.2 2.8 5.5 157 155 127 98 100 128

59 2.9 5.0 7.7 135 133 134 120 122 121

60 9.0 8.8 6.1 120 131 137 135 124 118

61 11.0 10.2 10.0 127 157 121 128 98 134

62 3.9 3.3 2.4 165 145 144 90 110 111

63 1.5 7.8 9.7 168 129 166 87 126 89

64 4.8 10.3 11.8 129 144 130 126 111 125

65 3.6 3.8 5.8 140 170 164 115 85 91

66 7.8 6.0 5.3 122 131 164 133 124 91

67 6.5 1.6 10.2 166 152 124 89 103 131

68 3.9 1.4 7.7 164 164 151 91 91 104

69 6.7 8.7 7.7 149 126 148 106 129 107

70 9.3 4.7 7.0 123 122 163 132 133 92

71 11.2 10.0 6.8 128 159 126 127 96 129

72 7.4 1.2 4.4 167 125 170 88 130 85

73 6.9 8.3 5.0 153 120 153 102 135 102

74 9.7 1.7 3.5 149 132 147 106 123 108

75 1.2 11.4 2.4 134 125 140 121 130 115

76 7.4 3.1 2.2 138 150 153 117 105 102

77 5.3 7.4 1.7 138 138 135 117 117 120

78 6.7 8.8 4.3 126 155 168 129 100 87

79 1.9 3.5 4.6 133 141 159 122 114 96

80 10.3 2.9 5.9 166 153 161 89 102 94

81 9.3 3.1 3.6 123 144 135 132 111 120

82 7.5 10.1 11.1 134 137 120 121 118 135

83 4.3 1.6 7.8 143 138 147 112 117 108

84 2.7 8.7 4.7 130 127 131 125 128 124

85 11.7 9.9 10.1 139 136 125 116 119 130


57

86 1.9 7.2 5.6 145 168 165 110 87 90

87 8.3 7.3 4.3 170 153 139 85 102 116

88 10.5 11.6 7.2 170 152 135 85 103 120

89 9.8 7.7 2.1 170 152 158 85 103 97

90 3.9 4.6 1.7 125 121 125 130 134 130

91 1.7 8.9 1.5 141 141 137 114 114 118

92 9.9 4.7 3.0 141 142 142 114 113 113

93 9.1 5.8 9.9 124 121 127 131 134 128

94 1.9 5.6 10.9 150 123 140 105 132 115

95 9.7 6.9 4.1 121 140 153 134 115 102

96 11.3 3.2 8.6 152 165 123 103 90 132

97 11.0 6.4 6.9 152 154 167 103 101 88

98 2.7 2.9 3.3 158 161 138 97 94 117

99 6.5 1.3 8.7 130 156 137 125 99 118

100 1.6 1.6 1.4 159 164 125 96 91 130

101 2.5 1.1 1.5 121 132 122 134 123 133

102 5.0 5.2 6.5 148 130 121 107 125 134

103 2.9 5.4 6.5 128 141 160 127 114 95

104 4.6 5.3 4.8 163 164 126 92 91 129

105 3.2 6.4 6.5 134 130 155 121 125 100

106 4.8 5.1 3.4 131 159 125 124 96 130

107 2.7 3.0 2.9 156 129 137 99 126 118

108 2.5 5.5 4.6 142 160 158 113 95 97

109 2.2 2.2 2.0 129 162 143 126 93 112

110 1.6 5.7 1.2 165 134 126 90 121 129

111 5.4 6.6 1.4 149 169 122 106 86 133

112 2.2 6.1 1.5 131 139 130 124 116 125

113 5.9 6.2 4.6 144 151 135 111 104 120

114 6.0 3.4 5.5 136 160 127 119 95 128

115 1.7 4.7 4.1 161 150 136 94 105 119

116 5.7 4.6 1.1 135 140 138 120 115 117

117 3.6 1.6 6.0 150 123 129 105 132 126

118 6.3 4.2 4.5 132 155 151 123 100 104

119 1.1 5.1 4.1 140 162 141 115 93 114

120 4.6 2.9 3.9 161 170 158 94 85 97

121 3.6 1.0 5.9 134 125 157 121 130 98

122 1.7 5.3 4.9 165 142 154 90 113 101

123 5.3 3.2 2.4 161 155 131 94 100 124

124 6.6 2.6 5.0 150 132 135 105 123 120

125 1.6 2.9 2.3 167 127 131 88 128 124

126 2.5 4.8 3.7 155 129 131 100 126 124

127 3.6 3.5 1.9 150 170 146 105 85 109

128 3.5 4.2 6.1 152 164 168 103 91 87

129 6.9 4.1 5.5 157 153 143 98 102 112


130 1.4 1.1 6.6 128 167 161 127 88 94

131 2.1 6.6 1.6 138 168 142 117 87 113

132 1.3 6.8 3.6 121 129 165 134 126 90

133 6.0 1.5 6.4 151 162 141 104 93 114

134 5.3 4.6 1.5 161 123 165 94 132 90

135 2.8 6.4 4.6 160 134 134 95 121 121

136 3.3 4.8 4.1 159 128 162 96 127 93

137 6.0 2.3 4.5 132 138 123 123 117 132

138 3.1 1.2 1.1 132 158 168 123 97 87

139 1.5 3.8 6.4 143 161 145 112 94 110

140 5.0 5.4 2.5 133 146 169 122 109 86

141 5.1 3.6 1.5 150 131 168 105 124 87

142 4.8 3.0 2.3 159 122 134 96 133 121

143 2.9 6.0 2.0 157 169 128 98 86 127

144 5.8 3.8 5.5 162 153 153 93 102 102

145 1.5 2.0 6.8 158 123 151 97 132 104

146 4.1 4.9 3.9 150 130 148 105 125 107

147 5.2 2.8 5.4 157 160 122 98 95 133

148 2.0 1.4 4.0 126 167 161 129 88 94

149 1.5 2.7 3.2 124 138 140 131 117 115

150 2.8 2.9 1.4 134 148 137 121 107 118

151 2.7 6.9 5.3 128 127 164 127 128 91

152 6.6 6.8 2.1 132 162 151 123 93 104

153 6.3 2.6 4.7 134 143 145 121 112 110

154 5.1 6.5 6.0 133 164 169 122 91 86

155 2.6 2.8 4.4 135 130 145 120 125 110

156 1.7 4.6 5.2 123 169 167 132 86 88

157 5.2 4.8 5.0 131 169 137 124 86 118

158 2.0 5.7 6.6 139 148 120 116 107 135

159 1.3 4.5 3.1 122 169 137 133 86 118

160 1.7 1.8 1.5 152 126 153 103 129 102

161 4.4 3.2 6.2 159 160 132 96 95 123

162 4.0 5.5 3.8 157 151 152 98 104 103

163 2.0 6.1 3.9 135 143 169 120 112 86

164 3.5 4.0 6.4 136 120 157 119 135 98

165 1.4 1.3 3.9 131 146 158 124 109 97

166 1.7 5.2 4.8 141 169 130 114 86 125

167 4.6 6.2 3.0 122 131 134 133 124 121

168 1.3 6.8 5.0 131 164 159 124 91 96

169 5.3 1.9 2.5 167 146 126 88 109 129

170 3.0 5.4 3.8 153 128 147 102 127 108

171 3.2 3.8 1.8 123 158 145 132 97 110

172 5.2 4.8 4.0 130 155 163 125 100 92

173 4.0 4.7 4.9 146 134 152 109 121 103


59

174 6.8 4.8 2.8 156 154 141 99 101 114

175 6.8 4.4 6.0 167 131 151 88 124 104

176 2.5 6.8 4.4 145 147 157 110 108 98

177 1.8 2.6 1.7 166 130 169 89 125 86

178 6.0 6.5 3.3 138 139 163 117 116 92

179 5.7 3.5 5.5 145 130 157 110 125 98

180 6.7 1.1 5.2 153 156 142 102 99 113

181 6.1 4.3 1.7 159 135 125 96 120 130

182 5.8 5.4 5.8 120 145 161 135 110 94

183 2.1 6.6 3.5 146 161 141 109 94 114

184 4.3 4.0 1.4 134 132 135 121 123 120

185 6.1 4.7 5.4 124 152 123 131 103 132

186 1.6 5.6 3.3 130 123 124 125 132 131

187 6.0 2.5 6.5 152 143 128 103 112 127

188 3.8 5.7 5.6 162 150 143 93 105 112

189 1.5 2.8 2.8 138 154 152 117 101 103

190 4.8 1.5 4.6 148 168 126 107 87 129

191 5.6 3.2 1.2 136 145 130 119 110 125

192 5.0 5.7 1.6 153 169 165 102 86 90

193 2.4 4.3 5.8 129 143 155 126 112 100

194 1.8 4.8 1.3 154 164 139 101 91 116

195 1.8 6.8 4.4 141 149 157 114 106 98

196 2.6 3.8 4.6 142 132 140 113 123 115

197 1.9 4.2 4.3 148 150 129 107 105 126

198 2.4 6.9 3.3 121 135 158 134 120 97

199 1.9 6.9 3.1 149 160 136 106 95 119

200 3.6 3.3 3.3 156 170 129 99 85 126

Luego se realizó el cálculo de constantes para cada lector

Donde, K = Consumo de potencia / Distancia en metros

Num.Muestra

Cálculo de constantes p/ cada lector. K =Cons.d.Potenc. / Dist.Metros

K1 K2 K3

1 14.5475252 14.2280362 30.0743118

2 39.7549084 13.3386851 80.4383673

3 14.518646 18.2413416 14.4095578

4 27.1279852 14.9427974 13.3907422

5 20.8582779 12.147659 29.4285472

6 9.79969287 20.4918168 87.0142416

7 28.8426851 31.0695599 16.9849922

8 14.1267438 7.93355576 25.7524575

9 14.0738761 17.9068378 17.1072303


10 56.8099238 15.0853869 13.5451194

11 45.0831343 9.43155285 12.1008296

12 12.5885189 58.011592 25.2119815

13 11.5132289 19.8164396 13.0839861

14 13.1101501 48.935227 17.0932699

15 10.3678722 22.1203161 11.8255237

16 31.5380939 40.3288844 87.7164157

17 12.2889431 22.3158602 10.4068725

18 15.4227404 13.8575266 15.6966322

19 80.344961 8.91729356 16.9229192

20 24.6133376 9.8761387 14.9281822

21 88.0357559 25.4072365 77.3070618

22 12.271941 19.2464922 13.2837913

23 10.6001643 20.4765452 15.8094794

24 12.4548607 12.0662685 15.6778918

25 117.761399 48.4519502 12.3255019

26 35.4883738 89.0630914 20.2884983

27 26.3349802 9.61876707 15.1065939

28 23.7015868 31.0688154 15.0616484

29 22.4466696 14.8780085 18.2199252

30 69.1888074 28.7552375 56.8594193

31 15.5191947 13.0578372 85.933835

32 10.4784074 13.7188708 16.8052465

33 9.73877898 8.22989609 67.7497776

34 12.2694808 35.0673478 11.7518105

35 11.4538295 15.8698789 8.03090801

36 9.30796979 39.1512167 33.6753775

37 29.4906372 15.387563 48.6294041

38 11.1295663 31.3031048 17.7737968

39 42.1056498 13.9054464 103.667377

40 11.8400139 16.5690004 77.2586361

41 22.7983423 34.4250287 17.7966131

42 11.2882101 13.4968036 16.855046

43 15.3533631 87.717855 13.3321143

44 22.0315863 11.5744281 28.672491

45 15.77122 25.4081893 30.5810298

46 76.35203 36.4974591 9.99377866

47 13.869748 14.2568295 9.97997079

48 42.7377583 12.314021 14.2288737

49 18.284162 102.848558 21.5096025

50 19.5268058 9.84930534 9.18466451

51 11.5213499 13.6065539 15.4553534

52 9.87108897 27.007088 49.7920138

53 26.4270904 31.4520136 13.33658


61

54 18.2380796 7.88754253 16.3782092

55 13.8392002 37.7049511 55.2583574

56 12.4548373 10.8250642 15.0555635

57 18.6999301 11.2644979 18.6279167

58 12.0030765 35.4278231 23.4953191

59 41.17146 24.2892337 15.6521021

60 14.9167763 14.1193815 19.4168636

61 11.6725378 9.68203543 13.3469005

62 22.9183692 33.6269585 47.3375995

63 59.6565893 16.0905374 9.09429891

64 26.275892 10.8391743 10.6237933

65 31.5680018 22.3560773 15.681755

66 17.0681805 20.5138233 17.1443597

67 13.6123157 64.0159781 12.9203048

68 23.4502117 66.1967393 13.5687578

69 15.9131228 14.7624357 13.9293967

70 14.151994 28.2438076 13.2166279

71 11.3307911 9.67068182 19.0832806

72 11.9260504 104.099362 19.3631635

73 14.7705009 16.1485635 20.2042358

74 10.9617074 72.7592588 30.3496442

75 99.1716052 11.3810995 46.9857234

76 15.7279839 34.0803645 46.4777612

77 22.0332623 15.7912539 71.935922

78 19.3006655 11.28605 20.0287029

79 62.7101527 32.8252521 21.0558671

80 8.64613699 35.1982984 15.7428948

81 14.128912 35.5420175 33.139357

82 16.2761274 11.6410589 12.1904884

83 25.9755238 73.6521421 13.9498546

84 46.4109611 14.6359767 26.3858326

85 9.85982784 12.1134328 12.8366661

86 58.38476 12.0515841 15.9797996

87 10.247169 13.9483608 26.911793

88 8.1200126 8.81850922 16.8068332

89 8.70644331 13.4605164 45.8817818

90 33.2549733 29.3034685 75.4322554

91 65.5693462 12.9012604 77.7570862

92 11.4844628 24.2136629 37.8168789

93 14.4581896 23.0768918 12.9660934

94 54.3987859 23.5975756 10.5554737

95 13.8446399 16.696259 24.6077422

96 9.1286287 28.3136738 15.4309821

97 9.35709239 15.8229241 12.7156314


98 35.961731 32.8198076 34.9868604

99 19.2027907 76.2315282 13.4487528

100 59.3050991 55.8197307 92.7060569

101 54.627499 109.158608 89.089968

102 21.5642546 23.9319944 20.6944355

103 44.2603586 21.2741308 14.6835547

104 19.8465956 17.1117828 27.126388

105 38.4891949 19.5844343 15.4116414

106 25.9006506 19.0223417 38.0018952

107 36.343092 41.8363965 40.7802678

108 44.5994755 17.3016476 21.0966714

109 57.6957702 42.7426284 54.5590964

110 55.9887637 21.1188583 104.519323

111 19.7226318 13.0892168 94.9412252

112 57.1660759 19.0897975 82.6868202

113 18.8861367 16.6124987 26.3585043

114 19.6657012 27.6102149 23.3645208

115 54.9399736 22.4131573 28.6128232

116 20.9546216 24.7932315 106.502793

117 29.4704933 84.1621998 20.9770837

118 19.5997903 23.9222 23.2464105

119 108.656741 18.1139787 27.6024527

120 20.5285194 29.4491974 24.6236148

121 33.7246689 129.188999 16.5600705

122 52.9387126 21.405266 20.7550518

123 17.5744461 31.0669962 51.5470062

124 15.9052008 47.8839424 24.0166993

125 53.6835451 44.2924784 52.6498722

126 39.8541347 26.5010255 33.2854907

127 29.0984762 24.3636378 57.2662423

128 29.1683632 21.4797304 14.2822118

129 14.3286014 24.6005249 20.4551117

130 87.8777837 79.3247983 14.1797908

131 56.2296087 13.1848021 70.8759752

132 102.896713 18.4876923 25.0228965

133 17.2642248 60.5085124 17.7482512

134 17.9210391 28.6925229 60.5259568

135 34.2556057 18.8842732 26.6122431

136 29.1606648 26.217691 22.5908526

137 20.5987717 51.6310626 29.7052789

138 39.4363101 81.1300496 79.7999884

139 72.58116 25.0449032 17.2191862

140 24.4203422 20.1840176 34.1410361

141 20.7755114 34.0793472 58.5315075


63

142 19.9660324 43.6739337 52.9074909

143 33.9173382 14.3211534 61.8676585

144 16.1479094 27.0155713 18.7826944

145 64.1545781 67.0516608 15.276004

146 25.4574639 25.5375187 27.110497

147 18.9516836 33.8333738 24.6853503

148 65.3485464 60.5286687 23.8503216

149 88.1200393 43.7653246 35.6430397

150 43.9533525 36.4119913 85.0227705

151 46.4730811 18.5167873 17.335654

152 18.5994738 13.6538794 49.8567613

153 19.1919243 43.4972786 23.4872996

154 24.142584 13.9816812 14.4745573

155 46.32056 44.0934733 25.2659419

156 77.5080631 18.5711849 16.9883666

157 23.9437991 18.0116159 23.451759

158 58.6396458 18.5942042 20.5473007

159 101.668291 18.9293202 37.6091508

160 60.0976955 71.6142294 66.6914143

161 21.8693294 29.6971648 19.8827854

162 24.6522616 18.8365868 26.8380083

163 61.2685539 18.4076617 21.7522831

164 33.7930605 33.3823115 15.357986

165 90.6960664 82.6835918 25.0827571

166 65.7725065 16.4455303 25.9190146

167 28.7575881 20.0645901 40.7271064

168 95.670339 13.5520654 19.2904883

169 16.828709 57.5509555 50.6017902

170 33.4404676 23.6705205 28.7038645

171 41.3583457 25.7636686 60.4724622

172 24.1861365 21.0449089 23.2004739

173 27.1540213 25.8343023 20.808429

174 14.5706722 21.2318448 40.1562467

175 13.0132512 28.3698234 17.416184

176 43.3826913 15.8535018 22.4376712

177 50.3035838 47.4732676 49.7251293

178 19.4236677 17.7039243 27.5193694

179 19.3714057 35.2579356 17.8966884

180 15.2284654 86.2995577 21.7738212

181 15.8031385 27.9329281 77.9885086

182 23.1637361 20.2345827 16.2719398

183 52.5817298 14.0770071 32.4268655

184 27.867485 31.167198 86.7318834

185 21.5552177 21.8400157 24.6873938


186 77.408925 23.5799819 40.0730021

187 17.2208347 44.085738 19.3272742

188 24.4632493 18.5450988 20.0015963

189 79.3720198 35.5124515 37.1699907

190 22.3138112 56.3043516 28.2023968

191 21.280534 34.645037 107.693896

192 20.3402067 15.2402946 56.397956

193 51.6487885 26.0688367 17.3751046

194 55.1832093 18.8485653 91.3212196

195 62.9198912 15.621223 22.4884243

196 43.183396 32.05935 25.1329145

197 55.6219319 25.308635 29.0265012

198 55.3231516 17.277437 29.3327139

199 56.0110822 13.7969304 37.8449752

200 27.1264077 25.7826367 38.8196235

Promediado de las constantes obtenidas para encontrar la constante respectiva para cada lector.

Promedios de K

K1 K2 K3

32.6768956 29.3781775 32.3846441

Finalmente se obtiene la distancia en metros del lector al tag en cuestión, dividiendo la constante k

respectiva, para el lector 1 se utiliza k1 dividido entre el consumo de potencia RSSI dado por el lector 1, para

el lector 2 se utiliza k2 dividido entre el consumo de potencia RSSI dado por el lector 2 y para el lector 3 se

utiliza k3 dividido entre el consumo de potencia RSSI dado por el lector 3. Resultando la siguiente tabla.

Num.Muestra

Distancia calculada. (consumo/const.)

Lector 1 Lector 2 Lector 3

1 3.600909027 3.358855439 3.347101431

2 3.984129224 3.01859265 3.622252721

3 3.855159619 4.329957405 3.637065105

4 3.404344291 3.472734962 2.962072865

5 3.029257939 4.204480687 2.708422687

6 2.660457111 4.17588229 3.692412606

7 3.687268844 4.249066668 2.836513218

8 3.290591432 3.161945018 3.184262717


65

9 2.930666595 3.628633 4.029942702

10 3.046394441 2.961173763 2.743417312

11 3.537466031 3.156178783 3.786205569

12 3.261343236 4.558318182 4.140664987

13 2.993452252 3.449056018 4.135494517

14 4.121338241 4.018509899 2.75199492

15 3.326356839 4.542625812 3.090693595

16 3.296056214 4.337846697 3.061214983

17 3.453652849 4.257585915 3.621723645

18 2.893940367 3.419977376 3.373061103

19 4.106544613 3.308802403 4.037976625

20 3.460047011 3.057808226 2.801950619

21 2.880159578 2.90343154 4.164350257

22 4.104722525 4.168723622 3.220571509

23 3.361336944 3.327563569 3.558389374

24 3.937279235 3.954440688 2.649974757

25 3.718308944 4.439285185 3.831195609

26 4.013076029 3.694286391 3.024782034

27 3.791481255 3.207102275 3.606876796

28 2.722557947 4.024749566 3.614480019

29 3.230705422 3.814352546 3.601773498

30 2.750576651 4.099766837 2.829220567

31 3.02908044 4.440592527 3.201246739

32 3.531545463 4.397568578 3.521931757

33 3.490456393 3.025318789 3.325237677

34 3.778394762 3.634714341 4.113354578

35 2.81636732 3.916266896 2.792293249

36 2.870055244 4.413451122 2.815798155

37 3.857291664 4.502074076 3.99563782

38 3.387872512 3.226647056 3.854927747

39 2.840186187 3.108234946 4.11800012

40 3.253502532 3.825473404 4.040212244

41 3.762093231 4.56614502 3.923585568

42 3.697440583 3.846851121 4.119564156

43 3.441820451 4.198866367 3.257876318

44 3.390958735 4.310220686 3.508549446

45 3.216426307 3.588430788 2.931001408

46 3.739742547 4.30399461 3.414035665

47 2.813522574 3.327020563 2.68897482

48 2.995375622 4.259715144 3.709357518

49 4.052258591 3.600733043 3.610753755

50 3.991803635 2.95791819 3.060998217

51 3.410152253 4.158318839 3.373856355

52 2.886341742 3.556227694 3.091614607


53 2.995434221 3.510730712 3.739973642

54 2.609560505 3.012998421 3.208431876

55 4.088410955 4.114708601 3.014999761

56 2.644045551 3.609200648 3.902380038

57 2.878885945 3.885162575 3.323798562

58 3.014134401 3.412458782 3.967421776

59 3.683337846 4.149389332 3.737087726

60 4.126644879 4.22308118 3.647057514

61 3.914530921 3.345924027 4.140400353

62 2.75132767 3.738749803 3.43755167

63 2.675003192 4.275299043 2.735856091

64 3.844223254 3.78511703 3.864437375

65 3.523309172 2.909775116 2.807561902

66 4.07241481 4.221092959 2.797875639

67 2.726352641 3.492587459 4.054409551

68 2.798492057 3.095727724 3.218652139

69 3.242278241 4.395437277 3.293988087

70 4.044026611 4.542940103 2.84239881

71 3.9004172 3.276535154 3.983885307

72 2.683592357 4.423052906 2.62982101

73 3.113042768 4.578599484 3.144213702

74 3.250092995 4.191825693 3.323076401

75 3.689894837 4.429787757 3.536844887

76 3.585418878 3.582286562 3.139961408

77 3.587575117 3.972104303 3.695185449

78 3.958583655 3.390759252 2.687478248

79 3.726780763 3.873047022 2.961062333

80 2.719185405 3.474286502 2.889974803

81 4.028334976 3.77913534 3.708715095

82 3.714865243 4.017246447 4.16418561

83 3.419768902 3.983993634 3.339444198

84 3.834837867 4.352354545 3.826909959

85 3.540072228 4.062880796 4.010085701

86 3.379092826 2.947378973 2.780980464

87 2.614463427 3.469493518 3.590828322

88 2.603279722 3.496752811 3.713116141

89 2.605303788 3.520677075 3.002885613

90 3.987445903 4.563380807 4.017519541

91 3.492437547 3.891750654 3.642739277

92 3.494771662 3.851145687 3.494731957

93 4.024246347 4.54752491 3.950339752

94 3.225092511 4.485866679 3.560500957

95 4.107068068 3.897455959 3.143359927

96 3.150916929 3.070252682 4.085310496


67

97 3.142039418 3.439761631 2.712528736

98 2.97264326 3.197327429 3.615290009

99 3.829955174 3.380585256 3.633114288

100 2.923507923 3.091346404 4.014931706

101 4.112668778 4.182989768 4.117419795

102 3.269758759 4.248870385 4.151530699

103 3.871658144 3.882147933 2.947768004

104 2.815753269 3.107247453 3.988466803

105 3.717557134 4.258823615 3.072945897

106 3.790742184 3.271662326 4.013216373

107 3.038281051 4.29855585 3.630003192

108 3.472544821 3.245399724 2.992463719

109 3.842218196 3.169048736 3.443075961

110 2.747256333 4.112678864 3.988237737

111 3.255926832 2.920220703 4.111130104

112 3.781719381 3.960914551 3.853566844

113 3.382502934 3.525539916 3.720548955

114 3.638137316 3.231860299 3.955727354

115 2.876473141 3.575441102 3.659772273

116 3.673890988 3.906975578 3.61770131

117 3.215684393 4.495076523 3.896257189

118 3.758433682 3.392342541 3.222147515

119 3.533464813 3.172663243 3.515029748

120 2.864561986 2.904983079 2.99812218

121 3.702495614 4.422706885 3.01069386

122 2.751503144 3.841989849 3.110751628

123 2.874600909 3.394151755 3.828640887

124 3.198541157 4.19008702 3.71670857

125 2.705446021 4.358004782 3.814135873

126 3.055935085 4.292226576 3.814211971

127 3.208523442 2.899589116 3.372047678

128 3.150457372 3.089945534 2.676998195

129 3.010908868 3.457615929 3.44363407

130 3.885502616 2.985482903 2.905383177

131 3.574174515 2.954121709 3.495674404

132 4.096534239 4.286167546 2.783785949

133 3.175843236 3.164933383 3.531440381

134 2.885234643 4.482014789 2.765582312

135 2.894268588 4.121088209 3.739049374

136 2.928960462 4.324285371 2.882511014

137 3.75655253 3.980138205 4.08205369

138 3.751469554 3.307851666 2.672595059

139 3.414973954 3.199156367 3.384007561

140 3.743321434 3.718620535 2.667798001


141 3.226894316 4.214304054 2.698777155

142 2.951295723 4.532340107 3.728189614

143 2.988519775 2.929510585 3.915666322

144 2.849272167 3.462319369 3.162010811

145 2.974356771 4.508654085 3.212890047

146 3.203817444 4.271199023 3.29067172

147 3.010962556 3.241731337 4.118566721

148 3.957213804 2.982286575 2.914532715

149 4.019149332 3.970962572 3.55523084

150 3.706621036 3.63017759 3.63406901

151 3.899567599 4.36604755 2.814938992

152 3.760811488 3.180945518 3.215034025

153 3.688787034 3.802396666 3.386022116

154 3.734668149 3.099995809 2.661711034

155 3.666194627 4.258118214 3.406561561

156 4.053902684 2.915028267 2.703174242

157 3.808515948 2.936656186 3.653536589

158 3.561469524 3.630847884 4.167476066

159 4.069662547 2.91320059 3.658032927

160 3.150977716 4.40688235 3.16384236

161 2.92276421 3.237961464 3.784116342

162 3.007812635 3.549414632 3.174636437

163 3.676130804 3.801972474 2.641239849

164 3.648101922 4.578486218 3.018661786

165 3.783026796 3.704804097 3.005018006

166 3.491946153 2.916634126 3.866947861

167 4.083433882 4.237731712 3.723104323

168 3.808479893 3.113826806 2.970444416

169 2.704513408 3.710754796 3.969479029

170 3.106854361 4.327415168 3.348781911

171 4.050066841 3.314518416 3.403230193

172 3.826058728 3.420249853 2.839308678

173 3.32607219 4.112330234 3.174640789

174 3.032110184 3.44907465 3.504996841

175 2.69718792 4.237096324 3.215512788

176 3.369038816 3.683583152 3.025762398

177 2.711967186 4.24718662 2.667476172

178 3.567620119 3.934345841 2.829689483

179 3.378063407 4.255815367 3.014188798

180 3.131488451 3.372091258 3.486519971

181 2.933046473 4.077829405 4.000607984

182 4.12822695 3.743949347 2.889680549

183 3.348467582 3.184820811 3.505181235

184 3.699806853 4.202596408 3.702591266


69

185 4.001349047 3.497027897 4.082646807

186 3.830888324 4.484054609 4.045921705

187 3.143097263 3.799828263 3.908560675

188 2.832518061 3.568038084 3.451735564

189 3.589702651 3.436268407 3.171140063

190 3.277066777 2.958563439 3.974389494

191 3.645671422 3.747884218 3.849010718

192 3.122599388 2.942340407 2.778153281

193 3.860766805 3.802046978 3.092434656

194 3.094195897 3.106639801 3.568686782

195 3.48032668 3.593282604 3.036478553

196 3.463494655 4.176981936 3.557648901

197 3.289178275 3.589367914 3.890633148

198 4.105997443 4.073540962 3.010161958

199 3.253998457 3.22407738 3.674041663

200 3.022021975 2.90331914 3.90314295

Debido a que el valor de RSSI de cada lector de RFID no es constante respecto a la distancia, será

necesario realizar más pruebas y levantar un mapeo de potencia RSSI del salón de videoconferencias lugar

donde se encuentra instalada la primera célula de RFID.

9. Levantamiento de radio mapa RSSI del salón de videoconferencias, ubicado en el edificio F de ITCA sede

central.

Lectura de RSSI por 1 metro de distancia entre lecturasLector 1 de la célula RFID 1

mts8 116 132 124 125 124 124 123 123 122 122 121 120 1197 116 126 123 125 124 124 123 123 122 122 120 120 1196 116 125 123 124 124 124 123 122 122 121 120 120 1195 113 124 122 124 124 124 123 122 122 121 120 120 1194 113 122 122 124 124 124 123 122 122 121 120 120 1193 119 122 123 124 124 124 123 122 122 121 120 120 1192 120 123 123 124 124 124 123 122 122 121 120 120 1191 122 123 124 125 125 124 123 122 122 121 120 119 1190 132 124 124 125 125 124 123 122 118 121 120 119 119

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 mts

Lectura de RSSI por 1 metro de distancia entre lecturas

Lector 1 de la célula RFID 1


El consumo promedio de potencia registrado se encuentra entre 125-130 RSSI para el

Lector 1 de la célula de lectores RFID.


mts8 130 113 113 113 115 116 116 117 118 118 119 121 1217 129 113 113 113 115 116 116 117 118 118 119 121 1216 128 113 114 114 115 116 116 117 118 118 120 121 1215 126 112 114 113 115 116 116 117 118 118 120 121 1214 125 113 113 114 116 116 116 117 118 119 120 121 1213 110 112 113 114 116 116 116 117 118 119 120 121 1212 111 113 113 114 116 115 116 117 118 119 120 121 1211 112 113 114 115 116 115 116 118 118 119 120 121 1210 114 113 113 115 116 116 117 118 118 119 121 121 122

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 mtsLectura de RSSI por 1 metro de distancia entre lecturas


100

105

110

115

120

125

130

135

100-105 105-110 110-115 115-120 120-125 125-130 130-135


71




mts8 129 112 110 112 113 113 115 115 118 120 121 122 1227 127 112 111 112 113 113 115 116 119 120 121 122 1226 126 111 111 112 113 113 115 116 119 120 121 122 1225 125 111 112 112 113 114 115 116 119 120 121 122 1224 124 111 112 112 113 114 116 117 119 121 122 122 1223 115 111 112 112 113 114 116 117 120 121 122 122 1222 115 110 112 112 113 114 115 117 120 121 122 122 1221 115 110 112 112 113 115 115 118 120 121 122 122 1220 114 110 112 112 113 115 115 118 119 121 122 122 122

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 mtsLectura de RSSI por 1 metro de distancia entre lecturas


100

105

110

115

120

125

130

100-105 105-110 110-115 115-120 120-125 125-130




10. Consideraciones para alargar la duración de las baterías de los tags activos:

La duración de la batería es una cuestión crítica que debe de tenerse en cuenta para cada aplicación. La

optimización del tiempo de vida de las baterías depende, por lo tanto, de las características del uso que se

haga de los tags. El factor que influye de forma más considerable en su duración, es la frecuencia de emisión

del tag. Un incremento de su frecuencia provoca un incremento del consumo y una reducción de la duración

de la batería.

Otros factores que influyen en la duración de la batería, aunque en menor medida, son:

– Frecuencia de recepción de información: un incremento de esta frecuencia provoca un incremento del

consumo y una reducción de la vida de la batería.

100

105

110

115

120

125

130

100-105 105-110 110-115 115-120 120-125 125-130


73

– Uso del pulsador: un uso excesivo del pulsador implica un desgaste prematuro de la batería.

– Condiciones climáticas: las baterías tienen un peor comportamiento en ambientes fríos.

– Calidad de la propia batería: en el mercado podemos encontrar diversas calidades de baterías.

A continuación, un gráfico donde se muestra, de manera muy conservadora, el tiempo de vida orientativo

de las baterías en función de la frecuencia de emisión

10.7 MÉTODO DE INTEGRACIÓN DE DISPOSITIVOS RFID ACTIVO Y PASIVO




Actividad 5: Desarrollo experimental de integración de dispositivos RFID activos y pasivos.

La gama de equipos de identificación a través de la radiofrecuencia la podemos dividir en dos grandes grupos:

el RFID Activo y el RFID Pasivo. La gran diferencia entre ellos, es que en la tecnología activa el tag lleva

alimentación (batería) y en los pasivos el tag no lleva ningún tipo de alimentación. En este último caso, el tag

consigue la alimentación para funcionar a través del campo electromagnético generado por el lector.


Si comparamos estas dos grandes categorías, encontramos las siguientes ventajas y desventajas.

Ventajas de un sistema basado en tecnología RFID Activa respecto a un sistema RFID Pasivo:

– La tecnología RFID Activa permite distancias de lectura de hasta mayores a 100 metros en campo abierto.

En cambio, la pasiva es del orden de unidades de centímetros y algunos metros como máximo.

– Pueden tener otros sensores (por ejemplo: sensor de temperatura), los cuales usan la misma energía del

tag para funcionar.

– Más ancho de banda para transmitir más información.

– Capacidad de autodiagnóstico (Ej. Avisar sobre batería baja).

– Capaz de iniciar las comunicaciones (Ej. A través de un pulsador).

Desventajas de un sistema basado en tecnología RFID Activa respecto a un sistema RFID Pasivo:

– El tag necesita una batería para funcionar, el tiempo de vida limitado de la batería fuerza la situación de

éstas, implicando un costo de mantenimiento.

– El nivel de batería del tag es recibido por el lector (y es enviado a la aplicación) sólo cuando el tag está en

el campo del lector. El agotamiento de las baterías fuera del campo del lector, implica que el tag no será

detectado cuando vuelva a estar dentro del campo.

– El costo de los tags activos es mayor que el de los tags pasivos.

– En general, las dimensiones de los tags activos es mayor que las de los pasivos.

Debido a las ventajas y desventajas que representan unos de otros, su elección dependerá exclusivamente del

tipo de aplicación a implementar, es por ello, que el equipo de investigadores realizara la integración de

dispositivos activos y pasivos a través de software, es decir una base de datos central permitirá la convivencia

de ambas tecnologías y las aplicaciones serán las siguientes:

– Se desarrollará una aplicación para el control de acceso y asistencia por parte del personal, docentes y

alumnos. A quienes se les asignara un tag pasivo de tipo tarjeta (carnet), el cual utilizaran para acceder a

las puertas que posean un lector de RFID pasivo.

– Y otra aplicación para el monitoreo, localización y trazabilidad de equipos audiovisuales móviles como

laptops, computadoras, cañones, grabadoras, dvd, etc. Y a un grupo seleccionado de personas. A ambos


75

se les asignara un tag activo el cual es de mayor alcance que el pasivo, lo que permitirá ser leído por la

red de lectores RFID activos instalados en el edificio.

– Ambas tecnologías activas y pasivas, convivirán en un mismo sistema, gracias al software a desarrollar y

al uso de una base de datos centralizada para la aplicación.

Diseño del sistema de control de acceso y asistencia a través de tecnología RFID pasiva:

1. Diagrama de flujo de datos de la aplicación.

2. Diseño de la base de datos.

Sistema decontrol de

acceso

a través de

0

ID del TAG

Permisos yhorarios

Administrador del

Sistema

Datos de alumnos

TAG

Reporte deusuarios

AdministradReporte deaccesos

Datos de docentes

Tien

1 1

Pos

1 M

Usuarios AccesosTag

Tipo

Pos

M

1


3. Diseño de las interfaces gráficas del sistema:

Pantalla principal de la aplicación de control de accesos con tecnología RFID pasiva.

Formulario para el mantenimiento de usuarios (Personal, Docentes y Alumnos)


77

Formulario de consulta de accesos, por nombre del usuario o por un rango de fechas.

Reporte de usuarios registrados en la base de datos:


Reporte de accesos, permite filtrarlo por usuario o por un rango de fechas.

Control de acceso ejecutándose en segundo plano, el sistema estará registrando los accesospermanentemente en la base de datos.


79

4. Instalación de los componentes de hardware del sistema:

Equipo RFID pasivo a utilizar en la aplicación de

control de acceso y asistencia. Muestra el lector

de RFID GP30, World tag y tarjetas de

proximidad de 125 KHz.

Incorporación de cable USB para alimentación

eléctrica del lector de RFID pasivo a través de

la computadora donde será conectado.

Pruebas en bread board del funcionamiento del

lector de proximidad RFID pasivo. Pruebas de funcionamiento del lector de RFID

pasivo, conectado al equipo de cómputo y al

software para el control de acceso y asistencia.


Componentes de la chapa eléctrica a instalar la

puerta de acceso del salón de equipos

audiovisuales del edificio F de sede central,

para la aplicación de control de acceso y

asistencia con tecnología RFID pasiva. Proceso de instalación de la chapa eléctrica.

Chapa eléctrica instalada.


81

10.8 DIAGRAMAS DEL DISEÑO DEL SOFTWARE

Objetivo 2: Desarrollar un software innovador con interfaz gráfica tridimensional que localice e identifique

personas y equipos, utilizando la tecnología de identificación por radiofrecuencia.

Actividad 1: Diseño del software.

DIAGRAMA DE FLUJO DE DATOS (DFD)

Sistema deidentificación y

posicionamiento localpor radiofrecuencia

(RFID)

0

Tipos de activos

Configuración de lectores RFID

Configuración de zonas

ID del TAG

Carga de la batería

Estado de equiposAdministrador

del Sistema

Autorización de salida

Datos del personal

Administrador dela Red

UbicaciónTAG

Sistema deAlarmas

Mensaje de activación de alarma

Estado de alarmas

Reporte de inventario deactivos en tiempo real

Reporte de ubicación deequipos

Reporte de movimientosde equipos

Administradordel Sistema

Reportes gerenciales

Reporte de activación dealarmas

Datos de equipos

Director


DIAGRAMA ENTIDAD RELACIÓN – DER

Pose

1

M

Tiene

1

M

Pose

1

M

1 M Tiene

1 1

Obtie

M 1

Pose

1

1

Tiene

1 M

Pose

M

1

Tiene

M 1Lectores RFID Detalle dePermisos

Permisos Personal

Activos TAGs Bitácora dealarmas

AlarmaTipos deactivos

Ubicación deTAGs

Zonas


83

DIAGRAMA DE LA BASE DE DATOS


DICCIONARIO DE DATOS DE LA BASE DE DATOS DEL PROYECTO

Activos

Fields

Field Type Collation Null Key

Default

Extra Privileges Comment

Idactivo int(6) (NULL) NO PRI (NULL)

auto_increment

select,insert,update,references

Idtipo int(6) (NULL) YES

(NULL)


Idlugar int(6) (NULL) YES

(NULL)


Idtag char(30) latin1_swedish_ci

YES

(NULL)


Marca char(60) latin1_swedish_ci

YES

(NULL)


Serie char(60) latin1_swedish_ci

YES

(NULL)


Modelo char(60) latin1_swedish_ci

YES

(NULL)


Descripción

char(150)

latin1_swedish_ci

YES

(NULL)


Estado char(20) latin1_swedish_ci

YES

(NULL)


Disponible tinyint(1) (NULL) YES

(NULL)


Indexes

Table Nonunique

Keyname

Seqinindex

Columnname

Collation Cardinality Subpart

Packed Null Indextype

Comment

activos 0 PRIMARY 1 idactivo A 0 (NULL) (NULL) BTREE


85

Alarmas

Fields


Default


Idalarma int(6) (NULL) NO PRI (NULL)

auto_increment


Alarma char(50) latin1_swedish_ci

YES

(NULL)


Ubicación char(50) latin1_swedish_ci

YES

(NULL)


Descripción

char(100)

latin1_swedish_ci

YES

(NULL)


Indexes

Table Nonunique

Keyname

Seqinindex

Columnname



Comment

alarmas 0 PRIMARY 1 idalarma A 0 (NULL) (NULL) BTREE

Alumnos

Fields

Field Type Collation Null Key Default Extra Privileges Comment

idalumno char(6) latin1_swedish_ci NO PRI select,insert,update,referencesidgrupo int(6) (NULL) YES (NULL) select,insert,update,referencesidtag char(30) latin1_swedish_ci YES (NULL) select,insert,update,referencesnombre char(100) latin1_swedish_ci YES (NULL) select,insert,update,referencesIndexes

Table Nonunique

Keyname

Seqinindex

Columnname



Comment

alumnos 0 PRIMARY 1 idalumno A 0 (NULL) (NULL) BTREE


asistenciaalumnos

Fields


idalumno char(6) latin1_swedish_ci YES (NULL) select,insert,update,referencesidhora int(6) (NULL) YES (NULL) select,insert,update,referencesfecha date (NULL) YES (NULL) select,insert,update,referenceshora time (NULL) YES (NULL) select,insert,update,referencestipo char(15) latin1_swedish_ci YES (NULL) select,insert,update,referencesIndexes

asistenciapersonal

Fields


idpersonal int(6) (NULL) YES (NULL) select,insert,update,referencesfecha date (NULL) YES (NULL) select,insert,update,referenceshora time (NULL) YES (NULL) select,insert,update,referencesidhorario int(6) (NULL) YES (NULL) select,insert,update,referencesIndexes


87

bitacoradealarmas

Fields


Default


idbitacora

int(20) (NULL) NO PRI (NULL) auto_increment


idalarma int(6) (NULL) YES

(NULL) select,insert,update,references

idtag char(30) latin1_swedish_ci

YES


fecha date (NULL) YES


hora time (NULL) YES


motivo char(200)

latin1_swedish_ci

YES


Indexes

Table Nonunique

Keyname

Seqinindex

Columnname



Comment

bitacoradealarmas 0 PRIMARY 1 idbitacora A 0 (NULL) (NULL) BTREEdetalledepermisos

Fields


idpermiso int(12) (NULL) YES (NULL) select,insert,update,referencesidactivo int(6) (NULL) YES (NULL) select,insert,update,referencesmotivo char(50) latin1_swedish_ci YES (NULL) select,insert,update,referencesdescripcion char(200) latin1_swedish_ci YES (NULL) select,insert,update,referencesIndexes

grupos


Fields


Default


idgrupo



grupo char(12)

latin1_swedish_ci

YES


Indexes

Table Nonunique

Keyname

Seqinindex

Columnname



Comment

grupos 0 PRIMARY 1 idgrupo A 0 (NULL) (NULL) BTREE

horarioalumnos

Fields


Default


idhora int(6) (NULL) NO PRI (NULL) auto_increment


idgrupo int(6) (NULL) YES


dia char(15)

latin1_swedish_ci

YES


horai time (NULL) YES


horaf time (NULL) YES


idlugar int(6) (NULL) YES


idmateria

int(6) (NULL) YES


Indexes

Table Nonunique

Keyname

Seqininde

Columnname

Collation

Cardinality

Subpart

Packed

Null

Indextype

Comment


89

x

horarioalumnos

0 PRIMARY

1 idhora A 0 (NULL)

(NULL) BTREE

horariopersonal

Fields


Default


idhorario int(6) (NULL) NO PRI (NULL) auto_increment


idpersonal

int(6) (NULL) YES


dia char(15)

latin1_swedish_ci

YES


horai time (NULL) YES


horaf time (NULL) YES




Indexes

Table Nonunique

Keyname

Seqinindex

Columnname



Comment

horariopersonal 0 PRIMARY 1 idhorario A 0 (NULL) (NULL) BTREElectoresrfid

Fields


Default


idlector int(6) (NULL) NO PRI (NULL) auto_increment


ip char(15) latin1_swedish_ci

YES





descripcion

char(100)

latin1_swedish_ci

YES


Indexes

Table Nonunique

Keyname

Seqinindex

Columnname



Comment

lectoresrfid 0 PRIMARY 1 idlector A 0 (NULL) (NULL) BTREE

lugares

Fields


Default


idlugar int(6) (NULL) NO PRI (NULL) auto_increment


edificio

char(50) latin1_swedish_ci

YES


planta char(50) latin1_swedish_ci

YES


lugar char(100)

latin1_swedish_ci

YES


Indexes

Table Nonunique

Keyname

Seqinindex

Columnname



Comment

lugares 0 PRIMARY 1 idlugar A 0 (NULL) (NULL) BTREEmaterias

Fields


Default


idmateria



materia char(100)

latin1_swedish_ci

YES


Indexes


91

Table Nonunique

Keyname

Seqinindex

Columnname



Comment

materias 0 PRIMARY 1 idmateria A 0 (NULL) (NULL) BTREEpermisos

Fields


idpermiso int(12) (NULL) NO PRI (NULL) auto_increment select,insert,update,referencesfecha date (NULL) YES (NULL) select,insert,update,referenceshora time (NULL) YES (NULL) select,insert,update,referencesidpersonal int(6) (NULL) YES (NULL) select,insert,update,referencesIndexes

Table Nonunique

Keyname

Seqinindex

Columnname



Comment

permisos 0 PRIMARY 1 idpermiso A 0 (NULL) (NULL) BTREE

personal

Fields


Default


idpersonal



idtag char(30) latin1_swedish_ci

YES


nombre char(100)

latin1_swedish_ci

YES


cargo char(60) latin1_swedish_ci

YES


email char(100)

latin1_swedish_ci

YES


ext char(6) latin1_swedish_ YE (NULL) select,insert,update,referenc


ci S esIndexes

Table Nonunique

Keyname

Seqinindex

Columnname



Comment

personal 0 PRIMARY 1 idpersonal A 0 (NULL) (NULL) BTREEtags

Fields


idtag char(30) latin1_swedish_ci NO PRI select,insert,update,referencescarga char(50) latin1_swedish_ci YES (NULL) select,insert,update,referencesdescripcion char(100) latin1_swedish_ci YES (NULL) select,insert,update,referencesestado char(50) latin1_swedish_ci YES (NULL) select,insert,update,referencesIndexes

Table Nonunique

Keyname

Seqinindex

Columnname



Comment

tags 0 PRIMARY 1 idtag A 0 (NULL) (NULL) BTREE

tiposactivos

Fields


idtipo int(6) (NULL) NO PRI (NULL) auto_increment select,insert,update,referencestipo char(100) latin1_swedish_ci YES (NULL) select,insert,update,referencesIndexes

Table Nonunique

Keyname

Seqinindex

Columnname



Comment


93

tiposactivos 0 PRIMARY 1 idtipo A 0 (NULL) (NULL) BTREEtrazabilidad

Fields


idtag char(30) latin1_swedish_ci YES (NULL) select,insert,update,referencesidlugar int(6) (NULL) YES (NULL) select,insert,update,referencesfecha date (NULL) YES (NULL) select,insert,update,referenceshora time (NULL) YES (NULL) select,insert,update,referencesIndexes

ubicaciontags

Fields


idtag char(30) latin1_swedish_ci NO PRI select,insert,update,referencescoorx decimal(10,0) (NULL) YES (NULL) select,insert,update,referencescoory decimal(10,0) (NULL) YES (NULL) select,insert,update,referencesestado char(50) latin1_swedish_ci YES (NULL) select,insert,update,referencesIndexes

Table Nonunique

Keyname

Seqinindex

Columnname



Comment

ubicaciontags

0 PRIMARY 1 idtag A 0 (NULL) (NULL) BTREE


10.9 INVENTARIO DE EQUIPOS Y PERSONAS A MONITOREAR



Actividad 2: Elaboración de base de datos.

PROYECTORES DE CAÑON

EQUIPO MARCA SERIE MODELO

EQ1 EPSON 2AA0620144 ELP-3000

EQ2 INFOCUS AFPR30300100 LP240EQ3 EPSON JJKG690256F EMP-1705EQ4 EPSON CWJ0171170K 50CEQ5 EPSON CWJ0171183K 50CEQ6 EPSON CWJ0171168K 50CEQ7 EPSON CWJ0171169K 50CEQ8 INFOCUS AAAN24605T LP280EQ9 INFOCUS AAAN2211BE LP280EQ10 INFOCUS AAAN2211GW LP280EQ11 INFOCUS AAAN2250HF LP280EQ12 INFOCUS AAAN2101TE LP280EQ13 EPSON FG7G440313F 54CEQ14 BENQ PD9600328SU0-T PB8253EQ15 EPSON FG7G440389F 54CEQ16 EPSON FG7G440414F 54CEQ17 EPSON FG7G440407F 54CEQ18 EPSON FG7F440280F 54CEQ19 EPSON FG7G440410F 54CEQ20 EPSON JJKG690276F EMP-1705EQ21 DELL 5ZTW4C1 1201MPEQ22 DELL 8ZTW4C1 1201MPEQ23 DELL CNYW4C1 1201MPEQ24 EPSON GX5G620235F EMP-750EQ25 EPSON GX5G620264F EMP-750EQ26 EPSON GX5G620279F EMP-750EQ27 EPSON GYHF641705L EMP-X3EQ28 EPSON GYHF641800F EMP-X3


95

EQ29 EPSON GYHF641703L EMP-X3EQ30 EPSON GYHF641673L EMP-X3EQ31 EPSON GYHF641719L EMP-X3EQ32 EPSON GX5G620248F EMP-750EQ33 EPSON GYHF641723L EMP-X3EQ34 DELL CYTW4C1 1201MPEQ35 DELL 7ZTW4C1 1201MPEQ36 EPSON GYHFG41708L 3LCOEQ36 DELL 9KXX4C1 1201MPEQ37 DELL DLXX4C1 1201MPEQ38 NEC 7Z00050W NP60EQ39 NEC 7Z00065W NP60EQ40 BENQ PD19600321540 PB8253EQ41 SINDORICOH G4F008091 SRP-3730EQ42 SINDORICOH G4F008150 SRP-3730EQ43 SINDORICOH G4F008146 SRP-3730EQ44 SINDORICOH G3A000782 SRP-3730EQ45 BENQ PDN8700144SUO-T SP-830EQ46 EPSON JX8F865208L EMP-X5EQ47 EPSON JX8F885199L EMP-X5EQ48 EPSON JX8F865181L EMP-X5EQ49 EPSON L5TF870908L H283AEQ50 EPSON L5TF887289L H283AEQ51 EPSON L5TF870903L H283AEQ52 EPSON L5TF870945L H283AEQ53 EPSON L5TF870953L H283A

RETROPROYECTORES DE ACETATO


EQ1 3M 693149EQ2 3M 563930EQ3 3M 693150EQ4 3M 911644EQ5 3M 430878EQ6 3M 468017EQ7 3M B0502-000010EQ8 3M 803883EQ9 3M 938745EQ10 3M 510550EQ11 3M 694285EQ12 3M 693147EQ13 3M 694284EQ14 3M 819290EQ15 3M 911649EQ16 3M 554965EQ17 3M 537770


EQ18 3M 694282EQ19 3M 529364EQ20 3M 911647EQ21 3M 694286EQ22 3M 938741EQ23 3M B0502-000011EQ24 3M 911642EQ25 3M 694191EQ26 3M B0501-000014EQ27 3M 1180662EQ28 3M 621221EQ29 3M 305560EQ30 3M 911640EQ31 3M 819314EQ32 3M 954482EQ33 3M 803882EQ34 3M 819309EQ35 3M B0502-000013EQ36 3M 911847EQ37 3M 555172EQ38 3M 800888EQ39 3M 1227349EQ40 3M 911844EQ41 3M 693149EQ42 3M 554965

EQ43 3M 694283

LAPTOPS


EQ1 TOSHIBA 46176422K TECRA A6-SP3022EQ2 TOSHIBA 56190380K TECRA A6-SP3022EQ3 TOSHIBA 56190415K TECRA A6-SP3022EQ4 TOSHIBA 56189569K TECRA A6-SP3022EQ5 TOSHIBA 56190324K TECRA A6-SP3022EQ6 TOSHIBA 46175865K TECRA A6-SP3022EQ7 HP CNF449015R COMPAQ NX 9020EQ8 HP CNF449018D COMPAQ NX 9021EQ9 TOSHIBA Z7069865H TECRA A9S912X

EQ10 TOSHIBA Z7070995H TECRA A9S912X

EQ11 LG 807KLQT001436 XNOTEMB500

DVD’S


EQ1 LG N/T DVK-8721NEQ2 LG 401SHEW023996 DVK-8721N


97

EQ3 PRESIDIAN S/N 002539637621 PDR-3222

EQ4 PHILIPS NW2A0607534313 DVP-3005K /78EQ5 PHILIPS NW2A0607537509 DVP-3005K /78EQ6 PHILIPS NW2A0607537589 DVP-3005K /78EQ7 PHILIPS NW2A0607534296 DVP-3005K /78



EQ16 PHILIPS NW2A0607534310 DVP-3005K /78EQ17 PHILIPS NW2A0607533172 DVP-3005K /78EQ18 PHILIPS NW2A0607537518 DVP-3005K /78EQ19 LG 6105HON069171X DV 130

EQ20 PHILIPS NW000535102702 DVP3005K78EQ21 PHILIPS DVP-3005K /78EQ22 PHILIPS DVP-3005K /78EQ23 PHILIPS DVP-3005K /78

EQ24 PHILIPS DVP-3005K /78EQ25 PHILIPS DVP-3005K /78

EQ26 PHILIPS DVP-3005K /78

TELEVISORES


EQ1 Sony 4011655 KV-25FS120EQ2 Sony 4011472 KV-25FS120EQ3 Sony 4012125 KV-25FS120EQ4 Sony 4011196 KV-25FS120EQ5 Sony 4011478 KV-25FS120EQ6 Sony 4025177 KV-25FS120EQ7 Sony 4011581 KV-25FS120EQ8 Sony 4025160 KV-25FS120EQ9 Sony 4025097 KV-25FS120EQ10 Sony 4025168 KV-25FS120EQ11 Sony 4011479 KV-25FS120EQ12 Sony 4012132 KV-25FS120EQ13 Sony 12304EAF00023 KV-25FS120EQ14 Sony 12304EAF00024 KV-25FS120EQ15 Sony 12304EAF00033 KV-25FS120EQ16 Sony 12304EAF00027 KV-25FS120EQ17 Sony 12304EAF00035 KV-25FS120EQ18 Sony 12304EAF00020 KV-25FS121EQ19 Sony 12304EAF00034 KV-25FS122EQ20 Zenith ------------- TVR1920EQ21 Zenith ------------- TVR1920EQ22 Zenith 51001422 TVR1920EQ23 Sony 7327161 KV27SXR10EQ24 Zenith 321-52130825 SJ2765S5


EQ25 Samsung 1080500077 CT-527VEQ26 Toshiba 70UMX05677 EKIG-20E90EQ27 RCA 316691275 ----EQ28 Zenith 021-02230159 SJ2771WEQ29 Sony 4028059 KV-25FS120EQ30 Zenith 321-12420441 SL2767SEQ31 DAYTRON J10439 DTV-9234NEQ32 DAYTRON J10441 DTV-9234NEQ33 DAYTRON J10328 DTV-9234NEQ34 Zenith 321-53130011

VHS’S


EQ1 Sony 354672 SLVL40PA

EQ2 Sony B0202-000077 SLV-X67

EQ3 EMRSON V50993 VCR3002A

EQ4 RCA 3.47E+08 VR667HF

EQ5 SHARP ---- M100351

EQ6 Samsung 63UAA00005 VT2000W

CAMARAS


EQ1 Sony 717421 DCR-HC36

EQ2 Sony 1937840 DSC

EQ3 HP CN69W16WTR L2079A HPR287

EQ4 Samsung N/T VP-D97I

EQ5 Sony 096326 DCR-SR42 HDD

EQ6 Polaroid ----- PDC5080

GRABADORAS


EQ1 Sony 0071094 B5-CFD-F17CP

EQ2 Sony 0073816 B5-CFD-F17CP

EQ3 Sony 1011771 CFD G-555CP

EQ4 Sony 1307382 CFD-G35





99






EQ13 Sony 1204859 CFD-G550-CP

























PROYECTORES DE SLIDES


Proyector de Slides Kodak A525552 Ektagraphic III


Proyector de Slides Kodak 5E+05 Ektagraphic IIIProyector de Slides Kodak 4E+05 Ektagraphic IIIProyector de Slides Kodak A713037 Ektagraphic IIIProyector de Slides Kodak A673270 Ektagraphic IIIProyector de Slides Kodak A640993 Ektagraphic IIIProyector de Slides Kodak A661510 Ektagraphic IIIProyector audioviewer Kodak 67655 570AFProyector audioviewer Kodak 67604 570AFProyector audioviewer Kodak 68335 570AFDatashow 3M 855-12852 6100Datashow 3M 645-14547 6450Datashow 3M 645B-11081 6450Proyector audioviewer Kodak 66478 570AFProyector audioviewer Kodak 67652 570AFDatashow Apollo 32597 PC9750Datashow Apollo 32792 PC9750Datashow 3M 9E+07 6100Datashow 3M 9AD01305 4100

Proyector audioviewer Kodak 67650 570AF

EQUIPOS DE AUDIO


Consola de Sonido 4 Canales PEAVEY OLHB4210 PVI-4BConsola de Sonido 4 Canales PEAVEY OLHB4215 PVI-4BConsola de Sonido 4 Canales PEAVEY OLGM3357 PVI-4BConsola de Sonido 4 Canales PHONIC PAA0C81347 POWERPOD408Speaker 100 Watts PHONIC SAE0C71036 SE710IISpeaker 100 Watts PHONIC SAE0C71035 SE710IISpeaker 100 Watts PEAVEY OLHE4519 PVI-10Speaker 100 Watts PEAVEY OLHE4520 PVI-10Speaker 100 Watts PEAVEY OLHE5193 PVI-10Speaker 100 Watts PEAVEY OLHE5194 PVI-10Speaker 100 Watts PEAVEY OLHE5177 PVI-10Speaker 100 Watts PEAVEY OLHE5178 PVI-10Pedestal para Speaker MÜSIKA _- _-Pedestal para Speaker MÜSIKA _- _-Pedestal para Speaker PRO-LOK _- _-Pedestal para Speaker PRO-LOK _- _-Pedestal para Speaker PRO-LOK _- _-Pedestal para Speaker PRO-LOK _- _-Bocinas 2,1 canales Altec Lansing GTUS0055665 VS2221Bocinas 2,1 canaleS Altec Lansing 50840 GTUS0055666 VS2221Bocinas 2,1 canaleS Altec Lansing 50840 GTUS0055525 VS2221Bocinas 2,1 canaleS Altec Lansing _- VS2221


101

Bocinas 5,1 canales Genius ZJHF08200734 SW-5,1 1500Consola de Sonido 3 Canales NIPPON AMERICA _- CA-60CConsola de Sonido 3 Canales NIPPON AMERICA _- CA-60C

Consola de Sonido 3 Canales NIPPON AMERICA _- CA-60C

EQUIPO DE COMPUTO SALA F305

EQUIPO MARCA MODELO

EQ1 Hyundai Trippy

EQ2 Hyundai Trippy

EQ3 Hyundai Trippy

EQ4 Hyundai Trippy

EQ5 Hyundai Trippy

EQ6 Hyundai Trippy

EQ7 Hyundai Trippy

EQ8 Hyundai Trippy

EQ9 Hyundai Trippy

EQ10 Hyundai Trippy

EQ11 Hyundai Trippy

EQ12 Hyundai Trippy

EQ13 Hyundai Trippy

EQ14 Hyundai Trippy

EQ15 Hyundai Trippy

EQ16 Hyundai Trippy

EQ17 Hyundai Trippy

EQ18 Hyundai Trippy

EQ19 Hyundai Trippy

EQ20 Hyundai Trippy

PERSONAS A MONITOREAR

NOMBRE CARGO

Jaime Merino Martínez Administrador Equipos audiovisuales

Luis Narváez Figueroa Administrador Equipos audiovisuales

Ana María Ramírez de Lazo Coordinadora de computación


Milagro de Arévalo Docente de computación

20 alumnos Grupos de computación

10.10 DISEÑO TRIDIMENSIONAL DEL EDIFICIO F Y PROGRAMACIÓN DEL AMBIENTE GRÁFICO



Actividad 3: Programación del ambiente gráfico y reportes.

Dibujo tridimensional del edificio F de ITCA sede

central, lugar donde se implementara el proyecto

y que servirá como interfaz para el sistema,

donde el usuario podrá ingresar a los diferentes

niveles del edificio para monitorear y localizar

personas y objetos controlados con RFID.



edificio F de ITCA sede central, lugar donde se

implementara la primera célula prototipo,



103

Proceso de renderizado del dibujo tridimensional

del edificio F de ITCA sede central, el cual

servirá como interfaz gráfica del sistema.


central luego del proceso de renderizado.

1. Pantalla principal para navegación por los diferentes niveles del edificio F

En la pantalla principal se tiene acceso a la localización de personas y equipos dentro del edificio F,

únicamente se selecciona en el combo el nombre de la persona o equipo y se utiliza la opción localizar.


2. Pantalla de navegación y monitoreo del primer nivel del edificio F.

En esta pantalla se tiene acceso a los centros de cómputo instalados en el primer nivel del edificio F.

3. Pantalla de navegación y monitoreo del segundo nivel del edificio F.


105

En esta pantalla se tiene acceso a los centros de cómputo instalados en el segundo nivel del edificio F.

4. Pantalla de navegación y monitoreo del tercer nivel del edificio F.

En esta pantalla se tiene acceso a los centros de cómputo instalados en el tercer nivel del edificio F.


5. Pantalla de monitoreo del salón de videoconferencias, ubicada en el tercer nivel edificio F.

Pantalla de monitoreo de equipos dentro del centro de cómputo, proporciona información de las computadoras

existentes en tiempo real.

Mensaje de alerta por salida no autorizada de equipo.

10.11 DISEÑO DE REPORTES DEL SISTEMA


107

Pantalla de acceso a la aplicación Web de administración de la base de datos del proyecto.

REPORTE DE ASISTENCIA DE PERSONAL

ESCUELA ESPECIALIZADA EN INGENIERIA ITCA FEPADE

SISTEMA DE IDENTIFICACIÓN Y POSICIONAMIENTOLOCAL POR RADIOFRECUENCIA (RFID)

Reporte de asistencia a la fecha 03-10-2009

No Nombre Cargo Tag Fecha Hora Lugar


109

REPORTE DE ASISTENCIA DE ALUMNOS



LISTADO DE ASISTENCIA

Sede Central 03-10-2009 09:16:09Materia: DISEÑO DESISTEMASGrupo: ARQ1MC1

Simbología:Punto(.)=Asistencia,(T)=Llegadastardes,(I)=Inasistencia

No Carnet Nombre

1

2

3

3456789

1011121314


REPORTE DE ACTIVOS DISPONIBLES



Reporte de activos disponibles a la fecha 03-10-2009

No Tipo Ubicación Tag No Equipo Marca Serie Modelo Estado


111

REPORTE DE ACTIVOS FUERA DEL EDIFICIO F



Reporte de activos no disponibles a la fecha 03-10-2009

No Tipo Ubicación Tag No Equipo Marca Serie Modelo Estado


REPORTE DE PRESTAMOS ACTIVOS


SISTEMA DE IDENTIFICACIÓN Y POSICIONAMIENTO LOCALPOR RADIOFRECUENCIA (RFID)

Reporte de préstamos a la fecha 03-10-2009

No Responsable Fecha depréstamo

Fecha dedevolución

Autorizadopor Equipos


113

REPORTE DE ALARMAS



Reporte de alarmas a la fecha 03-10-2009

No Alarma Tag Activo Fecha hora Motivo


REPORTE DE MOVIMIENTOS (TRAZABILIDAD)



Bitácora de movimientos (trazabilidad) a la fecha 03-10-2009

No Lugar Persona o Activo Tag Fecha hora


115

REPORTE DE ESTADO DE TAGS



No Id Tag Descripción Carga Estado Tipo


10.12 IMPLEMENTACIÓN DE RED CELULAR DE LECTORES RFID

Nombre del Proyecto: Sistema de identificación y posicionamiento local por radiofrecuencia (RFID)

Institución ejecutora: Escuela Especializada en Ingeniería ITCA FEPADE

Objetivo 3: Implementar una red prototipo de células de identificación por radiofrecuencia para un sistema de


Actividad 1: Implementación de red celular de lectores RFID y sistema de alarma.

1. Equipo seleccionado para la implementación de la red celular de lectores RFID.

Equipo Cantidad Foto

Unidad Lector RFID activo (MR3002A) 2.45GHz Read-only

20


117

Unidad 2.45 GHz Locator RFID (MR3010A) 30


Unidad 2.45 GHz Tag activos (MR3820A) 300


Unidad Lector de proximidad RFID pasivo (GP20)

3

Unidad Tarjetas de proximidad RFID pasivas(125 kHz Unique)

50


119

Unidad Pulsera de RFID Activo 2.45 GHz(200LRT01)

50


Unidad 2.45 GHz Portable Reader (MR4000A) 1


2. Configuración y pruebas de funcionamiento del equipo RFID a implementarse en el edificio F.

Herramienta utilizada para la asignación de IP a los lectores RFID

Herramienta utilizada para la asignación id a los localizadores.


121


Tabla de configuración de localizadores RFID

No Serie locID Hexa

1 F09095 01 01

2 F09096 02 02

3 F09097 03 03

4 F09098 04 04

5 F09099 05 05

6 F09100 06 06

7 F09101 07 07

8 F09102 08 08

9 F09103 09 09

10 F09104 10 0A

11 F09105 11 0B

12 F09106 12 0C

13 F09107 13 0D

14 F09108 14 0E

15 F09109 15 0F

16 F09110 16 10

17 F09111 17 11

18 F09112 18 12

19 F09113 19 13

20 F09114 20 14

21 F09115 21 15

22 F09116 22 16

23 F09117 23 17

24 F09118 24 18


123

25 F09119 25 19

26 F09120 26 1A

27 F09121 27 1B

28 F09122 28 1C

29 F09123 29 1D

30 F09124 30 1E

3. Instalación de lectores y localizadores en los tres niveles del edificio F.

Instalación de lectores RFID Alumnos de eléctrica de ITCA centro RegionalSanta Ana


Instalación de lectores RFID Alumnos de eléctrica de ITCA sede central

4. Plano de instalación de lectores y localizadores RFID en los tres niveles del edificio F.

Edificio: F

Nivel: 1

Plano de instalación de lectores y localizadores RFID

No Descripción Serie locID Estado

F106 Unidad 2.45 GHz Locator RFID (MR3010A) F09106 12 INSTALADO


ACCESO 1 Unidad 2.45 GHz Locator RFID (MR3010A) F09099 05 INSTALADO

ACCESO 2 Unidad 2.45 GHz Locator RFID (MR3010A) F09115 21 INSTALADO


TOTAL 5

No Descripción Serie IP Estado

Lector (L5) Unidad Lector RFID activo (MR3002A)2.15 GHz

F09077 192.168.93.65 INSTALADO


F09076 192.168.93.66 INSTALADO


125

Edificio: F

Nivel: 2


No Descripción Serie locID Estado

F206 Unidad 2.45 GHz Locator RFID(MR3010A) F09111 17 INSTALADO



GRADAS Unidad 2.45 GHz Locator RFID(MR3010A) F09118 24 INSTALADO



F202Unidad 2.45 GHz Locator RFID(MR3010A) F09107 13 INSTALADO

F201 Unidad 2.45 GHz Locator RFID(MR3010A)

F09122 28 INSTALADO

TOTAL 8




F09078 192.168.93.64 INSTALADO


F09086 192.168.93.63 INSTALADO

Edificio: F

Nivel: 3


Ubicación Descripción Serie locID Estado


AV Unidad 2.45 GHz Locator RFID (MR3010A) F09117 23 INSTALADO


GRADAS Unidad 2.45 GHz Locator RFID (MR3010A) F09104 10 INSTALADO




TOTAL 7



F09088 192.168.93.61 INSTALADO


F09094 192.168.93.62 INSTALADO


127

5. Instalación de tag RFID a computadoras y otros equipos:

Ubicación No de Tags instaladosF104 27 computadoras

F204 11 computadoras


F208 18 computadorasF301 20 computadorasF302 20 computadoras




AV 24 (cañones y laptop)

Total 200 tags instalados

10.13 DIAGRAMA ELECTRÓNICO DEL CIRCUITO DE INTERFAZ PARA ALARMAS





Actividad 2: Diagrama electrónico del circuito de interfaz para alarmas.

Con el objetivo de realizar un circuito para acoplar la salida de audio de una PC hacia un radio

intercomunicador a fin de que este de aviso de alarma, el equipo de investigadores realizó el siguiente

procedimiento:

La actividad comenzó preparando los conectores de audio, PC y Walkie_Talkie, componentes electrónicos,

osciloscopio, soldador y herramientas. Se procedió a observar el interior de un radiocomunicador para verificar

los puntos de conexión del micrófono.


Ing. Juan José Cáceres Laboratorio

Por medio del osciloscopio se midió el nivel de salida de voltaje de la onda de salida de una PC

Como se muestra en la fotografía

El nivel de señal es de aproximadamente 200 mV p-p

Se realizó prueba conectando esta señal por medio de un potenciómetro y se comprobó que este nivel de señal

distorsionaba la señal en el radio receptor. Esta señal no es apta para introducirla al radiotransmisor, con esta

prueba se determinó que la señal al radio transmisor debe ser aproximadamente 20 mV p-p es decir una

reducción de 200 mV p-p/ 20 mV p-p una reducción de 10 veces.

Se armó un circuito de prueba con operacional par atenuar y no cargar la señal de la PC, lo cual permitió una

variación controlada del nivel de la señal y que resulto una señal adecuada para conectar y operar el sistema,

la ganancia o relación del voltaje de salida Vo al voltaje de entrada Vi está dada por la relación de R2/ R1 así

si R2 es menor a R1 obtenemos la atenuación requerida


129

Para R1 se uso una resistencia de 10K y para R2 un potenciómetro de 10K. La prueba con este circuito fue

más que satisfactoria.

Diseño del circuito amplificador para radio construido para el proyecto

Vista de las placas:


Este es el impreso del amplificador/ atenuador, elaborado por el Ing. Rigoberto Morales, para la interfase PC

_radio

Listado de componentes utilizados:

Cantidad Descripción

1 Resistencia de 2.2 K ¼ W

2 Resistencia de 51 K ¼ W


1 Resistencia de 2.2 K ¼ W


1 Resistor variable ajuste 5K

1 Capacitor de 47 uF/ 25V

4 Capacitor de 10 uF/ 25V

1 Capacitor de 0.1 uF / 25 V de pastilla

1 Integrado LM741

1 Base para IC de 8 pines para 741

1 Bornera de 3 tornillos

2 Bornera de 2 tornillos

1 Placa de impreso de cobre de 1 cara


131

Circuito de control para alarmas construido.


ESQUEMA DEL SISTEMA DE ALARMAS DEL PROYECTO RFID

• El sistema de alarmas está provisto de tres mecanismos para el envío de mensajes de alerta, ante la

extracción de equipos sin ser autorizados en el sistema.

1. Se elaboró un circuito para acoplar la salida de audio de la computadora hacia un radio

intercomunicador a fin de que este de aviso de alarma a los radios de los vigilantes.

2. Se desarrolló el software para el envío de mensajes de alerta a teléfonos celulares

preestablecidos, funcionando al 100% con los teléfonos de la compañía TIGO, para otras, será

necesario contar con una IP pública.

3. Se incorporó al software de identificación y localización por radiofrecuencia (RFID), la

visualización de mensajes de alerta, ante la extracción de un equipo sin autorización.

((()

)))

)))

)))

Usuario1 Usuario2 Usuario3

Portería 1

Portería 2

Portería 3

Celulares establecidos

(Mensajes)

Circuito

amplificad

MSM

Celulares

Tx

Rx1

Rx2

Rx3


133

10.14 DIAGRAMA ELECTRÓNICO DE CIRCUITO DE INTERFAZ PARA CONTROL DE ACCESO AINSTALACIONES





Actividad 3: Diagrama electrónico de circuito de interfaz para control de acceso a instalaciones

Se elaboró un circuito de control para activación de chapa eléctrica:

Placas del circuito de control para activación de chapa eléctrica:


Con este circuito se implementó un sistema para el control de acceso a las instalaciones utilizando un tag

pasivo (RFID de proximidad).

• Control de acceso con RFID pasivo instalado en el salón de audiovisuales.

Chapa eléctrica instalada en el salón de

audiovisuales.Lector RFID pasivo para el control de acceso y

software instalado en el salón de audiovisuales.

Operación:

1. El usuario acerca su tag al lector RFID de proximidad.

2. El id del tag es verificado por el software en la base de datos del sistema.

3. Si la persona está autorizada para entrar, el software envía un pulso a través del circuito de control para

activar la chapa.

4. El registro de acceso es almacenado en la base de datos con el nombre de la persona, fecha y hora.


135

10.15 REPORTE FOTOGRÁFICO DEL PROYECTO





Actividad 1: Selección de dispositivos RFID

Luego de investigaciones previas, se realizaron reuniones de trabajo con el equipo de investigación compuesto

por: Ing. Mario Villeda (coordinador del proyecto), Ing. Giovanni Henríquez (docente investigador), Ing. Juan

José Cáceres (investigador), Ing. Rigoberto Morales (investigador) y Tec. Ricardo Quintanilla (investigador),

para discutir y seleccionar los dispositivos RFID activos y pasivos, lectores, antenas y tags a utilizar en el


proyecto, así como, las herramientas, materiales y equipos de cómputo a adquirir para el laboratorio de

investigación del proyecto, a implementarse en ITCA centro regional Santa Ana.



Actividad 2: Diseño de red integral de lectores RFID

Se realizaron pruebas para incorporar los

lectores de RFID a la red LAN de la institución y

poder comunicarlos a través de un prototipo de

software desde un computador.

Se llevaron a cabo pruebas de lectura para

determinar el alcance de lectura de los tag de

RFID en campo abierto y dentro de las

instalaciones.


central, lugar donde se implementara el proyecto

y que servirá como interfaz para el sistema,

donde el usuario podrá ingresar a los diferentes

niveles del edificio para monitorear y localizar

personas y objetos controlados con RFID.



edificio F de ITCA sede central, lugar donde se

implementara la primera célula prototipo,



137

Proceso de renderizado del dibujo tridimensional

del edificio F de ITCA sede central, el cual

servirá como interfaz gráfica del sistema.


central luego del proceso de renderizado.



Actividad 3: Implementación de una célula prototipo de lectores RFID



implementara la primera célula de lectores

RFID.


conexión a la red LAN de los lectores RFID de la

primera célula.






Instalación y funcionamiento del primero de los




Instalación y funcionamiento del segundo de los




Instalación y funcionamiento del tercero de los






Actividad 4: Desarrollo experimental de la técnica de triangulación de lectores RFID


139

Preparación de equipos: Lectores RFID y

prototipo de software para la realización de

pruebas de lectura de los indicadores del tag a

través del prototipo de software.

Preparación de los tag de RFID para la realización

de las pruebas de lectura a través del prototipo de

software elaborado en Visual Basic .Net.

Pruebas de lectura de tag de RFID a través del

prototipo de software elaborado en Visual

Basic .Net

Prototipo de software elaborado en Visual Basic

.Net para conocer los indicadores: RSSI, LQI y

carga de la batería de los tag de RFID, lo que


será utilizado para hacer un mapeo del área de

cobertura de la célula de RFID y determinar a

través de triangulación la ubicación de los tag de

RFID.

Levantamiento de radio mapa de RSSI del

salón de videoconferencias del edificio F de

ITCA sede central, lugar donde se instaló la

primer célula de lectores de RFID y que servirá

para la localización de tags.

Investigadores haciendo uso del prototipo de

software y tomando nota del levantamiento del

radio mapa de RSSI.



Actividad 5: Desarrollo experimental de integración de dispositivos RFID activos y pasivos

Pantalla principal del software elaborado para

el control de acceso y asistencia, utilizando

tecnología RFID pasiva.

Elementos que posee:

Mantenimiento de usuariosRegistro de accesosConsulta de accesosReporte de usuariosReporte de accesos

Control de acceso ejecutándose en segundo

plano.


141

Equipo RFID pasivo a utilizar en la aplicación de

control de acceso y asistencia. Muestra el lector

de RFID GP30, World tag y tarjetas de

proximidad de 125 KHz.

Incorporación de cable USB para alimentación

eléctrica del lector de RFID pasivo a través de

la computadora donde será conectado.

Pruebas en bread board del funcionamiento del

lector de proximidad RFID pasivo.

Pruebas de funcionamiento del lector de RFID

pasivo, conectado al equipo de cómputo y al

software para el control de acceso y asistencia.


Componentes de la chapa eléctrica a instalar la

puerta de acceso del salón de equipos

audiovisuales del edificio F de sede central,

para la aplicación de control de acceso y

asistencia con tecnología RFID pasiva. Proceso de instalación de la chapa eléctrica.

Chapa eléctrica instalada. Lector RFID de proximidad instalado en el sala

de equipos audiovisuales.


143

Objetivo 2: Desarrollar un software innovador con interface gráfica tridimensional que localice, identifique y

trace el desplazamiento de equipos o personas utilizando la tecnología de identificación por radiofrecuencia.

Actividad 1: Diseño del software

Interfaz gráfica del software del proyecto,

muestra el edificio F, lugar donde se

implementa el prototipo experimental del

proyecto.

Tercer nivel del edificio F, utilizado para la

interfaz gráfica del sistema y permite navegar

por los centros de cómputo que posee.

Segundo nivel del edificio F, utilizado para la



Primer nivel del edificio F, utilizado para la






Actividad 2: Elaboración de base de datos

Esquema de la base de datos elaborada para el

software del proyecto.

Llenado de la base de datos del proyecto, con el

inventario de equipos audiovisuales albergados

en el edificio F.



Actividad 3: Programación de ambiente gráfico y reportes.

Pantalla del software 3D para la identificación ylocalización de personas y equipo porradiofrecuencia, permite la navegación por los Aplicación Web para la administración de la base de


145

centros de cómputo de los 3 niveles del edificio F,lugar de experimentación del prototipo.

datos del sistema, permite la carga de datos yobtención de reportes del sistema.



Actividad 4: Verificación de funcionamiento del software

Pantalla del software 3D para la identificación ylocalización de personas y equipo porradiofrecuencia, permite la navegación por loscentros de cómputo de los 3 niveles del edificio F,lugar de experimentación del prototipo.

Ing. Giovanni Henríquez, realizando pruebas ydepuración del software 3D del proyecto


Pruebas de funcionamiento del software deidentificacion y localizacion de tags de RFIDubicados en las computadoras.

Coordinador del proyecto, Ing. Mario Villeda yequipo técnico, verificando el funcionamiento delsoftware, desde el laboratorio de investigación ydesarrollo de la tecnología RFID, ubicado en ITCAcentro regional Santa Ana.



Actividad 1: Implementación de red celular de lectores RFID y sistema de alarma.

Instalación de lectores y localizadores en los tres niveles del edificio F.

Instalación de lectores RFID Alumnos de eléctrica de ITCA centro RegionalSanta Ana

Instalación de lectores RFID Alumnos de eléctrica de ITCA sede central


147

Instalación de lectores RFID Instalación de Tags de RFID en computadoras



Actividad 2: Desarrollo de circuitos electrónicos de interfaz para alarmas.

Pruebas para observar el interior de un radiocomunicador para verificar los puntos de conexión del micrófono.

Ing. Juan José Cáceres Laboratorio


Diseño de circuito electrónico de interfaces para

alarma en ISOpro SoftImpresor de circuito electrónico QC5000

Diseño del circuito amplificador para radio construido para el proyecto

Vista de las placas:


149

Este es el impreso del amplificador/ atenuador, elaborado por el Ing. Rigoberto Morales, para la interfase PC

_radio



Actividad 3: Desarrollo de circuitos electrónicos de interfaz para control de acceso a instalaciones.

Se elaboró un circuito de control para activación de chapa eléctrica:


Placas del circuito de control para activación de chapa eléctrica:

Con este circuito se implementó un sistema para el control de acceso a las instalaciones utilizando un tag

pasivo (RFID de proximidad).

• Control de acceso con RFID pasivo instalado en el salón de audiovisuales.


151

Chapa eléctrica instalada en el salón de

audiovisuales.Lector RFID pasivo para el control de acceso y

software instalado en el salón de audiovisuales.

Otras actividades

1. Ponencia sobre avance del proyecto en la EXPO FIES 2009 por parte del Ing. Mario Villeda

2. Montaje de stand con información del proyecto y aplicación demo de RFID

MONITOR VISUAL DEL CONSUMO DE ENERGÍA ELÉCTRICA EN VIVIENDASDocumento propiedad de ITCA-FEPADE. Derechos Reservados.

153


MONITOR VISUAL DEL CONSUMO DEENERGÍA ELÉCTRICA EN VIVIENDAS

Escuela de Ingeniería Eléctrica y ElectrónicaSede Central

Director Coordinador del Proyecto:

Ing. Ricardo Salvador Guadrón

Docente Investigador Responsable:

Ing. Juan José Cáceres

Docente(s) Investigador(es) participantes:

Ing. Rigoberto Alfonso Morales

Tec. Gustavo Enrique Vásquez

154 MONITOR VISUAL DEL CONSUMO DE ENERGÍA ELÉCTRICA EN VIVIENDASDocumento propiedad de ITCA-FEPADE. Derechos Reservados.

ÍNDICE

Contenido

1 INTRODUCCIÓN............................................................................................................................185

2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ............................................................................................185

2.1 DEFINICIÓN DEL PROBLEMA ............................................................................................................ 185

2.2 JUSTIFICACIÓN................................................................................................................................ 185

2.3 OBJETIVOS ..................................................................................................................................... 186

2.3.1 Objetivo General: ......................................................................................................................186

2.3.2 Objetivos Específicos: ..............................................................................................................186

2.4 HIPÓTESIS ...................................................................................................................................... 186

3 ANTECEDENTES ..........................................................................................................................186

4 MARCO TEÓRICO.........................................................................................................................186

5 METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN .........................................................................................187

6 RESULTADOS ...............................................................................................................................197

7 CONCLUSIONES...........................................................................................................................198

8 RECOMENDACIONES ..................................................................................................................199

9 GLOSARIO .....................................................................................................................................199

10 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS...............................................................................................199

11 ANEXOS.........................................................................................................................................200


155

INTRODUCCIÓN

Las sociedades modernas se encuentran en constante desarrollo, mismo que ha permitido la invención de

diversas máquinas, tecnologías, teorías y postulados.

Uno de los mayores logros de la humanidad ha sido la producción, manipulación, uso y aprovechamiento

de la energía eléctrica. Este tipo de energía; es hoy en día producida de diversas formas, como centrales

hidroeléctricas, a través de combustibles fósiles, centrales termonucleares, centrales geotérmicas, radiación

solar, por energía eólica, por el movimiento de las olas, etc.

En nuestro país es común observar la producción de energía eléctrica a través de centrales hidroeléctricas,

combustibles fósiles y a través de vapor geotérmico. Sin embargo los costos de producción y mantenimiento de

las empresas generadoras de electricidad y las empresas distribuidoras, así como el constante aumento de

todos los derivados del petróleo, han provocado que el costo de la energía eléctrica impacte de manera

considerable en la economía salvadoreña.

Como una forma de ayuda y estimulo al ahorro energético, el gobierno de El Salvador ofrece un subsidio

económico para aquellos usuarios residenciales que consumen como máximo hasta 99 KW/h al mes. Sin

embargo la cultura de ahorro energético parece no ser comprendida y mucho menos puesta en práctica por los

individuos, que al final se verían beneficiados de poner en marcha esta cultura.

Este proyecto plantea el diseño y construcción de un dispositivo orientado a ayudar en el campo del ahorro

de energía eléctrica.

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

DEFINICIÓN DEL PROBLEMA

En nuestro país, el costo de la energía eléctrica se ha convertido en un problema para muchas familias.

Cuando este es el caso, en estos hogares, regularmente existe al menos una persona que trata de ahorrar

energía eléctrica, sin embargo cuando este miembro de la familia no esta presente o se descuida; usualmente

el consumo energético del hogar aumenta, esto es porque no todos los miembros de la familia poseen esta

conciencia de ahorro.

AES que agrupa a 4 empresas de distribución eléctrica lleva varios meses con una campaña de ahorro

energético que hace circular a través de e-mail y en la contraportada de los recibos de pago de energía

eléctrica, sin embargo como se expreso anteriormente, no todos los miembros de la familia poseen una

conciencia de ahorro energético, y por lo tanto hacen caso omiso de estas campañas.

Posiblemente un factor que contribuye a este comportamiento de los usuarios es el que no se dispone en los

hogares o residencias de un dispositivo que indique la cantidad de energía que se esta consumiendo (el único

indicador que los usuarios pueden observar es la velocidad del disco del contador de energía en la acometida


de corriente a los hogares) y por esto se encienden muchos aparatos de gran consumo tales como planchas y

hornos incluso al mismo tiempo llegando al extremo de disparar los térmicos protectores.

JUSTIFICACIÓN

Como medida para contribuir al ahorro energético, ya sea desde una perspectiva económica o medio

ambiental se plantea el diseño y construcción del Monitor visual del consumo de energía eléctrica en viviendas

OBJETIVOS

Objetivo General:

Diseñar y elaborar un aparato capaz de monitorear el consumo de energía y potencia eléctrica en un hogar.

Objetivos Específicos:

Analizar la tendencia de consumo energético de los usuarios con y sin un indicador del consumo.

Diseñar un sistema capaz de proporcionar una representación visual del consumo de potencia y energía

eléctrica en un hogar.

Hipótesis

Construir un sistema capaz de monitorear el consumo de potencia y energía eléctrica en una vivienda,

mostrando una medida de este consumo. Además, basado en una lista de prioridades, el sistema puede

desconectar ciertos aparatos o equipos; para ello se deberá emitir una advertencia visual y sonora un minuto

antes de la desconexión, tiempo en el cual el usuario puede cancelar esta acción. Con todo esto se busca

obtener un considerable ahorro en el consumo de potencia y energía de la vivienda donde ha sido instalado el

aparato.

ANTECEDENTES

En nuestro país al igual que en el resto del mundo, el costo de la energía eléctrica ha experimentado

considerables alzas en los últimos años.

En algunos hogares inclusive se ha hecho habitual no cancelar una factura de electricidad y pagar el

recargo en el siguiente mes, esto se encuentra estrechamente relacionado a la condición económica de la

población.

Muy pocas personas toman en serio la tarea de sentarse y analizar cada carga eléctrica del hogar, para

determinar de que forma en conjunto puede ser disminuido el consumo de energía y por consiguiente el

importe de la factura de electricidad. Así mes a mes la mayoría de usuarios del sistema eléctrico residencial se


157

limitan a desembolsar la cantidad facturada y apagar unos cuantos “focos” por la noche. Otros en cambio

deciden hacer una inversión en luminarias ahorrativas, cuando de nada sirve esto si van a existir unos 15 focos

encendidos en la vivienda y solo son necesarios 4.

MARCO TEÓRICO

El monitor visual del consumo de energía eléctrica en viviendas cuenta con un sistema central en el cual se

mide la potencia instantánea que es demandada por la vivienda y se realiza el recuento de consumo de

energía desde el inicio del mes hasta su fin. Por otra parte al sobrepasarse el límite de consumo de potencia

programado por el usuario, el módulo central envía una señal inalámbrica hacia los receptores en los cuales se

conectan las diversas cargas de la casa, con lo cual se inicia el proceso de desconexión de la carga. Para

desconectar un aparato, el equipo emite un aviso visual y sonoro con el cual se busca que si el usuario NO

desea que la carga en particular sea apagada, entonces pueda cancelar su proceso de desconexión mediante

un control remoto, estos avisos se emiten durante un minuto, posterior al cual si no hay acción por parte del

usuario se envía la orden de desconexión de la carga.

A continuación se presenta un esquema del proyecto:


Fig. 1. Esquema general del proyecto.

METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN

Para este proyecto se realizó una investigación de los equipos similares existentes en el mercado.

Posteriormente se perfilaron los detalles del prototipo, para luego implementar el sistema físico del módulo

central, luego se construyó el módulo de desconexión. Al mismo tiempo se estudiaron las tecnologías de RF

(Radio frecuencia) de bajo costo que cumplieran con las necesidades del proyecto, se inicio un análisis de la

tecnología IR (infrarrojo) pero se determinó que ésta última tecnología no es la más adecuada para el

funcionamiento del proyecto. Por lo que se decidió implementar el sistema de comunicación entre módulo

central y módulo de conexión / desconexión mediante señales RF.


159

Fig. 2. Pruebas de circuito de medición de corriente.

Fig. 3. Vista posterior de la pantalla (módulo de visualización).


Fig. 4. Calibración de pantalla (Módulo de visualización)

Fig. 5. Receptores Inalámbricos (por Radiofrecuencia).


161

Fig. 6. Pruebas del circuito receptor y controlador de cargas.

Fig. 7. Módulo Central.


Fig. 8. Pruebas en el laboratorio

El módulo central del sistema cuenta con un grupo de cinco botones formando una cruz, a continuación se

detallará la función que realiza cada uno de estos botones:

Botón de Programación: se ubica en la posición central del grupo de botones; sirve para que el usuario

fije el límite de consumo de potencia, mediante el cuál el sistema realizará las acciones de desconexión de

cargas. En forma predeterminada el límite de potencia se establece en 3KW es decir en 3000 Watts. Para

modificar el valor deben presionarse las teclas de arriba / abajo (corriente A y voltaje V respectivamente).

Todas sus medidas están expresadas en KW (Kilo Watts).

Botón de Corriente: Permite visualizar la cantidad de corriente consumida expresada en amperios, es la

forma de visualización predeterminada, de tal manera que si no se presiona ningún botón en aproximadamente

30 segundos, el sistema vuelve a mostrar la corriente consumida. En el modo de programación permite

incrementar la cantidad de potencia límite. Se ubica en la parte superior del grupo de botones.

Botón de Voltaje: Mediante él se accede a la medición de voltaje; expresada en Voltios de corriente

alterna. En el modo de programación este botón permite disminuir la potencia límite. Esta ubicado en la parte

inferior del grupo de botones.

Botón de Potencia: Muestra la potencia instantánea que esta siendo consumida, la medición se expresa

en Kilo Watts (KW). Este botón se encuentra al lado izquierdo del grupo de botones. No tiene funcionalidad en

el modo de programación.


163

Botón de Energía: Expresa la cantidad de energía acumulada, se resetea automáticamente después de

30 días. Esta medición es mostrada en KW/h (Kilo Watts por hora). Este botón no tiene funcionalidad en el

modo de programación.

Fig. 9. Pruebas del módulo central.

La visualización de las magnitudes tiene los siguientes grados de presición:

Para las lecturas de voltaje: 1 décima de voltio.

En las lecturas de corriente: 1 décima de amperio

Lecturas de potencia: 1 centésima de Kilo Watt, es decir decenas de Watts.

Para las lecturas de energía: 1 décima de Kilo Watt por hora, es decir centenas de Watts por hora.

Y finalmente para el límite de Potencia: 1 centésima de Kilo Watt, o decenas de Watts al igual que en lamedición de Potencia.


Fig. 10. Visualizando el voltaje.

Fig. 11. Detalle de conectores

Botón de reset óConexión

Indicador depróximadesconexión

Indicadortomacorrienteenergizado


165

Fig. 12. Fuente de alimentación del sistema

Fig. 13. Diagrama esquemático de la fuente de voltaje.


Fig. 14. Diagrama esquemático del módulo central.


167

Fig. 15. Diagrama esquemático del sistema de conexión / desconexión de cargas

RESULTADOS

Se desarrolló un prototipo de un sistema de bajo costo capaz de medir la potencia eléctrica y la energía

eléctrica mensual de un hogar, con la característica de desconectar automáticamente aparatos eléctricos o ser

deshabilitados o seleccionados 0con el consentimiento del usuario.


Fig. 16. Módulo Central.

Fig. 17. Módulo de conexión / desconexión de cargas

CONCLUSIONES

El diseño construido permite medir de forma instantánea diversos parámetros eléctricos relacionados con

el consumo de energía eléctrica estos parámetros son:

o El voltaje (o tensión) en Voltios

o La corriente (o intensidad) en Amperios.

o La potencia instantánea demandada en KW

o Y la energía total utilizada en un determinado tiempo en KW / h

Los parámetros indicados son de gran utilidad para un usuario ya que le permiten tener una visión de la

calidad de la energía entregada por la distribuidora.


169

o Así, el voltaje o tensión nos permite observar el nivel de regulación que permita una operación

segura de los aparatos eléctricos.

o La corriente o amperaje (similar al caudal en una tubería) es el parámetro más útil y por esto es el

que se presenta por defecto.

o La multiplicación de voltaje por la corriente es la potencia en KW mostrada presionando el botón

correspondiente.

o El último parámetro es el utilizado por las empresas distribuidoras para el cobro del suministro

eléctrico

El medidor indica con alarmas, que es necesario desconectar cargas a fin de no sobrepasar la potencia

máxima establecida por el usuario (tiene un valor por defecto de 3000 Watts).

Todas estas prestaciones del medidor han sido posibles utilizando procesadores programables

RECOMENDACIONES

Se recomienda ampliar este proyecto para medir energía en sistemas trifásicos utilizados en la industria a fin

de analizar la calidad de energía que reciben y las deformaciones e interferencias que producen con la

maquinaria industrial.

Los parámetros de importancia en estos sistemas son penalizados si están fuera de rango aceptable. Tales

parámetros son por ejemplo el factor de potencia (no penalizado en residencias) y la distorsión armónica

producido por el control de los motores eléctricos.

GLOSARIO

Energía: Es la cantidad de potencia consumida por unidad de tiempo, equivale al trabajo realizado por una

máquina. En el caso de la energía eléctrica se expresa en Kilo Watts por hora.

KW: Kilo Watt: mil Watts

KW / h: Kilo Watt por hora: Es la medida utilizada para definir la energía eléctrica, indica la cantidad de kilo

watts que se consumen en la unidad de tiempo que es una hora.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

[1] Malonney, Timothy

Electrónica Industrial Moderna


Limusa

México, 2003

[2] Malvino, A. Paul

Principios de Electrónica

Mc. Graw Hill

México, 2002

[3] Boylestad,

Introducción de Circuitos Eléctricos

Prentice Hall

México, 2002

ANEXOS

Los anexos son documentos útiles para describir con mayor profundidad ciertos aspectos de la

investigación, su ubicación en la estructura del documento tiene como propósito no distraer la lectura del

informe escrito o evitar que rompan el formato de éste. Es de rigor presentar los instrumentos usados para

recolectar la información; puede incluirse el desarrollo de una fórmula complicada, informes de sesiones de

grupos, fotografías, memorias de cálculo, etc. que ilustren o amplíen la información o texto del informe. Estos

deberán incluirse comenzando en una nueva página.

Fig. 18. Circuito para la medición de voltaje


171

El voltaje es medido a través del secundario de un transformador de 12V . asi la relacion de voltajes es de

120V :12 V y el potenciómetro de ajuste junto con el diodo rectificador permite ajustar el voltaje de salida a 4

Voltios para ser leida por el procesador.

Así la relación de voltajes es VAC / 30 = Vdc. Para el voltaje tipico de 120 V se tien un voltaje de 4 voltios

Para un voltaje de AC de 115 V el voltaje Dc será = 3.8 V

Una elevación de voltaje de 150 V producirá un máximo voltaje DC de 5 V.

Fig. 19. Circuito de medición de Corriente

El circuito de medición de corriente comprende una dona o transformador de corriente con una relación de

100:5 lo que significa que una corriente de 100 A. produce en el secundario una medición de 5 Amperios en

el secundario.

El secundario esta conectado a dos resistencias de carga de 0.2 ohm 5 Watt que producen un pequeño

voltaje que será amplificado por el amplificador operacional en una configuración inversor con ganancia

ajustable, el voltaje máximo de la onda es retenido por el capacitor C2 y este valor de voltaje es proporcional

a la corriente medida por el transformador de corriente. El circuito se ajusta de tal forma que un corriente de 50

A produzca un voltaje de 5 V dc. Este es el voltaje máximo que puede conectarse a la entrada del procesador.

DISEÑO DE UN SISTEMA INTELIGENTE PARA TUTORIZACIÓN TIPO UNO A UNODocumento propiedad de ITCA-FEPADE. Derechos Reservados.

173


DISEÑO DE UN SISTEMA INTELIGENTE PARATUTORIZACIÓN TIPO UNO A UNO APLICADO A LA

ASIGNATURA: DESARROLLO DE LÓGICA DEPROGRAMACIÓN

Escuela de Ingeniería en ComputaciónSede Central

Director Coordinador del Proyecto:

Lic. Silvia Carolina Ortiz

Docente Investigador Responsable:

Ing. Ruddy Ricardo Morales

Docente Colaborador:

Ing. Erving Chamagua

174 DISEÑO DE UN SISTEMA INTELIGENTE PARA TUTORIZACIÓN TIPO UNO A UNODocumento propiedad de ITCA-FEPADE. Derechos Reservados.

INDICE

CONTENIDO

INTRODUCCION.................................................................................................................................204

2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA .......................................................................................... 205

2.1 DEFINICIÓN DEL PROBLEMA…………………………………………………………………………205

2.2 JUSTIFICACIÓN .........................................................................................................................206

2.3 OBJETIVOS ................................................................................................................................208

2.3.1 OBJETIVO GENERAL .............................................................................................................208

2.3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ....................................................................................................208

2.4 HIPÓTESIS..................................................................................................................................208

3. ANTECEDENTES.......................................................................................................................... 208

4. MARCO TEÓRICO DE LA INVESTIGACIÓN............................................................................... 210

4.1 Desarrollo en espiral .................................................................................................................... 229

5. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN .................................................................................. 230

6. RESULTADOS .............................................................................................................................. 232

7. CONCLUSIONES .......................................................................................................................... 233

8. RECOMENDACIONES.................................................................................................................. 234

9. GLOSARIO....................................................................................................................................234

10. REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS ............................................................................................. 235

ANEXOS................................................................................................................................................. 237

ANEXO No. 1 ......................................................................................................................................... 237

ANEXO No. 2 ......................................................................................................................................... 238

ANEXO No. 3 ......................................................................................................................................... 256

ANEXO No. 4 ......................................................................................................................................... 315

ANEXO No. 5 ......................................................................................................................................... 317

ANEXO No. 6 ......................................................................................................................................... 324


175

INTRODUCCION

El presente documento contiene el informe final del proyecto de investigación realizado por la Escuela de

Ingeniería en Computación de la Escuela Especializada en Ingeniería ITCA-FEPADE sede central para el año

2009, con el tema “Diseño de un sistema inteligente para tutorización tipo uno a uno aplicado a la asignatura:

Desarrollo de Lógica de Programación”.

En esta fase de la investigación se procedió a estructurar el análisis y determinación de los requerimientos

técnicos relacionados con todos los recursos informáticos y programas de computadora que serán utilizados en

la ejecución del proyecto. Se presentan todos los pasos realizados a fin de identificar las bases metodológicas

para desarrollar un sistema de tutorización inteligente. La intensión de esta investigación, en esta primera fase

fue realizar un análisis de los modelos de enseñanza que utilizan los tutores humanos para enseñar así como

los requerimientos que determinan el funcionamiento real que deberá tener el sistema inteligente. Además se

busca exhibir el comportamiento de un sistema tutorizado y el estudio de los procesos que demuestran

aspectos similares al de un tutor humano, es decir, estudiar la forma en que el sistema se adapte al

comportamiento del estudiante.

Además se realizó un estudio de una muestra considerable de alumnos de la asignatura de Desarrollo de

Lógica de programación para recopilar datos y verificar las razones porque algunos no aprobaban la asignatura

o bien porque existía poca cantidad de alumnos que lograban comprender y asimilar ciertos temas complejos de

la asignatura.

Por todo lo anterior se pensó en el desarrollo de un sistema tutor inteligente que pudiera llevar a cabo la tarea

de tutorizado para los alumnos, adaptando diferentes modalidades o estrategias de enseñanza de acuerdo al

estilo de aprendizaje que evidenciara en el estudiante.

Con evidencia en este hecho se procedió primero a enfocar el análisis a la metodología de enseñanza-

aprendizaje, ya que esta en su momento esta condiciona tanto los recursos didácticos disponibles del

estudiante así como al propio estudiante y segundo se enfocó en conocer aquellas líneas de conocimiento en

las cuales el estudiante tiende a mostrar un bajo rendimiento dentro de la asignatura, todo esto con el

propósito de delimitar así los temas de estudio para la asignatura que generaban mas problemas de compresión

para el estudiante.

Además se recabaron diversas teorías y cúmulos de conocimientos que muestran los avances y los

componentes disponibles sobre los sistemas inteligentes y que por supuesto nos dan diversas opciones

alcanzables para su desarrollo con el uso de la tecnología disponible. Además se describe el diseño del

funcionamiento para el sistema inteligente mediante la utilización de herramientas de modelado de sistemas

que proporcionan un marco más general sobre la distribución de los módulos, sus procesos y las características

de inteligencia artificial que se incorporarán en el sistema.


Entre los beneficios del proyecto se incluye la posibilidad de implementar en la institución a mediano plazo la

solución tecnológica de un sistema de tutorización inteligente y como un producto agregado podemos

mencionar el involucramiento de un grupo de alumnos de la carrera de sistemas informáticos los cuales

participaron en la investigación y adquirieron los conocimientos explorados. Por otra parte, los productos

generados en el proyecto, están disponibles para ser utilizados en la etapa de diseño y desarrollo del software.

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

DEFINICIÓN DEL PROBLEMA

Este proyecto de investigación surge motivado por la necesidad de una metodología complementaria para la

enseñanza y el aprendizaje de las asignaturas de primer año de la carrera de Ingeniería en Desarrollo de

Software en forma particular “Desarrollo de Lógica de Programación”.

Tanto en la EEI ITCA-FEPADE como en las universidades donde se imparte esta materia o su equivalente se

ha podido ver la dificultad que los estudiantes tienen para aprobar dicha asignatura o comprender

adecuadamente temas específicos base para comprender lógica de programación. Ya que en su preparación

académica anterior cursaban materias totalmente diferentes a este ámbito. Por esta razón, se realizó el análisis

para el diseño de un asesor inteligente (utilizando sistemas inteligentes) que realice la tarea de tutorización

adaptando diferentes modalidades o estrategias de enseñanza. Se ha visto como una alternativa muy útil para

aquellos estudiantes que, en cierto momento requieren un mayor grado de tutorización del tipo uno a uno

(personalizada).

Los avances de la inteligencia artificial en el campo de la educación superior otorgan al profesor y al estudiante

nuevas oportunidades para el proceso educativo y permita al estudiante adquirir competencias que le han sido

difíciles de alcanzar con la educación tradicional. Por lo anterior la tarea de la enseñanza en términos de una

“comunicación del conocimiento” que involucra a un sistema tutor y a un estudiante, el objetivo básico es

adquirir conocimiento de alguna asignatura. Por lo anterior, esta investigación busca en su primera fase, el

análisis y diseño de un sistema de tutorizado que exhiba un comportamiento similar al de un tutor humano, es

decir, que se adapte al comportamiento del estudiante en lugar de ser un modelo rígido. Éste, debería ser capaz

de identificar la forma en que el estudiante está resolviendo el problema y de brindarle ayuda cuando cometa

errores. A su vez debería proveerle el conocimiento que requiera para poder solucionar el problema con

explicaciones en el momento preciso, para que éste tome decisiones y que adicionalmente el sistema podría

aprender de la interacción con el estudiante.

Un sistema de este tipo debe tratar además, los aspectos esenciales de enseñanza-aprendizaje tales como la

forma en que se presentan los conocimientos al estudiante, si predomina la creatividad o si se estimula a la

investigación. Además aspectos como el currículum (aspectos o líneas de acción que guían a los docentes) y

de planificación, ya que los aspectos de currículum involucran la representación, la selección y la secuenciación

del material a ser utilizado, y la planificación se refiere a cómo ese material va a ser presentado.


177

Desde esta perspectiva, se ha identificado la necesidad de dotar con una nueva herramienta que enriquezca el

uso adecuado de procesos pedagógicos. La selección y secuenciación del currículum para los estudiantes

requiere del uso estos elementos de planificación bastante sofisticados que deben tener en cuenta la teoría de

tutorizado empleada de acuerdo a las necesidades del estudiante.

El fin primordial de esta investigación es la emulación de un tutor humano, pero orientado hacia la psicología

cognitiva, o sea; hacer compatible el funcionamiento de la mente humana al computador y teniendo en cuenta

los estilos más apropiados de enseñanza tales como la instrucción didáctica, el entrenamiento y la enseñanza

tipo socrática que se enfoca en formular preguntas a los estudiantes en vez de darles respuestas, moldeando

una mente inquisitiva y exploradora mediante el sondeo continuo, a través de preguntas sobre un tema.

Debido a la problemática planteada se ha propuesto un sistema para aprendizaje por refuerzo para el

estudiante; ya que justamente el objetivo buscado es que el estudiante le encuentre significado a sus

aprendizajes caracterizados por la exploración de contenidos, el descubrimiento, el planteamiento de

conjeturas, la comprobación de resultados y que supere sus dificultades, incorporando un enfoque nuevo de un

modo significativo y permanente.

El presente proyecto permitirá esclarecer algunas interrogantes respecto a la modalidad de enseñanza de un

sistema tutor inteligente y que no se trata de solo del uso de las computadoras en los procesos de enseñanza

sino que podría ser el medio para un mayor enriquecimiento de la labor educativa y dar solución a los

estudiantes para clases y temas muy numerosos, los cuales no pueden alcanzar con la educación tradicional.

JUSTIFICACIÓN

Se ha observado que en los primeros cursos de la carrera de técnico en ingeniería en sistemas la cantidad de

tutores humanos que orientan a nuestros estudiantes no son los suficientes, además que el tiempo de una clase

teórica o practica para abordar temas complejos tampoco lo es y además existe una gran diferencia entre la

línea de conocimientos base esperados y los conocimientos previos que traen los alumnos.

Se puede revisar a grosso modo también los planteamientos de los criterios de la política educativa donde

también se observa el énfasis en un sistema educativo donde se respete la diversidad y las condiciones

particulares de aprendizaje de cada estudiante pero que en algún momento este aspecto queda colapsado por

la sobredemanda de la educación. Esto último trae, como consecuencia, salones de clase con más de cuarenta

estudiantes para un solo profesor donde encontramos en ocasiones un interés promedio por obtener un título

universitario y por lo cual la enseñanza-aprendizaje se ve afectada.

Un sistema que provea al estudiante de cierta flexibilidad para la elección del tipo de tutorizado más adecuado,

podría ser una solución factible para el problema planteado. Un sistema para tutorizado, no solo debe emular al

tutor humano sino que además debería estar diseñado desde una concepción epistemológica (fundamentos y


métodos del conocimiento) acerca de lo que significa enseñar lógica computacional en una carrera técnica o de

ingeniería en relación al perfil y la identidad del futuro ingeniero.

Un sistema de este tipo debe proveer algunas características en función de los propósitos por los que el

estudiante recurre a él, tales como:

Diagnostico del estilo de aprendizaje y determinación de la estrategia de enseñanza más adecuada para el

estudiante.

Determinar el estado actual de conocimientos del estudiante en temas específicos.

La perspectiva desde la que se deben impartir los conocimientos a los alumnos.

La forma de adaptación a los conocimientos previos de los alumnos.

Para poder guiar al alumno, el sistema deberá tener “reglas o un protocolo” almacenado para saber que hacer

en casos como:

• El alumno no puede contestar una pregunta que le hace el tutor.

• El alumno contesta en forma incompleta una pregunta que le hace el tutor.

Estas problemáticas de los alumnos deben ser resueltas con un modelado del tutor flexible, lo que es central

para su desarrollo.

El sistema tratará estos aspectos de la siguiente forma:

a) ¿Qué debe hacer el tutor cuando el alumno no puede contestar una pregunta?

El sistema debe poder brindar información acerca del problema como lo hace el humano para que el alumno

pueda continuar desarrollando solo, en forma productiva, pero sin revelar cómo serán los siguientes pasos.

Estos sistemas, deben dar también una respuesta efectiva que ayude a los alumnos a detectar sus propios

errores y corregirlos.

b) ¿Qué debe hacer el tutor cuando el alumno contesta en forma incompleta una pregunta?

En este caso el tutor no debe aceptar como válida solo una respuesta completa. En este caso de respuesta

incompleta debe guiar al alumno para que la complete. A partir de los estudios efectuados a través del

comportamiento de los tutores humanos se observó que éstos utilizan las “pistas” como un método pedagógico

válido, aunque esta táctica es bastante sutil y difícil de implementar en los sistemas tutores inteligentes.

Algunos aspectos del proyecto, que podemos mencionar que traerán beneficio directo a estudiantes y a la

institución son los siguientes:

- Facilitar la tarea de aprendizaje de los estudiantes de la asignatura de Desarrollo de lógica de programación.

- Brindar soluciones de un modo mas personalizado


179

- Recomendación de estrategias y guias de acción a seguir para el estudio o resolución de ejercicios

- El uso del sistema inteligente en el proceso enseñanza-aprendizaje brindará al estudiante mejores estrategias

didácticas que no son posibles desarrollar con otros medios.

- Contribuir al desarrollo de las habilidades del pensamiento y el razonamiento de forma progresiva en el

proceso de aprendizaje.

OBJETIVOS

OBJETIVO GENERAL

Diseñar un sistema inteligente de tutorización orientado a la enseñanza- aprendizaje de estudiantes de la

asignatura: Desarrollo de Lógica de Programación.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

- Realizar un análisis de las técnicas de enseñanza y aprendizaje, requerimientos pedagógicos, tecnológicos,

procesos; así como también las reglas que el sistema de tutorización debe poseer.

- Obtener un modelado del sistema aplicando los métodos, las técnicas y herramientas provistas por la

ingeniería de software y la definición del sistema inteligente que mejor se adapte para convertirse en la base del

diseño del sistema.

- Diseñar el sistema inteligente en base al análisis y requerimientos, especificando su arquitectura,

funcionalidad y operación para construir el software a partir de este.

ANTECEDENTES

En la Escuela Especializada ITCA-FEPADE se han dado pasos para implementar soluciones e innovaciones

utilizando la tecnología para impartir enseñanza a los alumnos de dicha institución. Podemos mencionar por

ejemplo la virtualización de algunas asignaturas, donde haciendo uso del Internet, software y materiales

educativos se pueda impartir clases a distancia. También se hace uso de software para la enseñanza asistida

por computadora en algunas asignaturas en las que ya existen programas, aunque limitados, pero diseñados

para evaluar el conocimiento del alumno sobre uno o varios temas en particular.

Sin embargo estas experiencias nos llevan a pensar en algo más grande en el quehacer de la enseñanza

utilizando la tecnología actual, nos lleva a pensar en el desarrollo e implementación de un sistema inteligente

para tutorización que constituya una respuesta ante la problemática que gira en torno de la comprensión

cognoscitiva de conceptos y procedimientos en la enseñanza tradicional.

Para incursionar en este tipo de sistemas, es necesario estudiar a fondo muchos aspectos de la pedagogía,

inclusive la forma de impartir y generar el conocimiento.

Se han encontrado dos posturas para la implementación de los conocimientos: una se basa en la estructura

sintáctica de lo producido por los tutores humanos y la otra en las metas pedagógicas que deben cumplir a fin


de que el alumno pueda comprender el tema. Utilizando ambas teorías en forma conjunta se logran una serie

de pasos que pueden resumir la forma de impartir los conocimientos así:

• El tutor debe mantener una jerarquía de metas que debe cumplir mientras imparte los conocimientos al

alumno (el cual producirá un resultado que el tutor no puede predecir de antemano).

• El tutor debe poder explicar un mismo concepto de diferentes maneras, así si el alumno no entiende el

concepto, el tutor puede continuar efectuando otro acercamiento al mismo tema, explicando el concepto

para luego continuar, utilizando un método iterativo para profundizar en el concepto cada vez más (paso a

paso) o descartar este acercamiento al tema e intentándolo de otra manera.

En este proyecto no se pretende diseñar un tutor como los que tradicionalmente conocemos (sistemas de

enseñanza asistida por computador), los cuales son herramientas limitadas y carentes de inteligencia, el

sistema a desarrollar debe permitir una tutorizacion inteligente que esté orientado al conocimiento procedural

(descrito en una serie de procedimientos que permiten resolver un problema) con una dimensión dinámica y

adaptativa al escenario actual. Debe combinar la robustez y amigabilidad de la multimedia en los actuales

sistemas e-learning y la sofisticación y complejidad de los sistemas inteligentes de tutorización.

En varias Universidades se están desarrollando proyectos similares como es el caso de la Universidad de

Alcalá: “Sistema Inteligente de Tutorización Avanzado como entrenamiento de los operadores de maquinaria

de la empresa GEKA”, en España; también, en el Laboratorio de Sistemas Inteligentes de la Facultad de

Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires donde se desarrolla el “Diseño y evaluación de sistemas

inteligentes tutoriales”.

Al realizar una investigación previa sobre el estudio de sistemas inteligentes en el país, podemos decir que en

El Salvador no existe actualmente ninguna investigación orientada al desarrollo de sistemas inteligentes para

tutorización en materia de lógica computacional. La Escuela Especializada en Ingeniería ITCA-FEPADE, se

encontraría entre las primeras en trabajar en este tipo de proyectos.

MARCO TEÓRICO DE LA INVESTIGACIÓN

En esta línea de investigación se busca definir un marco teórico que sustente el diseño y la evaluación de los

Sistemas Tutores Inteligentes (STI), presentando las diferentes visiones existentes acerca de los diseños y

desarrollos, delineando un marco teórico general con base en la ingeniería de software, los sistemas

inteligentes, la psicología cognitiva y las ciencias de la educación y elaborando una extensión metodológica

específica sobre los aspectos inherentes para el diseño de STI orientados al tutorizado. En este contexto se ha

se ha trabajado en los aspectos metodológicos de diseño, en proponer una arquitectura de STI, en identificar

modelos del estudiante y de selección del tutorizado, se ha investigado en el uso de redes neuronales para

selección del protocolo pedagógico.

Primeramente es necesario establecer la diferencia y su integración en un momento dado de algunos conceptos


181

que se mencionan con frecuencia en los proyectos de sistemas inteligentes, hablamos específicamente de la

inteligencia artificial, sistemas expertos y sistemas inteligentes de tutorización.

Inteligencia Artificial (IA)

La inteligencia artificial es un campo de estudio que busca explicar y emular inteligencia, desarrollándola en

términos de procesos computacionales que, si son utilizados correctamente por un programa, puede exhibir un

comportamiento inteligente. Esto es, la inteligencia artificial pretende modelar a través de computadores la

inteligencia del ser humano para resolver problemas de manera inteligente. Esta pretensión se basa en la

experiencia que el hombre ha acumulado en el campo de su acción específica a través del aprendizaje. Las

personas infieren y aprenden, y esto lo convierten en conocimiento que se registra en redes neuronales a través

de interacciones sinápticas. La inteligencia artificial (IA) imita estos aprendizajes del hombre creando modelos

para la solución de problemas en aplicación de elementos de lógica booleana, lógica difusa, cálculo

infinitesimal, teorías de árboles, algoritmos de búsqueda, técnicas de optimización, teorías de aprendizaje,

arquitecturas computacionales y paradigmas para desarrollo de software.

El desarrollo de la IA ha tenido contrastes e históricamente ha tenido épocas de estancamiento. Sobre esto han

influido aspectos como:

Su denominación misma: ¿inteligencia artificial? ¿hombre artificial?

El conocimiento incompleto sobre los procesos mentales del hombre.

Sabemos que pensamos, pero no podemos explicar cómo lo hacemos de manera exacta, ni por qué.

La imposibilidad matemática de expresar en ecuaciones, derivadas, integrales o algoritmos, modelos que

expliquen comportamientos humanos.

La incapacidad de los sistemas de cómputo para almacenar e inferir sobre la amplia gama de posibilidades,

probabilidades, combinaciones y estados que pueden surgir del estudio de un problema cuya solución

requiere del agregado inteligente.

Esta última dificultad se ha venido superando en las últimas décadas con los aportes de la electrónica a la

capacidad de los dispositivos de almacenamiento, la ampliación de la memoria del computador para procesos

más rápidos y con las redes de banda ancha. Con esto países como Japón han retomado las investigaciones

sobre inteligencia artificial.

El propósito de la IA no es la creación de agentes u hombres artificiales, como en la ciencia ficción. Tampoco

intenta crear hombres o artefactos con sus mismas sensibilizaciones. Las propuestas sobre su desarrollo

apuntan a la creación de modelos para soluciones inteligentes de problemas en dominios específicos. El

propósito en realidad es la creación de sistemas inteligentes, empleando este concepto, no en toda su

extensión, sino en lo referente a lo cognitivo.


Sistemas Expertos

Los sistemas expertos son un área de la inteligencia artificial, y sus objetivos tienen que ver con la imitación de

un experto humano en la realización de una tarea específica. Un sistema experto es un programa de

computador que resuelve problemas de manera similar a como lo hace un ser humano. Para esto utiliza el

siguiente modelo:

Almacenamiento de experiencias en una base de conocimientos.

Realización de inferencias sobre esos conocimientos, cuando una situación nueva le llega, o sea, cuando se

le presenta algún problema.

Así proceden los expertos humanos, almacenan información o experiencias y luego las aplican cuando se les

presenta un problema. En universidades de la ciudad de Medellín se han desarrollando proyectos de sistemas

expertos para la solución de problemas específicos. Uno de estos fue un sistema experto que almacenaba a

manera de reglas y proposiciones las normas, experiencias y conocimientos de un abogado, para luego

diagnosticar y dar soluciones en materia de derecho laboral.

Para los propósitos educativos su importancia reside en que un docente es un experto en enseñanza y esto

lleva a que en la construcción de sistemas tutoriales inteligentes sea necesario integrar programas cuyas

arquitecturas sean sistemas expertos. Así un Sistema Tutor Inteligente puede obedecer a la interacción de

varios sistemas expertos.

La dificultad principal reside en el problema de representar el conocimiento del experto. Además del dominio de

conocimiento específico, las estrategias para la resolución de los problemas del experto también deben

capturarse y codificarse de manera conveniente. Es posible que el experto use estas habilidades de manera

inconsciente, por lo que el proceso de formalizar el conocimiento (hacer patente un dominio) es un objetivo que

constituye un reto y que requiere la intervención del ingeniero del conocimiento para poder codificar el

conocimiento del experto.

Sistema Tutor Inteligente (STI)

La necesidad de un cambio positivo hacia una educación activa, participativa y creativa en ingeniería ha sido

señalada en la literatura (Felder y Silverman, 1988; Chi et al., 2001; Atanas 2003, Turns et al., 2005). La nueva

modalidad se concentra en modificar el contexto del aprendizaje a fin de mejorar el ámbito donde se desarrolla

la enseñanza tradicional.

Generalmente, los cursos dados en la Universidad ponen un mayor énfasis en el entendimiento de grandes

cantidades de información en lugar de enfatizar su aplicación a diversos problemas. Los conocimientos

anteriores se controlan a través de cursos previos (pre-requisitos). La tendencia de los cursos tradicionales

universitarios es entregar la misma información de la misma manera a todos los estudiantes. Además de estas

limitaciones, se observa que los estudiantes difieren en sus características personales, en el esfuerzo que


183

emplean en cada curso, en el tiempo que le dedican, etc.

La comunidad que trabaja en Inteligencia Artificial en Educación busca ambientes de aprendizaje basados en

computadoras que colaboren y mejoren el proceso de enseñanza/aprendizaje. Los Sistemas Tutoriales

Inteligentes (STIs) son las herramientas mas logradas.

El propósito del STI es presentar un comportamiento similar al de un tutor humano, que se adapte a las

necesidades del estudiante, identificando la forma en que él mismo resuelve un problema para poder brindarle

ayuda cuando cometa errores. Las interacciones entre el alumno y el docente, están enmarcadas en las teorías

de aprendizaje y de enseñanza aplicables a dicha interacción, lo que brinda un marco teórico al problema

citado, donde no solo es importante el conocimiento que debe ser facilitado por el docente hacia el alumno, sino

que cobra importancia la forma en la que éste conocimiento es presentado, ya que se pretende mejorar el

proceso de adquisición y construcción de conocimiento. De este modo, se busca la incorporación de los

métodos y técnicas de enseñanza más eficaces que permitan adaptar el modo de enseñanza a las necesidades

del alumno a fin de mejorar su rendimiento a través de cada clase o “sesión pedagógica”. Cada alumno podrá

elegir entonces la técnica de enseñanza que mejor se adapte a su estilo de aprendizaje en un sistema de tutor

inteligente.

Un tutor inteligente, por lo tanto: “es un sistema de software que utiliza técnicas de inteligencia artificial (IA) para

representar el conocimiento e interactúa con los estudiantes para enseñárselo”.

Un sistema inteligente es capaz de extraer conclusiones sobre el nivel de los estudiantes; permite personalizar

la presentación del material didáctico para diversas necesidades de sus estudiantes. El funcionamiento del

sistema está controlado por un sistema inteligente basado en reglas de producción; el estudiante puede decidir

parte de la secuencia del programa docente, por lo tanto, el sistema ofrece cierto control sobre su propio

proceso de aprendizaje. Estas características aumentan la facilidad de uso del sistema.

Existe un componente que se incorpora a este tipo de sistemas, este es el componente relativo a la formación el

cual reproduce la toma de decisiones y esto conlleva un enfoque psicopedagógico. Para diseñar y desarrollar

estos componentes, se recurre a la ingeniería del conocimiento y las técnicas de inteligencia artificial. De esta

forma se desarrolla un sistema inteligente capaz de reproducir el comportamiento de un tutor real. La

característica fundamental de éstos, es su capacidad de proporcionar el material didáctico adaptándolo a las

capacidades del usuario. Esto se logra mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial para reproducir las

decisiones pedagógicas que haya que adoptar de cara a la información que se ha de presentar a cada alumno.

Por otra parte, un sistema inteligente de tutorización debe ser desarrollado para dos tipos de educación: la

educación a distancia y la instrucción individualizada. El aprendizaje a distancia está dirigido a aquellos alumnos

que no pueden asistir a clases en persona. La instrucción individualizada reproduce el comportamiento de un

tutor (la toma de decisiones que hace un maestro cuando supervisa a cada estudiante de forma


individualizada).1

El diseño de un STI está estrechamente relacionado con la forma en la que se le presentará el dominio de

conocimiento al alumno ya que en el proceso de enseñanza es tan importante el contenido a enseñar como los

recursos que se utilizan en la comunicación de estos conceptos. Por ello debe recurrirse a la utilización de

interfaces multimedia que se adaptan a las características y preferencias de cada alumno.

Con respecto a la creación de ambientes tecnológicos para el aprendizaje pedagógicamente efectivo, los

investigadores han enfilado sus esfuerzos hacia el desarrollo de los Sistemas Tutoriales Inteligentes (STI).

Los STI son ambientes flexibles, interactivos y adaptativos para el aprendizaje. Flexibles porque abren abanicos

de posibilidades para las navegaciones de los estudiantes. Interactivos porque los canales para la comunicación

pueden permitir cruce de ideas del sistema tutor hacia el estudiante y de éste hacia el sistema, en un dialogo.

Adaptativos porque sobre la marcha el sistema puede cambiar las estrategias de enseñanza, variando los

ejemplos, rompiendo las secuencias, demostrando imposibilidades y evidenciado equivocaciones a partir de

casos concretos.

El software educativo tradicional está basado en multimedia y programación tradicional y es como un libro,

estático y sin interacción. En cambio, estos tutoriales son como un profesor en plena acción de clase,

estratégicos, inteligentes e interactivos.

Los STI actúan de manera inteligente, como un profesor, en analogía con las actividades y expresiones que se

desprenden de las conexiones sinápticas entre las neuronas del cerebro, cuyas acciones se integran en una

compleja y extensa red de impulsos.2 La estructura general de un STI con la división de los sub módulos en

funciones específicas (Figuras 1 y 2) soporta una configuración distribuida.

Figura 1: Estructura clásica de un Sistema Tutor Inteligente propuesta por Carbonell (1970).

El Módulo Tutor del STI define y aplica una estrategia pedagógica de enseñanza, contiene los objetivos a ser

alcanzados y los planes utilizados para alcanzarlos. Selecciona los problemas, monitorea el desempeño, provee

1 Articulo. Universidad de Granada, Oficina Virtual, 20-10-2008

2 Articulo. “Sistemas Tutoriales Inteligentes, un aporte de la inteligencia artificial para la mediación pedagógica”por Ing. Eucario Parra Castillón, coordinador de Ingeniería Informática. Fundación Universitaria Católica delNorte. Colombia.

Modulo Dominio Modulo Tutor Modulo Estudiante

Interface

Sistema Tutor Inteligente


185

asistencia y selecciona el material de aprendizaje para el estudiante. Integra el conocimiento acerca del método

de enseñanza, las técnicas didácticas y del dominio a ser enseñado. Consta de las siguientes partes:

Protocolos Pedagógicos: almacenados en una base de datos, con un gestor para la misma,

Planificador de Lección: que organiza los contenidos de la misma

Analizador de Perfil: analiza las características del alumno, seleccionando la estrategia pedagógica más

conveniente.

A este módulo le concierne todo lo referente a los problemas en el desarrollo del currículo o el programa de

contenidos y de la forma de enseñar el mismo. Tiene que ver con la selección y la secuencia del material de

enseñanza. Este módulo debe tener las siguientes capacidades:

Controlar el currículo y su secuencia.

Responder a preguntas hechas por el estudiante.

Detectar el tipo y nivel de ayuda al estudiante.

El Módulo Estudiante del STI tiene por objetivo realizar el diagnóstico cognitivo del alumno, y el modelado del

mismo para una adecuada retroalimentación del sistema. Se han planteado para este módulo, dos submodulos,

los cuales permiten almacenar los datos del estudiante en una base de datos, con un gestor para la misma (ver

Figura 2).

Los submodulos son los siguientes:

a) Estilos de aprendizaje: Está compuesto por una base de datos con los estilos de aprendizajes disponibles en

el sistema, los métodos de selección de estilos y las características de cada uno de ellos. Un estilo de

aprendizaje es la forma de clasificar el comportamiento de un estudiante de acuerdo a la manera en que toma la

información, forma las estrategias para aprender, cómo entiende y cómo le gusta analizar la información que

está utilizando para acceder a un conocimiento determinado. En otras palabras, es una forma agrupar o

clasificar un estudiante de acuerdo a un perfil en relación con la información, ya que este estilo evoluciona y

cambia de acuerdo a las variables de entorno y ambientales que afectan al estudiante.

b) Estado de conocimientos: Contiene el mapa de conocimientos obtenido inicialmente a partir del módulo del

dominio y que el actualizador de conocimientos irá modificando progresivamente a través de los resultados

obtenidos en las evaluaciones efectuadas por el módulo del tutor quien le enviará dichos resultados procesados

y

c) Perfil psico-sociológico del estudiante: Para determinar el perfil psico-sociológico se usa la Teoría de las

Inteligencias Múltiples de Gardner (1993, 2001) quien señala no existe una inteligencia única en el ser humano,

sino una diversidad de inteligencias que evidencian las potencialidades y aspectos más significativos de cada

individuo, en función de sus fortalezas y debilidades para la expansión de la inteligencia. Señala que las


inteligencias trabajan juntas para: 1) resolver problemas cotidianos, 2) crear productos o 3) para ofrecer

servicios dentro del propio ámbito cultural.

Este módulo guarda el progreso del estudiante que interactúa en el sistema experto. Este módulo contiene

todos los datos e información del estudiante, lo cual permite diagnosticar los efectos del proceso de tutoría. Esta

información se puede utilizar para elegir el siguiente tema de enseñanza y la metodología o estrategias

adecuadas.

El Módulo Dominio tiene el objetivo global de almacenar todos los conocimientos dependientes e

independientes del campo de aplicación del STI (ver Figura 2). Básicamente deberá tener los submódulos

siguientes:

Parámetros Básicos del Sistema: los cuales se almacenan en una base de datos.

Conocimientos: son los contenidos que deben cargarse en el sistema, a través de los conceptos, las

preguntas, los ejercicios, los problemas y las relaciones.

Elementos Didácticos: Son las imágenes, videos, sonidos, es decir material multimedia que se requiere

para facilitarle al alumno apropiarse de conocimiento en la sesión pedagógica.

Figura 2: Estructura clásica de un STI, con la identificación de submódulos y el agregado de un móduloevaluador.

Interface

Modulo Evaluador

Modulo del Tutor

Protocolos Pedagógicos

Planificador de la lección

Generadorde

Contenidos

Generadorde Lenguaje

Natural Evaluador

Lista deObjetivos

Analizadorde Perfil Protocolos

Modulo Dominio

ConocimientoElementos

PedagógicosParámetros del

sistema

Modulo del Estudiante

Estilos

Estilos de Estudiante

Estado de Conocimiento

Actualizadorde estados

Stack deObjetivos

UsuariosEstudiantes

Clasificación

Estado actual deconocimientos


187

Este modulo tiene toda la cognición expresada en bases de conocimientos. En este componente se va a

encontrar el conocimiento específico y detallado, obtenido de los expertos humanos que llevan años

dedicándose a la tarea cognitiva que se pretende enseñar.

Finalmente, la interface cubre varias actividades en el funcionamiento global del STI, a saber:

Es un conjunto de canales de comunicación entre el estudiante y el sistema.

Es el único medio físico para captar el desarrollo del estudiante, porque a través suyo el sistema percibe

información y respuestas de su usuario.

Las interfaces deben ser dinámicas, dotadas de multimedia, flexibles y de fácil acceso.

Para la interface se siguen los principios del diseño, implementación y evaluación de sistemas computacionales

interactivos para su utilización por seres humanos (HCI: Human Computer Interaction), es decir que estudian y

buscan de poner en práctica procesos orientados a la construcción de interfaces siguiendo el criterio de

usabilidad, es decir con alto grado de facilidad en el uso del sistema interactivo de acuerdo al estándar ISO

92401 de requisitos ergonómicos para el trabajo de oficina con terminales visuales y normas asociadas. Se

basan en aplicación de las leyes gestálticas que están relacionadas con los criterios de Smith y Mosier (1992) y

las normas ISO 9241 (1998) y 11064 (2000) para el diseño de interfaces y ergonomía.

Los primeros STI basados en ambientes Web utilizaban una interface soportada por cualquier explorador que

les proporcionaba la ventaja de convertirlos en multiplataforma y no se requería ninguna instalación de

componentes en el servidor en el que se debía utilizar el STI. Pero, esta aproximación estaba limitada a las

características intrínsecas de la red Internet y de los protocolos que en ésta se desarrollan.

Se puede plantear una estructura distribuida de un STI que siga los patrones de los módulos básicos de un STI

de dos maneras:

a) Una donde todos los módulos se encuentran en uno ó más servidores y el cliente solo posee una pequeña

interface. Este acercamiento puede ser similar a los STI basados en Web, donde solo se tiene la interface

del explorador de Internet y los contenidos están limitados a las posibilidades de visualización de los

navegadores.

b) Otra donde no solo la interface se encuentra en el cliente, sino que también se tiene una parte de los

módulos. Esta forma puede minimizar el tráfico de información en la red y puede aumentar la eficiencia en el

procesamiento de los datos en el cliente, disminuyendo así la carga en los servidores.

A través de la interacción entre los módulos básicos, los STI son capaces de determinar lo que sabe el

estudiante y cómo va en su progreso, por lo que la enseñanza, se puede ajustar según las necesidades del

estudiante, sin la presencia de un tutor humano.

Haciendo un forma compacta para focalizar el aspecto pedagógico, podemos identificar los modelos que esta


inmersa en los módulos (Ver Figura 3.) y así determinar como interactúa cada uno de ellos para que un sistema

tutorial inteligente pueda funcionar correctamente.

Figura.3: Arquitectura básica de un STI

El modelo del dominio: Se elige mapas conceptuales para modelar el dominio por considerarlos apropiados

para alcanzar una representación flexible y re-usable.

El modelo semántico que el diseñador produce desde su mapa conceptual puede ser trasladado al material de

instrucciones, por ejemplo, en la forma de vínculos semánticos los cuales vistos como interfaz gráfica reflejan el

mapa conceptual del experto. Por este motivo, el estudiante asimila el conocimiento estructural reflejado en los

vínculos mientras navega el sistema de información usando dichos vínculos. Se ha separado el conocimiento

inmerso en los tópicos de la experticia requerida para enseñarlo a fin de alcanzar una mayor flexibilidad en la

representación del dominio. Sin embargo esa separación no inhabilita una relación dinámica entre ellos.

En Ingeniería, los tópicos contienen conceptos teóricos, relaciones entre conceptos, procedimientos y

aplicaciones en diversos diseños. Además, el conocimiento heurístico( la capacidad de un sistema para realizar

de forma inmediata innovaciones positivas para sus fines) es necesario para adquirir métodos para resolución

de problemas.

Se han diseñado otras características a fin de capturar el conocimiento experto del autor: nivel de importancia

que permite asignar una jerarquía al tópico (muy importante, importante, no importante) y el nivel de dificultad,

el cual es una medida cualitativa de la dificultad de aprendizaje del tópico (difícil, regular, fácil). Las relaciones,

representadas por arcos dirigidos, enlazan uno o más nodos y tienen un significado específico. Se han

considerado las siguientes relaciones: pre-requisito, es-un y parte-de.

El modelo del estudiante: Es una descripción declarativa de las características de las actividades de aprendizaje

de los estudiantes (Sison y Shimura, 1998). Es un tema controvertido. No hay consenso sobre el contenido que

debe tener. Sin embargo, el STI necesita información sobre el aprendiz a fin de planificar apropiadamente la

sesión tutorial. Se puede usar un modelo overlay básico (Carr y Goldstein, 1977) el cual registra el

entendimiento del sistema sobre el conocimiento que el estudiante posee del tópico. En este esquema, la


189

respuesta del estudiante es analizada para evaluarla convenientemente. Este modelo puede ser aplicado

cuando el conocimiento experto puede ser fragmentado en unidades pequeñas. Un registro es guardado con

las habilidades que un estudiante determinado ha alcanzado. Este registro se usa para decidir si el estudiante

ha aprendido el tópico o no.

El modelo del estudiante trata la caracterización del estudiante (datos personales y perfil del estudiante),

conocimiento (almacenamiento de los temas ya conocidos, objetivos instruccionales adquiridos, equivocaciones

cometidas y material didáctico usado) y comportamiento (información de la última sesión). El modelo se ha

organizado en dos módulos principales: carácter y sesión del estudiante, el primero se refiere a las

características personales y la evolución del conocimiento del estudiante, el segundo se refiere a la sesión en

totalidad y su análisis posterior.

El Modelo Pedagógico: El esfuerzo para capturar conocimiento experto pedagógico a fin de ampliar la

competencia tutora de los STIs es tema de investigación desde hace décadas. Los trabajos recientes focalizan

la posibilidad de que las tácticas y estrategias observadas sean factibles de implementar. La extensión de sus

capacidades está orientada, actualmente, hacia la consideración de las diferencias individuales de los

estudiantes y la implementación de técnicas de motivación.

El módulo ha sido dividido en cuatro capas a fin de construir las estrategias tutoriales. Cada una de las capas

manipula diferentes niveles de adaptación. La capa de adaptación a nivel macro depende tanto de los tópicos a

enseñar y de los objetivos instruccionales a alcanzar. Además se ha incluido una teoría pragmática de

instrucción: CLAI (Cognitive Learning from Automatic Instruction - Arruarte, 1996). En la capa intermedia de

adaptación, se fijan las características del grupo de estudiantes siguiendo las decisiones del autor/instructor. En

la capa micro de adaptación las estrategias tutoriales adaptan la enseñanza según las características

individuales de cada estudiante.

Además de estas estrategias independientes del dominio, el autor puede crear otras que se adapten al

desarrollo del estudiante teniendo en cuenta el tema del dominio. Se ha considerado cuatro estrategias

especializadas para ingeniería: uso de analogías, simulación computacional de procesos, ejercicios creativos y

resolución de problemas en equipos, a fin de mejorar la adaptabilidad del sistema.

Tres aspectos caracterizan a estos Sistemas Inteligentes:

El dominio o problema por tratar debe ser conocido por el sistema informático lo suficientemente bien como

para poder generar inferencias o resolver problemas en ese dominio.

El sistema debe ser capaz de enseñar ese conocimiento al alumno.

La estrategia tutorial o de enseñanza debe tener la inteligencia suficiente para implementar estrategias que

garanticen progreso en el proceso de formación entre el STI y el estudiante.

Aplicaciones de los sistemas Inteligentes


En el contexto de los sistemas inteligentes se encuentran las redes neuronales, que son Inter-conexiones

masivas en paralelo de elementos simples y que responden a una cierta jerarquía intentando interactuar con los

objetos reales tal como lo haría un sistema neuronal psicológico (Kohonen, 1988, 1998, 2001). Las redes

neuronales poseen la característica de asimilar conocimiento en base a las experiencias mediante la

generalización de casos, que las convierte en una herramienta interesante en el desarrollo de los modelados de

la presente investigación (Haykin, 1999; Nilsson, 2001).

Por ejemplo, para efectuar la predicción del rendimiento académico, se puede usar una red neuronal de tipo

backpropagation tomando como datos de entrada los resultados de las evaluaciones parciales desagregados

en dos formas. a) tomando el caso de resolución por ejercicios y b) tomando ejercicios en función de los logros

cognitivos, usando datos provenientes de las evaluaciones parciales de los estudiantes a fin de poder predecir

futuros rendimientos.

Las redes bayesianas son herramientas estadísticas orientadas a la inferencia probabilística y en el ámbito de la

tutorización electrónica se pueden utilizar para modelar la incertidumbre asociada al estudiante y su nivel de

conocimientos. Los algoritmos genéticos, se fundamentan en el concepto biológico de la evolución natural y son

utilizados en procesos de optimización (Davis, 1991; Falkenauer, 1999). Se fundamentan en los mecanismos de

la selección natural, por los que sólo sobreviven los individuos mas aptos, luego de la interacción entre los

mismos, pertenecientes a una población de posibles soluciones.

La minería de datos se centra en la búsqueda de patrones sugerentes y regularidades importantes en grandes

bases de datos, denominado conocimiento cualitativo. La minería se puede aplicar con métodos de sistemas

inteligentes y otros métodos asociados, para descubrir y detallar patrones presentes en los datos. Se pueden

obtener agrupaciones en un conjunto de datos, sin tener relaciones o clases predefinidas, basándose en la

similitud de los valores de los atributos de los distintos datos. La minería de datos se puede aplicar incluyendo

algoritmos de inducción, algoritmos genéticos, redes neuronales y redes bayesianas; de acuerdo al problema a

resolver.

Características de los STI

Para desarrollar STI con módulos intercambiables y partes reutilizables, se debe efectuar un rediseño de los

módulos básicos del modelo propuesto por Carbonell (1970). Se observa que algunos investigadores detectaron

que la arquitectura (Carbonell, 1970; Salgueiro et al., 2004;Costa et al., 2004) real implementada en los STI

tienen solapamiento de funcionalidades y por lo tanto los módulos no son independientes. Esto se debe a que

muchos de los conocimientos particulares del dominio (pertenecientes al módulo de dominio) se encuentran

dentro de los módulos del tutor y del estudiante con las consecuentes regiones de superposición entre los

módulos.

Para evitar esto hay que realizar una definición precisa de las interfaces a fin de diferenciar cada uno de los

módulos. Por ello, se debe identificar cual será el módulo encargado de realizar cada una de las funciones del


191

STI a fin de definirlo en su totalidad. De este modo se obtendrán módulos completamente intercambiables e

independientes del dominio de la aplicación. Además de la modularidad e independencia, se busca modelar STI

centrados en las necesidades reales de los estudiantes. Esto significa contar con varios protocolos pedagógicos

o métodos de enseñanza que se ajusten de acuerdo a las necesidades y las preferencias de cada alumno en

particular. Se trata entonces de un modelo que pueda incluir el uso de las nuevas tecnologías existentes y con

vistas de ser utilizado a través de Internet.

Bases Pedagógicas para la Enseñanza – Aprendizaje

La relación entre Software Educativo y Aprendizaje puede articularse considerando los principales modelos de

aprendizaje que han orientado la acción e investigación pedagógica a lo largo de este siglo.

Conductismo: Este modelo explica el aprendizaje a través de una dinámica estímulo-respuesta. El profesor se

torna en un modificador conductual de los alumnos, alterando las conductas de los alumnos basándose en la

presentación de estímulos que generan respuestas conductuales deseadas. Estas modificaciones conductuales

se generan al modificar los patrones de recompensas y castigo. Así, basta con presentar un concepto o idea al

aprendiz para que este lo capte tal cual fue enviado por el profesor y genere una respuesta observable. El

aprendizaje, dentro de esta teoría, está más centrado en el tipo y calidad de estímulo del profesor y en la

respuesta observable del alumno.

Procesamiento de la Información: Este modelo el aprendizaje está relacionado con procesos secuenciales y

ordenados que permiten procesar información (registrar, codificar, comparar, organizar, seleccionar) y ejecutar

una respuesta. De esta forma, la información entregada por el profesor pasa por una serie de procesos

cognitivos secuenciales en la mente del alumno, que finalmente permiten integrar esos conceptos en sus

esquemas mentales, para ser guardados y recuperados en memoria a través de procesos de atención,

expectativas y control ejecutivo.

Constructivismo: El énfasis de este modelo está dado en cómo los aprendices construyen conocimientos en

función a sus experiencias previas, estructuras mentales, creencias o ideas que usan para interpretar objetos y

eventos. La teoría constructivista postula que el conocimiento, sea este de cualquier naturaleza, se construye a

través de acciones que realiza el aprendiz sobre la realidad, esto implica que la construcción es interna (mental)

y que el aprendiz es quién construye e interpreta su vida.

En los años 90, los avances de la psicología cognitiva, las neurociencias y los nuevos paradigmas de

programación, han permitido la evolución de los STI desde una propuesta instructiva conductista inicial hacia

entornos de descubrimiento y experimentación del nuevo conocimiento (Bruner,1991; Perkins, 1995, Pozo;

1998). Las dificultades de representación se centran en la identificación de los diferentes estadios evolutivos del

estudiante y en el reconocimiento de los preconceptos o concepciones erróneas.


Se ha observado que la mayor parte de los STI no presentan el nivel esperado de “inteligencia” debido a la

dificultad para el modelado del funcionamiento de la mente humana, más allá de la aplicación de las técnicas de

programación más avanzadas. La orientación actual de las investigaciones se centra en proveer una alternativa

al tutor humano, cuando no puede dedicar más tiempo a sus estudiantes y para los estudiantes que buscan

aprender en forma más autónoma. Un STI actúa como un tutor particular del estudiante ya que como un

entrenador humano, posee libertad para actuar de acuerdo a las necesidades más complejas del estudiante.

Los STI aún no proveen de un modo de aprendizaje los suficientemente adaptables de acuerdo a los

conocimientos previos y a la capacidad de evolución de cada estudiante y las concepciones epistemológicas

que subyacen en las prácticas de enseñanza.

En 1912 Wertheimer, y luego Kohler, Koffka y Lewin, inicia en Alemania una concepción opuesta al

asociacionismo denominada Gestalt. Las ideas de este movimiento se centran en la unidad mínima de análisis

la estructura o la globalidad con significado propio (Gestalt) rechazando la concepción atomista del

conocimiento en el que este es una suma de partes preexistentes. La Gestalt se preocupa de los problemas

perceptuales, en cambio el cognitivismo conductista elabora a partir de ellos una teoría psicológica completa

incluyendo los posibles conocimientos. El conocimiento es una síntesis de la forma y contenido recibido por las

percepciones, las cuales son relativas, individuales e influidas por la historia, actitud y motivación del individuo.

Tiene raíces filosóficas con conceptos como: contemporaneidad, interacción simultánea y mutua con el

ambiente, relatividad de la percepción e intencionalidad de la conducta.3

Otro modelo pedagógico se presenta en la teoría de aprendizaje de Gagné donde se aplica el enfoque

sistemático al aprendizaje y trabaja específicamente dentro de un cuadro de referencias donde lo mas

importante son las condiciones antecedentes, los procesos internos y los productos resultantes de la situación

del aprendizaje.

Gagné considera que las capacidades previamente adquiridas por el alumno son de fundamental importancia y

en que los tipos de aprendizaje por él descritos ilustran la secuencia del aprendizaje, sostiene que el

aprendizaje de cualquier capacidad, supone la adquisición previa de habilidades o capacidades subordinadas.

Insiste en que las capacidades intelectuales relevantes, ya existen en el individuo (y que se relacionan entre si

para dar lugar al nuevo aprendizaje) deben ser recordadas y estar disponibles en el proceso intelectual del

individuo, en el momento de un nuevo aprendizaje.

La posición de Gagné se basa en un modelo de procesamiento de información, el cual deriva de la posición

semicognitiva de la línea tolmaniana, expresada a través de Bush y Mosteller. Esta teoría se destaca por su

línea ecléctica, además ha sido considerada como la única verdaderamente sistemática (Kopstein, 1966). En

esta teoría encontramos una fusión entre conductismo y cognoscitivismo. También se puede notar un intento

3 Fuente: Revista electrónica de tecnología educativa. Universidad de Buenos Aires, Argentina, Marzo 2009


193

por unir conceptos piagetianos y del aprendizaje social de Bandura. Finalmente la suma de estas ideas hace

que la teoría desarrollada en este trabajo, sea llamada “ecléctica”.4

Jerome Bruner, Jacqueline Goodnow, George Austin presentan un modelo de formación de conceptos básicos y

lo exponen de la siguiente manera:

Supuestos sobre la Persona: El ser humano es capaz de discriminar la compleja y amplia diversidad que se

presenta en su medio, categorizando y conceptualizando los elementos que lo componen. Y es tanta la

relevancia de la conceptualización, que el hombre es capaz de socializar por las categorías que aprende, usa y

comparte en una cultura determinada, y aunque el contenido de las categorías difiere en cada cultura, el

proceso mental para llegar a ellas es el mismo en cada ser humano.

Supuestos sobre el Aprendizaje: El ser humano comprende su medio conceptualizándolo por medio de

categorías, o sea, agrupando elementos diversos según sus rasgos comunes. En el aprendizaje de conceptos

se ha de tener el cuidado de darle sentido a los datos, centrando la atención en sus notas constitutivas

(atributos esenciales).

Orientación Teórica: El Método de Formación de Conceptos Básicos se levanta sobre el supuesto de que la

conceptualización de la realidad por medio de la categorización, que consiste en la identificación de las

cualidades de una situación o cosa y agrupación de ellas dentro de una clase por medio de los rasgos

comunes, produce que el medio sea menos complejo, porque no hay que enfrentar cada situación como única

sino que dentro de una clase de situaciones.

Para concebir de mejor manera este modelo es necesario acceder a la Teoría de Conceptos de Bruner, la cual

manifiesta que para comprender un concepto hay que entender sus cinco componentes: “1) nombre, 2)

ejemplos (positivos y negativos), 3) atributos (esenciales y no esenciales), 4) valores y 5) reglas”. El nombre es

la palabra con la cual se identifica una categoría y se accede más fácilmente a él si ya se ha tenido contacto

con el concepto propiamente tal. Los ejemplos son los casos que ayudan a distinguir el concepto, ya sea por vía

positiva (constituyen el concepto) o por vía negativa (no constituyen el concepto). Los atributos son los rasgos

que se asimilan en un conjunto de casos y que provocan que éstos se agrupen en una categoría; las

características pueden ser esenciales (propias del concepto) o no esenciales (presentes en el concepto pero

que no lo distinguen de otro). Los valores determinan las variaciones que se pueden dar en los atributos de un

concepto (ejemplo: el color de una manzana puede ser rojo, verde o amarillo pero no negro). Y por último, las

reglas son los enunciados que dan cuenta de los atributos esenciales de un concepto que lo hacen ser tal y no

otro.

4 Fuente: Modelos de enseñanza Aprendizaje .


Lenguajes de Programación Candidatos para Desarrollar el Software

Los lenguajes de programación con los que se puede contar como plataforma de desarrollo para un sistema

inteligente son muchos, sin embargo, existen algunos que han sido creados específicamente para la

construcción de software de sistemas inteligentes, a continuación mencionamos los principales.

LISP

El Lisp (o LISP) es una familia de lenguajes de programación de computadora de tipo funcional con una larga

historia y una sintaxis completamente entre paréntesis. Especificado originalmente en 1958 por John McCarthy

y sus colaboradores en el MIT, el Lisp es el segundo más viejo lenguaje de programación de alto nivel de

extenso uso hoy en día; solamente el FORTRAN es más viejo. Al igual que el FORTRAN, el Lisp ha cambiado

mucho desde sus comienzos, y han existido un número de dialectos en su historia. Hoy, los dialectos Lisp de

propósito general más ampliamente conocidos son el Common Lisp y el Scheme.

El Lisp fue creado originalmente como una notación matemática práctica para los programas de computadora,

basada en el cálculo lambda de Alonzo Church. Se convirtió rápidamente en el lenguaje de programación

favorecido en la investigación de la inteligencia artificial (AI). Como uno de los primeros lenguajes de

programación, el Lisp fue pionero en muchas ideas en ciencias, incluyendo las estructuras de datos de árbol, el

manejo de almacenamiento automático, tipos dinámicos, y el compilador autocontenido.

El nombre LISP deriva del "LISt Processing" (Proceso de LIStas). Las listas encadenadas son una de las

estructuras de datos importantes del Lisp, y el código fuente del Lisp en sí mismo está compuesto de listas.

Como resultado, los programas de Lisp pueden manipular el código fuente como una estructura de datos,

dando lugar a los macro sistemas que permiten a los programadores crear una nueva sintaxis de lenguajes de

programación de dominio especifico empotrados en el Lisp.

La intercambiabilidad del código y los datos también da a Lisp su instantáneamente reconocible sintaxis. Todo

el código del programa es escrito como expresiones S, o listas entre paréntesis. Una llamada de función o una

forma sintáctica es escrita como una lista, con la función o el nombre del operador en primer lugar, y los

argumentos a continuación; por ejemplo, una función f que toma tres argumentos puede ser llamada usando (f x

y z).

Desde su inicio, el Lisp estaba estrechamente relacionado con la comunidad de investigación de la inteligencia

artificial, especialmente en sistemas PDP-10[5]. El Lisp fue usado como la implementación del lenguaje de

programación Micro Planner que fue la fundación para el famoso sistema de AI SHURDLU. En los años 1970, a

medida que la investigación del AI engendró dscendientes comerciales, el desempeño de los sistemas Lisp

existentes se convirtió en un problema creciente.

El Lisp era un sistema difícil de implementar con las técnicas de compilador y hardware común de los años

1970. Las rutinas de recolección de basura, desarrolladas por el entonces estudiante graduado del MIT, Daniel

Edwards, hicieron práctico correr Lisp en sistemas de computación de propósito general, pero la eficacia

todavía seguía siendo un problema. Esto llevó a la creación de las maquinas Lisp: hardware dedicado para


195

correr ambientes y programas Lisp. Avances tanto en el hardware de computadora como en la tecnología de

compiladores pronto hicieron obsoletas a las máquinas de Lisp, en detrimento del mercado del Lisp.

Durante los años 1980 y 1990, se hizo un gran esfuerzo para unificar los numerosos dialectos del Lisp en un

solo lenguaje (más notablemente, InterLisp, Maclisp, ZetaLisp, MetaLisp, y Franz Lisp). El nuevo lenguaje,

Common Lisp, fue esencialmente un subconjunto compatible de los dialectos que reemplazó. En 1994, la ANSI

publicó el estándar del Common Lisp, "ANSI X3.226-1994 Information Technology Programming Language

Common Lisp".

La comunidad Scheme mantiene activamente más de veinte implementaciones. Se han desarrollado en los

últimos años varias significativas nuevas implementaciones (Chicken, Gauche, Ikarus, Larceny, Ypsilon). El

estándar de Scheme Revised Report en the Algotihmic Language Sheme fue ampliamente aceptado en la

comunidad del Scheme. El proceso Sheme Requests for Implementation ha creado muchas bibliotecas y

extensiones casi estandares para el Scheme. Las comunidades de usuario de implementaciones individuales

del Scheme continúan creciendo. En 2003 un nuevo proceso de estandarización del lenguaje fue comenzada y

condujo al estándar R6RS del Scheme en 2007. El uso académico del Scheme para enseñar ciencias de la

computación parece haber declinado un poco. Algunas universidades ya no están usando Scheme en sus

cursos preliminares de ciencias de la computación.

Hay también algunos nuevos dialectos Lisp. Notablemente: Newsp (un lenguaje de scripting), Arc (desarrollado

por Paul Graham) y recientemente Clojure (desarrollado por Hickey Rich) y NU para la programación con Cocoa

de Apple.

Sheme (dialecto de LISP)

Scheme es un lenguaje de programación. Es un lenguaje funcional (si bien impuro, ya que, por ejemplo, sus

estructuras de datos no son inmutables) y un dialecto de Lisp. Fue desarrollado por Guy L.Steele y Gerald Jay

Sussman en la década de los setenta e introducido en el mundo académico a través de una serie de artículos

conocidos como los Lambda Papers de Sussman y Steele.

La filosofía de Scheme es decididamente minimalista. Su objetivo no es acumular un gran número de

funcionalidades, sino evitar las debilidades y restricciones que hacen necesaria su adición. Así, Scheme

proporciona el mínimo número posible de nociones primitivas, construyendo todo lo demás a partir de un

reducido número de abstracciones. Por ejemplo, el mecanismo principal para el control de flujo son las llamadas

recursivas finales.

Scheme fue el primer dialecto de Lisp que usó ámbito estático o léxico (en lugar de dinámico) de forma

exclusiva. También fue uno de los primeros lenguajes de programación con continuaciones explícitas. Scheme

ofrece también gestión automática de memoria (recolección de basura).


Las listas son la estructura de datos básica del lenguaje, que también ofrece arrays entre sus tipos predefinidos.

Debido a su especificación minimalista, no hay sintaxis explícita para crear registros o estructuras, o para

programación orientada a objetos, pero muchas implementaciones ofrecen dichas funcionalidades.

Scheme se llamaba originalmente "Schemer", siguiendo la tradición de los lenguajes Planner y Conniver.

Scheme, como todos los dialectos de Lisp, tiene una sintaxis muy reducida, comparado con muchos otros

lenguajes. No necesita reglas de procedencia, ya que, en esencia, carece de operadores: usa notación prefija

para todas las llamadas a función.

Scheme facilita la programación funcional. La programación funcional pura no precisa de variables globales ni

sufre de efectos secundarios, y es, por tanto, automáticamente segura en presencia de procesos concurrentes

(thead-safe), a fin de facilitar considerablemente la verificación de programas, al menos en comparación con el

estilo imperativo.

En Scheme, los procedimientos son objetos de primera clase. Ello permite la definición de funciones de orden

superior, que facilitan un mayor grado de abstracción en los programas. También es posible la creación de

procedimientos anónimos.

El estándar de Scheme es también minimalista. Ello conlleva ventajas e inconvenientes. Por ejemplo, escribir un

compilador o interprete de Scheme, que sea fiel al estándar, es más fácil que implementar uno de Common

Lisp; empotrar Lisp en dispositivos con poca memoria será también más factible si usamos Scheme en lugar de

Common Lisp. A los aficionados a Scheme les divierte mucho señalar que su estándar, con sólo 50 páginas, ¡es

más corto que el índice del libro de Guy Steele Common Lisp: The language.

Common Lisp

El Common Lisp, comúnmente abreviado como CL, es un dialecto del lenguaje de programación Lisp, publicado

en el documento estándar ANSI INCITS 226-1994 (R2004) del ANSI, (antes X3.226-1994 (R1999)).

Desarrollado para estandardizar las variantes divergentes del Lisp (aunque principalmente las variantes de

MacLisp) que lo precedió, no es una implementación sino una especificación del lenguaje. Están disponibles

varias implementaciones del estándar del Common Lisp, incluyendo la de Software libre y de código abierto y

productos propietarios.

El Common Lisp es un lenguaje multiparadigma de propósitos generales. Soporta una combinación de

paradigmas de programación como procedimental (imperativo, funcional y orientada al objeto). Como un

lenguaje de programación dinámica, facilita el desarrollo de software de una manera evolutiva e incremental,

con la compilación iterativa en programas eficientes en tiempo de ejecución.


197

El Common Lisp incluye al CLOS, un sistema de objetos que soporta multimétodos y combinaciones de

métodos. Es extensible a través de características estándar tales como macros de Lisp (rearreglo del código en

tiempo de compilación logrado por el programa en sí mismo) y macros de lectura (extensión de la sintaxis para

dar un significado especial a los caracteres reservados para los usuarios con este propósito).

CLOS

CLOS es el acrónimo inglés de Common Lisp Object System y es una extensión de ANSI Common Lisp para

permitir la programación orientada objetos que ha sido adoptada por otros dialectos de Lisp como EuLisp o

Emacs Lisp. Inicialmente fue propuesta como un añadido (add-on) del lenguaje, pero posteriormente CLOS fue

adoptado como parte de estándar ANSI de Common Lisp. CLOS es un lenguaje de programación dinámico

dirigido a objetos que difiere mucho de lo que podemos encontrar en lenguajes de programación estáticos

orientados a objetos como C++ o Java. CLOS está inspirado en sistemas Lisp orientados a objetos anteriores

como MIT Flavors o Common LOOPS, aunque es más general que éstos. Precisamente la generalidad de

CLOS es la característica más difícil de obtener, aunque crear un sistema Orientado a Objetos en Lisp es fácil.

Conseguir que Lisp sea orientado a objetos es fácil: se puede hacer en tan sólo dos páginas de código (Paul

Graham, 1994). Pero hacer que Lisp sea orientado a objetos y a la vez tan extensible y flexible como el resto de

sistema Lisp es más complicado. A pesar de que CLOS es un completo sistema orientado a objetos, CLOS se

implementa siguiendo el modelo de la programación orientada a objetos. La implementación orientada a objetos

de CLOS se conoce como Clos Meta Object Protocol o MOP y permite que el sistema sea extensible y

personalizable.

Shells y productos para SE

Un shell (interprete) de SE es un grupo de paquetes y herramientas de software utilizados para diseñar,

desarrollar, poner en operación y mantener SE con una programación mínima. Existen shells de SE tanto para

computadoras personales como para sistemas de macrocomputadoras. Algunos son baratos con costo inferior

a los 500 dólares. El usuario introduce los datos o parámetros apropiados y el SE proporciona el resultado para

el problema o situación. Algunos de los shells más populares son Exsys de MultilLogic, Inc. Level 5, de Rule

Machines Corporación y XpertRule, de Attar Software.

PrologPROgramming in LOGic (PROLOG), es otro de los lenguajes de programación ampliamente utilizados en IA.

PROLOG fue desarrollado en Francia, en 1973 por Alain Colmenauer y su equipo de investigación en la

Universidad de Marseilles.

Inicialmente fue utilizado para el procesamiento de lenguaje natural, pero posteriormente se popularizó entre los

desarrolladores de aplicaciones de IA por su capacidad de manipulación simbólica. Utilizando los resultados del

grupo francés, Robert Kowalski de la Universidad de Edimburgo, en Escocia, desarrolló la teoría de la

programación lógica. La sintaxis propuesta por Edimburgo, se considera el estándar de facto del PROLOG.


A partir de 1981 tuvo una importante difusión en todo el mundo, especialmente porque los japoneses decidieron

utilizar PROLOG para el desarrollo de sus sistemas de computación de quinta generación. Actualmente existen

varios dialectos del PROLOG para diferentes plataformas.

Visual PrologExisten varias versiones o dialectos comerciales de Prolog: desde Turbo Prolog de Borland y el Arity Prolog

hasta el PDC Visual Prolog.

El Prolog se ha ido en general de los laboratorios de las inteligencias artificiales, y el Visual Prolog de PDC es

un competidor comercialmente, el ambiente de desarrollo de uso general. Visual Prolog se ha vuelto la

herramienta de opción cada vez más para muchos diseñadores, debido a los rasgos inteligentes que pueden

agregarse así fácilmente los programas o incluso los sitios Web.

Prolog es lo que se conoce como un idioma declaratorio. Esto significa que dado los hechos necesarios y

reglas, Prolog usará el razonamiento deductivo para resolver sus problemas de la programación. Esto está en

contraste con los idiomas de la computadora tradicionales, como el C, Básic y Pascal que son los idiomas

procedurales. En un idioma procedural, el programador debe proporcionar instrucciones que dicen exactamente

a la computadora cómo resolver un problema dado paso a paso. En otros términos, el programador debe saber

resolver el problema antes de que la computadora pueda hacerlo. El programador de Prolog, por otro lado, sólo

necesita proporcionar una descripcion del problema y aterrizar las reglas para resolverlo. De allí, Prolog

determina cómo encontrar una solución.

El Visual Prolog, se dirige al mismo mercado designado como los sistemas de base de datos, a los

desarrolladores de sistemas C++ y a otras herramientas de lenguajes como Visual Básic, Delphi de Borland, o

Visual Edge de IBM. La tendencia en muchas organizaciones hoy es resolver todo con la tecnología de la base

de datos, pero este acercamiento lleva a menudo a los resultados malos en tiempo de desarrollo y en el

funcionamiento del sistema final. Una aplicación desarrollada en el Prolog puede tener un funcionamiento muy

superior y muy amigable para el usuario en un tiempo de desarrollo más corto. El Prolog de PDC se satisface

particularmente bien para estos tipos de tareas de las bases de datos tradicionales, porque el Visual Prolog

tiene entre sus capacidades, la programación de un totalmente fácil uso del motor de inferencia de la base de

datos. Programas creados por Visual Prolog, Son muy rápidos debido al recopilador favorablemente

perfeccionando, casi tan rápido como las aplicaciones basadas en C++.

Herramientas de ingeniería de software para el diseño del sistema

Proceso Unificado de Rational

El Proceso Unificado Racional (Rational Unified Process en inglés, habitualmente resumido como RUP) es un

proceso de desarrollo de software y junto con el Lenguaje Unificado de Modelado UML, constituye la

metodología estándar más utilizada para el análisis, implementación y documentación de sistemas.


199

El RUP es un conjunto de metodologías adaptables al contexto y necesidades de cada organización. El RUP

está basado en 6 principios clave que son:

Adaptar el procesoEl proceso deberá adaptarse a las características propias del proyecto u organización. El tamaño del mismo, así

como su tipo o las regulaciones que lo condicionen, influirán en su diseño específico. También se deberá tener

en cuenta el alcance del proyecto.

Equilibrar prioridades

Los requerimientos de los diversos participantes pueden ser diferentes, contradictorios o disputarse recursos

limitados. Debe encontrarse un equilibrio que satisfaga los deseos de todos. Gracias a este equilibrio se podrán

corregir desacuerdos que surjan en el futuro.

Demostrar valor iterativamente

Los proyectos se entregan, aunque sea de un modo interno, en etapas iteradas. En cada iteración se analiza la

opinión de los inversores, la estabilidad y calidad del producto, y se refina la dirección del proyecto así como

también los riesgos involucrados

Colaboración entre equiposEl desarrollo de software no lo hace una única persona sino equipos. Debe haber una comunicación fluida para

coordinar requerimientos, desarrollo, evaluaciones, planes, resultados,etc.

Elevar el nivel de abstracciónEste principio dominante motiva el uso de conceptos reutilizables tales como patrón del software, lenguajes 4GL

o marcos de referencia (frameworks) por nombrar algunos. Esto evita que los ingenieros de software vayan

directamente de los requisitos a la codificación de software a la medida del cliente, sin saber con certeza qué

codificar para satisfacer de la mejor manera los requerimientos y sin comenzar desde un principio pensando en

la reutilización del código. Un alto nivel de abstracción también permite discusiones sobre diversos niveles y

soluciones arquitectónicas. Éstas se pueden acompañar por las representaciones visuales de la arquitectura,

por ejemplo con el lenguaje UML.

Enfocarse en la calidad

El control de calidad no debe realizarse al final de cada iteración, sino en todos los aspectos de la producción.

El aseguramiento de la calidad forma parte del proceso de desarrollo y no de un grupo independiente.


Figura 4. Ciclo de vida del Proceso Unificado Rational

Esfuerzo en actividades según fase del proyectoEl ciclo de vida RUP es una implementación del Desarrollo en espiral. Fue creado ensamblando los elementos

en secuencias semi-ordenadas. El ciclo de vida organiza las tareas en fases e iteraciones. En la Figura 4

muestra cómo varía el esfuerzo asociado a las disciplinas según la fase en la que se encuentre el proyecto

RUP.

Las primeras iteraciones (en las fases de Inicio y Elaboración) se enfocan hacia la comprensión del problema y

la tecnología, la delimitación del ámbito del proyecto, la eliminación de los riesgos críticos, y al establecimiento

de una línea base de la arquitectura. Durante la fase de inicio las iteraciones hacen mayor énfasis en

actividades de modelado del negocio y de requerimientos.

En la fase de elaboración, las iteraciones se orientan al desarrollo de la línea base de la arquitectura, abarcan

más los flujos de trabajo de requerimientos, modelo de negocios (refinamiento), análisis, diseño y una parte de

implementación orientado a la línea base de la arquitectura.

En la fase de construcción, se lleva a cabo la construcción del producto por medio de una serie de iteraciones.

Para cada iteración se selecciona algunos Casos de Uso, se refina su análisis y diseño y se procede a su

implementación y pruebas. Se realiza una pequeña cascada para cada ciclo. Se realizan tantas iteraciones

hasta que se termine la implementación de la nueva versión del producto.

En la fase de transición se pretende garantizar que se tiene un producto preparado para su entrega a la

comunidad de usuarios. Como se puede observar en cada fase participan todas las disciplinas, pero que

dependiendo de la fase el esfuerzo dedicado a una disciplina varía.


201

4.1 Desarrollo en espiral

El desarrollo en espiral es un modelo de ciclo de vida del software definido por primera vez por Barry Boehm en

1988, utilizado generalmente en la Ingeniería de software. Las actividades de este modelo se conforman en una

espiral, en la que cada bucle o iteración representa un conjunto de actividades (Figura 5). Las actividades no

están fijadas a priori, sino que las siguientes se eligen en función del análisis de riesgo, comenzando por el

bucle interior.

Figura 5: Actividades para el desarrollo en espiral

Determinar o fijar objetivos

Fijar también los productos definidos a obtener: requerimientos, especificación, alcances.

Fijar las restricciones.

Identificación de riesgos del proyecto y estrategias alternativas para evitarlos.

Hay algo que solo se hace una vez: planificación inicial o previa.

Análisis del riesgoSe estudian todos los riesgos potenciales y se seleccionan una o varias alternativas propuestas para reducir o

eliminar los riesgos.

Desarrollar, verificar y validar (probar)

Tareas de la actividad propia y de prueba.

Análisis de alternativas e identificación resolución de riesgos.

Dependiendo del resultado de la evaluación de los riesgos, se elige un modelo para el desarrollo, el que

puede ser cualquiera de los otros existentes, como formal, evolutivo, cascada, etc. Así si por ejemplo si

los riesgos en la interfaz de usuario son dominantes, un modelo de desarrollo apropiado podría ser la

construcción de prototipos evolutivos.

Planificación

Revisamos todo lo hecho, evaluándolo, y con ello decidimos si continuamos con las fases siguientes y


planificamos la próxima actividad.

METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN

En primer lugar es importante mencionar que el ciclo de vida de desarrollo del proyecto se realizará bajo una

estructura de espiral donde en cada proceso se evalúa el diseño en forma reiterada hasta encontrar la que

mejor satisface las especificaciones del problema. El proceso va creciendo en espiral en la medida que cada

diseño evaluado permite generar uno nuevo más evolucionado, completo y preciso, creándose así una

retroalimentación entre las fases del ciclo de vida del sistema.

Fase de investigación de campo y recopilación de requerimientos

En esta fase de la etapa de ejecución del proyecto se realizó un estudio de los avances tecnológicos logrados

en varios países sobre el diseño y desarrollo de sistemas inteligentes (ANEXO 5). Además logró establecer

nexos con investigadores que están desarrollando proyectos similares e otros interesados en aportar sus

conocimientos a este proyecto.

Se realizaron entrevistas a docentes que tengan la mejor calificación en “fomentar el interés en la asignatura por

su importancia en la vida laboral” y que imparten el curso de lógica de programación para tomar como modelo,

luego se analizaron las técnicas o metodologías de enseñanza que han perfeccionado en la exposición de cada

tema, obteniendo algunos modelos para la tutoría, los cuales aun deben ser revisados y estudiados en detalle

con el fin de que se adecuen a las preferencias del estudiante para una determinada sesión pedagógica para

que puedan ser trasladados al sistema inteligente en su fase de desarrollo.

Fase del Análisis

En esta fase, se realizó una lista de requerimientos y evaluaciones para determinar algunos protocolos, reglas,

etc., permitiéndonos hacer un análisis que forje en etapas el diseño de la arquitectura y funcionamiento de tal

forma que se pudieran establecer los requisitos potenciales del sistema y el escenario sobre el cual se enfocan

los principales módulos determinados para el sistema. Además esto permitió definir una plataforma de

desarrollo y las herramientas a utilizar para el diseño y construcción del software.

En esta fase del proyecto, también se evaluó cada factor del aprendizaje, aspectos psicológicos, metodologías

de enseñanza, etc. que fueron necesarios para el diseño de los escenarios de enseñanza y de contenidos que

ocupará el sistema inteligente de tutorización. Las herramientas utilizadas para lo anterior fueron los Casos de

Uso del análisis de esquemas de enseñanza en distintos temas.

En el proceso de análisis de los temas que los alumnos consideran mas complejos en la asignatura, se

incorporó a un grupo de alumnos de nuevo ingreso que recién habían terminado el curso, a los cuales se les

realizó entrevistas para medir ciertos aspectos de su aprendizaje y que así fueran capaces de formular

requerimientos del sistema en base a ese nivel de aprendizaje reflejado y bases teóricas adquiridas. Se realizo

luego una tabulación de los datos obtenidos mediante un instrumento de medición (ANEXO 2) con el que se


203

determinaron los temas de la asignatura a los que debería darse más atención en el sistema inteligente para

impartir la tutoría.

Fase de diseño

En esta fase se realizó el diseño de los casos de uso relevantes determinados el la fase de análisis que

establecen un diseño de la enseñanza de lógica de programación para los temas que son realmente

necesarios reforzar mediante el software del sistema inteligente (ANEXO 3).

Para creación del diseño de sistema se hizo uso de lineamientos, métodos y técnicas de la ingeniería de

software como los Casos de Uso, del Lenguaje de Modelado Unificado (UML), Procesos de desarrollo Unificado

de Rational (RUP) y se incorporaron aspectos psicológicos relacionados con la enseñanza-aprendizaje.

Además se identificaron en esta fase los módulos o subsistemas necesarios para que el diseño del sistema

inteligente de tutorización adopte características de inteligencia artificial (ANEXO 4).

Fase de documentación

En el proyecto se involucro a profesores y estudiantes de segundo año de la carrera de sistemas con los cuales

se compartió la búsqueda de información relacionada con los sistemas inteligentes. A los estudiantes se les dio

la inducción necesaria para capacitarlos en el uso del modelado del sistema para que mediante el trabajo en

equipo, se llevara a buen término la ejecución de este proyecto.

Se realizaron reuniones semanales con el equipo de este proyecto de investigación y separadamente con los

alumnos involucrados en el proyecto. Esto permitió monitorear la ejecución del proyecto y evaluar los avances

de este. Se presentó un informe a la Directora de la Escuela de Computación el cual mostraba el avance

logrado en el proyecto, sus limitantes y las posibles formas de solución a estas.

RESULTADOS

En relación con el ciclo de vida del desarrollo del sistema se realizaron las fases correspondientes hasta llegar

al diseño, apegados a los lineamientos que se especifican en la ingeniería de software, que incluyen desde la

obtención de requerimientos, el análisis y el diseño.

En la primera fase (investigación de campo y determinación de requerimientos), se obtuvieron los siguientes

productos o resultados:

1. Informe sobre investigaciones realizadas sobre el tema de sistemas inteligentes de tutorización por

otras entidades educativas.(ANEXO 4)

2. Informe y exposición de los requerimientos del sistema inteligente a diseñar. (ANEXO 6)

En la segunda fase (análisis del sistema y diseño), se presentaron los siguientes resultados:

1. Informe del análisis de temas de la asignatura y requerimientos de funcionalidad. (ANEXO 2)


2. Informe y exposición a través de diagramas de Casos de Uso del modelo del sistema de enseñanza

según los lineamientos pedagógicos aplicables de los temas seleccionados de la asignatura de

“Desarrollo de lógica de programación”. (ANEXO 3)

3. Cuadro de costos para la construcción del software y sus requerimientos.

En la tercera fase (Documentación del sistema), presentamos los siguientes resultados:

1. Documentación de cada fase de desarrollo del proyecto hasta llegar al diseño que servirán para la

construcción del software.

2. Cronograma para el proyecto para el año 2009 por el equipo de investigación. (ANEXO 1)

3. Informe final del proyecto de investigación.

Algunos de los resultados transversales que se han obtenido son los siguientes:

2. Diseño aplicable en un 40% a cualquier sistema inteligente orientado a otras asignaturas.

3. Docentes con conocimiento sobre la aplicación de sistemas inteligentes en la presentación de temas

relacionados a la lógica de programación de computadoras.

4. Alumnos de segundo año capacitados en el desarrollo de análisis y diseño de sistemas inteligentes

realizados en el año 2009.

5. Docentes con conocimiento base para abordar temas de inteligencia artificial y transmitirlo a los

alumnos durante las clases de asignaturas compatibles.

En cuanto a las dimensiones del presente proyecto de investigación, no debemos olvidar que esta etapa de

ejecución del proyecto se llegará hasta su fase de diseño. La construcción del software y su implementación

estará basada en un cien por ciento en esta fase de diseño y se realizará durante el año 2010, proyectándonos

a obtener los siguientes resultados.

1. Software para el sistema inteligente de tutorización con derechos de propiedad intelectual para la

institución.

2. Docentes y alumnos con bases de conocimiento solidas aplicables al diseño y desarrollo de sistemas

inteligentes.

3. Alumnos con conocimiento base nivelados para iniciar la carrera de ingeniería de desarrollo de software

al utilizar el sistema inteligente desarrollado en este proyecto.

CONCLUSIONES

Como equipo de investigación, se ha considerado que el sistema inteligente que actualmente se encuentra en

sus primeras fase de desarrollo, constituye una herramienta indispensable como complemento de la enseñanza

en el aula y la garantía de la calidad del aprendizaje en asignaturas de nivel superior. El beneficio de tener una

herramienta tecnología de este tipo para la enseñanza de la educación a nivel superior resultaría muy útil para

los estudiantes que presentan distintas características para el aprendizaje o incluso podría ser beneficiosa para

la enseñanza a distancia dada las posibilidades de acceso por Internet.


205

La línea de investigación de este proyecto buscó definir un marco teórico que sustente el diseño y la evaluación

de un sistema tutor inteligente para la asignatura de Desarrollo de Lógica de programación, presentando las

diferentes visiones existentes acerca de su diseño y desarrollo, planteando un marco teórico general y análisis

de datos con base en la ingeniería de software, los sistemas inteligentes, la psicología cognitiva y las

metodologías de enseñanza-aprendizaje y elaborando una extensión metodológica especifica que cautele los

aspectos para diseño de un sistema inteligente tutorizado para la resolución de problema.

El resultado de esta investigación apunta a que el desarrollo de un tutor inteligente que se ajuste a los estilos de

los estudiantes y que brinde flexibilidad en el aprendizaje se encuentra en al marco de factibilidad y es de gran

representación para las instituciones de educación superior. En esta etapa de diseño del sistema se establece

una marco pedagógico que pretende agrupar a los estudiantes de acuerdo a sus preferencias de aprendizaje y

les ofrece un protocolo pedagógico (estilo de enseñanza) que se ajusta su estilo de aprendizaje.

Entre las líneas de investigación futuras que quedan por definir en la etapa de desarrollo se encuentra la

incidencia del método de tutorizado de acuerdo a las distintas teorías de enseñanza-aprendizaje, por lo que se

debe enfocar la atención al aspecto metodológico de enseñanza aplicable al sistema.

A fin de flexibilizar aun más el estilo de tutorizado debe también enfocarse la atención al papel de tutor

inteligente, lográndose un mejor ajuste a las necesidades del estudiante. Por otra parte, paralelamente se debe

diseñar e integrar los módulos del estudiante centrados en la aproximaciones de la psicología cognitiva y de la

educación, así como los módulos de evaluación para estudiante.

Para concluir, se hace un énfasis en la urgencia del desarrollo de este sistema inteligente de tutorización, pues

permitirá automatizar los procesos de enseñanza y de aprendizaje que, en instituciones de educación técnica

superior como la nuestra (con aulas sobrecargadas de alumnos), se ha convertido en una nueva opción que da

posibilidad de respetar la diversidad y las condiciones individuales de aprendizaje de los estudiantes.

RECOMENDACIONES

Después de confirmar la necesidad del uso de un Sistema Inteligente para tutorizacion para la asignatura de

Desarrollo de lógica de programación en el ITCA-FEPADE, resulta obvio recomendar que se hagan las

gestiones institucionales para iniciar, a la menor brevedad, el proyecto de desarrollo del software para la

institución.

GLOSARIO

IA: Corresponde al concepto de Inteligencia artificial que es un campo de estudio que busca explicar y emular

inteligencia, desarrollándola en términos de procesos computacionales que, si son utilizados correctamente por

un programa, puede exhibir un comportamiento inteligente


STI: Sistema Tutor Inteligente que presenta un comportamiento similar al de un tutor humano, que se adapte a

las necesidades del estudiante, identificando la forma en que él mismo resuelve un problema para poder

brindarle ayuda cuando cometa errores

Sistemas Expertos: es un software que resuelve problemas o tareas especificas de manera similar a como lo

hace un ser humano

Psicopedagogía: es la ciencia que permite estudiar a la persona y el entorno en el que se desarrolla su

aprendizaje, según el ambiente o en diversos contextos dentro de la Educación

Backpropagation : La propagación hacia atrás de errores o retro propagación (del inglés backpropagation) es

un algoritmo de aprendizaje supervisado que se usa para entrenar redes neuronales artificiales.

Red bayesiana: también llamada red de creencia, es un modelo probabilístico multivariado que relaciona un

conjunto de variables aleatorias mediante un grafo dirigido que indica explícitamente influencia causal. Las

redes bayesianas son una herramienta extremadamente útil en la estimación de probabilidades ante nuevas

evidencias.

Cognoscitivismo: es una teoría del conocimiento que profesa que la comprensión de las cosas se basa en la

percepción de los objetos y de las relaciones e interacciones entre ellos. El cognoscitivismo establece que la

apreciación de la realidad es adecuada cuando se pueden establecer relaciones entre las entidades.

RUP: proceso de desarrollo de software y junto con el Lenguaje Unificado de Modelado UML, constituye la

metodología estándar más utilizada para el análisis, implementación y documentación de sistemas.

Minimalista: es referido a cualquier cosa que se haya desnudado a lo esencial, despojada de elementos

sobrantes. Es la tendencia a reducir a lo esencial.

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

1. [1] Roger S. Pressman (2005). Ingeniería del software. Un enfoque práctico. México, McGraw Hill, Sexta

Edición.

2. [2] Raúl Alarcón (2000). Diseño orientado a objetos con UML. Grupo EIDOS, Madrid España

3. [3] Martin Fowler - Kendall Scott (2000). UML Gota a Gota, Martin Fowler, Prentice-Hall.

4. [4] Stuart J. Russell, Peter Norvig (2004). Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno. Prentice-Hall, 2da

Edición

5. [5] Guillermo Romero Jiménez y María Concepción Pérez Ocampo (1999). Sistema Tutorial Inteligente para

el Autoentrenamiento en Sintonización de Sistemas de Control (SITSIN).

6. Revista IIE, Págs. 34 -39.


207

7. [6] Yharllan Alex Rojas Correa / Teodulo Alfredo Muñoz (2007). Mentor: Sistema Tutorial Inteligente para el

Desarrollo de Habilidades en la Solución de Problemas Matemáticos. Revista de investigación,

Unicversidad La Salle, ISSN:1657-6772, Colombia.

8. [7] Ian Sommerville (2004). Ingenieria del Software. Prentice-Hall, Séptima Edición

9. [8] Horia Nicolai Teodorescu, Junzo Watada, Lakhmi C. Jain (2009). Intelligent Systems and Technologies:

Methods and Applications (Studies in Computational Intelligence). Editorial Springer. Primera Edición.

10. [9] Zulma Cataldi, Fernando J. Lage (2009). Sistemas Tutores Inteligentes: Procedimientos, métodos,

técnicas y herramientas para su creación. Facultad Regional Buenos Aires. Universidad Tecnológica

Nacional, Facultad de Ingeniería. Articulo de Virtual Educa

11. [10] Universidad Tecnológica Nacional de Argentina, SeCyT 2007-2008. Proyecto de Investigación y

Desarrollo: Modelado del tutor basado en redes neuronales para un sistema tutor inteligente. Programa

código 25/C099.

12. [11] García-Martínez, R., Britos, P., Ierache, J., Merlino, H., Ochoa, M. Fernández, E. (2007). Lineas de

Investigacion del Laboratorio de Sistemas Inteligentes. IX Workshop de Investigadores en Ciencias de la

Computación Pág. 109-113

13. [12] Hernández J., Plácido A. y Martín F. Sistemas de Tutor Inteligente para enseñar a resolver problemas

de electrónica. Universidad de las Palmas de G.C., Departamento de Informática.

14. [13] Fernando J. Lage y Zulma Cataldi. Modelo de Sistemas Tutor Inteligente distribuido para educación a

distancia. LIEMA - Laboratorio de Informática Educativa y Medios Audiovisuales. Universidad Tecnológica

Nacional Argentina

15. [14] Martha W. Evens, Stefan Brandle (2001). CIRCSIM-Tutor: An Intelligent Tutoring System Using Natural

Language Dialogue. Midwest AI and Cognitive Science Conference, Oxford OH, pp. 16–23

Sitiografía

16. [1] http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial

17. Ultima Actualizacion, Enero 2010

18. [2] http://es.wikipedia.org/wiki/Sistemas_Inteligentes

19. Ultima Actualizacion, Noviembre 2009

20. [3] www.nce.ufrj.br/ginape/publicacoes/trabalhos/MacarioMaterial/Sti.htm

21. Costa, Mario. Sistemas Tutores Inteligentes.2002

22. [4] http://aepia.lcc.uma.es/index.php/ia/issue/view/109

23. Inteligencia Artificial Vol 7, No 20 (2003)


ANEXOS

ANEXO No. 1

CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES

ACTIVIDADES

MESES

Ma

rAbr

Ma

y

Ju

nJul

Ag

o

Se

pOct

No

v

Di

c

Presentar propuesta de proyecto

Presentación de anteproyecto

Organización del trabajo de investigación

Investigación de campo

Determinación de requerimientos delsistema

Análisis del sistema

Adquisición e instalación de software paramodelar diseño

Diseño del sistema

Ejecución de pruebas al diseño

Documentación del proyecto hasta la fasede diseño

Presentación de informe final del proyectode investigación


209

ANEXO No. 2

ESCUELA ESPECIALIZADA EN INGENIERIA ITCA-FEPADE – ESCUELA DE COMPUTACION

Proyecto de Investigación Diseño de Sistema Inteligente para Tutorización

Informe:Análisis de Temas de la Asignatura

Departamento de Ingeniería en Computación

14/10/2009

Este informe refleja el estudio y los instrumentos que muestran el nivel de aprendizaje logrado por una muestrade 20 alumnos de primer año en la carrera de sistemas en ITCA-FEPADE


INTRODUCCION

Para conocer los temas que los alumnos consideran mas complejos de entender en la asignatura que enseña

lógica de programación, se realizó entrevistas a los alumnos que recién aprobaron el curso.

El instrumento utilizado contempla 60 preguntas cuya respuesta se encuentra en el manual utilizado en el curso

y expuesto en cada clase. Se evaluó en una escala de 1 al 10 en base al criterio de los entrevistadores

(alumnos de segundo año y docente que imparten la asignatura), el nivel de conocimiento sobre cada tema

expuesto en las preguntas. Luego se saco un promedio por pregunta evaluada y se estipuló un criterio para

diferentes rangos de notas obtenidas de la siguiente manera:

Promedio menor o igual a 6 = Critico

Promedio mayor de 6 y menor o igual a 7 = No asimilado

Promedio mayor de 7 y menor o igual a 8 = Deficiente

Promedio mayor de 8 y menor o igual a 9 = Aceptable

Promedio mayor de 9 = Sin dudas del tema

El instrumento y el tabulado de los datos se encuentran a continuación:


211

INSTRUMENTO PARA MEDIR EL NIVEL DE APRENDIZAJE DE ALUMNOS QUE HAN CURSADO LAASIGNATURA DE “DESARROLLO DE SISTEMAS I” EQUIVALENTE A “DESARROLLO DE LÓGICA DE

PROGRAMACIÓN”

1. ¿Qué entiende por informática?R/ Es el conjunto de conocimientos científicos y de técnicas que hacen posible el tratamiento automático yracional de la información por medio de computadoras.

Analice la respuesta del alumno y especifique nivel: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

2. Que entiende por información?R/ Es el conjunto de hechos y representaciones acerca de algún conocimiento humano en cualquierdominio. Es el conocimiento relevante producido como resultado del procesamiento de datos y adquiridopor la gente para realzar el entendimiento y cumplir ciertos propósitos.


3. Que es una computadora?R/ Es un aparato electrónico que ejecuta tareas de una manera veloz y precisa, pero no es capaz derazonar autónomamente. Es la que realizará una serie de instrucciones indicadas por el programador, parala correcta y rápida resolución del problema.


4. Que entiende por dato?R/ es una representación simbólica (numérica, alfabética, algorítmica etc.), atributo o característica de unaentidad.


5. ¿A que le llamamos procesamiento de datos?R/ Consiste en la recolección de datos de entrada que son evaluados y ordenados para ser colocados demanera que produzcan información útil.


6. ¿Qué entiende por programación?R/ Es un proceso para convertir especificaciones generales de un sistema de instrucciones utilizables porla máquina, que produzcan los resultados deseados. Se le conoce también como desarrollo de software.


7. ¿Qué es un programa?R/ Conjunto de órdenes o instrucciones que la computadora debe seguir para procesar datos y convertirlosen información.


8. ¿Cuáles son algunas características del software?

• Debe ser confiable y funcional• Advertir errores de entrada obvios y comunes• Documentado adecuadamente• Ser comprensible• Codificado en el lenguaje apropiado


9. ¿Qué hace una persona que es programador de computadoras?R/ Es la persona capaz de instruir a la computadora usando algún lenguaje computacional. Un programadordebe ser capaz de analizar un problema hasta entenderlo a la perfección, saber enumerar una serie de pasospor medio de los cuales se va a llegar a la solución del problema, tomando en consideración las capacidades


de la computadora y conocer un lenguaje de computación adecuado a la solución del problema.


10. Defina Hardware:R/ Conjunto de materiales físicos que componen el sistema informático, es decir, la propia computadora,los dispositivos externos a la misma, así como todo su material físico relacionado con ellos (conexiones,cables, etc.)


11. Defina software:R/ Parte lógica del sistema informático que dota al equipo físico de la capacidad para realizar cualquier tipo detareas. De acuerdo a esta definición, el software integraría al conjunto de programas ejecutables sobre elhardware junto con los documentos y datos asociados a los mismos.


12. Defina memoria principal o centralR/ Es el elemento encargado de almacenar los programas y los datos necesarios para que el sistemainformático lleve a cabo alguna tarea. Para que un programa pueda ser ejecutado en una computadora, almenos parte del mismo debe encontrarse en memoria principal, junto con los datos que deben serprocesados. Existen dos tipos de memoria principal: RAM, que permite realizar tanto operaciones de lecturacomo de escritura y es volátil (si se desconecta el computador, se pierde toda la información almacenada), y lamemoria ROM, que sólo permite lecturas y es permanente (no necesita ser alimentada con corriente paramantener la información almacenada).


13. Defina: MEMORIA SECUNDARIA O AUXILIARR/Está formada por aquellos dispositivos de almacenamiento masivo de información, utilizados para guardardatos e instrucciones para su posterior uso en el sistema informático. Se caracterizan por su gran capacidadde almacenamiento y por ser no volátiles, similar a las memorias ROM


14. Defina UNIDAD CENTRAL DE PROCESAMIENTO (CPU)R:/ es el elemento encargado del control y ejecución de las operaciones del sistema. Se puede considerarcomo el cerebro de la computadora y está compuesto a su vez de dos unidades:

La unidad de control que es el elemento encargado de coordinar todas las actividades de lacomputadora. Para ello se comunica con todas las demás unidades e interpreta y ejecutaordenadamente las instrucciones del programa en curso.

La Unidad Aritmético Lógica (ALU) está constituida por los circuitos electrónicos necesarios para larealización de operaciones elementales de tipo aritmético (suma, resta, multiplicación, etc.) y lógico(comparaciones, operación OR, AND, etc.).


15. Cuales considera que deben ser los pasos para desarrollar un programa de computadora son:R:/

1. Especificación del programa2. Diseño del programa3. Codificación del programa4. Prueba5. Documentación6. Mantenimiento



213

16. Que entiende por “Especificación de programa o del problema”R:/ Es donde se determina qué es lo que debe resolverse con el computador, de qué presupuestos sedebe partir, etc. Puede decirse que es el planteamiento del problema.


17. Como definiría: Diseño del programaR:/ Es diseñar cualquier sistema nuevo o las aplicaciones que se requieren para satisfacer lasnecesidades.


18. Cuales son las partes en que se divide un programa según su funcionamiento?R:/

• Operaciones de entrada/salida• Cálculos• Lógica/ comparación• Almacenamiento/ consulta


19. A que le llamamos codificación del programa?R:/ Es la generación real del programa con un lenguaje de programación


20. Que tipo de errores se espera encontrar cuando hacemos pruebas a un programa de computadora?R:/

a) Errores de sintaxis o de compilaciónb) Errores de ejecuciónc) Errores de lógicad) Errores de especificación.a) Errores de sintaxis o de compilación


21. A que nos referimos cuando hablamos de un error de lógica en un programa?R:/ Corresponden a la obtención de resultados que no son correctos y la única manera de detectarlos esrealizando suficientes pruebas del programa. Son los más difíciles de corregir, no sólo por la dificultad dedetectarlos, sino porque se deben a la propia concepción y diseño del programa.


22. Que entiende por “lenguaje de programación”?R:/ Es un conjunto de instrucciones que pueden ser entendidas y procesadas por el computador y quepermiten lograr diferentes objetivos de carácter tecnológico informático. Son el puente para suplir, a travésdel computador, las diferentes necesidades que tiene el manejo de la información.


23. A que nos referimos cuando hablamos de un lenguaje de bajo nivel?R:/ Es el tipo de lenguaje que cualquier computadora es capaz de entender. Se dice que los programasescritos en forma de ceros y unos están en lenguaje de máquina, porque esa es la versión del programaque la computadora realmente lee y sigue.



24. A que nos referimos cuando hablamos de un lenguaje de alto nivel?R:/Son lenguajes de programación que se asemejan a las lenguas humanas usando palabras y frasesfáciles de entender.


25. Que características tiene el lenguaje de maquina?R/: Es el lenguaje que la computadora entiende, su estructura está totalmente adaptada a los circuitos dela máquina y la programación es tediosa porque los datos se representan por ceros y unos. Es de bajonivel.


26. Que características tiene el lenguaje ensamblador?R:/Lenguaje de programación de bajo nivel, pero simbólico porque las instrucciones se construyen usandocódigos de tipo mnemotécnico, lo cual facilita la escritura y depuración de los programas pero no losacorta puesto que para cada acción se necesita una instrucción.


27. Que características tiene el lenguaje de procedimientos?R:/ Son lenguajes de alto nivel similares al habla humana pero requieren cierta capacitación para su uso


28. Que es un Lenguajes orientado a problemas (4GL)?R: Lenguajes de programación orientados básicamente a aplicaciones de gestión y bases de datos


29. En que consisten los lenguajes del tipo natural?R: Lenguajes orientados a aplicaciones en inteligencia artificial, como lisp y prolog. Dentro de este campodestacan las aplicaciones en sistemas expertos, juegos, visión artificial (Jurasic Park) y robótica.


30. Que es un compilador de programa?R:/ Es un programa que traduce un programa escrito en un lenguaje de alto nivel, por ejemplo C++, en unprograma en lenguaje de máquina que la computadora es capaz de entender y ejecutar directamente


31. Que es un interprete de programa?R:/El Intérprete es el que permite que un programa fuente escrito en un lenguaje vaya traduciéndose yejecutándose directamente sentencia a sentencia por la computadora. Es decir, son aquellos que cuentancon un programa (llamado interpretador) que evalúa y ejecuta cada línea de un programa elaborado.


32. Cual es la ventaja de un compilador sobre un traductor?R:/Con el compilador, aunque más lenta la traducción, sólo se realiza una vez.


33. Que entiende por lógica?R:/ Es la capacidad de pensar racionalmente acerca de soluciones alternativas y los resultados deaplicarlas, y por lo tanto, de hacer elecciones inteligentes.

Otras definiciones de Lógica:• Es el estudio crítico del razonamiento y tiene un valor teórico y práctico.


215

• Es el estudio de los métodos y principios usados al distinguir entre los argumentos correctos (buenos) ylos argumentos incorrectos (malos).• En un sentido amplio, es el estudio del correcto razonamiento.Analice la respuesta del alumno y especifique nivel: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

34. Que en una proposición?R:/ Una proposición es una afirmación que puede ser verdadera o falsa. La proposición es la definición, elsignificado de la afirmación; no el arreglo preciso de las palabras para transmitir ese significado.


35. Cuales operadores del algebra de boole conoce usted? R:/Los operadores del álgebra de Boole pueden representarse de varias formas. A menudo se representansimplemente como AND (Y), OR (O) y NOT (NO).


36. Cual es el propósito de usar tablas de verdad en la utilización de la lógica?R:/ Se emplean en lógica para determinar el valor de verdad de una expresión. Sus unidades mínimasse denominan proposiciones atómicas, y en un sistema lógico bivalente tiene dos posibles valores deverdad: verdadero y falso.


37. Defina que es: VARIABLE?R:/ VARIABLES son zonas de memoria cuyo contenido cambia durante la fase de procesamiento deinformación. Son objetos cuyo valor puede ser modificado a lo largo de la ejecución de un programa.


38. Que entiende por IDENTIFICADORES utilizado en código de programaciónR: Los IDENTIFICADORES son palabras creadas por los programadores para dar nombre a los objetosy demás elementos que necesitamos declarar en un programa: variables, constantes, tipos, estructurasde datos, archivos, subprogramas, etc.


39. Defina que es una constanteR:/ Son objetos cuyo valor permanece invariable a lo largo de la ejecución de un programa. Unaconstante es la denominación de un valor concreto, de tal forma que se utiliza su nombre cada vez quese necesita referenciarlo.


40. Cuales tipos de operadores conoce usted?R:/

a) Aritméticos (su resultado es un número): potencia, * , / , mod, div, + , -b) Relacionales (su resultado es un valor de verdad): =, <, >, <=, >=, <>c) Lógicos o Booleanos (su resultado es un valor de verdad): not, and, ord) Alfanuméricos : + (concatenación)e) Asociativos. El único operador asociativo es el paréntesis ( ) , el cual permite indicar en qué orden


41. Que entiende por algoritmo?R:/ Es una serie de operaciones detalladas a ejecutar paso a paso, que conducen a la resolución deproblemas.



42. Que herramientas usaría usted para representar un algoritmoR:/

Descripción narrada Seudocódigo Diagramas de Flujo Diagramas Nassi Schneiderman


43. Que es un diagrama de flujo?R:/ Son la representación gráfica de la solución algorítmica de un problema.


44. Puede decir tres características de los diagramas de flujo?R:/

1. Todo diagrama debe tener un inicio y un fin, con el objetivo de que pueda ser utilizado comosubmódulo de otro módulo de nivel superior.

2. Las líneas de conexión o flujo deben ser siempre rectas. Además que sean sólo verticales uhorizontales (nunca inclinadas ni cruzarse)

3. Las líneas que enlazan los símbolos entre sí, deben estar todas conectadas. Cada línea o flechadebe entrar en un bloque o en un símbolo


45. Cual es la característica principal de los diagramas NASSI SCHNEIDERMANR:/ consta de rectángulos estructurados que nos permiten representar todo el algoritmo dentro delmarco de un rectángulo


46. Cual es el orden que se debe llevar a cabo para hacer la resolución de un problema a través de unprograma de computadora?R:/ a. Definición del problema

b. Análisis del problema

c. Diseño del algoritmo

d. Prueba manual del algoritmo


47. Mencione cuales son las estructuras básicas en un programa de computaciónR:/

Secuenciales: cuando una instrucción del programa sigue a otra. Constan de Entrada, Proceso ySalida.

Selección o decisión: acciones en las que la ejecución de alguna dependerá de que se cumplan unao varias condiciones. Pueden ser simples, dobles, compuestas y múltiples.

Repetición, Iteración: cuando un proceso se repite en tanto cierta condición sea establecida parafinalizar ese proceso. Estas pueden ser: Mientras (While), Desde/Para (For) y Repetir (Repeat)


48. Dentro de la programación que es un bucle?R:/ El bucle, ciclo o lazo, es un segmento de un algoritmo o programa cuyas instrucciones se repiten unnúmero determinado de veces, mientras se cumple una determinada condición específica (existe o esverdadera la condición).


217


49. Que es un acumulador dentro del código de un programa?R:/ Un acumulador es un campo de memoria que suma sobre sí misma un conjunto de valores para deesta manera tener la suma de todos ellos en una sola variable.


50. Mencione los tres diferentes tipo de ciclos:R:/

Estructura Desde/Para Estructura Mientras Estructura Repetir


51. Sabe cuales son los tres métodos para controlar lo bucles?R:/

1. Bucle controlado por contador (bucle de conteo)2. Bucle Controlado por Condición3. Bucle controlado por Banderas o Interruptores


52. Que entiende por “estructuras de datos”R:/ Es una colección de datos que se caracterizan por su organización y las operaciones que sedefinen en ella.


53. Defina que es un arreglo o ARRAY.R:/ Un arreglo (array) es una colección de datos del mismo tipo, que se almacenan en posicionesconsecutivas de memoria y reciben un nombre común.


54. Los arreglos se clasifican de acuerdo con el número de dimensiones que tienen. Sabe cuales son lostipo de arrays que hay?R:/

• Unidimensionales (vectores)• Bidimensionales (tablas o matrices)• Multidimensionales (tres o más dimensiones)


55. Defina que es una matrizR:/ Una matriz es una tabla con números distribuidos en filas y columnas de forma que todas las filastienen el mismo número de elementos y lo mismo para todas las columnas para datos homogéneos.


56. Que tipo de matrices conoce usted?R:/ Escalar, Identidad, Rectangular, Transpuesta, Nula, Diagonal, Inversa



57. Que tipos de ordenamiento de datos conoce usted?

R:/IntercambioSelecciónInserción.


58. Cuales son los tipos de búsqueda mas comunes que hay?R/: Secuencial y Binaria


59. Que es una subrutina o modulo en programación?R:/ Una subrutina es un conjunto de instrucciones de cómputo que realizan una tarea. Un programaprincipal llama a estos módulos a medida que se necesitan.


60. Para que sirven los parámetros en programación?R:/ Son los parámetros que pueden recibir valores pero que no pueden devolverlos.


TABULADO DE PUNTAJES OBTENIDOS EN LAS ENTREVISTAS POR ALUMNO Y TEMA

Instrumento para medir el nivel de aprendizaje de alumnos que han cursado la asignatura de

“Desarrollo de sistemas I” equivalente a “Desarrollo de lógica de programación”

TEMA

ALU

MN

O 1

ALU

MN

O 2

ALU

MN

O 3

ALU

MN

O 4

ALU

MN

O5

ALU

MN

O 6

ALU

MN

O 7

ALU

MN

O 8

ALU

MN

O 9

ALU

MN

O 10

ALU

MN

O 11

ALU

MN

O 12

ALU

MN

O 13

ALU

MN

O 14

ALU

MN

O 15

ALU

MN

O 16

ALU

MN

O 17

ALU

MN

O 18

ALU

MN

O 19

ALU

MN

O 20

PRO

MED

IO

1. ¿Qué entiende por informática? 6 7 7 5 9 7 7 8 4 8 8 7 8 7 8 5 8 9 9 87,25

2. Que entiende por información? 6 6 6 6 7 6 10

8 9 8 8 7 9 8 3 8 9 6 9 3 7,10

3. Que es una computadora? 9 9 8 9 7 8 9 6 10

8 10

8 9 9 2 8 10

9 10

9 8,35

4. Que entiende por dato? 9 8 9 8 8 7 9 6 7 8 8 7 8 10

1 10

7 9 10

10

7,95

5. ¿A que le llamamosprocesamiento de datos?

9 9 8 7 6 8 10

6 9 8 8 7 9 8 3 10

10

9 10

9 8,15

6. ¿Qué entiende por 8 7 7 8 9 7 6 8 8 6 7 7 8 7 3 8 9 9 8 1 7,50


219

programación? 0

7. ¿Qué es un programa? 7 8 7 6 5 7 9 6 9 8 7 7 8 9 3 7 9 9 8 9 7,40

8. ¿Cuáles son algunascaracterísticas del software?

7 6 7 8 8 5 6 6 7 8 8 6 4 8 8 7 9 9 8 6 7,05

9. ¿Qué hace una persona que esprogramador de computadoras?

8 9 7 7 8 9 9 6 9 8 8 9 8 9 8 7 9 9 9 8 8,20

10. Defina Hardware: 10

10

10

10

10

10

9 8 10

8 10

9 9 10

10

9 10

6 10

10

9,40

11. Defina software: 10

10

10

10

10

10

9 6 10

8 10

9 8 10

10

10

10

9 10

10

9,45

12. Defina memoria principal ocentral

8 7 7 8 9 9 8 6 8 8 9 8 8 10

1 9 9 9 7 6 7,70

13. Defina: Memoria Secundaria OAuxiliar

8 6 7 7 6 8 5 6 7 8 9 8 9 10

2 10

10

9 7 10

7,60

14. Defina Unidad Central DeProcesamiento (CPU)

7 8 9 8 6 7 10

6 9 8 9 8 9 9 9 8 10

6 6 2 7,70

TEMA ALUMNO1

ALUMNO

2

ALUMNO

3

ALUMNO

4

ALUMNO

5

ALUMNO

6

ALUMNO

7

ALUMNO

8

ALUMNO

9

ALUMNO

10

ALUMNO

11

ALUMNO

12

ALUMNO

13

ALUMNO

14

ALUMNO

15

ALUMNO

16

ALUMNO

17

ALUMNO

18

ALUMNO

19

ALUMNO

20

PROMEDIO

15. Cuales considera que deben serlos pasos para desarrollar unprograma de computadora

8 9 7 8 9 7 6 8 9 6 8 7 9 9 7 6 8 7 8 5 7,55

16. Que entiende por“Especificación de programa o delproblema”

8 6 7 8 6 7 7 7 8 8 8 6 7 7 9 7 10

7 10

10

7,65

17. Como definiría: Diseño delprograma

7 8 9 7 8 9 9 6 7 8 7 7 9 7 7 9 10

7 10

10

8,05

18. Cuales son las partes en que sedivide un programa según sufuncionamiento?

7 9 4 4 4 4 8 6 10

8 9 8 7 8 6 6 7 6 4 8 6,65

19. A que le llamamos codificacióndel programa?

7 9 7 6 7 8 8 8 10

8 9 10

9 10

10

8 10

9 7 10

8,50

20. Que tipo de errores se esperaencontrar cuando hacemos pruebas

8 7 8 9 8 7 9 6 8 8 8 9 9 10

5 5 9 6 5 4 7,40


a un programa de computadora?

21. A que nos referimos cuandohablamos de un error de lógica enun programa?

8 9 7 6 7 8 9 6 10

8 7 9 9 8 9 8 10

9 4 8 7,95

22. Que entiende por “lenguaje deprogramación”?

10

10

9 10

9 10

9 6 9 8 9 8 8 8 8 7 10

9 7 8 8,60

23. A que nos referimos cuandohablamos de un lenguaje de bajonivel?

8 7 7 8 7 8 7 6 10

8 6 8 7 8 3 6 9 9 3 10

7,25

24. A que nos referimos cuandohablamos de un lenguaje de altonivel?

6 8 9 7 5 6 7 6 10

8 8 8 9 8 2 9 10

9 3 10

7,40

25. Que características tiene ellenguaje de maquina?

10

10

10

10

10

10

9 6 10

8 7 9 7 7 5 10

9 9 10

10

8,80

26. Que características tiene ellenguaje ensamblador?

7 6 5 7 6 8 9 2 8 6 8 8 8 7 3 7 5 6 4 10

6,50

27. Que características tiene ellenguaje de procedimientos?

7 8 6 5 4 6 6 2 10

6 7 9 1 7 4 1 9 6 3 4 5,55

28. Que es un Lenguajes orientadoa problemas (4GL)?

9 6 7 8 4 5 8 2 7 2 8 2 1 8 2 3 5 6 3 10

5,30

29. En que consisten los lenguajesdel tipo natural?

6 5 7 8 9 6 1 2 5 6 7 2 8 7 2 5 6 6 1 3 5,10

TEMA

ALU

MN

O 1

ALU

MN

O 2

ALU

MN

O 3

ALU

MN

O 4

ALU

MN

O 5

ALU

MN

O 6

ALU

MN

O 7

ALU

MN

O 8

ALU

MN

O 9

ALU

MN

O 10

ALU

MN

O 11

ALU

MN

O 12

ALU

MN

O 13

ALU

MN

O 14

ALU

MN

O 15

ALU

MN

O 16

ALU

MN

O 17

ALU

MN

O 18

ALU

MN

O 19

ALU

MN

O 20

PRO

MED

IO

30. Que es un compilador deprograma?

8 9 6 7 8 9 8 6 10

8 8 9 9 8 3 10

9 9 8 10

8,10

31. Que es un interprete deprograma?

8 7 6 8 9 7 7 6 10

6 9 8 8 9 3 7 9 8 3 8 7,30

32. Cual es la ventaja de uncompilador sobre un traductor?

8 6 5 3 4 5 9 2 10

6 8 2 9 7 3 2 9 6 3 9 5,80

33. Que entiende por lógica? 6 7 8 5 6 7 10

6 9 6 8 8 6 8 3 6 10

9 8 10

7,30

34. Que en una proposición? 3 6 7 4 8 5 9 2 10

5 7 8 4 7 2 3 9 6 1 9 5,75

35. Cuales operadores del algebra 1 1 1 5 5 5 1 8 1 6 1 1 8 8 9 9 8 1 8 5 8,20


221

de boole conoce usted? 0 0 0 0 0 0 0 0

36. Cual es el propósito de usartablas de verdad en la utilización dela lógica?

8 7 9 7 8 7 9 8 10

8 10

10

8 10

7 5 8 9 7 8 8,15

37. Defina que es: Variable? 10

10

10

10

10

10

9 6 10

8 8 9 8 9 4 6 10

9 8 9 8,65

38. Que entiende porIDENTIFICADORES utilizado encódigo de programación

7 8 7 6 4 5 6 2 10

8 6 8 6 7 7 3 9 6 1 10

6,30

39. Defina que es una constante 10

10

10

10

10

10

10

2 10

8 8 9 8 10

10

10

8 9 10

10

9,10

40. Cuales tipos de operadoresconoce usted?

8 8 9 9 9 8 8 6 9 6 9 10

5 9 5 8 5 9 2 10

7,60

41. Que entiende por algoritmo? 5 7 8 8 7 6 9 6 10

6 7 9 8 10

10

10

10

9 2 7 7,70

42. Que herramientas usaría ustedpara representar un algoritmo

8 7 9 5 8 9 8 6 9 6 7 8 4 8 6 9 9 9 5 10

7,50

43. Que es un diagrama de flujo? 8 8 7 5 8 9 9 6 9 8 9 9 7 10

7 10

10

9 5 10

8,15

44. Puede decir tres característicasde los diagramas de flujo?

8 7 8 7 9 8 6 6 9 8 8 9 6 10

8 9 9 9 6 6 7,80

45. Cual es la característicaprincipal de los diagramas NASSISCHNEIDERMAN

8 9 6 7 9 7 10

6 9 6 8 10

8 7 9 8 10

9 2 4 7,60

TEMA

ALU

MN

O 1

ALU

MN

O 2

ALU

MN

O 3

ALU

MN

O 4

ALU

MN

O 5

ALU

MN

O 6

ALU

MN

O 7

ALU

MN

O 8

ALU

MN

O 9

ALU

MN

O 10

ALU

MN

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ALU

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ALU

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O 14

ALU

MN

O 15

ALU

MN

O 16

ALU

MN

O 17

ALU

MN

O 18

ALU

MN

O 19

ALU

MN

O 20

PRO

MED

IO

46. Cual es el orden que se debellevar a cabo para hacer laresolución de un problema a travésde un programa de computadora?

9 6 7 8 9 7 8 6 10

8 9 6 6 10

8 8 9 9 10

9 8,10

47. Mencione cuales son lasestructuras básicas en un programade computación

4 6 5 8 8 7 6 2 10

8 8 7 5 8 4 7 6 9 8 5 6,55

48. Dentro de la programación quees un bucle?

8 7 8 9 9 8 9 6 10

8 10

10

8 10

9 10

10

9 9 7 8,70

49. Que es un acumulador dentro 8 9 7 8 9 8 1 6 9 8 9 9 8 1 1 9 1 9 9 1 8,75


del código de un programa? 0 0 0 0 0

50. Mencione los tres diferentes tipode ciclos repetitivos

7 8 6 9 8 9 9 6 10

8 9 10

10

10

5 10

10

9 10

8 8,55

51. Sabe cuales son los tresmétodos para controlar lo bucles?

8 5 8 7 9 8 9 2 9 8 8 9 3 9 5 8 8 9 8 9 7,45

52. Que entiende por “estructurasde datos”

9 7 5 8 6 6 8 2 9 4 8 8 4 8 3 1 8 6 5 9 6,20

53. Defina que es un arreglo oARRAY.

4 6 8 6 7 5 9 2 10

8 8 8 8 7 5 8 8 9 4 8 6,90

54. Los arreglos se clasifican deacuerdo con el número dedimensiones que tienen. Sabecuales son los tipo de arrays quehay?

8 6 9 5 6 8 8 2 10

8 8 9 2 9 5 7 5 9 1 9 6,70

55. Defina que es una matriz 8 7 9 6 5 8 9 6 9 8 8 9 7 9 1 9 10

9 1 10

7,40

56. Que tipo de matrices conoceusted?

9 7 6 5 9 8 2 6 6 8 7 10

1 8 3 6 8 9 3 10

6,55

57. Que tipos de ordenamiento dedatos conoce usted?

7 6 8 5 5 4 5 6 1 8 8 1 1 6 2 6 7 6 1 5 4,90

58. Cuales son los tipos debúsqueda mas comunes que hay?

6 5 4 1 5 6 5 2 5 6 6 1 1 6 3 1 6 6 1 4 4,00

59. Que es una subrutina o moduloen programación?

9 8 7 8 6 8 10

2 9 5 7 10

1 10

8 7 8 9 1 10

7,15

60. Para que sirven los parámetrosen programación?

2 4 2 7 6 8 5 2 5 4 7 2 1 7 2 9 5 6 1 2 4,35

TABULADO DE DIAGNOSTICOS OBTENIDOS EN LAS ENTREVISTAS POR ALUMNO

TEMA NOTA ↑ DIAGNOSTICO

58. Cuales son los tipos de búsqueda mas comunes que hay? 4 CRITICO

60. Para que sirven los parámetros en programación? 4,35 CRITICO

57. Que tipos de ordenamiento de datos conoce usted? 4,9 CRITICO

29. En que consisten los lenguajes del tipo natural? 5,1 CRITICO

28. Que es un Lenguajes orientado a problemas (4GL)? 5,3 CRITICO


223

27. Que características tiene el lenguaje de procedimientos? 5,55 CRITICO

34. Que en una proposición? 5,75 CRITICO

32. Cual es la ventaja de un compilador sobre un traductor? 5,8 CRITICO

52. Que entiende por “estructuras de datos” 6,2 NO ASIMILADO

38. Que entiende por IDENTIFICADORES utilizado en código deprogramación 6,3 NO ASIMILADO

26. Que características tiene el lenguaje ensamblador? 6,5 NO ASIMILADO

47. Mencione cuales son las estructuras básicas en un programa decomputación 6,55 NO ASIMILADO

56. Que tipo de matrices conoce usted? 6,55 NO ASIMILADO

18. Cuales son las partes en que se divide un programa según sufuncionamiento? 6,65 NO ASIMILADO

54. Los arreglos se clasifican de acuerdo con el número de dimensiones quetienen. Sabe cuales son los tipo de arrays que hay? 6,7 NO ASIMILADO

53. Defina que es un arreglo o ARRAY. 6,9 NO ASIMILADO

8. ¿Cuáles son algunas características del software? 7,05 DEFICIENTE

2. Que entiende por información? 7,1 DEFICIENTE

59. Que es una subrutina o modulo en programación? 7,15 DEFICIENTE

1. ¿Qué entiende por informática? 7,25 DEFICIENTE

23. A que nos referimos cuando hablamos de un lenguaje de bajo nivel? 7,25 DEFICIENTE

31. Que es un interprete de programa? 7,3 DEFICIENTE

33. Que entiende por lógica? 7,3 DEFICIENTE

7. ¿Qué es un programa? 7,4 DEFICIENTE


20. Que tipo de errores se espera encontrar cuando hacemos pruebas a unprograma de computadora? 7,4 DEFICIENTE

24. A que nos referimos cuando hablamos de un lenguaje de alto nivel? 7,4 DEFICIENTE

55. Defina que es una matriz 7,4 DEFICIENTE

51. Sabe cuales son los tres métodos para controlar lo bucles? 7,45 DEFICIENTE


6. ¿Qué entiende por programación? 7,5 DEFICIENTE

42. Que herramientas usaría usted para representar un algoritmo 7,5 DEFICIENTE

15. Cuales considera que deben ser los pasos para desarrollar un programade computadora 7,55 DEFICIENTE

13. Defina: MEMORIA SECUNDARIA O AUXILIAR 7,6 DEFICIENTE

40. Cuales tipos de operadores conoce usted? 7,6 DEFICIENTE

45. Cual es la característica principal de los diagramas NASSISCHNEIDERMAN 7,6 DEFICIENTE

16. Que entiende por “Especificación de programa o del problema” 7,65 DEFICIENTE

12. Defina memoria principal o central 7,7 DEFICIENTE

14. Defina UNIDAD CENTRAL DE PROCESAMIENTO (CPU) 7,7 DEFICIENTE

41. Que entiende por algoritmo? 7,7 DEFICIENTE

44. Puede decir tres características de los diagramas de flujo? 7,8 DEFICIENTE

4. Que entiende por dato? 7,95 DEFICIENTE

21. A que nos referimos cuando hablamos de un error de lógica en unprograma? 7,95 DEFICIENTE

17. Como definiría: Diseño del programa 8,05 ACEPTABLE

30. Que es un compilador de programa? 8,1 ACEPTABLE

46. Cual es el orden que se debe llevar a cabo para hacer la resolución deun problema a través de un programa de computadora? 8,1 ACEPTABLE

5. ¿A que le llamamos procesamiento de datos? 8,15 ACEPTABLE

36. Cual es el propósito de usar tablas de verdad en la utilización de lalógica? 8,15 ACEPTABLE

43. Que es un diagrama de flujo? 8,15 ACEPTABLE

9. ¿Qué hace una persona que es programador de computadoras? 8,2 ACEPTABLE

35. Cuales operadores del algebra de boole conoce usted? 8,2 ACEPTABLE


3. Que es una computadora? 8,35 ACEPTABLE

19. A que le llamamos codificación del programa? 8,5 ACEPTABLE

50. Mencione los tres diferentes tipo de ciclos repetitivos 8,55 ACEPTABLE


225

22. Que entiende por “lenguaje de programación”? 8,6 ACEPTABLE

37. Defina que es: VARIABLE? 8,65 ACEPTABLE

48. Dentro de la programación que es un bucle? 8,7 ACEPTABLE

49. Que es un acumulador dentro del código de un programa? 8,75 ACEPTABLE

25. Que características tiene el lenguaje de maquina? 8,8 ACEPTABLE

39. Defina que es una constante 9,1 BIEN COMPRENDIDO

10. Defina Hardware: 9,4 BIEN COMPRENDIDO

11. Defina software: 9,45 BIEN COMPRENDIDO

10 SIN DUDAS DEL TEMA


ANEXO No. 3

INFORME:

IDENTIFICACIÓN DE CASOS DE USO EN LA FASE DEL DISEÑO DEL SISTEMA

Los Casos de Uso del análisis nos permiten visualizar en forma detallada cada tema y contenido que ha de ser

impartido en la asignatura de “Desarrollo de Lógica de Programación”. Como consecuencia es fácil visualizar

los módulos que el nuevo sistema debe especificar en su diseño y también permite depurar y seleccionar solo

los temas que realmente son necesarios para enseñar lógica de programación de computadora. Esto puede

disminuir o aumentar la cantidad de temas a impartir en el nuevo sistema a desarrollar, en nuestro caso, el

sistema tutor inteligente virtual.

Después de hacer este análisis, los siguientes temas serán tratados en diferentes modelados del diseño del

sistema.

1. Enseñar los conceptos básicos de programación

2. Utilizar algoritmos para resolver problemas

3. Estructurar pseudocódigo para resolver problemas

4. Utilizar la lógica booleana

5. Conocer la jerarquía de los operadores

6. Utilizar diagramas de flujo para resolución de problemas

7. Aplicar estructuras secuenciales, de control y cíclicas en la programación

8. Manejar arreglos y matrices

9. Enseñar como descomponer un problema en subproblemas


227

Nombre del Caso deUso 1

Enseñar conceptos básicos de programación

Versión 1.0 Fecha: 11/12/2010

Actores Estudiante, Docente

Objetivos Asociados Explicar los conceptos básicos de lógica de programación que el alumno debede conocer para el desarrollo mental sobre programación.

Descripción Reunir información acerca de los conceptos básicos de programación quepermita dar una explicación clara para que el estudiante conozca losprincipales conceptos de programación.

Precondición Ningún caso de uso interno.

Flujo Normal (eventos) Paso Acción

1 El docente explica el concepto de Hardware y Software y la utilidad que

tiene el software (S1)

2 El docente explica el concepto de lógica (S2)

3 El docente explica el concepto de programa de computadoras (S3)

4 El docente explica el concepto de lógica de Programación (S4)

5 El docente explica el concepto de datos (S5)

6 El docente explica el concepto de Procesamiento de datos (S6)

7 El docente explica el concepto de Unidad Central de procesamiento

(S7)

8 El docente explica la lógica del proceso general de un programa de

computadora (S8)

9 El docente explica el concepto de Lenguaje de Programación (S9)

10 El docente explica las generaciones de los lenguajes de programación

(S10)

11 El docente explica el concepto de Interprete de programa (S11)

12 El docente explica el concepto de Compilador de Programa (S12)

13 El docente explica el concepto de Linker (Enlazador)(S13)

14 El docente explica los Lenguajes de Programación que utilizan

interprete (S14)

15 El docente explica los Lenguajes de Programación que utilizan

compilador (S15)

16 El docente explica el concepto de Código Fuente (S16)

17 El docente explica el concepto de Código Objeto (S17)

18 El docente explica el concepto de errores en un programa (S18)

19 El docente explica el concepto de Depuración (S19)

20 El docente explica el concepto de Portabilidad (S20)

21 El docente explica la funciones que realiza un programador (S21)




Post-Condición Caso de uso: “Enseñar conceptos para desarrollar la lógica”

Flujos Alternos (E) Paso Acción

1 Software: son las instrucciones electrónicas que van a indicar alordenador que es lo que tiene que hacer. También se puede decirque son los programas usados para dirigir las funciones de unsistema de computación o un hardware.

Hardware: se refiere a todos los dispositivos y componentes físicosque realizan las tareas de entrada y salida, en el caso de unacomputadora personal serían los discos, unidades de disco, monitor,teclado y el microprocesador, etc.

2 Lógica: es ciencia de relaciones porque estudia el pensamiento. Lalógica es una ciencia, que estudia el lenguaje científico, suplanteamiento, su organización en entidades jerárquicas, y losmétodos para analizar toda forma escrita de dicho lenguaje.

3 Programa de Computadora: Conjunto de instrucciones ordenadascorrectamente que permiten realizar una tarea o trabajo específico.

4 Lógica consiste en la aplicación del corpus de conocimiento sobrelógica para el diseño de lenguajes de programación

5 Los datos son símbolos que describen condiciones, hechos,situaciones o valores. Los datos se caracterizan por no contenerninguna información. Un dato puede significar un número, una letra,un signo ortográfico o cualquier símbolo que represente unacantidad, una medida, una palabra o una descripción.

6 El Procesamiento de Datos es definido como la técnica que consisteen la recolección de los datos primarios de entrada, los cuales sonevaluados y ordenados, para obtener información útil, que luegoserán analizados por el usuario final, para que pueda tomar lasdecisiones o realizar las acciones que estime conveniente.

7 Unidad Central de Procesamiento: Se podría definir como el cerebrodel ordenador), este dispositivo es el que se ocupa de controlar ygobernar el ordenador. Este consiste en un circuito microscópicoque interpreta y ejecuta las instrucciones de los programasalmacenados en memoria.

9 Lenguaje de Programación: Es aquel elemento dentro de lainformática que nos permite crear programas mediante un conjuntode instrucciones, operadores y reglas de sintaxis.



10 Las generaciones de los Lenguajes de Programación son:


229

Lenguaje de primera generación

o Lo constituyen los lenguajes maquina.o Estos se consideran como de bajo nivel por que no

existe un programa de codificación menoscomplicado que el que utiliza los símbolos binarios 1y 0.

o ASCII, utiliza ceros y unos para representar letrasdel alfabeto.

o Como este es el lenguaje del CPU, los archivos detexto traducidos a los grupos binarios ASCII puedenleerse por casi cualquier plataforma de sistemas decomputadoras.

Lenguaje de segunda generación

o A estos se les denominó lenguaje ensamblador.o Los lenguajes ensambladores usan códigos como a

para agregar o mvc para mover, y asísucesivamente.

o Los programas de software de sistemas tales comolos sistemas operativos y los programas de utilidadse escriben con frecuencia en un lenguajeensamblador.

Lenguaje de tercera generación

o Estos son más fáciles de aprender y usar que loslenguajes maquina y el lenguaje ensamblador, puessu similitud con la comunicación y comprensiónhumana cotidiana es mayor.

o Enunciados, Print, Total sales, Read normal Pay etc.o Aunque son más fáciles de programar, no son tan

eficientes en términos de rapidez operacional ymemoria.

Lenguaje de cuarta generación

o Son lenguajes que se relacionan menos conprocedimientos y que son aun más parecidos alingles que los lenguajes de tercera generación.

o Algunas características incluyen capacidades deconsulta y base de datos, de creación de códigos ycapacidades gráficas.

11 Intérprete de Programa: es el que realiza un análisis de unaaplicación escrita en un lenguaje no-máquina (fácil de entender ytrabajar con él) y lo convierte en lenguaje máquina entendible por elordenador.




12 Compilador de un Programa: es un programa que se encarga detraducir los programas escritos por el programador en lenguaje dealto nivel (entendible por el ser humano) a un lenguaje de bajo nivelque es el comprensible por la máquina y que, de esta manera,permite que pueda ser ejecutado por la computadora.

13 Linker: En programación, un enlazador es un módulo o programaque junta los ficheros de código objetos (generados en la primerparte de la compilación), la información de todos los recursosnecesarios, elimina los recursos que no se necesitan y enlaza elcódigo objeto con sus bibliotecas.

14 Los siguientes Lenguajes de Programación que utilizan intérprete.

APL JAVA LISP Prolog Rexx Smalltalk SNOBOL

15 Los siguientes Lenguajes de Programación que utilizancompiladores.

Pascal Cobol Fortran Ada Modula 2 C , C++

16 El Código Fuente es un conjunto de líneas que conforman un bloquede texto, escrito según las reglas sintácticas de algún lenguaje deprogramación destinado a ser legible por humanos.

17 Código generado por un compilador o un ensamblador traducido porun código fuente de un programa, es el resultado de la compilacióndel código fuente.

18 Es el resultado de un fallo o deficiencia durante el proceso decreación de programas de computadora. Pueden deberse a palabrasreservadas mal escritas, expresiones erróneas o incompletas,variables que no existen, etc.

19 Depurar un programa significa librarlo de errores e inconvenientesmás o menos graves, que con frecuencia es un proceso mucho máscostoso y arduo de lo que pudiera parecer a primera vista, enespecial en programas grandes y complejos.


231

20 La portabilidad, en informática, se refiere a la capacidad de unprograma o sistema de ejecutarse en diferentes plataformas oarquitecturas con mínimas modificaciones. La portabilidad es mayorcuanto menor es su dependencia del software de plataforma.



21 Analiza programas de baja y mediana complejidad. Diseña programas de baja y mediana complejidad. Elabora programas de baja y mediana complejidad. Mantiene programas de baja y mediana complejidad. Implanta programas de baja y mediana complejidad. Documenta los programas de computación de acuerdo con las

normas establecidas. Recolecta información del usuario sobre sus necesidades. Asiste a usuarios finales en el uso de los programas. Diseña pruebas de validación para los programas. Ejecuta pruebas de validación para los programas. Realiza respaldo de la información bajo su responsabilidad. Documenta los trabajos realizados. Participa en reuniones técnicas. Cumple con las normas, lineamientos y estándares establecidos

por la unidad para el desarrollo de programas decomputación.

Cumple con las normas y procedimientos en materia deseguridad integral, establecidos por la organización.

Mantiene en orden equipo y sitio de trabajo, reportandocualquier anomalía.

Elabora informes periódicos de las actividades realizadas. Realiza cualquier otra tarea afín que le sea asignada.

Observaciones

Nombre del Caso de Uso 2 Utilizar algoritmos para resolver problemas


Descripción Enseñar que es un algoritmo y su estructura atreves de ejemplos yejercicios


1 El docente enseña el concepto de algoritmo.(S1)

2 El docente muestra un ejemplo básico de algoritmo. (S2)

3 El docente explica que es una variable.(S3)


4 El docente muestra un ejemplo básico de algoritmo utilizandovariables.(S4)

5 El docente enseña las estructuras de algoritmos selectivas yrepetitivas. (S5)

6 El docente muestra un ejemplo de las estructuras de algoritmosselectivas y repetitivas. (S6)

7 El docente proporciona ejercicios al alumno. (S7)

Sub-Flujos (S) o escenarios 1 Es una lista bien definida, ordenada y finita de operaciones quepermite hallar la solución a un problema. Los elementos básicos detodo algoritmo son:

- Entrada: Son los elementos indispensables que se necesitaconocer para dar solución a un problema.

- Proceso: Es la fase en que los datos de entrada sufren loscambios necesarios para darle solución al problema.

- Salida: El resultado de los datos procesados (solución delproblema), estos datos ahora son llamados información

2 Problema: Se desea calcular la suma de 1800 y 5644.

Paso 1: Identificar los elementos de entrada.

- Entrada: 1800 y 5644.

Paso 2: Establecer los cambios que los datos de entrada debensufrir para darle solución al problema

- Proceso: 1800 + 5644.

Paso 3: Mostrar la solución

- Salida: 7444.


3 Variable: En programación, las variables son estructuras de datosque, como su nombre indica, pueden cambiar de contenido a lolargo de la ejecución de un programa. Una variable corresponde aun área reservada en la memoria principal del ordenador pudiendoser de longitud:

Fija.- Cuando el tamaño de la misma no variará a lo largo de laejecución del programa. Todas las variables, sean del tipo que seantienen longitud fija.

Variable.- Cuando el tamaño de la misma puede variar a lo largo dela ejecución. Típicamente colecciones de datos.


233

4 Problema: Se desea calcular la suma de dos números dados por elusuario del sistema.

Paso 1: Identificar los elementos de entrada y solicitarlos al usuario.

- Entrada: a y b.

Paso 2: Establecer los cambios que los datos de entrada debensufrir para darle solución al problema y asignar la solución a unavariable.

- Proceso: c = a + b.

Paso 3: Mostrar la solución

- Salida: c.

5

Estructura Selectiva: Las estructuras condicionales comparan unavariable contra otro / s valor / es, para que en base al resultado deesta comparación, se siga un curso de acción dentro del programa.Existen tres tipos básicos:

- Simples: Ocurren cuando únicamente se realizaran acciones sila condición establecida se cumple.

- Dobles: Ocurren cuando se realizaran acciones si la condiciónestablecida se cumple o no se cumple.

- Múltiples: Las estructuras de comparación múltiples, son tomasde decisión especializadas que permiten comparar una variablecontra distintos posibles resultados, ejecutando para cada caso unaserie de instrucciones específicas.

Estructuras de Repetición: Son operaciones que se debenejecutar un número repetido de veces. El conjunto de instruccionesque se ejecuta repetidamente cierto número de veces, se llamaCiclo, Bucle o Lazo.

- Iteración es cada una de las diferentes pasadas o ejecucionesde todas las instrucciones contenidas en el bucle.


6 Problema 1: Se desea mostrar el nombre del día de la semanacuando el usuario digite el numero del día de la semanacorrespondiente.

Datos de Entrada: numero del día.

Leer(numero de día)


Si numero del día es 1 entonces

Escribir (“Lunes”)

Sino Si numero del día es 2 entonces

Escribir (“Martes”)


Escribir (“Miércoles”)


Escribir (“Jueves”)


Escribir (“Viernes”)


Escribir (“Sábado”)


Escribir (“Domingo”)

Sino

Escribir(“Usted no ha digitado valores del 1 al 7”)

Fin Si

Problema 2: Se desea mostrar los números del 1 al 1,000.

Datos de Entrada: -.

i = 1

Desde que i=1 mientras que i<=1000 hacer

Escribir(i)

i = i + 1

Fin Desde


7 Ejercicios:

1.- Se desea multiplicar 7584 * 55.

2.- Se desea calcular el perímetro de un rectángulo cuya base y


235

altura serán dadas por el usuario.

3.- Una tienda de comestibles desea proporcionar ciertosdescuentos a sus clientes y para ello le solicita que realice unsistema que permita hacer un descuento de un 5% del total alas compras de $50 a $75 de 10% del total a las compras de $75a $100 y un 20% del total a las compras de más de $100.

2.- Se le solicita que realice atreves de un algoritmo la tabla demultiplicar del 5.

Nombre del Caso de Uso 3 Estructurar pseudocódigo para resolver problemas


Descripción Utilizar pseudocódigo atreves de ejemplos y ejercicios


1 El docente enseña el concepto de pseudocódigo.(S1)

2 El docente enseña al alumno los tipos de datos primitivos. (S2)

3 El docente explica la estructura de un pseudocódigo.(S3)

4 El docente muestra un ejemplo de un pseudocódigo.(S4)


Sub-Flujos (S) o escenarios 1 Es una serie de palabras léxicas y gramaticales referidos a loslenguajes de programación, pero sin llegar a la rigidez de la sintaxisde estos ni a la fluidez del lenguaje coloquial. Esto permite codificarun programa con mayor agilidad que en cualquier lenguaje deprogramación, con la misma validez semántica, normalmente seutiliza en las fases de análisis o diseño de Software, o en el estudiode un algoritmo. Forma parte de las distintas herramientas de laingeniería de software. Es, netamente, lenguaje de tipo informático.

2 Los tipos de datos sirven para delimitar los valores que puedeadoptar una variable, esto se usa generalmente para disminuir loserrores al momento de compilar el código los cuales son:

- Booleano (Lógico): es aquel que puede representar valores delógica binaria, esto es, valores que representen falso o verdadero.

- Integer (Entero): es un tipo de dato que representa a los númerosenteros.

- Float (Real): s un tipo de dato que representa a los númerosdecimales.

- Char (Caracter): Es cualquier signo tipográfico, puede ser unaletra, un número, un signo de puntuación o un espacio (únicamentealmacena un caracter).

- String (Cadena de Caracteres): es una secuencia ordenada de


longitud arbitraria (aunque finita) de elementos que pertenecen a uncierto alfabeto. En general, una cadena de caracteres es unasucesión de caracteres (letras, números u otros signos o símbolos).

3 Iniciodeclaración de variablesSentencia 1Sentencia 2Sentencia nFin


4 Problema 1: Se desea solicitar y mostrar los nombres y edades dedos personas cualesquiera.Datos de Entrada: Nombre y edad.Pseudocódigo:InicioString Nombre1, Nombre2Integer Edad1, Edad2Read (Nombre1)Read (Edad1)Read (Nombre2)Read (Edad2)Print (Nombre1)Print (Edad1)Print (Nombre2)Print (Edad2)FinProblema 2: Se desea calcular la diferencia de edades de dospersonas mostrando los nombres y edades.Datos de Entrada: Nombre y edad.Pseudocódigo:InicioString Nombre1, Nombre2Integer Edad1, Edad2, diferenciaRead (Nombre1)Read (Edad1)Read (Nombre2)Read (Edad2)If Edad1 > Edad2 entoncesDiferencia = Edad1 – Edad2ElseDiferencia = Edad2 – Edad1End IfPrint (Nombre1)Print (Edad1)Print (Nombre2)Print (Edad2)Print (Diferencia)Fin


237

Problema 3: Muéstrele al usuario la tabla de multiplicar que él lesolicite.Datos de Entrada: tabla de multiplicar solicitada.Pseudocódigo:InicioInteger tabla, iRead (tabla)For i=1 to i<=10Print(tabla “ x ” i “ = ” i * tabla)NextFin


Problema 4 : Realice el pseudocódigo para mostrar la informaciónal usuario del siguiente ejercicio.

Entrada: Sueldo de 50Empleados.Salidas: nuevo sueldo, total de la nomina.Datos Adicionales: Si el sueldo es < 1000 aumento 0.12.

Si el sueldo <= 1000, 25000 aumento 0.10.Si el sueldo es > 25000 aumento 0.08.

Variables:S:SueldoNS: Nuevo SueldoTN: Total de la nominaPseudocódigoInicio

TN =0Desde i = 1 hasta 50 hacer

Leer (S)Si S<1000 entonces

NS = S + (S * 0.12)Sino

Si S < 25000 entoncesNS = S + (S * 0.10)Sino

NS = S + (S * 0.08)Fin si

Fin si

5 Ejercicios:

1.- Se desea multiplicar 7584 * 55 utilizando pseudocódigo.

2.- Se desea calcular el perímetro de un rectángulo cuya base yaltura serán dadas por el usuario utilizando pseudocódigo.

3.- Se desea los números pares que existen entre 1 y 100.


Nombre del Caso de Uso 4 Utilizar la lógica booleana


Descripción Enseñar a utilizar las reglas que rigen el uso de operadores booleanos ológicos, para aplicarlos en la solución de problemas


1 El docente enseña el concepto de lógica booleana.(S1)

2 El docente muestra un ejemplo básico de Lógica booleana. (S2)

3 El docente explica las abreviaciones de los 3 elementos básicos dela lógica booleana.(S3)

4 El docente resuelve un ejemplo de lógica booleana.(S4)


Sub-Flujos (S) o escenarios 1 Es una estructura algebraica que rige las operaciones lógicas Y, Oy NO, así como el conjunto de operaciones unión, intersección ycomplemento.

- OR - se suman los conjuntos definidos por dos palabras, es decir,la respuesta será todas aquellas referencias donde aparezcan,indistintamente, UNA U OTRA de las palabras indicadas parabúsqueda.

- AND - se trata de la intersección de los conjuntos definidos por lasdos palabras, es decir, solo aquellas referencias que contenganAMBAS palabras a la vez

- NOT - en este caso, aquellas referencias que tengan la primerpalabra y no la segunda, es decir, un primer conjunto, amputado desu parte común con otro.

2 Verdadero AND Verdadero = VerdaderoVerdadero AND Falso = FalsoFalso AND Verdadero = FalsoFalso AND Falso = FalsoVerdadero OR Verdadero = VerdaderoVerdadero OR Falso = VerdaderoFalso OR Verdadero = VerdaderoFalso OR Falso = FalsoVerdadero OR Verdadero = VerdaderoVerdadero OR Falso = VerdaderoFalso OR Verdadero = VerdaderoFalso OR Falso = FalsoNOT Verdadero = FalsoNOT Falso = Verdadero


239


3Elemento Símbolo

AND ^

OR ||

NOT ¬

4 Ejemplo1: Si A y B son valores verdaderos y P y Q son falsos, cuáles el valor de verdad de la siguiente expresión:

¬ (A or B) ^ (P ^ ¬Q)NOT ( A OR B ) AND ( P AND NOT Q )NOT ( V OR V ) AND ( F AND NOT F)NOT ( V ) AND ( F AND V )F AND FFalsoEjemplo2:Para los siguientes ejemplos T significa verdadero y F falso.

1) (a < b) and (b < c)T and T

TEs lo mismo que si tuviéramos:(10 < 20) and (20 < 25)

T and TT

2) Para el siguiente ejercicio a y b son valores verdaderos y p yq son falsos.¬ (a v b) ^ (p ^ ¬q)

Solución:not (a or b) and (p and not q)not (T or T) and (F and not F)

not (T) and (F and T)F and F

FPara los siguientes ejercicios sea: a = 10, b = 12, c = 13, d =10.3) ((a >= b) or (a < d)) and ((a >= d) and (c > d))

( F or F ) and ( T and T )F and T

F

4) not(a = c) and (c > b)not( F ) and ( T )

T and TT



5 Ejercicios:

Resuelva las siguientes expresiones tomando en cuenta que A= Verdadero, B = Falso, X = Falso, Y = Verdadero.

1.- (A || X) ^ ¬ (Y ^ A)

2.- ((B || Y) ^ (Y ^ X)) || (¬A^¬B)

Nombre delCaso de Uso 5

Conocer la jerarquía de los operadores


Descripción Enseñar a utilizar la jerarquía de operadores atreves de ejemplos y ejercicios.

ObjetivosAsociados

Conocer la definición de jerarquía, operadores, los tipos de operadores que existen y adquirirla información necesaria para aplicarla en los diferentes problemas, identificando el orden aseguir al momento de resolver los ejercicios.

Flujo Normal(eventos)

Paso Acción

1 El docente explica en qué consiste la jerarquía de operadores.(S1)

2 El docente explica los operadores aritméticos, relacionales y lógicos. (S2)

3 El docente resuelve problemas utilizando jerarquía de operadores. (S3)

4 El docente proporciona ejercicios al alumno.(S4)

Sub-Flujos (S)o escenarios

1 Un operador es un símbolo o palabra que denota el orden de operación entre uno ovarios valores que son llamados operando.Tipos de Operadores:

a) Aritméticos (su resultado es un número): potencia, * , / , mod, div, + , -b) Relacionales (su resultado es un valor de verdad, booleano): =, <, >, <=, >=, <>c) Lógicos o Booleanos (su resultado es un valor de verdad, booleano): not, and, ord) Alfanuméricos : + (concatenación)e) Asociativos. El único operador asociativo es el paréntesis ( ).

Jerarquía de Operadores:1.- ( )

2.- signo3.- Potencia4.- Producto y división5.- Div6.- Mod7.- Suma y resta8.- Concatenación9.- Relacionales10.- Negación11.- And12.- Or


241

2 Operadores Aritméticos.Los operadores aritméticos permiten la realización de operaciones matemáticas con losvalores (variables y constantes).Ejemplos:

Expresión Resultado

10 / 3 3.33

10 \ 3 3

12 % 7 5

4 + 2 * 5 14Prioridad de los Operadores AritméticosTodas las expresiones entre paréntesis se evalúan primero. Las expresiones conparéntesis anidados se evalúan de dentro a fuera, el paréntesis más interno se evalúaprimero. Dentro de una misma expresión los operadores se evalúan en el siguienteorden: Potencia y raíz. *, /: Multiplicación, división.div, mod: división entera, modulo+, -: Suma y resta. Los operadores en una misma expresión con igual nivel de prioridadse evalúan de izquierda a derecha. Ejemplos:

4 + 2 * 5 = 14 23 * 2 / 5 = 9.2

3 + 5 * (10 - (2 + 4)) = 23 2.1 * (1.5 + 12.3) = 2.1 * 13.8 = 28.98Operadores Relacionales

Se utilizan para establecer una relación entre dos valores. Luego compara estosvalores entre si y esta comparación produce un resultado de certeza o falsedad(verdadero o falso). Los operadores relacionales comparan valores del mismo tipo(numéricos o cadenas). Estos tienen el mismo nivel de prioridad en su evaluación.

Los operadores relaciónales tiene menor prioridad que los aritméticos.Tipos de operadores Relacionales

> Mayor que< Menor que> = Mayor o igual que< = Menor o igual que< > Diferente= IgualEjemplos:Si a = 10, b = 20, c = 30a + b > c Falsoa - b < c Verdaderoa - b = c Falsoa * b < > c VerdaderoEjemplos no lógicos:a < b < c10 < 20 < 30T > 5 < 30(no es lógico porque tiene diferentes operandos)


Operadores Lógicos

Estos operadores tienen menor prioridad que los relacionales.Tipos de operadores Lógicos:Not NegaciónAnd YOr O

3 EJEMPLOS DE OPERADORES ARITMÉTICOS.- Se tiene la siguiente expresión aritmética:X = 3 + 4 * 6 / 3 * 2 – 6 * 8 / 3 * 4 + 5 * 3 / 2 * 2Cuál sería el valor que al final quedará almacenado en la variable X?SOLUCIÓNLo primero que haría el computador es recorrer la expresión buscando paréntesis, luegoexpresiones de potencia (o sea el símbolo ^ para resolverlo de primero debido a que este esel operador de mayor peso en la jerarquía).Como no encuentra ninguno, entonces vuelve al principio de la expresión y comienza a buscar(y resolver a medida que los encuentre) multiplicaciones y divisiones.X = 3 + 4 * 6 / 3 * 2 – 6 * 8 / 3 * 4 + 5 * 3 / 2 * 2X = 3 + 24 / 3 * 2 – 6 * 8 / 3 * 4 + 5 * 3 / 2 * 2X = 3 + 8 * 2 – 6 * 8 / 3 * 4 + 5 * 3 / 2 * 2X = 3 + 16 – 6 * 8 / 3 * 4 + 5 * 3 / 2 * 2X = 3 + 16 – 48 / 3 * 4 + 5 * 3 / 2 * 2X = 3 + 16 – 16 * 4 + 5 * 3 / 2 * 2X = 3 + 16 – 64 + 5 * 3 / 2 * 2X = 3 + 16 – 64 + 15 / 2 * 2X = 3 + 16 - 64 + 7.5 * 2X = 3 + 16 – 64 + 15X = 19 – 64 + 15X = -45 + 15X = -30 Respuesta.Con lo cual hayamos que, luego de resuelta la expresión, el valor que quedará almacenadoen la variable X será el valor –30. Es muy importante que cuando tenga que resolver una expresión de estas, lo haga paso a

paso, sin apresuramientos y verá como obtiene, sin mayores tropiezos, el mismoresultado que le daría al computador.

EJEMPLOS DE EXPRESIONES CON OPERADORES RELACIONALES:-Resolver la siguiente expresión, para A=5 y B=16.

(A ^ 2) > (B * 2)(A ^ 2) > (B * 2) El primer paso es sustituir los valores de A y B(5 ^ 2) > (16 * 2) Efectuamos los paréntesis, primero el de más a la izquierda25 > (16 * 2) Resolvemos el paréntesis de la derecha25 > 32 Se evalúa la expresión relacional y el resultado es

Falso RespuestaESCRITURA DE FÓRMULAS:

Las fórmulas matemáticas se deben escribir en formato lineal. Esto obliga al uso frecuente deparéntesis que indiquen el orden de evaluación correcto de las operaciones.

Linealizar una expresión significa, convertir una expresión algebraica en expresión aritméticao algorítmica.EJEMPLOS:Linealizar las siguientes expresiones: (no se olvide que linealizarsignifica escribir una expresión algebraica en una sola línea).


243

Sabemos que la división real se representa por / y que usamos paréntesis para que serealicen las operaciones en el orden correcto.Respuesta: X = ( a + b / c ) / ( a / b + c )

4 Ejercicios:

1.- Resolver la formula cuadrática utilizando jerarquía de operadores donde a=2, b=5 yc=25.


Utilizar diagramas de flujo para resolución de problemas.


ObjetivosAsociados

Conocer la definición de diagramas de flujo y obtener la información necesaria parapoder construir un diagrama de flujo, sus características y el uso adecuado paraaprender lógica de programación.

Descripción Enseñar a utilizar diagramas de flujo atreves de ejemplos y ejercicios


Paso Acción

1 El docente enseña el concepto de pseudocódigo.(S1)

2 El docente enseña al alumno la simbología del diagrama de flujo. (S2)

3 El docente muestra un ejemplo de un flujograma.(S3)

4 El docente proporciona ejercicios para que los desarrolle el alumno.(S4)

Sub-Flujos (S) oescenarios

1 EL Flujograma o Diagrama de Flujo, consiste en representar gráficamentehechos, situaciones, movimientos o relaciones de todo tipo, por medio desímbolos.


2 Límites: Este símbolo se usa para identificar el inicio y el fin de un proceso:

Operación: Representa una etapa del proceso. El nombre de la etapa y de quienla ejecuta se registran al interior del rectángulo:

Lectura: Simboliza al dato que se desea conocer del usuario. En su interior seanota el nombre que corresponda:

Impresión: Simboliza al documento resultante de la operación respectiva. En suinterior se anota el nombre que corresponda:

Decisión: Representa al punto del proceso donde se debe tomar una decisión.La pregunta se escribe dentro del rombo. Dos flechas que salen del rombomuestran la dirección del proceso, en función de la respuesta real:

Reglas para estructurar Diagramas de Flujo.

El sentido de un diagrama de flujo generalmente es de arriba hacia abajo. Es un símbolo solo puede entrar una flecha de flujo si varias líneas se

dirigen al mismo símbolo, se deben unir en una sola flecha.

Las líneas de flujo no deben cruzarse, para evitar los cruces se utilizan los


245

conectores. De un símbolo excepto el de decisión, solo puede salir una línea de flujo. Los símbolos Terminal, Conector dentro de página y conector fuera de

página solo pueden estar conectados al diagrama por una sola flecha, yaque por su naturaleza es imposible que tenga una entrada y una de salida.

Los émbolos de decisión tendrán siempre una sola flecha de entrada y dos otres flechas de salida según la cantidad de alternativas que se presentan.

Un diagrama de flujo debe estar complemente cerrado, teniendo unacontinuidad de principio a fin, no pueden quedar flechas en el aire nisímbolos sin conexión al diagrama pues el flujo seria interrumpido.

No usar lenguaje de programación dentro de los símbolos. Centrar el diagrama en la página. Las líneas deben ser verticales u horizontales, nunca diagonales.

No cruzar las líneas de flujo empleando los conectores adecuados sin haceruso excesivo de ellos.

No fraccionar el diagrama con el uso excesivo de conectores.

Solo debe llegar una sola línea de flujo a un símbolo. Pero pueden llegarmuchas líneas de flujo a otras líneas.

3 Problema 1: Dados los datos A, B y C que representan números enterosdiferentes, construir un algoritmo para escribir estos números en forma

descendente.

Salida: A, B y C ordenados descendentemente.Entradas: A, B y C.La dinámica del problema es comparar dos números a la vez para conocer cuáles el mayor.


Problema 2: Leer el sueldo de tres empleados y aplicarles un aumento del 10, 12y 15% respectivamente. Desplegar el resultado.

4 Ejercicios:

1.- Hallar la hipotenusa de un triangulo rectángulo utilizando el teorema dePitágoras, el valor de los catetos serán proporcionados por el usuario.


247


Aplicar estructuras secuenciales, de control y cíclicas en la programación.


ObjetivosAsociados.

Conocer la definición de las diferentes estructuras que existen en la programación y obtenerla información necesaria para poder construir un algoritmo, utilizando cada una de estasherramientas que facilitan la resolución de problemas para aprender lógica de programación.

Descripción En este contenido se conocerá la forma de resolver problemas utilizando las distintasestructuras secuenciales, cíclicas y de control en la programación.


Paso Acción

1 El docente explica en qué consiste las estructuras secuenciales.(S1)

2 El docente explica en qué consiste las estructuras de control o condicionales. (S2)

3 El docente explica en qué consiste las estructuras cíclicas.(S3)

4 El docente explica un ejemplo de estructura secuencial tanto en pseudocódigocomo en flujograma. (S4)

5 El docente explica un ejemplo de estructura de control tanto en pseudocódigo comoen flujograma. (S5)

6 El docente explica un ejemplo de estructura cíclica tanto en pseudocódigo como enflujograma. (S6)

7 El docente proporciona ejercicios para que los desarrolle el alumno.(S7)


Aplicar estructuras secuenciales, de control y cíclicas en la programación.

Sub-Flujos(S) oescenarios

1 Estructuras Secuenciales: La estructura secuencial es aquella en la que una acción oinstrucción sigue a otra en secuencia. Las tareas se suceden de tal modo que la salida de unaes la entrada de la siguiente y así sucesivamente hasta el fin del proceso. Una estructurasecuencial se representa de la siguiente forma:InicioAccion1Accion2AccionN

FinEjemploCalculo de la suma y producto de dos números. Hallar su algoritmo:SoluciónInicioLeer (A)Leer (B)S A+BP A*BEscribir(s, p)Fin


Acción 1Acción 2Acción nLas tareas suceden de tal modo que la salida de una es la entrada de la siguiente y asísucesivamente hasta el fin del proceso.Dentro de este tipo podemos encontrar operaciones de inicio/fin, inicialización de variables,operaciones de asignación, cálculo, sumarización, etc.Este tipo de estructura se basa en las 5 fases de que consta todo algoritmo o programa:_ Definición de variables (Declaración)_ Inicialización de variables._ Lectura de datos_ Cálculos_ SalidaREPRESENTACIÓN GRÁFICA:

FLUJOGRAMAPSEUDOCÓDIGOBegin

Read ( )Acción 1Acción 2………Acción Nprint ( )

endDIAGRAMA N-S

BeginRead ( )Acción 1Acción 2Acción NPrint ( )

End

Acción 1

Acción 2

Acción N


249

2 Estructuras de Condicionales: Las estructuras condicionales comparan una variable contraotro(s) valor(es), para que en base al resultado de esta comparación, se siga un curso deacción dentro del programa. Cabe mencionar que la comparación se puede hacer contra otravariable o contra una constante, según se necesite. Existen dos tipos básicos, las simples ylas múltiples.Simples: Las estructuras condicionales simples se les conoce como “Tomas de decisión”.Estas tomas de decisión tienen la siguiente forma:

Si <condición> entoncesAcción(es)

Fin-siDobles: Las estructuras condicionales dobles permiten elegir entre dos opciones oalternativas posibles en función del cumplimiento o no de una determinada condición. Serepresenta de la siguiente forma:Si <condición> entonces

Acción(es)Si no

Acción(es)Fin-siMúltiples: Las estructuras de comparación múltiples, son tomas de decisión especializadasque permiten comparar una variable contra distintos posibles resultados, ejecutando paracada caso una serie de instrucciones específicas. La forma común es la siguiente:

Si <condición> entoncesAcción(es)

si noSi <condición> entonces

Acción(es)si no

.

. Varias condicionesForma General:

Casos VariableOp1: Acción(es)Op2: Acción(es)

.

.OpN: acción

Fin-casos

3 Estructuras Cíclicas: Se llaman problemas repetitivos o cíclicos a aquellos en cuya soluciónes necesario utilizar un mismo conjunto de acciones que se puedan ejecutar una cantidadespecífica de veces. Esta cantidad puede ser fija (previamente determinada por elprogramador) o puede ser variable (estar en función de algún dato dentro del programa).Losciclos se clasifican en:

Ciclos con un Número Determinado de Iteraciones (Hacer-Para)Son aquellos en que el número de iteraciones se conoce antes de ejecutarse el ciclo. Laforma de esta estructura es la siguiente:

Desde Variable = Valor_inicial hasta Valor_FinalAccion1Accion2

.

. .AccionN

Fin DesdeDonde:

Variable : Variable de control del cicloValor_inicial : Limite inferirValor_final : Limite superior

En este ciclo la variable de control toma el valor inicial del ciclo y el ciclo se repite hasta que la


variable de control llegue al límite superior.

Ciclos con un Numero Indeterminado de Iteraciones (Hacer-Mientras, Repetir-Hasta):Son aquellos en que el número de iteraciones no se conoce con exactitud, ya que esta dadoen función de un dato dentro del programa.Hacer-Mientras: Esta es una estructura que repetirá un proceso durante “N” veces, donde “N”puede ser fijo o variable. Para esto, la instrucción se vale de una condición que es la que debecumplirse para que se siga ejecutando. Cuando la condición ya no se cumple, entonces ya nose ejecuta el proceso. La forma de esta estructura es la siguiente:

Hacer mientras <condición>Accion1Accion2

.

.AccionN

Fin-mientras

Repetir-Hasta: Repite un proceso una cantidad de veces, lo hace hasta que la condición secumple. Esta estructura permite realizar el proceso cuando menos una vez, ya que lacondición se evalúa al final del proceso. La forma de esta estructura es la siguiente:

RepetirAccion1Accion2

.AccionN

Hasta <condición>

4 Problema: Leer el sueldo de tres empleados y aplicarles un aumento del 10, 12 y 15%respectivamente. Desplegar el resultado.Pseudocódigo:InicioRead (S1,S2,S3)Aum1 = S1 * 0.10Aum2 = S2 * 0.12Aum3 = S3 * 0.15Sf1 = S1 + Aum1Sf2 = S2 + Aum2Sf3 = S3 + Aum3Print (SF1,SF2,SF3)Fin


251

5 Simples:Dado el sueldo de un empleado, se desea encontrar su nuevo sueldo solo si obtiene unaumento del 10% cuando su sueldo es inferior a $600.Pseudocódigo:InicioRead (SI)

If SI <= 600 thenNS = SI + SI * 0.1print ( NS )

End_ifFinFlujograma:

Compuestas:Dado como dato la calificación de un alumno en un examen,escriba “aprobado” si su calificación es mayor o igual que 7 y“Reprobado” en caso contrario.Pseudocódigo:Inicio

Read (cal)


If cal > =7 then

print (“aprobado”)

else

print (“reprobado”)

End_if

FinFlujograma:

Compuestas:Diseñar un algoritmo tal que dados como datos dos variables de tipo entero, obtenga elresultado de la siguiente función:

Pseudocódigo:

InicioRead(num,v)Switch (num):

Case 1:Val = 100*v

Case 2:Val = 100^v

Case 3:Val = 100/v

Default:Val = 0

End SwitchPrint(Val)Fin

Flujograma:


253

6 Cíclicos:(Hacer-Para)

Pseudocódigo:For V = Vi To Vf (incr/decr) Do

Acciones

End_for

DONDE:V : Valor índice (contador)Vi: Valor InicialVf: Valor FinalIncr/decr: Incremento o decremento de la variable índice

Flujograma:

Ejemplo:Calcular la suma de los cuadrados de los primeros 100 enteros y escribir el resultado.

Pseudocódigo:Begin

Suma = 0

For i = 1 to 100 do

Suma = suma + i * i


End_for

print (suma)

End

Flujograma:

(Hacer-Mientras)Pseudocódigo:While ( Condición) do

Acciones

End_While

Flujograma:

Ejemplo:Elabore pseudocódigo para el caso en que se desean escribir los números del 1 al 100.Pseudocódigo:Inicio


255

integer: ii = 1While i <=100 do

print ( i )i = i + 1

End_WhileFinFlujograma:

(Repetir-Hasta)Pseudocódigo:Repeat

Acciones

Until <condición>

Flujograma:

Ejemplo:

Integeri=0

i <= 100

Print(i+1)

i = i + 1


Calcular la suma de los cuadrados de los primeros 100 números enteros y escribir elresultado.Pseudocódigo:

Flujograma:

7 Ejercicios:1.-Determinar la media de ventas de X empleados. Cada empleado hace N ventas, elproceso se debe repetir si el usuario lo requiere.2.- Un vendedor ha hecho una serie de ventas y desea saber cuántas de éstas fueron de$200 o menos; cuántas fueron mayores a 200 pero inferiores a 400 y cuántas de 400 omás. Elabore la información para ese vendedor después de leer los datos de entrada.Considere –1 como fin de datos.


Manejar arreglos y matrices


Objetivos Asociados Explicar como se utiliza los arreglos y las matrices en la programación para queel estudiante sepa manejar estos términos.

Descripción En este contenido se conocerá la forma de utilizar vectores y matrices.



257

1 El docente enseña el concepto de arreglo y matriz. (S1)

2 El docente muestra un ejemplo básico de arreglos y matrices. (S2)


Sub-Flujos (S) oescenarios

1 Un arreglo (array) es una colección de datos del mismo tipo, que sealmacenan en posiciones consecutivas de memoria y reciben un nombrecomún. Para referirse a un determinado elemento de un array se deberáutilizar un índice, que especifique su posición relativa en el array.Un arreglo es una colección finita, homogénea y ordenada de elementos.

Finita: Todo arreglo tiene un límite; es decir, debe determinarse cuálserá el número máximo de elementos que podrán formar parte delarreglo.

Homogénea: Esto significa que todos los elementos del arreglo debenser del mismo tipo. (Todos enteros, todos reales, todos boléanos, etc.)

Ordenada: Se puede determinar cuál es el primer elemento, el segundo,el tercero,.... y el n-ésimo elemento. También el orden es significativo, elorden viene dado por el subíndice de un vector.

Los arreglos pueden ser de los siguientes tipos:

De una dimensión. De dos dimensiones. De tres o más dimensiones.

Arreglos unidimensionales.

Están formados por un conjunto de elementos de un mismo tipo de datosque se almacenan bajo un mismo nombre, y se diferencian por laposición que tiene cada elemento dentro del arreglo de datos.Cuando se define un arreglo, es necesario hacerlo como una variable.En la parte de declaraciones de variables se utiliza el siguiente formato:

NombreVariable: Arreglo[tamaño] Tipo de dato

Donde:NombreVariable Es el nombre de identificación de la variableArreglo Es la palabra reservada que indica que la variable es un arregloTamaño Es un número entero que indica la cantidad de elementos quetendrá el arreglo, por ejemplo 10, 20, 50, etc.Tipo de dato Es el tipo de dato que tendrá el conjunto de elementos delarreglo que se está definiendo, puede ser Entero, Real, Carácter, etc.

Al declarar un arreglo, se debe inicializar sus elementos antes deutilizarlos. Entonces, para declarar un arreglo tiene que indicar su tipo,un nombre único y la cantidad de elementos que va a contener. Porejemplo, las siguientes instrucciones declaran cuatro arreglos distintos:char nombre[30];


Float costo_partes[50];Int edad_empleados[100];Float precios_acciones[25];Vectores.

A los arreglos en una dimensión se les llama también Vectores o Listas.Los vectores se representan de forma lineal, indicando el valor del índiceasociado a cada componente en la parte inferior, y el nombre del arregloen la parte superior. Estos vectores se pueden representar, como filas ocomo columnas de datos.Ejemplo:Sea un vector “Calificaciones” de 100 componentes:En forma de columna se representaría así:

Calificaciones[0]Calificaciones[1]Calificaciones[2]………………....Calificaciones[98]Calificaciones[99]

Los componentes del vector van de arriba hacia abajo.En forma de fila se representa así:CALIFICACIONES

.........0 1 2

98 99Los componentes del vector se recorren de izquierda a derecha.

Declaración del vector de calificaciones:Varcalificaciones: array [1..100] RealO de la otra forma:Real: calificaciones[100]Para acceder a valores específicos del arreglo, use un valor de índiceque apunte al elemento deseado.Por ejemplo, para acceder al primer elemento del arreglo calificacionesdebe utilizar el valor de índice 0 (calificaciones [0]).Inicialización y asignación de valores

Como se decía anteriormente, antes de utilizar un arreglo es necesarioinicializarlo:calificaciones[0];Para inicializar todos los elementos de una vez, se colocan dentro de unbucle, comúnmente una estructura For (Desde/Para) que va del primerelemento al último que contiene el arreglo.Para asignar un valor a un elemento del arreglo se hace por ejemplo:calificaciones[0] ← 100

Cuando se usan arreglos, una operación común es usar una variableíndice para acceder a los elementos de un arreglo. Suponiendo que lavariable índice I contiene el valor 3, la siguiente instrucción asigna el


259

valor 400 a valores[3]:valores[I] ← 400;EjemploAplicar las fases para la resolución de un problema para leer un vectorde 20 números enteros y a continuación escribir en un vector “A” todoslos números negativos y en un vector “B” todos los positivos o iguales acero.Imprimir dichos vectores.

Pseudocódigo:

BEGINi,j,k: Int

Int: Num[20],A[20],B[20]i ← 1j ← 1k ← 1For i=1 to 20 do

Read(Num[i])If (Num[i] >0) then

A[j] ← Num[i]j ← j + 1

elseB[k] ← Num[i]k ← k + 1

end_ifend_forfor i=1 to j do

print(A[i])end_forfor i=1 to k do

print(B[i])end_for

END

Este ejemplo te lo mostramos en ingles, recordemos que elpseudocódigo no importa en que idioma se escriba, pero debido a que lamayoría de lenguajes de programación están en ingles, de esta manerase asemeja más a un código real.

Matrices

Una matriz es una tabla con números distribuidos en filas y columnas deforma que todas las filas tienen el mismo número de elementos y lomismo para todas las columnas. Es un conjunto de datos homogéneo,finito y ordenado, donde se hace referencia a cada elemento por mediode dos índices. El primero de los índices se utiliza generalmente paraindicar los renglones (filas) y el segundo para indicar columnas, por locual cada componente de la matriz se direcciona mediante su Nombre,seguido de los dos índices separados por coma y entre paréntesis.También puede definirse como un arreglo de arreglos.


La dimensión u orden de una matriz es una forma de definir el numerode filas y de columnas que esta tiene. Si tiene m filas y n columnas, sedice que la dimensión u orden de la matriz es de m x n. Esto quiere decirque internamente en memoria se reservan MxN posiciones consecutivaspara almacenar todos los elementos del arreglo.A los elementos de una matriz se les denota por Aij siendo i el nº de fila yj el nº de columna. Así el elemento a34 sería el elemento de la tercerafila que ocupa la cuarta columna.

Representación gráfica de matrices:

Se representa de forma tabular, de igual forma a la utilizada enMatemática, situando las filas horizontalmente y las columnas en formavertical.

Declaración de una matriz

Id_ar reglo=ar reglo[ lim_inferiori . . lim_superiori, lim_inferiorj . .lim_superiorj ] de t ipo

Pseudocódigo para el recorrido por filas:Const

M=valor1N= valor2

TipoArray[1..M,1..N] de real:matriz

VarMatriz: ADesde i = 1 hasta M hacer

Desde j = 1 hasta N hacerEscribir (A[i,j])

Fin_desdeFin_desde

El recorrido por columnas se hace de manera similar, invirtiendo elsentido de los índices.Desde j = 1 hasta N hacer

Desde i = 1 hasta M hacerEscribir (A[i,j])

Fin_desdeFin_desde

El número de elementos que contendrá una fila viene dado porU1-L1+1 (Valor mayor – valor menor +1)


261

Igualmente, el número de elementos para la columna es U2-L2+1Así, el número total de elementos de la tabla es (U2-L2+1)*(U1-L1+1)

2 Ejemplo 1

Se tiene información sobre las calificaciones de 6 exámenes de un grupode30 alumnos. Los datos sobre estos exámenes se proporcionan de lasiguiente manera:Cal1,1 Cal1,2 ............ Cal1,6Cal2,1 Cal2,2 ............ Cal2,6...............................................Cal30,1 Cal30,2 ........ Cal30,6

Donde Cali,j es una variable real que expresa la calificación que obtuvoel alumno i en el examen j.1 < i < 301 < j < 6Calcular lo siguiente:a) el promedio de calificaciones de cada uno de los 6 exámenesb) el promedio de cada alumnoc) el tipo (número) de examen que tuvo el mayor promedio decalificación. Escriba también dicho promedio.

El pseudocódigo para el ejemplo es el siguiente:

BEGINFor i=1 to 30 do

For j=1 to 6 do//lectura de las calificaciones de los 6 exámenes de los 30

alumnosPrint (“Escriba la calificación del alumno”,i, “en el examen”,j)Read (cal[ i,j ])

End_forEnd_for//cálculo del promedio de calificaciones de cada uno de los exámenesFor j=1 to 6 do

sum ← 0For i=1 to 30 do

sum ← sum + cal[i,j]end_forprom[j] ← sum/30print(“promedio examen”, j , prom[j])

End_for//cálculo del promedio de cada alumnoFor i=1 to 30 do

Sum← 0For j=1 to 6 do

sum ← sum + cal[i,j]End_forprint(“promedio del alumno” , i, sum/6)


End_for//cálculo del tipo de examen que tuvo el mayor promedio de

calificación.Examen←1promayor ← prom[1]For j=2 to 6 do

if promayor < prom[j] thenpromayor ← prom[j]Examen ← j

End_ifEnd_forPrint (“el examen”, Examen, “obtuvo el mayor promedio=”, promayor)

End

Ejemplo 2:

Se desea almacenar las notas de las 5 materias q lleva juan en unvector.InicioFloat juan[5]Integer i=1for i=1 to i<=5Print(“Por favor ingrese la nota de la materia numero ” + i)Read(juan[i])NextFinRepresentación grafica del vector “juan[]”:

8.75 7.25 9.50 6.30 8.40

Problema 2: Se desea almacenar las notas de las 5 materias que llevan5 alumnos en una matriz con el nombre del alumno respectivo.InicioString alumnos[5,6]Integer i=1, j=1for i=1 to i<=5Print(“Por favor ingrese el nombre del alumnos numero ” + i)Read(alumnos[i,j])

for i=1 to i<6Print(“Por favor ingrese la nota de la materia numero “ + j + ” de

” + alumnos[i,j])Read(alumnos[i,j+1])

Nextj = 1NextFinRepresentación grafica de la matriz “alumnos[]”:

Juan 8.75 7.25 9.50 6.30 8.40Andres 8.75 7.25 9.50 6.30 8.40


263

Alex 8.75 7.25 9.50 6.30 8.40Maria 8.75 7.25 9.50 6.30 8.40Jasmin 8.75 7.25 9.50 6.30 8.40

3 Ejercicios:

1.- Guardar en un vector el nombre de 10 animales, los que elusuario desee.

2.- Guardar en una matriz los índices que corresponde a cadaposición, tamaño de la matriz 20 x 20.

2.- Hacer el mismo problema 2 agregándole en el titulo de lascolumnas el nombre de las materias correspondientes. La matrizdebe quedar así:

Matemática Lenguaje Sociales Ciencias Computación


Juan 8.75 7.25 9.50 6.30 8.40

Andres 8.75 7.25 9.50 6.30 8.40

Alex 8.75 7.25 9.50 6.30 8.40

Maria 8.75 7.25 9.50 6.30 8.40

Jasmin 8.75 7.25 9.50 6.30 8.40

Nombre delCaso de Uso9

Enseñar como descomponer un problema en sub problemas


ObjetivosAsociados

Conocer las herramientas necesarias para poder solucionar problemas complejos al dividirlosen subprogramas y luego dividirlos estos en otros mas simples, hasta que estos sean masfáciles de resolver. Pequeños módulos que ayuden en un mejor entendimiento para aprenderlógica de programación.

Descripción En este contenido se aprenderán los pasos para poder resolver problemas complejos.


Paso Acción

1 El docente explica el concepto de modularidad y subrutinas, importancia de lamodularidad. (S1)

2 El docente explica Subprogramas(subalgoritmos ), procedimientos y

funciones.(S2)

3 El docente explica la definición de funciones y su declaración. (S3)

4 El docente explica la invocación de las funciones mostrando ejemplos. (S4)

5 El docente explica la .definición de procedimientos y su utilización en la programación(S5)

6 El docente explica la diferencia entre función y procedimientos. (S6)

7 El docente explica Sustitución de argumentos/parámetros. (S7)

8 El docente explica el ámbito de Variables locales y globales. (S8)

9 El docente explica la comunicación con subprogramas. (S9)

10 El docente explica ordenamientos y búsquedas. (S10)

11 El alumno escribe sus notas de clase

Post-Condición

Caso de uso:””

FlujosAlternos (E)

Paso Acción


265

Sub-Flujos(S) oescenarios

1 Modularidad

La programación modular permite la descomposición de un problema en un conjunto desubproblemas independientes entre sí, más sencillos de resolver y que pueden sertratados separadamente unos de otros. Gracias a la modularidad se pueden probar lossubprogramas o módulos de manera independiente, depurándose sus errores antes desu inclusión en el programa principal y almacenarse para su posterior utilización cuantasveces se precise.

Uno de los elementos principales de programación utilizados en la representación decada módulo es la Subrutina.

Una subrutina es un conjunto de instrucciones de cómputo que realiza una tarea.

Un programa principal llama a estos módulos a medida que se necesitan.

Un módulo es un segmento, rutina, subrutina, subalgoritmo o procedimiento, que puededefinirse dentro de un algoritmo con el fin de ejecutar una tarea específica y puede serllamada o invocada, desde el algoritmo principal cuando sea necesario.

¿CUÁNDO ES ÚTIL LA MODULARIZACIÓN?

Este enfoque de segmentación o modularización es útil en dos casos:

1. Cuando existe un grupo de instrucciones o una tarea específica que deba ejecutarseen más de una ocasión.

2. Cuando un problema es complejo o extenso, la solución se divide o segmenta enmódulos que ejecutan partes o tareas específicas.

2 Introducción a los subalgoritmos o subprogramas

Soluciona problemas complejos al dividirlos en subprogramas y luego dividirlos estos enotros mas simples, hasta que estos sean mas fáciles de resolver. Esta técnica se llama“divide y vencerás”.

El problema principal denominado controlador o conductor (drive) y la solución de lossubproblemas conocidos como procedimientos (subrutinas) o funciones.


Se dice que el programa principal invoca al subprograma, el subprograma ejecuta la tareay luego devuelve el control al programa.

3 Funciones:

Es una que toma una o mas valores llamados argumentos y produce un valor llamadoresultado

Ejemplo:

F(x) =x/i+x*x

Para evaluar f debemos darle un valor a x.

Declaración de funciones

Requiere de una serie de pasos que la definen.

Consta de una cabecera, seguido de la palabra (función) y del nombre del argumento dela función después ira el cuerpo que es una serie de acciones cuya ejecución hará que seasigne un valor al nombre de la función, esto determina el resultado que ha de devolver al


267

programa.

La declaración de la función será :

Ejemplo:

F(x,y)=x/1+x*x

Se define como :

Real función f(x)

Inicio

Devolver (x/(1+x*x))

Fin_funcion

4 Invocación de las funciones.

Una función puede ser llamada de la siguiente forma:

Nombre_funcion: función que llama

Lista de parámetros actuales: constantes variables, expresiones.

Cada vez que se llama a una función desde el algoritmo principal se establece unacorrespondencia entre los parámetros formales y los parámetros actuales.

Una llamada a la función implica los siguientes pasos:

1._A cada parámetro formal se le asigna el valor real de su correspondiente parámetroactual.

2._Se ejecuta el cuero de acciones de la función.

3._Se devuelve el valor de la función y se retorna al punto de llamada.

Ejemplo:

Función potencia para el calculo de N elevada a A .El numero N deberá ser positivo


aunque podrá tener parte fraccionaria, A es un real.

Algoritmo elevar_a_potencia

Var

Real:a.n

Inicio

Escribir(N elevado a =potencia(n.a))

Fin

Real función potencia (E real :n,a)

Inicio

Devolver(exp(a*1n(n))

Fin_funcion.

5 Procedimientos (Subrutinas)Aunque las funciones son herramientas de programación muy útiles para la resolución deproblemas, su alcance está muy limitado. Con frecuencia, se requieren subprogramasque calculen varios resultados en vez de uno solo, o que realicen la ordenación de unaserie de números, etc.En estas situaciones la función no es apropiada y se necesita disponer del otro tipo desubprograma: el procedimiento o subrutina.Un procedimiento o subrutina es un subprograma que ejecuta un proceso específico.Ningún valor está asociado con el nombre del procedimiento; por consiguiente, no puedeocurrir en una expresión. Un procedimiento se llama escribiendo su nombre, por ejemplo,SORT, para indicar que un procedimiento denominado SORT se va a usar. Cuando seinvoca el procedimiento, los pasos que lo definen se ejecutan y a continuación sedevuelve el control al programa que le llamó.

El ejemplo siguiente ilustra la definición y uso de un procedimiento para realizar la divisiónde dos números y obtener el cociente y el resto.

Variables enteras: DIVIDENDO

DIVISOR

COCIENTE

Procedimiento

procedimiento división (E entero:Dividendo,Divisor; S entero:Cociente,

Resto)

inicio

Cociente ¬ Dividendo div Divisor

Resto ¬ Dividendo – Cociente * Divisor


269

fin_procedimiento

Algoritmo principal

algoritmo Aritmética

var

entero : M, N, P, Q, S, T

inicio

leer(M, N)

llamar_a división (m, N, P, Q)

escribir(P, Q)

llamar_a división (M * N, -4, N + 1, S, T)

escribir(S, T)

fin

6Procedimiento vs funciónLos procedimientos y funciones son subprogramas cuyo diseño y misión son similares,sinembargo, existen unas diferencias esenciales entre ellos:1. Un procedimiento es llamado desde el algoritmo o programa principal mediante sunombre y una lista de parámetros actuales, o bien con la instrucción llamar_a (call). Alllamar al procedimiento se detiene momentáneamente el programa que se estuvierarealizando y el control pasa al procedimiento llamado. Después de que las acciones delprocedimiento se ejecutan, se regresa a la acción inmediatamente siguiente a la que sellamó.2. Las funciones devuelven un valor, los procedimientos pueden devolver 0,1 o n valoresy en forma de lista de parámetros.3. El procedimiento se declara igual que la función, pero su nombre no está asociado aninguno de los resultados que obtiene.

La declaración de un procedimiento es similar a la de funciones.

Los parámetros formales tienen el mismo significado que en las funciones; los parámetrosvariable – en aquellos lenguajes que los soporta, por ejemplo, Pascal – están precedidoscada uno de ellos por la palabra var para designar que ellos obtendrán resultados delprocedimiento en lugar de los valores actuales asociados a ellos.

El procedimiento se llama mediante la instrucción


7 Sustitución de argumentos/parámetrosLa lista de parámetros, bien formales en el procedimiento o actuales (reales) en lallamada, se conoce como lista de parámetros, pueden ser de Entrada (E), Salida (S) oEntrada/Salida (E/S).procedimiento demo

fin_procedimientoo bien:

procedimiento demo (lista de parámetros formales)y la instrucción llamadorallamar_a demo (lista de parámetros actuales)

Cuando se llama al procedimiento, cada parámetro formal toma como valor inicial el valordel correspondiente parámetro actual. En el ejemplo siguiente se indican la sustitución deparámetros y el orden correcto.

algoritmo Demo//definición del procedimientoentero: añosreal: numeros, tasa

inicio...llamar_a calculo(numero, años, tasa)...

Finprocedimiento calculo(S real: pl; E entero: p2; E real: p3)inicio

p3 ... p1 ... p2 ... p2

fin_procesimiento

Las acciones sucesivas a realizar son las siguientes:

1. Los parámetros reales sustituyen a los parámetros formales.2. El cuerpo de la declaración del procedimiento se sustituye por la llamada del

procedimiento.

3. Por último, se ejecutan las acciones escritas por el código resultante.


271

8 Ámbito: Variables Locales y GlobalesLas variables utilizadas en los principales y subprogramas se clasifican en dos tipos:· Variables locales.· Variables globales.Una variable local es aquella que está declarada y definida dentro de un subprograma, enel sentido de que está dentro de ese subprograma y es distinta de las variables con elmismo nombre declaradas en cualquier parte del programa principal. El significado de unavariable se confina al procedimiento en el que está declarada. Cuando otro subprogramautiliza el mismo nombre se refiere a una posición diferente en memoria. Se dice que talesvariables son locales al subprograma en el que están declaradas.Una variable global es aquellas que están declaradas para el programa o algoritmoprincipal, del que dependen todos los subprogramas.La parte del programa/algoritmo en que una variable se define se conoce como ámbito(scope, en inglés)El uso de variables locales tiene muchas ventajas. En particular, hace a los subprogramasindependientes, con la comunicación entre el programa principal y los subprogramasmanipulados estructuralmente a través de la lista de parámetros. Para utilizar unprocedimiento sólo necesitamos conocer lo que hace y no tenemos que estarpreocupados por su diseño, es decir, cómo están programados.

Esta característica hace posible dividir grandes proyectos en piezas máspequeñas independientes. Cuando diferentes programadores están implicados, ellospueden trabajar independientemente.

A pesar del hecho importante de los subprogramas independientes y las variables locales,la mayoría de los lenguajes proporcionan algún método para tratar ambos tipos devariables.Una variable local a un subprograma no tiene ningún significado en otrossubprogramas. Si un subprograma asigna un valor a sus variables locales, este valor noes accesible a otros programas es decir, no puede utilizar este valor. A veces, también esnecesario que una variable tenga el mismo nombre en diferentes subprogramas.

Por el contrario las variables globales tienen la ventaja de compartir información dediferentes subprogramas sin una correspondiente entrada en la lista de parámetros.

En un programa sencillo con un subprograma, cada variable u otro identificador es o bienlocal al procedimiento o global al programa completo. Sin embargo, si el programa incluyeprocedimientos que engloban a otros procedimientos –procedimientos anidados -,entonces la noción de global/local es algo más complicada de entender.

El ámbito de un identificador (variables, constantes, procedimientos) es la parte delprograma donde se conoce el identificador. Si un procedimiento está definido localmentea otro procedimiento, tendrá significado solo dentro del ámbito de ese procedimiento. Alas variables les sucede lo mismo; si están definidas local mente dentro de unprocedimiento, su significa o uso se confina a cualquier función o procedimiento quepertenezca a esa definición.


La figura muestra un esquema de un programa con diferentes procedimientos, algunasvariables son locales y otras globales. En esta citada figura se muestra el ámbito de cadadefinición. Los lenguajes que admiten variables locales y globales suelen tener laposibilidad explícita de definir dichas variables como tales en el cuerpo del programa o, loque es lo mismo, definir su ámbito de actuación, para ello se utilizan las cabeceras deprogramas y subprogramas, con lo que se definen los ámbitos.Las variables definidas enun ámbito son accesibles en el mismo, es decir, en todos los procedimientos interiores.

Figura: Ámbito de definición de variablesEjemploLa función (signo) realiza la siguiente tarea: dado un numero real x. Si x es 0, entonces sedevuelve un 0; si x es positivo, se devuelve 1, y si x es negativo, se devuelve un valor –1.La declaración de la función es:Entero función signo (E real: x)Var entero: sInicio

//valor de signo: +1, 0, -1 si X = 0 entonces S ß 0si X > 0 entonces S ß 1 si X < 0 entonces S ß -1devolver (S) fin_función

Antes de llamar a la función. La variable (S). Como se declara dentro del subprograma, eslocal al subprograma y solo se conoce dentro del mismo. Veamos ahora un pequeñoalgoritmo donde se invoque la función.Algoritmo SIGNOSvar

entero: a, b, c real: x, y, zinicio

x ß 5.4 a ß signo(x)y ß 0b ß signo(y)z ß 7.8975c ß signo (z-9)

escribir ( Las respuestas son a, , b, , c)finSi se ejecuta este algoritmo, se obtienen los siguientes valores:x ß 5.4 x es el parámetro actual de la primera llamadaa signo (x)a ß signo(x) a toma el valor 1y ß 0b ß signo(y) b toma el valor 0z ß 7.8975c ß signo (z-9) c toma el valor –1La línea escrita al final será:Las respuestas son 1 0 -1


273

9 Comunicación con subprogramas:Paso de parámetrosCuando un programa llama a un subprograma, la información se comunica a través de lalista de parámetros y se establece una correspondencia automática entre los parámetrosformales y actuales. Los parámetros actuales son sustituidos o utilizados en lugar de losparámetros formales.La declaración del subprograma se hace con

Y la llamada al subprograma con Llamar_a nombre (A1, A2, ...,An)Donde F1, F2, . . . Fn son los parámetros formales y A1, A2, . . . An los parámetrosactuales o reales. Las clases de parámetros podrían ser: (E) Entrada(S) Salida (E/S) Entrada/SalidaExisten dos métodos para establecer la correspondencia de parámetros:1. Correspondencia posicional.la correspondencia se establece aparejando losparámetros reales y formales según su posición en las listas: así, Fi se corresponde conAi, donde i = 1, 2,. . . n. este método tiene algunas desventajas de legibilidad cuando elnúmero de parámetros es grande.2. Correspondencia por el nombre explicito, también llamado método de paso deparámetros por nombre. En este método, en las llamadas se indica explícitamente lacorrespondencia entre los parámetros reales y formales. Este método se utiliza en Ada.Un ejemplo sería: Sub (Y => B, X => 30); Que hace corresponder el parámetro actualBcon el formal Y, y el parámetro actual 30 con el formal X durante la llamada de SUB.Por lo general, la mayoría de los lenguajes usan exclusivamente la correspondenciaposicional y ése será el método empleado en este libro.Las cantidades de información que pueden pasarse como parámetros son datos, tipos –en los lenguajes que admiten su declaración- y subprogramas.Paso de parámetrosExisten diferentes métodos para la transmisión o el paso de parámetros o subprogramas.Es preciso conocer el método adoptado por cada lenguaje, ya que la elección puedeafectar ala semántica del lenguaje. Dicho de otro modo, un mismo programa puedeproducir diferentes resultados bajo diferentes sistemas de paso de parámetros.

Los parámetros pueden ser clasificados como: entradas: (E) Las entradas proporcionanvalores desde el programa que llama y que se utilizan dentro de un procedimiento. En losprogramas función, las entradas son los argumentos en el sentido tradicional:salidas: (S) Las salidas producen los resultados del subprograma: de nuevo si se utiliza elcaso una función, éste devuelve un valor calculado por dicha función, mientras que conprocedimientos puede calcularse cero, una o varias salidas: entrada/salida (E/S)Un solo parámetro se utiliza para mandar argumentos a un programa y para devolverresultados Desgraciadamente, el conocimiento del tipo de parámetros no es suficientepara caracterizar su funcionamiento; por ello, examinaremos los diferentes métodos quese utilizan para pasar o transmitir parámetros.


Los métodos mas empleados para realizar el paso de parámetros son: • paso por valor(también conocido por parámetro valor) • paso por referencia o diferencia (tambiénconocido por parámetro variable) • paso por nombre • paso por resultado Paso por valor

El paso por valor se utiliza en muchos lenguajes de programación: por ejemplo, C,Modulo-2, Pascal, Algol y Snobol. La razón de su popularidad es la analogía con losargumentos de una función, donde los valores se proporcionan en el orden de cálculo deresultados. Los parámetros se tratan como variables locales y los valores iníciales seproporcionan copiando los valores de los correspondientes argumentos.

Los parámetros formales –locales a la función- reciben como valores iníciales los valoresde parámetros actuales y con ellos se ejecutan las acciones descritos en el subprograma,

No se hace diferencia entre un argumento que es variable, constante o expresión, ya quesolo importa el valor del argumento. La figura muestra el mecanismo de paso por valor deun procedimiento con tres parámetros.

El mecanismo de paso se resume así: Valor primer parámetro: A = 5

Valor segundo parámetro: constante = 18

Valor tercer parámetro: expresión B * 3 + 4 = 25

El valor 5.18 y 25 se transforman en los parámetros X, Y, Z respectivamente, cuando seejecuta el procedimiento.

Aunque el paso por valor es sencillo, tiene una limitación acusada: no existe ninguna otraconexión con los parámetros actuales, entonces los cambios que se produzcan por efectodel subprograma no producen cambios en los argumentos originales y, por consiguiente,no se pueden pasar valores de retorno al punto de llamada: es decir, todos losparámetros son sólo de entrada. El parámetro actual no puede modificarse por elsubprograma. Cualquier cambio realizado en los valores de los parámetros formalesdurante la ejecución del subprograma se destruye cuando se termina el subprograma.

La llamada por valor no devuelve información al programa que llama.

Paso por referencia

En numerosas ocasiones se requieren que ciertos parámetros sirvan como parámetros desalida, es decir, se devuelvan los resultados a la mitad o programas que llama. Estemétodo se denomina paso por referencia o también de llamada por dirección o variable.La unidad que llama pasa ala unidad llamada la dirección del parámetro actual (que estáen el ambiente de la unidad llamante).

Una referencia al correspondiente parámetro formal se trata como una referencia a laposición de memoria, cuya dirección se ha pasado. Entonces una variable pasada comoparámetro real es compartida, es decir, se puede modificar directamente por elsubprograma.


275

10 Ordenamiento y búsquedaOrdenamientoUno de los procedimientos más comunes y útiles en el procesamiento de datos, es laclasificación u ordenación de los mismos. Se considera ordenar al proceso de reorganizarun conjunto dado de objetos en una secuencia determinada.Cuando se analiza un método de ordenación, hay que determinar cuántas comparacionese intercambios se realizan para el caso más favorable, para el caso medio y para el casomás desfavorable.Para el caso del ordenamiento, el problema consiste en ordenar el vector en formaascendente (de menor a mayor). Si se quisiera trabajar con ordenamiento descendentelos cambios serian mínimos.

En cada familia se distinguen dos versiones: un método simple y directo, fácil decomprender pero de escasa eficiencia respecto al tiempo de ejecución, y un métodorápido, más sofisticado en su ejecución por la complejidad de las operaciones a realizar,pero mucho más eficiente en cuanto a tiempo de ejecución. En general, para arreglos conpocos elementos, los métodos directos son más eficientes (menor tiempo de ejecución)mientras que para grandes cantidades de datos se deben emplear los llamados métodosrápidos.EJEMPLOUso de algoritmos de Intercambio directo mediante el Método de la Burbuja. Aunqueno esmuy eficiente para ordenar listas grandes, es fácil de entender y muy adecuado paraordenar una pequeña lista de unos 100 elementos o menos.Una pasada por la ordenación de burbujeo consiste en un recorrido completo a través delarreglo, en el que se comparan los contenidos de las casillas adyacentes, y se cambian sino están en orden.La ordenación por burbujeo completa consiste en una serie de pasadas (“burbujeo”) quetermina con una en la que ya no se hacen cambios porque todo está en orden.Supóngase que están almacenados cuatro números en un arreglo con casillas dememoria de x [1] a x [4]. Se desea disponer esos números en orden creciente. La primerapasada de la ordenación porburbujeo haría lo siguiente:Comparar el contenido de x[1] con el de x[2]; si x[1] contiene el mayor de los números, seintercambian sus contenidos.Comparar el contenido de x[2] con el de x[3]; e intercambiarlos si fuera necesario.Comparar el contenido de x[3] con el de x[4]; e intercambiarlos si fuera necesario.Al final de la primera pasada, el mayor de los números estará en x[4].


EJEMPLOSe tiene el siguiente pseudocódigo para ordenar un vector de números enteros:Begin Read(n) For i = 1 to n do read ( A[i] ) End_for For i = n to 1step -1 do For j=1 to j < i do if ( A[j] > A[j+1] ) then Aux _A[j] A[j] _ A[j+1] A[j+1] _ Aux End_if

end_forend_forfor i = 1 to n do

print ( A[i] )end_for

End

BusquedaLa búsqueda es una operación que tiene por objeto la localización de un elemento dentrode la estructura de datos. A menudo un programador estará trabajando con grandescantidades de datos almacenados en arreglos y pudiera resultar necesario determinar siun arreglo contiene un valor que coincide con algún valor clave o buscado.Siendo el array de una dimensión o lista una estructura de acceso directo y a su vez deacceso secuencial, encontramos dos técnicas que utilizan estos dos métodos de acceso,para encontrar elementos dentro de un array: búsqueda lineal o secuencial y búsquedabinaria.


277

Búsqueda Secuencial:La búsqueda secuencial es la técnica más simple para buscar un elemento en un arreglo.Consiste en recorrer el arreglo elemento a elemento e ir comparando con el valorbuscado (clave). Se utiliza normalmente cuando el array no está ordenado.Se empieza con la primera casilla del arreglo y se observa una casilla tras otra hasta quese encuentra el elemento buscado o se han visto todas las casillas.El resultado de la búsqueda es un solo valor, y será la posición del elemento buscado ocero.Dado que el arreglo no está en ningún orden en particular, existe la misma probabilidadde que el valor se encuentra ya sea en el primer elemento, como en el último. Por lotanto, en promedio, el programa tendrá que comparar el valor buscado con la mitad de loselementos del arreglo.El método de búsqueda lineal funciona bien con arreglos pequeños o para arreglos noordenados. Si el arreglo está ordenado, se puede utilizar la técnica de alta velocidad debúsqueda binaria, donde se reduce sucesivamente la operación eliminando repetidasveces la mitad de la lista restante.Búsqueda Binaria.La búsqueda binaria es el método más eficiente para encontrar elementos en un arregloordenado. El proceso comienza comparando el elemento central del arreglo con el valorbuscado. Si ambos coinciden finaliza la búsqueda. Si no ocurre así, el elemento buscadoserá mayor o menor en sentido estricto que el central del arreglo. Si el elemento buscadoes mayor se procede a hacer búsqueda binaria en el sub array superior, si el elementobuscado es menor que el contenido de la casilla central, se debe cambiar el segmento aconsiderar al segmento que está a la izquierda de tal sitio central.EJEMPLODado un arreglo de números enteros, se desea encontrar el mayor y el menor. Imprimirademás la posición donde se encuentran.Begin print ( “ Digite cuántos números son: “) read (n) for i = 1 to n do

print (“Digite el número: “, i)read ( num[ i ] )

end_forMayor _ num[1]Menor _ num[1]Pos_may _ 1Pos_men _ 1For i = 1 to n do

If (num[i] > mayor) thenMayor _ num[i]Pos_may _ i

elseIf (num[i] < menor) then

Menor _ num[i]Pos_men _ i

End_ifEnd_if

End_forprint ( “El mayor es “, Mayor, “y su posición es”, Pos_may)print ( “El menor es “, Menor, “y su posición es”, Pos_men)End


ANEXO No. 4

INFORME:

VISTA ESTRUCTURAL DEL ANÁLISIS DEL SISTEMA A TRAVÉS DE UN DIAGRAMA DE CLASES PARAIDENTIFICAR LOS MÓDULOS O SUBSISTEMAS PARA EL DISEÑO

Los subsistemas o paquetes son abstracciones que aportan una referencia o puntero a los detalles en el

modelo del análisis. Si se observa desde el exterior, un subsistema puede tratarse como una caja negra que

contiene un conjunto de responsabilidades y que posee sus propios colaboradores externos.

Después de describir cada escenario por medio de los Casos de Uso, concluimos que para el sistema tutor

inteligente, es necesario hacer un diseño muy detallado de los siguientes módulos o subsistemas mostrados en

la siguiente figura:

De los módulos o subsistemas identificados en la fase del análisis, podemos hacer una reseña que nos permita

visualizar el contenido de cada elemento fundamental del sistema, lo cual nos dará una idea clara para abordar

el diseño de cada modulo del sistema inteligente para tutorización.

Modulo del dominio: Este modulo contiene todo el material expuesto en temas que son enseñados a los

alumnos con la finalidad de que el estudiante aprenda lógica de programación de computadoras. En los Casos

de Uso, esta información se muestra en cada uno de los pasos o eventos que se dan al momento de explicar

secuencialmente y en forma lógica, cada tema, en la sesión en la clase dada al alumno.

Modulo tutor: Encierra todos los aspectos relevantes de la forma como enseña un docente o profesor de

computación, según la normativa tradicional constructivista centrado en el alumno. Al inicio y al final de cada

Caso de Uso, se hace referencia a la forma mas común de iniciar y finalizar la sesión de clase por el docente. El

escenario en que sucede el evento no explica detalles de las técnicas de enseñanza practicadas por el docente

debido a que en la práctica, cada docente selecciona su propia forma de impartir la clase aunque se tengan las

guías estándares institucionales. Hemos descrito las prácticas más comunes que se observa en todos los

docentes.

Sistema Tutor Inteligente

Modulo Dominio Modulo Tutor Modulo Estudiante

Modulo de Interface

Modulo de Evaluación


279

Modulo del estudiante: Esta representado por el comportamiento que el alumno muestra al inicio, durante y

final de la sesión de clase. No se observó nada extraordinario que merezca describirse en el Caso de Uso, por

eso, describimos solo el comportamiento tradicional de un estudiante al recibir una clase.

Modulo de evaluación: Esta compuesto de la forma como se hacen las evaluaciones para medir el nivel de

aprendizaje del alumno. En el sistema presencial, las evaluaciones se programan cada cierto tiempo, definido

por un docente, con el fin de evaluar un grupo de temas dados en las sesiones de clase; los Casos de Uso del

análisis hacen referencia a esta forma de evaluar sin entrar en detalles. En el diseño del sistema se tomará

como base las mejores técnicas que existen para la evaluación del conocimiento sin que sean influenciadas por

la forma en que se hacen actualmente.

Modulo de Interface: En un sistema manual, la interface esta relacionada con los elementos que el docente

utiliza para enviar o transmitir la enseñanza de cada tema al alumno. Está relacionado con lo que el alumno

escucha, observa y palpa. En el diseño del sistema se especificarán en el ámbito cibernético.


ANEXO No. 5



Informe:Proyectos de Sistemas Inteligentes Desarrollados en otras Universidades


20/10/2009

[Este documento presenta los resultados de la investigación de proyectos de desarrollo de sistemas inteligentesejecutados por otras instituciones educativas y por investigadores independientes con el fin de enriquecer elámbito de nuestro proyecto.]


281

INTRODUCCION

Con los programas de apoyo a la educación y la necesidad mejora en el aprendizaje del estudiante, se

encuentra la aplicabilidad de los sistemas tutores inteligentes que buscan aprovechar la informática en la

educación a través de la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial.

Con el objeto de establecer un marco de proyecto único o mejorar investigaciones relacionadas con el

desarrollo de sistemas tutoriales inteligentes, debemos buscar quienes o que instituciones se han embarcado

en proyectos similares al nuestro, por lo que el presente informe brinda una serie de ejemplos de sistemas

inteligentes diseñados para la enseñanza y el aprendizaje en diversas disciplinas.

PROYECTOS ORIENTADOS A SISTEMAS TUTORES INTELIGENTES

TUTOR INTELIGENTE EN UN AMBIENTE VIRTUAL

DE EXPERIMENTACIÓN (TIAVE)

Realización de un Sistema Tutorial Inteligente (STI) dentro de un Ambiente Virtual, denominado TIAVE. Esta

arquitectura contribuye en la solución a la problemática de dependencia del dominio de aplicación, de

integración de tecnología 3D y de estrategia pedagógica personalizada que existe en los STI’s convencionales,

presentando un diseño acorde con las tendencias actuales de los Tutores Inteligentes.

La arquitectura de TIAVE fue diseñada para integrar de la mejor manera posible el Ambiente Virtual con el STI y

la interfaz del usuario, como se muestra en la separación de los mayores componentes del sistema. La

operación en conjunto del sistema consiste de dos fases generales: la de adquisición de conocimientos inicial y

la de práctica o entrenamiento. Durante la fase de adquisición de conocimientos inicial, el Módulo Administrador

de Simulación utiliza la base de conocimientos para explorar el espacio de simulación. El conocimiento

adquirido durante esta etapa es agregado a los Módulos Tutor y Experto para obtener el conocimiento del

dominio específico para la capacitación.

También en la fase inicial, se realizan dos tests al estudiante: de estilos de aprendizaje, que nos permite

conocer qué estilo predomina en él (visual, auditivo, práctico) y mostrarle la información con mayor tendencia a

ese estilo; y un test pre evaluatorio del dominio, el cual nos permitirá conocer el conocimiento previo que tiene el

estudiante sobre el tema a aprender, con el fin de ubicarlo en algún tema específico y reducir de esta manera la

posible monotonía y redundancia de conocimiento en el alumno, si existe el conocimiento previo.

____

Universidad Autonoma de Aguascalientes. Mexico. Jaime Muños Arteaga. [email protected]


DISEÑO Y DESARROLLO DE UN SISTEMA SEMI PRESENCIAL INTELIGENTE, PARA LA FORMACIÓN YEVALUACIÓN DE LA BOTÁNICA PRÁCTICA

Se trata de un programa de tutoría inteligente con el que se puede ayudar a los estudiantes durante el proceso

de aprendizaje y cuyo principal objetivo es adaptar los cursos “hipermedia” a cada usuario, utilizando el control

de nivel de aprendizaje, la navegación, la adaptación de la metodología de la enseñanza, el material didáctico y

la explicación de los errores al estudiante.

La metodología de la enseñanza de cada alumno consiste en la adquisición de los conceptos necesarios en las

distintas unidades de aprendizaje del curso y una prueba para determinar si han sido correctamente asimilados.

El estudiante no supera la prueba cuando la calificación obtenida en la misma es menor que la preestablecida

por el profesor. Cuando se hace una prueba es corregida por el sistema de tutor inteligente (que usa la plantilla

solución dada por el profesor). El alumno puede ver sus aciertos, errores, los conceptos y las lecciones que

deben revisarse. Si el estudiante no supera la prueba, el sistema mostrará una explicación, al tiempo que se

dará al alumno la oportunidad de repasar estos conceptos que deberán comprobarse de nuevo.

Los estudiantes pueden ver las lecciones de los cursos en el orden en que se quiera. No obstante, cuando se

hace un examen, el tutor asocia una puntuación máxima a la que los estudiantes deben llegar. Estas cuestiones

deben resolverse en el plazo fijado por el profesor.

___

Universidad de Granada, España. Coordinador del proyecto: Profesora Ana Teresa Romero García, del

departamento de Botánica de la UGR, y en el que participa, asimismo, el también profesor Waldo Fajardo

Contreras.

SISTEMA TUTORIAL INTELIGENTE PARA LA ENSEÑANZA EN NIÑOS CON DIFICULTADESINTELECTUALES Y COGNITIVAS.

Se presenta el diseño de un Sistema Tutorial Inteligente, independiente del dominio particular de enseñanza,

para la ayuda de alumnos con necesidades educativas especiales. Se trabaja con dos tipos de NEE: Síndrome

de Down y dislexia. La adaptación del sistema se basa en la secuenciación de los conceptos a enseñar, la

dinámica de la presentación, la interacción del sujeto con el sistema y la presentación de los estilos de

aprendizaje según la secuencia de eventos y tipo de tareas presentadas. A través de esto, el sistema se ajusta

a las características individuales de los alumnos. las partes fundamentales del ITS son el sistema basado en

conocimiento (SBC) y la Interface adaptativa multimedia (IAM). Para la adquisición del conocimiento pedagógico

se diseñó e implementó una herramienta que permite al profesor la creación de sus propias actividades

multimedia.

____


283

Universidad de la Laguna, España. El proyecto fue diseñar el sistema tutorial inteligente. Tesis doctoral

presentado por Carina Soledad González González, el año 2000.

SISTEMA TUTORIAL INTELIGENTE EN EL TEMA DE ANÁLISIS Y TRAZADO DE CURVAS (PROYECTOAPOLONIO 1+).

Este proyecto tuvo como punto de partida el modelo matemático y la arquitectura de sistema tutorial inteligente

propuesta por el grupo HERON de la Universidad de Montreal y de un proceso continuo de adquisición de

conocimientos con los profesores del curso de matemática 1.

La arquitectura propuesta para el STI integra cinco componentes que son:

- Curriculum

- Planificación

- Monitoreo

- Experto en la materia y Micro mundo

- Modelo del estudiante

Cada componente es considerada como un objeto que posee datos particulares (base de conocimiento).

Para el desarrollo del prototipo se ha conceptualizado y desarrollado los siguientes componentes:

1. Modelo cognoscitivo

2. Planificador

3. Tutor

4. Dominio

5. Interfaz

____

Universidad EAFIT, Medellin, Colombia.

OTROS PROYECTOS

CircSim, el sistema de tutorizacion inteligente para el uso del lenguaje natural, fue desarrollado en conjunto por

el Departamento de Ciencias de la Computación del Illinois Institute of Technology y el Departamento de

Fisiología del Rush College of Medicine. Este tutor es el más avanzado actualmente en su tipo, y se lo utiliza en

el Rush College of Medicine para complementar las clases teóricas sobre problemas cardiovasculares (Kim,

1989; Kim, 2000;Cho, 2000; Hume et al. 1992, 1996; Shah, 1997).

AGT (Advancced Geometry Tutor), es un proyecto que tiene como objetivo, construir un STI para el uso en

clases de geometría avanzada (Matsuda y Van Lehn, 2005) en la University of Pittsburgh a través de la National


Science Foundation through y el Center for Interdisciplinary Research on Constructive Learning Environments

de la University of Pittsburgh y Carnegie Mellon University.

AutoTutor: es un STI basado en la web por un grupo interdisciplinario de la Office of Naval Research and the

National Science Foundation, (DiPaolo et al., 2002; Graesser et al., 2005a,b, 2006; Chipman et al., 2005).

(Fuente: Revista electrónica de tecnología educativa. Universidad de Buenos Aires, Argentina, Marzo 2009)

El Computer Tutoring Group (ICTG), que trabaja en el University's Computer Science and Software Engineering

Department, en la University of Canterbury ha desarrollado una serie de STI: Aspire (Mitrovic et al.; 2006), Sql-

Tutor es un sistema de enseñanza basado en el conocimiento que enseña Sql a los estudiantes (Mitrovic,

Martin y Mayo, 2002; Mitrovic, 2003), Kermit; EER-Tutor, ERM-Tutor: (Milik, Marshall, y Mitrovic, 2006) y Normit

en aplicaciones informáticas.

Entre los proyectos mas destacados presentamos los siguientes:

- Sistema Tutorial Inteligente para la enseñanza de las matemáticas a niños entre 5 y 9 años.

- Sistema Tutorial Inteligente para enseñanza de algoritmos y programación.

- Sistema Tutorial Inteligente para aprendizaje de métodos de factorización.


285

ANEXO No. 6



Informe:Requerimientos de Hardware y Software para la fase del diseño


14/10/2009

Tarea realizada en la fase del análisis del sistema la cual detalla los requerimientos de equipo y programas deplataforma de modelado para el diseño del software


INTRODUCCION

En la fase de Análisis del Sistema hay una tarea que debe hacerse con el fin de determinar los requerimientos

técnicos, relacionados con el equipo informático y los programas de computadora que serán utilizados en la

ejecución del proyecto.

En el presente documento, se da un detalle del software y hardware necesarios para el trabajo de análisis y

diseño del sistema inteligente que está en desarrollo. Parte de la investigación realizada esta orienta a proponer

la mejor alternativa de software de modelado y computador necesario para el trabajo a realizar.

REQUERIMIENTOS TECNICOS DE SOFTWARE Y HADWARE

Dentro de los requerimientos de equipo y software que nuestro proyecto tiene, podemos mencionar los

siguientes:

SOFTWARE: RATIONAL SOFTWARE MODELERLos arquitectos, analistas de sistemas y diseñadores son los responsables de especificar y mantener varias

vistas de un sistema bajo desarrollo. Por esa razón, es necesario contar con un software que permita crear una

documentación con diferentes vistas del diseño, permitir el trabajo en equipo en forma simultánea,

multiplataforma y crear una interfaz con posibles lenguajes de programación con los que se construirá el código

fuente, entre otras características.

Después de analizar algunos tipos de software, entre ellos software de distribución libre, encontramos que IBM

Rational Software Modeler es una herramienta de diseño y modelización que permite a los usuarios documentar

y comunicar con claridad estas distintas vistas de un sistema, por lo cual consideramos que este en el idóneo

para ser utilizado en nuestro proyecto. A continuación se presentan algunas características importantes del este

software tipo CASE.

IBM Rational Software Modeler soporta Unified Modeling Language (UML 2), el lenguaje de modelización

estándar del sector, que ofrece a todas las parte implicadas la mayor familiaridad en la notación de los modelos.

Rational Software Modeler se basa en la plataforma abierta y extensible Eclipse y aprovecha varios estándares

abiertos del sector para proporcionar un gran nivel de extensibidad. Esto permite a los desarrolladores y

terceras partes integrar sus prácticas de modelización en entornos existentes para satisfacer las necesidades

más rígidas de personalización.

Características:

Especificación y modelización arquitectónica

- Soporta los principales diagramas de UML 2.


287

- Soporta patrones y transformaciones para automatizar el ajuste de modelos y transiciones entre el

análisis, el diseño y la implementación.

Fácil de adoptar y utilizar

- Interfaz de usuario simplificada y con gran respuesta

- Examinar y explorar modelos desde diversas vistas de un sistema

- Generación de diagramas automática y asistida

Plataforma de modelización abierta y ampliable

- Basado en tecnología Eclipse, una plataforma de integración de herramientas abierta y ampliable.

- Basado en el estándar abierto Unified Modeling (Language UML 2)

- Aprovecha las APls de código fuente abierto de Eclipse Modeling Framework (EMF) y el metamodelo

UML 2.

- Soporta el desarrollo de metamodelos personalizados

Integración de ciclo de vida y equipo

- Se integra con IBM Rational RequisitePro, IBM Rational ClearCaseLT, IBM Rational ClearQuest.

- Automatiza el rastreo desde los requerimientos hasta el diseño y la implementación.

Modelo mas productivos que antes

Es difícil incorporar nuevas tecnologías a procesos ya existentes. Cuando un proyecto lleva consigo,

por ejemplo, una nueva herramienta de desarrollo, habitualmente la producción se ve resentida

inicialmente. Puede que la herramienta sea difícil de instalar, configurar o aprender. Esto se traduce en

la percepción de que la nueva herramienta es simplemente demasiado difícil y que frena el trabajo.

Rational Software Modeler, incluye nuevas funciones fáciles de utilizar y adoptar que elevan el listón de

la productividad de la modernización. Diversos tipos de diagramas asisten en las actividades de diseño,

descubrimiento y documentación. También puede aumentar mas la productividad automatizando el

desarrollo de patrones y las transformaciones del modelo. Estas avanzadas funciones de modelado le

ayudan a personalizar la herramienta para adaptarla a sus necesidades concretas. En combinación con

integraciones transparentes entre otras facetas del ciclo de vida. Rational Software Modeler simplifica el

análisis y el diseño facilitando aun más su uso y la productividad del desarrollo.

Aprovechar una plataforma de modelización abierta y extensible

Muchos profesionales del software conocen el valor que tiene la modelización de su software pero les

preocupa el hecho de atarse a una tecnología de herramienta de modelado propietaria de un único

proveedor. Les preocupa el hecho de que una herramienta construida sobre una plataforma propietaria

dificultará la extensión o personalización de la herramienta para su entorno. Muchas organizaciones

también desarrollan aplicaciones que cubren varias plataformas de desarrollo e implantación. Les


preocupa que las herramientas basadas en lenguajes de modelización propietarias específicas de un

dominio limite la interoperabilidad.

Rational Software Modeler se ha construido encima de Eclipse, la galardonada plataforma de código

fuente abierto para la construcción de potentes herramientas de desarrollo de software y avanzadas

aplicaciones de sobremesa. El hecho de tener Eclipse como base le permite extender fácilmente las

funciones de Rational Software Modeler para satisfacer sus requerimientos de proyecto. Eclipse

también fomenta un ecosistema de plug-ins de terceras partes que aumentan sus opciones de modelar

las mejores aplicaciones. Además, dado que Eclipse está escrito en Java™, puede utilizar el desarrollo

orientado a modelo en entornos de desarrollo tanto Windows® como Linux®.

Exploración de nuevas tecnologías en el modelado de sistemas

Rational Software Modeler soportaUML Versión 2 (UML 2), incluye clases estructuradas y mejoras en

diagramas de secuencia, actividad y máquina de estado. Éstas y otras revisiones de los estándares

permiten a los usuarios expresar su arquitectura con mayor claridad y control que antes. El Object

Management Group (OMG) ha llevado esta expresividad a un nivel superior en la guía de proceso con

su iniciativa Model Driven Architecture (MDA). Rational Software Modeler soporta MDA permitiendo al

usuario definir múltiples niveles de modelos acoplados a transformaciones definidas por el usuario entre

dichos modelos y el código, que se traduce en una separación más clara de las etapas del ciclo de vida.

HARDWARE: COMPUTADORAS PERSONALESEs necesaria la adquisición de dos computadoras personales para la instalación del software de modelado.

Estas serán utilizadas por un docente permanente y alumnos quienes están trabajando en la ejecución del

proyecto de investigación.

Las especificaciones técnicas son las siguientes:

• Procesador – Mínimo: Pentium 3, 500 Mhz; Recomendado: Pentium 4, 1.8 GHz o superior

• Memoria mínima: 384 MB; 1 GB RAM recomendado; con más memoria se mejora

la respuesta.

• Vídeo: Resolución de vídeo XGA 1024 x 768 x 256 colores;

XGA 1280 x 1024 recomendado; color de alta densidad o color verdadero recomendado

• Ratón Microsoft® o dispositivo apuntador compatible

• Espacio en disco necesario: Mínimo 768 MB; 1 GB recomendado.

SISTEMA DE ENTRENAMIENTO EN AUTOMATIZACIÓN ELECTRONEUMÁTICADocumento propiedad de ITCA-FEPADE. Derechos Reservados.

289Ing. Oscar Marroquín, del FIES-MINED, realiza auditoría técnica del proyecto

Director y Coordinador

del proyecto:

Ing. Mario Majano

Docente investigador

responsable:

Ing. René Mauricio

Hernández

Docentes

Investigadores

Ing. Rigoberto Morales

Ing. Ovanio Ávalos

El Sistema en construcción permitirá realizar prácticas y encontrar la solución deproblemas de automatización electroneumática lo más apegado a la realidad. Lavariedad y el número de sensores, actuadores, cilindros, electroválvulas, controladoresprogramables y otra variedad de accesorios a incorporar en el entrenador, permitirásimular los circuitos de control diseñados para máquinas que conforman los procesosindustriales.

El entrenador se diseñará de forma ergonómica para que un equipo de tres a cuatrousuarios trabajen con comodidad, ya que este tipo de problemas y prácticas requierende tiempo para su solución. Se adaptará a las exigencias de la educación técnicasuperior y además, proporcionará a los docentes, técnicos e ingenieros que trabajan enla industria, un banco donde simular y probar el diseño de un nuevo sistema de controlelectroneumático.

Una de las innovaciones del entrenador es equiparlo con diferentes ControladoresLógicos Programables (PLC), desde los más sencillos hasta los de mayor complejidad ycapacidad; se incluirán PLC de diferentes fabricantes, lo que permitirá utilizar elentrenador para simulaciones variadas. El entrenador contará con una computadora y elsoftware necesario para programar los diferentes PLC. Otra innovación que se incluirá enel entrenador es la de monitorear desde una computadora el funcionamiento de loscircuitos construidos; para esto se diseñará un software adecuado y las tarjetaselectrónicas de captura de datos y transformación a señales digitales en la computadora.

El entrenador contará además con un software innovador de simulación de circuitoselectroneumáticos, para resolver los problemas y después probarlos en el banco.

Sistema de entrenamiento en automatización

electroneumática para aplicación en la

industria y la academia salvadoreña

Escuela de Ingeniería Mecánica e Industrial

PROYECTO

EN EJECUCIÓN

DISEÑO DE UN SISTEMA DE ORGANIZACIÓN Y GESTIÓN PARA EL PATIO DE CONTENEDORESDocumento propiedad de ITCA-FEPADE. Derechos Reservados.

291

Director del

Centro Regional:

Lic. Rafael Mejía

Coordinadora del

Proyecto de

Investigación

Dra. Maritza Ruiz

Docentes

Investigadores:

Ing. Salvador Oswaldo

Córdova

Lic. José Mauricio Flores

Este proyecto de investigación está siendo ejecutado en colaboración con la ComisiónEjecutiva Portuaria Autónoma CEPA, del Puerto de Acajutla, y se desarrolla en el área deadministración portuaria y logística; el proyecto busca brindarle al Puerto de Acajutla unsistema para la organización y gestión del patio de contenedores. Con el propósito deaumentar la eficiencia de operación del Puerto de Acajutla, se diseñará y propondrá unnuevo sistema de control administrativo, el cual se implementará en un softwareinnovador elaborado a la medida, con el fin de que el Puerto cuente con un procesooperativo y administrativo moderno y acorde a sus necesidades.

La primera fase de este proyecto consistió en una investigación de campo relativa alfuncionamiento del patio de contenedores, la oficina administrativa del patio decontenedores y el muelle. Se analizó el sistema de control actual de patio decontenedores y las áreas de mejora a incorporar. Dentro de las áreas investigadas, seencontraron hallazgos que son concluyentes para ser traducidos a elementosinnovadores, no solo para el desarrollo del puerto, sino también estrategias significativaspara el desarrollo académico del área de administración y operación portuaria de LaEscuela Especializada en Ingeniería ITCA-FEPADE.

Al ser implementado por CEPA el nuevo sistema informático diseñado, se logrará unareducción de costos de operación, mejor control del patio, eficiente gestión de losequipos y mejor servicio a los clientes del puerto.

Diseño de un sistema de organización

y gestión para el patio de contenedores

del Puerto de Acajutla

Centro Regional MEGATEC-La Unión

PROYECTO

EN EJECUCIÓN

Estudiantes de ITCA-FEPADE del Centro Regional MEGATEC-La Unión, participan en la investigaciónde campo recolectando información en el patio de contenedores del Puerto de Acajutla


Sitio web diseñado

DISEÑO DE UN SISTEMA DE ORGANIZACIÓN Y GESTIÓN PARA EL PATIO DE CONTENEDORESDocumento propiedad de ITCA-FEPADE. Derechos Reservados.

293

Escuela Especializada en Ingeniería ITCA-FEPADE

VISIÓN

Ser una institución educativa líder en educación tecnológica a nivel

nacional y regional, comprometida con la calidad, la empresarialidad y la

pertinencia de nuestra oferta educativa.

MISIÓN

Formar profesionales integrales y competentes en áreas tecnológicas

que tengan demanda y oportunidad en el mercado local, regional y

mundial tanto como trabajadores y empresarios.

VALORES

o Excelenciao Espiritualidado Comunicacióno Integridado Cooperación


Escuela Especializada en Ingeniería ITCA-FEPADE

República de El Salvador en la América Central

FORMANDO PROFESIONALES PARA EL FUTURO

Nuestro método “APRENDER HACIENDO” es la diferencia

www.itca.edu.sv

informe anual programa de investigaciÓn aplicada, …...issn: 2305-2112 escuela especializada en...

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