Experiencia con un Método Didáctico para el Aprendizaje

Experiencia con un Método Didáctico para … los Algoritmos Voraces
Experiencia con un Método
Didáctico para el Aprendizaje
Activo y Asistido por Ordenador
de los Algoritmos Voraces
Ángel Velázquez
Departamento de Lenguajes y Sistemas
Informáticos I
Universidad Rey Juan Carlos
SITIAE 2011, 8 Junio 2011
Experiencia con un Método Didáctico para … los Algoritmos Voraces
Índice
1.
2.
3.
4.
Introducción
Aprendizaje tradicional de los algoritmos voraces
Aprendizaje activo de los algoritmos voraces
Experiencia e investigación
a. Perspectiva temporal
b. Evaluaciones de usabilidad
c. Análisis de informes
d. Otros métodos de investigación
5. Conclusiones
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1. Introducción
• Algoritmos son un tema central de los estudios de
Informática
• Los problemas de optimización se caracterizan
por:
– una solución compuesta,
– satisfacer algunas restricciones, y
– optimizar alguna medida
• Resolubles por varias técnicas de diseño de
algoritmos:
– Algoritmos voraces
– …
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1. Introducción
• La solución suele contruirse
incrementalmente en un proceso
multietapa
• Los algoritmos voraces:
– Secuencia de pasos, donde
• se selecciona un elemento en cada paso y se inserta
en / descarta de la solución
– Cada elemento se selecciona de un conjunto de
candidatos mediante una función de selección
(estrategia voraz)
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1. Introducción
• Los algoritmos voraces:
– En apariencia son sencillos, pero…
• sus objetivos de aprendizaje son difíciles (p.ej.
demostraciones lógicas)
– Presentación y aprendizaje pasivos de sus
contenidos:
• pocas oportunidades al nivel de aplicación (ejercicios
de práctica)
• Nueva propuesta para aprender los
algoritmos voraces:
– Método experimental
– Asistentes interactivos
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2. Aprendizaje tradicional
• Problema de las selección de actividades
(PSA)
• Ejemplo:
Una solución válida: {8,9}
Una soluión óptima: {5,1,0}
• Estrategia voraz:
– selección en orden creciente de fin
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2. Aprendizaje tradicional
• Código:
public static boolean[ ] selectActivities (int[ ] c, int[ ] f) {
boolean[ ] s = new boolean [c.length];
s[0] = true;
int i = 0;
for (int j = 1 ; j < c.length ; j++){
if (<< activities i, j do not overlap >>){
s[j] = true;
i = j;
}
else
s[j] = false;
}
return s;
}
• Orden de complejidad: O(n)
Considerando la ordenación: O(n logn)
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3. Aprendizaje activo
• Idea básica:
– Nos concentramos en el descubrimiento de
una estrategia óptima
• Método experimental:
– Para cualquier problema:
• partimos de un algoritmo voraz genérico
• identificamos y aplicamos diversas estrategias
con el algoritmo genérico, y
• evaluamos la optimidad de estas estrategias
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3. Aprendizaje activo
• Método basado en los principios de la
experimentación científica:
– Hipótesis, planificación de experimentos,
refutación, contraejemplo, evidencia
empírica, razonamiento inductivo…
– Los resultados positivos no demuestran una
hipótesis:
• evidencia acumulada
– Los resultados negativos refutan una
hipótesis:
• contraejemplo
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3. Aprendizaje activo
• Problema de selección de actividades:
– 6 estrategias posibles:
• Instante de inicio en orden creciente/decreciente
• Instante de fin en orden creciente/decreciente
• Duración en orden creciente/decreciente
– Podrían añadirse 3 más:
• Índice en orden creciente/decreciente
• Aleatorio
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3. Aprendizaje activo
– Aplicar las distintas estrategias a un
conjunto de datos:
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3. Aprendizaje activo
– Repetir esta operación con más
conjuntos de datos:
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3. Aprendizaje activo
• Apoyo del ordenador:
– Un asistente interactivo y extensible para
varios problemas (GreedEx):
• problema de selección de actividades (PSA),
• problema de la mochila (PM),
•…
– Antecedentes:
• Asistente para PM (AMO)
• Asistente para PSA (SEDA)
• Asistente para árbol recubridor de coste mínimo
(TuMiST)
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3. Aprendizaje activo
• Objetivos de aprendizaje del asistente
(taxonomía de Bloom):
– Comprensión del problema planteado y el
algoritmo voraz y las estrategias que lo
resuelven
– Análisis del efecto de aplicar a unos datos
de entrada el mismo algoritmo voraz con
distiontas estrategias
– Evaluación del efecto de cada estrategia
voraz y selección (empíricamente) de la
óptima
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3. Aprendizaje activo
• GreedEx:
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3. Aprendizaje activo
• El método experimental tiene varios
componentes:
–
–
–
–
El componente de experimentación
El asistente interactivo
Materiales complementarios (apuntes)
Cambios en la organización docente (comienzo
del tema de algoritmos voraces)
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4. Experiencia e investigación
• Perspectiva temporal:
– 4 cursos académicos, 2 asignaturas
– Continuas evaluaciones de experto y
heurísticas (el profesor)
– 5 evaluaciones de usabilidad con usuarios
finales (alumnos en laboratorio)
– 3 análisis de los informes de los alumnos
– Entrevistas y observaciones
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4. Experiencia e investigación
• Perspectiva temporal:
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4. Experiencia e investigación
• Perspectiva temporal:
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4. Experiencia e investigación
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4. Experiencia e investigación
• Evaluaciones de usabilidad:
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4. Experiencia e investigación
• Evaluaciones de usabilidad:
– Cuestionarios:
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4. Experiencia e investigación
• Evaluaciones de usabilidad:
– Cuestionarios:
• Aspectos generales:
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4. Experiencia e investigación
• Evaluaciones de usabilidad:
– Cuestionarios:
• Elementos concretos del asistente:
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4. Experiencia e investigación
• Evaluaciones de usabilidad:
– Cuestionarios:
• Preguntas abiertas:
– Aspectos positivos:
» Diseño e interfaz de usuario sencillos
» Visualización
» Ayuda a la comprensión, análisis y
evaluación
– Variadas sugerencias de mejora
– Críticas:
» Limitación a problemas específicos
» Elementos estáticos o secundarios
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4. Experiencia e investigación
• Evaluaciones de usabilidad:
–Cuestionarios:
•Preguntas abiertas:
– Sugerencias aún no atendidas:
» Formato de almacenamiento de resultados
» Ayuda interactiva
» Ampliación a otros problemas
combinatorios
» Integración en un entorno de
programación, p.ej. como plug-in
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4. Experiencia e investigación
• Análisis de informes
• Práctica:
– Sesión de
introducción (sólo
en 5ª evaluación)
– 1ª sesión de
experimentación
– 2ª sesión de
corrección
• Entrega de informe
tras cada sesión
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4. Experiencia e investigación
• Método de análisis:
– “Teoría fundamentada” (grounded
theory)
– Análisis sin categorías prefijadas
– Proceso iterativo, iterativo, iterativo…
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4. Experiencia e investigación
• Factores distintivos de los informes:
1. Propuesta de estrategias
subóptimas
2. Incoherencia del razonamiento
3. Criterio de optimización adicional:
• Maximizar ocupación de la sala
• Minimizar tiempo de espera
4. Propuesta dependiente de los datos
de entrada
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4. Experiencia e investigación
• Categorías encontradas:
– Categorías viables: A1, A2
– Categorías casi viables: B
– Categorías inviables: C, D, E, F
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4. Experiencia e investigación
• Evolución de las categorías:
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4. Experiencia e investigación
• Otros resultados:
– Categorías A tienen informes
elaborados
– Las categorías inviables no suelen
hacer bien la segunda sesión
– Problemas de estructura del informe
– Conocimiento superficial
– Asistencia irregular
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4. Experiencia e investigación
• Otros métodos de investigación:
– Entrevistas:
• Explicar contenido del informe y aclarar
malentendidos
– Observaciones:
• Conocer el comportamiento de los
alumnos y su proceso de resolución del
problema
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5. Conclusiones
• Hemos presentado un nuevo método
didáctico para el aprendizaje de los
algoritmos voraces
• El “ajuste” del método ha requerido varias
clases de evaluación:
– Cuestionarios
– Análisis de informes
– Otros: entrevistas y observaciones
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5. Conclusiones
• El “ajuste” del método ha requerido varias
intervenciones y mejoras:
– Asistentes interactivos
– Planificación de clases y prácticas
– Materiales docentes: apuntes, prácticas
• Estado actual bueno
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5. Conclusiones
• Trabajo actual y futuro:
– Mejoras de GreedEx, resultantes de
evaluaciones nuestras o de usabilidad
– Extensión de GreedEx para argumentación
colaborativa
– Diseño de un sistema más general, para una
clase de problemas combinatorios, aunque
quizá menos usable
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¡Muchas gracias!
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