Arquitecturas híbridas para el diseño de prácticas docentes con recursos online: un caso de estudio

Abstract

[ES] La enseñanza de Sistemas de Información Gerencial (SIG) precisa una metodología activa en la que el alumno utilice y experimente con estos sistemas en entornos similares a la realidad empresarial. Ahora bien, el diseño y desarrollo de prácticas de laboratorio con estos sistemas exige como prerrequisito disponer del correspondiente software, cargado con un conjunto de datos apropiado. En los últimos años, el auge de los sistemas de código abierto y el movimiento hacia la computación en la nube, hacen habitual, por una parte, encontrar en internet “demos” online de libre acceso, o sistemas de prueba con distintos grados de usabilidad, de aplicaciones empresariales. Por otra parte, los sistemas de código abierto permiten, si se dispone de los conocimientos y las plataformas hardware adecuadas, su descarga, instalación y configuración en modo local sin incurrir en coste de licencias. Esto abre un abanico de opciones en cuanto a la arquitectura a utilizar para el diseño de actividades educativas basadas en aplicaciones software, con diferentes ventajas, inconvenientes y requerimientos de recursos. Desde el simple acceso en modo visualización a “demos” existentes en la nube a la descarga y personalización del software en local, pasando por opciones híbridas que combinan estos enfoques en la misma práctica docente. Así, en este trabajo se presentan posibles arquitecturas híbridas para la implantación de actividades docentes de prácticas de laboratorio basadas en la combinación de tareas realizadas en sistemas de libre acceso en la nube y en sistemas implantados localmente. Estos conceptos se ilustran con una experiencia de aplicación de estas arquitecturas híbridas en el diseño de una práctica de laboratorio de la Universidad Carlos III de Madrid basada en aplicaciones de código abierto. Esta experiencia combina un entorno implantado localmente y aplicaciones online en la nube, partiendo del mismo juego de datos en ambos entornos.