Estimado evaluador,

Gracias de antemano por colaborar con nosotros para evaluar el siguiente artculo para la Revista Internacional de Educacin y Aprendizaje. Pedimos a las personas que han sido ponentes presenciales o virtuales en la Conferencia Internacional de Educacin y Aprendizaje, y que adems han enviado su artculo a la Revista, su colaboracin para evaluar otros tres artculos por cada artculo que nos hayan enviado.

Recuerde que esta es una funcin importante. Usted pertenece a una comunidad de acadmicos, educadores y profesionales que proporcionan retroalimentacin crtica y constructiva sobre los artculos de otros colegas. En compensacin, los evaluadores sern nombrados Editores Asociados del volumen de la Revista Internacional de Educacin y Aprendizaje al que hayan contribuido (aunque, por supuesto, no se mostrar quin evalu cada artculo). Las directrices sobre la funcin del evaluador se pueden consultar en la pgina siguiente.

El archivo est en formato Microsoft Word. Cada archivo empieza con esta carta, seguido del informe del evaluador y del artculo evaluado.

Para evaluar artculos, los pasos que debe seguir el evaluador se describen a continuacin:

Descargar cada artculo del enlace web correspondiente. Se enviar por correo electrnico al evaluador un enlace por artculo. Leer las Directrices para los Evaluadores. Leer el artculo y rellenar el formulario de evaluacin. Si el artculo recibe una alta puntuacin, no es necesario aadir comentarios, aunque los autores de los artculos siempre agradecen los comentarios y las sugerencias. Si el artculo recibe una puntuacin inferior a 75% en cualquiera de los criterios, entonces es necesario dar argumentos racionales para convencer al autor de la necesidad de mejorar el artculo. El evaluador puede hacer anotaciones en el artculo, si as lo desea, usando algn mtodo que distinga claramente su texto del texto del autor, ya sea eligiendo otro color de texto, o bien escribiendo en maysculas o en negrita, o bien usando la opcin Control de cambios de Microsoft Word, etc.

Una vez completado el formulario, subir el documento a CGPublisher antes de que se cumpla la fecha lmite utilizando el mismo enlace desde el cual se descarg el artculo. Al subir el informe, el sistema pedir al evaluador que especifique la puntuacin total y su recomendacin.

Por favor, no dude en contactar conmigo por correo electrnico si tiene dudas o preguntas sobre el proceso de evaluacin.

Atentamente,Equipo de Publicaciones

publicaciones@home.commongroundpublishing.com

DIRECTRICES PARA LOS EVALUADORES

La funcin del evaluador

Por favor, lea atentamente las siguientes directrices acerca de la funcin del evaluador:

1. Pericia: Los artculos no siempre se envan a un evaluador cuyo campo de investigacin sea idntico al tema del artculo. El evaluador no ha de ser necesariamente un experto en un tema para ser un evaluador competente. De hecho, un buen artculo debe ir ms all de su rea restringida de conocimiento. No obstante, si aun as un evaluador no se siente capacitado para juzgar un artculo por considerarlo excesivamente lejano a su campo de conocimiento, puede entonces devolverlo al administrador editorial de la Revista, quien asignar el artculo a otro evaluador.2. Confidencialidad: Los evaluadores recibirn trabajos inditos, que debern ser tratados confidencialmente hasta que sean publicados. Debern destruir todas las copias impresas y electrnicas del artculo, as como el informe de evaluacin, una vez confirmado que el informe est en posesin del administrador editorial de la Revista. Los evaluadores no deben revelar qu artculos han evaluado, ni tampoco enviar estos artculos a otras personas.3. Conflicto de intereses: Los evaluadores deben declarar cualquier conflicto de intereses (o de otro tipo) que pueda afecta a su independencia en el proceso evaluador; por ejemplo, que reciban un trabajo de un colega o de un oponente intelectual. En caso de conflicto de intereses, por favor, notifquelo inmediatamente al administrador editorial de la Revista.4. Mrito intelectual: Un artculo debe ser evaluado nicamente atendiendo a sus mritos intelectuales. Las crticas personales o basadas en puntos de vista polticos, religiosos y sociales del evaluador no sern aceptadas.5. Explicacin completa: Los juicios crticos o negativos del evaluador debern estar plenamente justificados, sealando en detalle las pruebas referidas al artculo bajo examen o a otras fuentes pertinentes.6. Plagio y derechos de autor: Si un evaluador considera que un artculo contiene algn indicio de plagio o que viola algunos derechos de autor, deber notificarlo al administrador editorial de la Revista, proporcionando las citas pertinentes que apoyen su denuncia.7. Capacidad de respuesta: Se pide a los evaluadores que devuelvan sus informes en un plazo de dos semanas. Esto nos ayuda a proporcionar informacin rpidamente a los autores.DIRECTRICES PARA EL ENVO DE ARTCULOS

Los artculos deben ser aproximadamente de 2.000 a 8.000 palabras. Debern estar escritos en forma de un relato de exposicin continua en un estilo de captulo o de artculo, y no como un listado de puntos/vietas o una presentacin en PowerPoint.

Los documentos se publicarn en una revista acadmica totalmente evaluada por pares (peer review). Esto significa que el estilo y la estructura de su texto deben ser relativamente formales. Por ejemplo, usted no debe presentar una transcripcin literal de su presentacin oral tal como Hoy quiero hablarles de.

El autor puede usar cualquier estilo de referencia que elija, siempre y cuando lo utilice de forma consistente y en las normas apropiadas. La ortografa puede variar de acuerdo a las costumbres del pas, pero debe ser internamente coherente. Los contenidos de los artculos deben ser cuidadosamente ledos y revisados antes de su envo, tanto por el autor como por un amigo o colega crtico.

Los trabajos sern evaluados por los rbitros/evaluadores sobre la base de diez criterios, o tal vez menos si algunos de los criterios no son aplicables a un determinado tipo de artculo:1. Importancia o relevancia del tema.

2. Adecuacin del tema a la Revista.

3. Claridad del enfoque temtico.

4. Relacin con la literatura existente.

5. Datos y metodologa de investigacin.

6. Anlisis de datos / Uso de los datos.

7. Uso de teora / Marco terico.

8. Calidad crtica / Calidad argumental.

9. Claridad de las conclusiones.

10. Calidad literaria y comunicativa.

DIFERENTES TIPOS DE ENFOQUE

Los artculos pueden tener diferentes tipos de enfoque y debern ajustarse a los criterios de evaluacin/arbitraje. Por ejemplo:Enfoque Prctico: Un artculo que describe programas o prcticas innovadoras o ejemplares en determinadas comunidades, en lugares de trabajo, en instituciones educativas, y similares. Puede tomar la forma de estudios de casos, relatos, demostraciones, o informes tcnicos. El resultado de tales estudios puede ser mejorar la comprensin de ciertos contextos, conceptos o estructuras, tales como el aumento de la capacidad mediante el desarrollo de habilidades, de conocimiento y de eficacia operativa. Este tipo de trabajos puede implicar teora e investigacin en la prctica. En este caso, los criterios 4, 5, 6 y 7 pueden no ser relevantes, en cuyo caso el evaluador debe marcar la opcin N.A. (No Aplica) y calcular una puntuacin media de los otros criterios.

Enfoque de Investigacin: Un artculo que aporta una investigacin original, basada en la recogida y en el anlisis sistemticos de datos o de hechos. Este tipo de trabajos puede implicar la aplicacin o la puesta a prueba de una teora. En este caso, el criterio 7 puede no ser relevante, en cuyo caso el evaluador debe marcar la opcin N. A. Una presentacin o publicacin de informacin en la investigacin original, basada en la recogida y anlisis sistemtico de datos o hechos. Este tipo de trabajo puede implicar la aplicacin o la prueba de la teora. En este caso, el criterio 7 puede no ser relevante, en cuyo caso el evaluador debe marcar la opcin N.A. y calcular una puntuacin media de los otros criterios.

Enfoque Terico: Un artculo de amplio alcance y enfoque general, que reflexione crtica y sistemticamente en contra de uno o varios corpus tericos de una determinada literatura o escuela de pensamiento. En este caso, los criterios 5 y 6 pueden no ser relevantes, en cuyo caso el evaluador debe marcar la opcin N.A. y calcular una puntuacin media de los otros criterios.

CALIDAD EDITORIAL

El proceso de evaluacin por pares para la publicar en la Revista es una medida rigurosa de la calidad de los contenidos. Pedimos a los autores que revisen sus artculos basndose en el informe ms negativo que reciban de los evaluadores. Por ejemplo, si un evaluador recomienda reenviar el artculo con correcciones importantes y otro recomienda reenviar el artculo con revisiones triviales, el autor debe reenviar su artculo a la Revista con revisiones importantes.

Adems, algunos artculos pueden tener un contenido excelente, pero estar expresados en un ingls o en espaol deficiente. Este es el caso, por ejemplo, de los autores cuyo idioma materno no es el ingls o el espaol. Cuando recibimos una puntuacin negativa de parte de un evaluador sobre el Criterio 10, Calidad Literaria y Comunicativa, solemos pedir al autor una revisin completa del artculo, sea cual sea la puntuacin total resultado de la suma de todos los criterios. Esto puede ser realizado por los propios autores con la ayuda de un editor experimentado. Como alternativa, Common Ground ofrece servicios profesionales de edicin de textos (de pago) tanto para el ingls como para el espaol o el portugus.

INFORME DE LOS EVALUADORES: HOJA DE RESUMEN

Punte cada criterio de 0 a 10. Para conocer los detalles de cada criterio, consulte la seccin de COMENTARIOS en la pgina siguiente. Si la puntuacin suma una cantidad total igual o superior al 75% y no hay comentarios adicionales, entonces es suficiente con rellenar nicamente esta pgina.

CRITERIOS DE EVALUACINPUNTUACIN

1. Importancia o relevancia del tema

2. Adecuacin del tema a la Revista

3. Claridad del enfoque temtico

4. Relacin con la literatura existente

5. Datos y metodologa de investigacin

6. Anlisis de datos / Uso de los datos

7. Uso de teora / Marco terico

8. Calidad crtica / Calidad argumental

9. Claridad de las conclusiones

10. Calidad literaria y comunicativa

PUNTUACIN TOTAL %

Si algunos criterios no son aplicados un artculo en particular, el evaluador debe marcar N.A. (No Aplica) y calcular la puntuacin total usando nicamente los criterios relevantes.

RECOMENDACIN

[ ] ACEPTAR

[ ] ACEPTAR CON POCOS CAMBIOS

[ ] REENVIAR CON IMPORTANTES CAMBIOS

[ ] RECHAZAR

A continuacin se dan algunos intervalos indicativos:

Aceptar (sin calificacin): 75-100%

Aceptar despus de hacer algunas modificaciones: 60-75%

Reenviar despus de hacer importantes modificaciones: 40-60%

Rechazar: Debajo de 40%

( Common Ground 2015. Todos los derechos reservados.COMENTARIOS DEL EVALUADOR

Si tiene comentarios especficos que aadir en relacin a la puntuacin otorgada en la pgina anterior, por favor, escrbalos abajo.

Gua para los comentarios: La tabla de puntuacin de la pgina anterior ha sido diseada para comentarios breves. Como evaluador, usted no necesita hacer comentarios en esta seccin, excepto si se da alguno de los siguientes casos: Usted ha dado una puntuacin baja en alguno de los criterios de evaluacin. Usted considera que debe justificar una alta puntuacin dada en alguno de los criterios de evaluacin. Usted ha indicado que alguna de las respuestas a los criterios de evaluacin merece un N.A. porque considera que no es aplicable al artculo evaluado (por ejemplo, un artculo que da argumentos filosficos o puramente tericos que no utiliza datos convencionales). Usted tiene alguna sugerencia o comentario que le gustara hacer llegar al autor(es) en relacin con alguno de los criterios de evaluacin.

Si se da alguno de los puntos anteriores, y, en particular, si usted nos ha recomendado rechazar o que el autor reenve el artculo, entonces le rogamos que desarrolle sus comentarios a continuacin:

1. Importancia o relevancia del tema Es este un tema que deba ser tratado? Es relevante? Es temporalmente adecuado? Merece ser publicado por haber sido un tema inmerecidamente ignorado en el pasado? Resulta intrnsecamente interesante? Cubre un vaco dentro del espectro del conocimiento actual? (El artculo no necesita cumplir con todas estas cuestiones para ser adecuado; estas preguntas son slo de carcter orientativo)

Al tratar estos temas, hace este artculo una contribucin til al conocimiento? Es en s mismo significativo?

COMENTARIOS DEL EVALUADOR:

2. Adecuacin del tema a la Revista Son los temas tratados por el artculo relevantes para esta revista? Si no lo son, hay alguna revista ms apropiada para publicar este artculo?

COMENTARIOS DEL EVALUADOR:

3. Claridad del enfoque temtico Estn los temas tratados en el artculo presentados con claridad?

Presenta el autor los temas de forma coherente y convincente a lo largo del artculo?

COMENTARIOS DEL EVALUADOR:

4. Relacin con la literatura existente

Demuestra este artculo una comprensin adecuada de la literatura actual dentro del rea de conocimiento tratado?

Conecta el artculo con la literatura de un modo til para nuestra comprensin del rea de conocimiento tratado?

COMENTARIOS DEL EVALUADOR:

5. Datos y metodologa de investigacin

Ha sido la investigacin, o el equivalente trabajo intelectual en el que se basa el artculo, bien diseado?

Demuestra el artculo un uso adecuado o competente de los hechos empricos, de las evidencias, de los datos recopilados, o de cualquier otra fuente, en defensa de sus tesis?

COMENTARIOS DEL EVALUADOR:

6. Anlisis de datos / Uso de los datos

Han sido los datos correctamente interpretados?

Han sido los datos utilizados de manera efectiva para defender las tesis del artculo?

COMENTARIOS DEL EVALUADOR:

7. Uso de teora / Marco terico

Utiliza este artculo la teora de forma coherente y adecuada?

Desarrolla o emplea conceptos tericos de manera que se puedan extraer generalizaciones plausibles?

COMENTARIOS DEL EVALUADOR:

8. Calidad crtica / Calidad argumental

Muestra el artculo que el autor es crticamente consciente de sus propias perspectivas e intereses?

Muestra el artculo que el autor tiene conocimiento de posibles alternativas o perspectivas en competencia con la suya, tales como otras perspectivas culturales, sociales, polticas, tericas o intelectuales?

Muestra el artculo que el autor es consciente de las implicaciones prcticas de sus tesis?

COMENTARIOS DEL EVALUADOR:

9. Claridad de las conclusiones

Estn presentadas las conclusiones del artculo con claridad?

Consistencia del artculo: relaciona el autor adecuadamente las conclusiones con el resto de elementos del artculo (tales como la teora, los datos, las perspectivas crticas)?

COMENTARIOS DEL EVALUADOR:

10. Calidad literaria y comunicativa

Expresa el artculo claramente sus tesis en comparacin con el lenguaje tcnico de su rea de conocimiento y con las capacidades de lectura de un acadmico, de un estudiante de tercer ciclo o de un lector profesional?

Cul es el nivel de redaccin/escritura, incluyendo la ortografa y la gramtica? Si como evaluador usted va a recomendar la publicacin de este artculo con algunas modificaciones, por favor, haga sugerencias especficas o una lista de errores.

IMPORTANTE, POR FAVOR INDIQUE:

[ ] Desde el punto de vista editorial, este artculo es de un nivel publicable tal cual est.

[ ] Este artculo requiere de unas correcciones menores por parte de un colega o un amigo crtico del autor.

[ ] Este artculo necesita ser revisado a fondo por un editor profesional. (Por ejemplo, cuando la lengua materna del autor no es el espaol.)

COMENTARIOS DEL EVALUADOR:

Son bienvenidos los comentarios crticos y sugerencias sobre el contenido y la estructura de este formulario para evaluadores. Si tiene alguna sugerencia o comentario que hacernos, por favor, enve un correo electrnico a:publicaciones@home.commongroundpublishing.com.( Common Ground 2015. Todos los derechos reservados.

ARTCULO PARA EVALUACIN

A continuacin est el artculo a evaluar. Si usted, como evaluador, desea realizar anotaciones en el texto, por favor, indquelo marcando la siguiente opcin con una X:

[ ] No he realizado anotaciones en el texto.

[ ] He realizado anotaciones en el texto. El mtodo de anotacin utilizado es: ......

Por favor, indique aqu el mtodo de anotacin que ha utilizado usted. Por ejemplo, MAYSCULAS, o texto en color rojo, o usando la funcin Control de cambios de Microsoft Word.

Una introduccin a la simulacin social como mtodo de aprendizaje

La simulacin social o SimSoc es un mtodo para la exploracin y entendimiento de procesos sociales mediante simulaciones en computadores. Una sociedad es un sistema complejo no lineal difcil de ser modelado y estudiado. Por ello, en los ltimos aos este paradigma ha ganado una gran importancia para el estudio de disciplinas tan dispares como Sociologa, Biologa, Fsica, Qumica, Ecologa, y Economa. Este trabajo presenta la SimSoc, las ventajas que aporta en el aprendizaje interactivo, las principales metodologas de investigacin en este paradigma, herramientas prcticas para construir estas simulaciones, modelos listos para ser utilizados en el aula, y casos concretos de simulaciones sociales emblemticas como Sugarscape y el dilema del prisionero. Como se ver, incluso si se carece de conocimientos de programacin, la SimSoc es una potente herramienta para comprender fenmenos complejos mediante la interaccin con modelos simulados a los que se puede acceder desde un navegador web cualquiera.

Keywords: Educacin superior, Tecnologa en la Educacin, Simulacin Social

Stream: La tecnologa en la educacin

Introduccin

Las ciencias sociales son ciencias que exploran aspectos de las sociedades humanas, tales como la sociologa, la psicologa, el derecho, la economa, la poltica, etctera. Por otro lado, la simulacin consiste en disear un modelo (una abstraccin) de un sistema real y llevar a trmino experiencias con l. Adems, este modelo resultante debe ser ms fcil de estudiar que el sistema real en alguna dimensin, ya que de lo contrario se experimentara directamente sobre la realidad.

A partir de estas definiciones iniciales, podemos considerar la simulacin social o SimSoc como la exploracin y entendimiento de los procesos sociales mediante simulaciones en computadores [12]. Una sociedad es un sistema complejo no lineal, es decir, su comportamiento no puede expresarse como la suma del comportamiento de sus partes. Y estos sistemas son muy difciles de estudiar con las matemticas, que es el enfoque clsico para el modelado de sociedades.

Con algunos matices, la SimSoc tambin es referenciada en la literatura especializada como Multi-agent based simulation (MABS), Agent-based social simulation (ABSS), y Agent-based modelling (ABM); siendo este ltimo trmino el hegemnico en el rea de la economa. Muestra del inters creciente por la SimSoc son algunos recientes trabajos donde se hipotetiza que este paradigma podra evitar futuras crisis financieras [11]. A continuacin se muestra y explica un ejemplo ilustre de simulacin social para entender mejor a que nos referimos con este mtodo de investigacin y aprendizaje.

SugarscapeSugarscape, introducida en Growing Artificial Societies [10], es probablemente la simulacin social ms conocida y referenciada (ms de 4000 citas segn google schoolar). La Figura 1 muestra una implementacin online de Sugarscape en el framework de simulacin social NetLogo [6].

En esta simulacin, existe un entorno representado por una tabla bidimensional de 51x51 celdas (panel central en la figura). Cada celda puede contener una cantidad variable de azcar que representa los recursos del entorno (marcado con amarillo en la figura, un color ms oscuro indica ms cantidad de azcar). Finalmente, adems del azcar, cada celda puede contener a un agente que representa un individuo de la sociedad simulada (marcados con rojo en la figura). El agente habita en el entorno y peridicamente realiza acciones basadas en reglas que marcan cmo interacta con el entorno y otros agentes.

Figura 1. SugarScape en NetLogo

Por ejemplo, en el caso de Figura 1, las reglas de los agentes han sido diseadas para estudiar el reparto de riqueza. Ms concretamente, los agentes se mueven a la celda adyacente a la que ocupan que tenga ms azcar para recolectarlo en cada instante de tiempo (o permanecen en su sitio si ninguna celda colindante ofrece ms azcar que la que ya ocupan). Adems, cada unidad de tiempo hace a los agentes perder azcar y en caso de que no dispongan de l, el agente muere y nace otro nuevo en una posicin aleatoria. Estas sencillas reglas muestran que bajo una gran variedad de condiciones iniciales surge una distribucin de la riqueza desigual: pocos agentes acumulan la mayora del azucar.

A partir de sencillas reglas como las explicadas, Epstein y Axtell exploraron aspectos sociales tan complejos como las migraciones estacionales, la reproduccin sexual, la transmisin de enfermedades, la difusin de la cultura.

Utilidad y campos de aplicacin de la simulacin social

Segn el primer (y ms citado) libro de texto sobre la simulacin social [12], la simulacin social tiene las siguientes utilidades principales: comprender; predecir; sustituir capacidades humanas; entrenar; educar; y entretener. En lo referente al aprendizaje, destacan las facetas de comprensin y educacin, si bien hay una clara relacin entre distintas utilidades. La comprensin de fenmenos complejos es vital para la educacin superior y una buena educacin superior apoya la comprensin de fenmenos complejos.

Si bien en la introduccin del artculo se ha presentado a la SimSoc como un mtodo para explorar sociedades humanas, lo cierto es que este paradigma de investigacin (y por lo tanto de aprendizaje) se ha convertido en uno de los medios preferidos para explorar sistemas complejos adaptativos en una gran variedad de disciplinas: fsica, biologa, qumica, ecologa, etctera [12]. Ya se ha mencionado la plataforma NetLogo [6], este framework ofrece una biblioteca de modelos SimSoc [7] en una gran variedad de materias (arte, biologa, sociologa, ciencias de la computacin, fsica, etctera). Se puede acceder a estas simulaciones de manera offline tras instalar NetLogo en una computadora (con sistemas operativos Windows, Mac, o Linux), o bien de manera online mediante un navegador configurado para ejecutar Java Applets (seleccionando la opcin run this model in your browser).

Por poner otro ejemplo de SimSoc popular, la Figura 2 muestra un problema clsico en teora de juegos donde se estudian las estrategias en entornos competitivos: el dilema del prisionero [13]. De manera muy resumida, el dilema del prisionero nos pone en el papel de un prisionero que tiene que decidir entre confesar su crimen y el de su compaero a la polica, o engaar a la polica. El resultado de esta decisin depende de la accin que tome nuestro compaero que tambin puede confesar o engaar. Si ambos confesamos, la pena es considerable (digamos 3 aos). Si ambos engaamos, la pena es muy reducida (digamos 1 ao). Si atendisemos exclusivamente a la minimizacin del dao, siempre erigiramos engaar, ya que se obtiene la menor de las penas. Sin embargo, siempre existe la tentacin de confesar a la polica cuando el compaero engaa, en cuyo caso el confesor sale libre mientras que el que ha engaado obtiene una pena de 5 aos. Cul es la mejor estrategia a largo plazo?, la respuesta depende de las estrategias del resto de agentes. Gracias al modelo de la figura es posible explorar estas y otras preguntas mientras que apoya el aprendizaje de este dilema y la problemtica general en el campo de la teora de juegos.

Figura 2. Dilema del prisionero iterado para n personas

Cmo aprender con la simulacin social

Ya se han explicado dos conocidos casos de SimSoc para disciplinas concretas, sociologa y teora de juegos. En esta seccin se tratar el proceso general para la generacin de conocimiento por medio de SimSoc.

La Figura 3 muestra el mtodo de investigacin y aprendizaje con SimSoc descrito por Gilbert and Troitzsch [12] y posteriormente esquematizado por Drogoul et al. [9].

Figura 3. Mtodo de aprendizaje con SimSoc

En primer lugar existe ese sistema objetivo, esa parte de la realidad, de la que queremos aprender. En el ejemplo de Sugarscape descrito, el objetivo sera la distribucin de riqueza en la economa. De nuestro conocimiento en este sistema objetivo, podemos realizar asunciones que intenten abstraer elementos de nuestro inters en un modelo. Siguiendo con el ejemplo, se identifica un entorno, recursos en el entorno (azcar), y una visin parcial de los agentes (uno slo sabe si hay ms recursos a su alrededor pero no en todo el mundo). El sistema objetivo tambin permite obtener observaciones, datos que permitirn saber si la simulacin se ajusta a la realidad. En el ejemplo, estos datos podran ser indicadores de la desigualdad en un pas como es el coeficiente de Gini (accesible en Google public data [4]). Posteriormente, el modelo debe traducirse a un lenguaje entendible por los computadores, es decir, un lenguaje de programacin. Las ejecuciones de la simulacin, el modelo implementado, arrojan unos resultados que deben compararse con las observaciones. Tpicamente, el modelo no se ajustar a la realidad y har falta refinar las asunciones, el modelo, y la implementacin en un proceso iterativo. En este proceso iterativo, se construye conocimiento sobre el sistema objetivo.

Finalmente, una de las propiedades ms aparecidas de la SimSoc es su capacidad para explorar escenarios y si, es decir, hiptesis planteadas sobre la simulacin una vez se ha validado que su comportamiento es relativamente similar a las observaciones conocidas sobre el sistema objetivo. Por ejemplo, en el caso de Sugarscape, se puede plantear la hiptesis de qu ocurrira si asignsemos a toda la poblacin una elevada riqueza inicial e igual para todos.

Sobre la necesidad de programar

La Figura 3 marca en rojo la fase de construccin del modelo. Uno de los elementos disuasorios del uso de simulaciones sociales en el aula es la necesidad de dominar lenguajes de programacin que permitan implementar el modelo. Puesto que muchos educadores y estudiantes no tienen conocimientos de programacin, pueden entender que la SimSoc no se adapta a sus perfiles. En esta seccin se explora el papel de la programacin en SimSoc.

En trminos generales, saber programar beneficia profundamente el proceso de aprendizaje con SimSoc, ya que uno puede realizar cambios en la simulacin de manera gil para adaptarla a sus modelos tericos y confrontar los resultados con las observaciones. Sin embargo, el proceso realmente valioso en el aprendizaje es la fase de modelado, donde se intenta formalizar un fenmeno de una disciplina concreta en un modelo de agentes que interactan en un entorno con reglas simples. De esta manera, las contribuciones en SimSoc suelen darse en el campo de las ciencias sociales donde los expertos encargados de modelizar no suelen tener conocimientos de programacin (la principal revista cientfica de SimSoc, Journal of Artificial Societies and Social Simulation, se encuentra indexada en el JCR Social Science Edition).

Adems, como se ha visto, existen bibliotecas de simulaciones sociales [7] listas para ser usadas en el aula y que permiten al estudiante realizar multitud de experimentos que apoyan el aprendizaje. Los ejemplos de la Figura 1 y la Figura 2 muestran dos ejemplos de simulaciones donde se pueden apreciar: controles para establecer los parmetros de la simulacin; controles para ejecutar, pausar o parar la simulacin; grficas que resumen los resultados de la simulacin; y un visor del entorno simulado. Tambin destacan las pestaas informacin y cdigo. En informacin, NetLogo ofrece datos de inters como: la motivacin de la simulacin, experimentos a realizar, cosas que el estudiante puede notar, etctera.

Otra opcin para esquivar la programacin en SimSoc es el planteamiento de simulaciones participativas, donde el rol de los agentes es jugado por los estudiantes que ejecutan las reglas del modelo para ofrecer resultados. Adems, el educador siempre puede buscar la colaboracin de educadores en el rea de las ciencias de la computacin que, aunque no tengan conocimientos especficos en SimSoc, podrn programar de manera sencilla modelos establecidos por expertos en otros dominios en uno de los multiples paquetes software para SimSoc [3].Finalmente, otro elemento a tener en cuenta respecto a la programacin en SimSoc es que suele ser bastante sencilla y no requiere estudios avanzados en informtica. Por poner un ejemplo, la pestaa de cdigo de Sugarscape, Figura 1, contiene nicamente 162 lneas en lenguaje NetLogo. Este lenguaje de programacin fue concebido para ensear a programar a nios y para expertos de dominio sin experiencia en programacin. En la actualidad, existen una gran variedad de proyectos destinados a ensear programacin para todos. La motivacin es que programar ensea una serie de aptitudes transversales como es la capacidad de dividir un problema en partes ms pequeas, la capacidad de establecer un plan para llegar a un objetivo, o la concentracin prolongada en el trabajo. Destacan los proyectos Scratch del Massachusetts Institute of Technology (MIT) [8] y Code Studio [2], que a travs de la conexin de bloques coloridos ensean tcnicas de programacin directamente extrapolables a lenguajes generales como Python.

Experiencias en la educacin mediante simulacin social

En 2012 se imparti la perima asignatura en simulacin social basada en agentes en Espaa como una asignatura optativa de la titulacin de ingeniero de Telecomunicacin en la Universidad Politcnica de Madrid [1].

Los estudiantes usaron simulacin social para estudiar problemas concretos relacionados con la titulacin como la propagacin de un virus en una red de computadores, la difusin de informacin en una red social, o la evacuacin de un edificio ante una emergencia guiando a los ocupantes con smartphones (ver caso en Figura 4).

Figura 4. Simulacin de un incendio en un hotel

La asignatura tuvo una gran concurrencia dado su carcter optativo, ms de veinte alumnos; una valoracin positiva generalizada del alumnado; y un alto porcentaje de aprobados (superior al 90%). Durante las prcticas, los estudiantes demostraron un aprendizaje profundo de los problemas planteados. Por poner un ejemplo que ilustra muy bien la calidad del aprendizaje obtenido, algunas de las estrategias de evacuacin planteadas por estudiantes y los experimentos que apoyaban su validez fueron publicadas en un artculo en el primer cuartil del JCR edicin de ciencias [14].

Finalmente mencionar que, en el contexto del proyecto Mosi-Agil [5], cuatro grupos de investigacin de la comunidad de Madrid en Espaa trabajan para el desarrollo de sistemas informticos para modelado social de la inteligencia ambiental aplicada a grandes instalaciones. Uno de los objetivos del proyecto es la difusin de la simulacin social como mtodo de investigacin y docencia.Conclusin

La simulacin social (SimSoc) ofrece una potente herramienta para la docencia y el aprendizaje de sistemas complejos mediante la exploracin de simulaciones computacionales. En el enfoque ms completo, estudiantes y docentes deben embarcarse en un proceso de investigacin que pasa por la modelizacin de un sistema objetivo, la obtencin de datos de este sistema, la modelizacin de una abstraccin del sistema destinada a estudiarlo con sencillez, la programacin del modelo, la experimentacin con la simulacin resultante, y la comparacin de los resultados de la sociedad de agentes simulada con los datos del sistema real. Sin embargo, tambin se presentan valiosos enfoques que constituyen un subconjunto del principal. Este es el caso del uso de bibliotecas de simulaciones que estn listas para ser usadas en el aula, y que contienen la informacin necesaria para plantear experimentos con ellas. En cualquiera de los enfoques propuestos (investigacin completa, uso de bibliotecas, simulaciones participativas, colaboracin con expertos en ciencias de la computacin, etctera), el fin ltimo es que el alumno construya su conocimiento en la materia apoyado por la experimentacin y visualizacin de simulaciones.

Agradecimientos

Este trabajo de investigacin es apoyado por el ministerio espaol de economa y competitividad bajo el proyecto de investigacin y desarrollo CALISTA (TEC2012-32457); por el ministerio espaol de industria, energa y turismo bajo el proyecto de investigacin y desarrollo BigMarket (TSI-100102-2013-80); y por la comunidad autnoma de Madrid a travs del programa MOSI-AGIL-CM (S2013/ICE-3019).

Referencias

[1]Asignatura de simulacin social basada en agentes. goo.gl/VSjPCF. ltimo acceso 20 de Julio de 2015.

[2]Code studio. https://studio.code.org/. ltimo acceso 20 de Julio de 2015.

[3]Comparativa de software para el modelado basado en agentes. https://goo.gl/mjDjrr. ltimo acceso 20 de Julio de 2015.

[4]Google public data. http://www.google.com/publicdata/directory. ltimo acceso 20 de Julio de 2015.

[5]Mosi-agil, modelado social de inteligencia ambiental aplicado a grandes instalaciones. https://www.gsi.dit.upm.es/mosi/. ltimo acceso 20 de Julio de 2015.

[6]Netlogo. http://ccl.northwestern.edu/netlogo. ltimo acceso 20 de Julio de 2015.

[7]Netlogo models library. http://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/. ltimo acceso 20 de Julio de 2015.

[8]Scratch. https://scratch.mit.edu/. ltimo acceso 20 de Julio de 2015.

[9]A.Drogoul, D.Vanbergue, and T.Meurisse. Multi-agent based simulation: Where are the agents? In Proceedings of the 3rd International Conference on Multi-agent-based Simulation II, MABS02, pages 115, Berlin, Heidelberg, 2003. Springer-Verlag.

[10]J.M. Epstein and R.Axtell. Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom Up. The Brookings Institution, Washington, DC, USA, 1996.

[11]J.D. Farmer and D.Foley. The economy needs agent-based modelling. Nature, 460(7256):685686, Aug. 2009.

[12]N.Gilbert and K.G. Troitzsch. Simulation for the Social Scientist. Open University Press, 2005.

[13]K.Irwin, K.Edwards, and J.A. Tamburello. Gender, trust and cooperation in environmental social dilemmas. Social Science Research, 50:328 342, 2015.

[14]E.Serrano, G.Poveda, and M.Garijo. Towards a holistic framework for the evaluation of emergency plans in indoor environments. Sensors, 14(3):4513, 2014.