CAPÍTULO 7. MÓDULO NORMALIZACIÓN DE BASES DE DATOS
7.4 CORRECCIÓN AUTOMÁTICA DE EJERCICIOS DE NORMALIZACIÓN
que los diseñadores desarrollen sus bases de datos a partir del diseño conceptual (y también, porque no decirlo, de su intuición y experiencia) y luego en algunos casos intenten validar su esquema utilizando la normalización. Otros autores consideran que la normalización es un elemento valioso para fines académicos [DJP09] [Fot06a] aunque luego no se utilizará en las aplicaciones reales.
En general los alumnos consideran que el proceso de normalización es complicado, abstracto y difícil de asimilar. Por este motivo no es de extrañar que se desarrollen técnicas alternativas al proceso habitual de normalización como por ejemplo [KC04] [KT07] en la que los autores desarrollan una “receta” para obtener las relaciones normalizadas simplemente siguiendo sus pasos. Aunque según los autores se consiguen buenos resultados, en este caso los alumnos desconocen el sentido de la normalización y se convierten en meros autómatas de la receta. Otros autores [FK05] desarrollan juegos para intentar motivar a los alumnos en este aprendizaje.
Desde un punto de vista docente es muy importante que el alumno sepa valorar si un esquema de bases de datos cumple las formas normales, especialmente las tres primeras y la de Boyce-Codd. De esta forma, descubrirá errores en sus esquemas, sabrá como resolverlos y será capaz de decidir que esquema de bases de datos es el más apropiado. La cuarta y quinta forma normal, desde un punto de vista docente, no tienen tanta importancia.
7.4 CORRECCIÓN AUTOMÁTICA DE EJERCICIOS DE
NORMALIZACIÓN
Tal como se ha comentado en la sección 2.4.4, la mayor parte de herramientas desarrolladas actúan como una calculadora, que muestra el resultado de la normalización, pero no el proceso ni los pasos intermedios hasta conseguirlo. Aunque se han desarrollado bastantes entornos para la ayuda en el aprendizaje de la normalización, son pocas las plataformas de e-learning que permiten la corrección automática de este tipo de ejercicios y que faciliten el feedback necesario para ayudar al alumno. Los entornos que corrigen este tipo de ejercicios son NORMIT [Mit02], FDtutor [ECZ08] y LDBN [Geo08]. NORMIT va corrigiendo las preguntas que a modo de cuestionario se hacen al alumno y que le van guiando en el proceso de normalización. FDTutor corrige ejercicios de dependencias funcionales y LDBN corrige el resultado de un proceso de normalización, en la línea de nuestro trabajo. Las demás son herramientas que ayudan y guían en el proceso de aprendizaje de la normalización de bases de datos.
Otra de las limitaciones de estos trabajos, con excepción de NORMIT, es que se presentan como entornos aislados y que sólo facilitan el aprendizaje de un tema concreto, en este caso la normalización.
Nuestro objetivo en la corrección automática de ejercicios de normalización es reutilizar el entorno ACME-EBD visto en el capítulo anterior para la entrada de esquemas normalizados, que el sistema corregirá.
7.5 ACME-NOR: MÓDULO DE NORMALIZACIÓN
En esta sección se detalla el módulo referente a la normalización de bases de datos relacionales que denotamos como ACME-NOR. A diferencia de las herramientas comentadas en el punto anterior nosotros no pretendemos construir una herramienta que vaya guiando paso a paso al alumno en el proceso de aprendizaje, sino que partimos de entrada que el alumno ya dispone del material apropiado y que en las clases presenciales ya se le ha explicado el tema. Nuestro objetivo es que el alumno se ejercite en el proceso de normalización, que el sistema le corrija las soluciones enviadas de los problemas asignados y finalmente que el sistema pueda evaluar esta actividad de forma automática.
El problema que planteamos consiste en desarrollar un sistema que de forma totalmente automática sea capaz de corregir un problema típico de normalización de un esquema de bases de datos relacional, como por ejemplo el mostrado en la sección 7.2. Un mismo ejercicio puede tener varias soluciones correctas, por lo que el sistema deberá tener en cuenta que la solución puede no ser única. Tal como se ha descrito anteriormente, el resultado final de un proceso de normalización pasa por la obtención de un conjunto de relaciones (tablas) normalizadas hasta una determinada forma normal. La información a introducir al sistema, la corrección a efectuar y el feedback a retornar son los mismos que en el tipo de ejercicios de corrección de esquemas de bases de datos relacionales vista en el capítulo anterior, por lo tanto los requisitos a cumplir por el sistema serán los mismos que se han descritos en la sección 6.5.1.
La solución aportada es exactamente la misma que en el módulo de esquemas de bases de datos (capítulo 6). La estructura del problema vista en la sección 6.5.3 es exactamente igual, pero en el momento de la visualización no se visualiza ningún enunciado general y sólo se visualiza el enunciado propio del problema. La interfaz, el sistema de corrección, los mensajes retornados y el sistema de puntuación son exactamente los mismos que los de esquemas de bases de datos relacionales vistos en las secciones 6.5.4, 6.5.5 y 6.5.6 respectivamente. En la Figura 7.1 se muestra la visualización de un ejercicio de este tipo. El sistema de puntuación adoptado también es idéntico al descrito en la sección 6.5.6.
Figura 7.1 Visualización ejercicio normalización e interfaz de entrada.
7.6 EVALUACIÓN DEL MÓDULO
La misma metodología explicada en la sección 6.6 fue utilizada para este tipo de ejercicios. Para ello se creó una colección formada por 50 problemas. Cada problema partía de una única tabla y un conjunto de dependencias funcionales. A partir de ahí el alumno debía realizar la normalización hasta la forma normal indicada e introducir las tablas normalizadas a través de la misma interfaz diseñada para los ejercicios de EBD. El resultado de la normalización de la tabla universal propuesta suele dar lugar a entre cuatro y diez tablas normalizadas.
A partir de la colección creada, y al igual que los correctores anteriores, ACME-NOR se ha utilizado principalmente como complemento a las clases presenciales durante los cinco últimos cursos de la asignatura de “Bases de Datos” de la carrera de Ingeniería Técnica en Informática de Gestión (ITIG). Una
vez se ha explicado el modelo relacional, se introducen los conceptos básicos para la normalización de Bases de Datos y se realizan diferentes ejemplos en las sesiones presenciales. A continuación se asignan varios problemas a través de la plataforma ACME con el objetivo de evaluar el nivel cognitivo de aplicación y de análisis de la taxonomía de Bloom. El profesor elige el nivel de dificultad de los problemas seleccionándolos del repositorio y también establece el número de problemas y la valoración de cada uno de ellos de caras a la evaluación sumativa. Mencionar que el grado de dificultad de los ejercicios va creciendo, siendo los últimos de mayor dificultad. La realización de estos ejercicios se tiene en cuenta para la valoración final de la asignatura. Para que los alumnos trabajen de forma precisa se les insiste que tendrán penalizaciones en función del número de intentos hasta llegar a la solución correcta. Se insiste a los alumnos en la importancia del trabajo continuado.
Los datos de utilización de este entorno están reflejados en la Tabla 7.1. Para cada curso se muestra el número de alumnos, los problemas asignados, el % de ejercicios que han sido leídos, el % de ejercicios a los cuales se han enviado soluciones y el % que han sido resueltos correctamente. Finalmente en las cuatro últimas columnas se especifica el % de intentos con los que se ha alcanzado la solución correcta (1, 2, 3 o más intentos). 1 2 3 >3 2005/06 61 6 89,6% 86,9% 82,0% 48,0% 26,8% 11,4% 13,8% 2006/07 50 8 91,5% 88,5% 82,5% 50,9% 23,6% 17,6% 7,9% 2007/08 46 8 84,2% 77,8% 72,3% 57,4% 23,8% 9,8% 9,0% 2008/09 36 8 81,4% 78,6% 75,0% 51,4% 28,6% 11,4% 8,6% 2009/10 32 6 80,2% 77,0% 72,9% 54,2% 26,4% 8,5% 10,9%
CURSO ALUMNOS PROBLEMAS % EJERCICIOS LEIDOS % SOLUCIONES ENVIADAS % SOLUCIONES CORRECTAS
% INTENTOS PARA LLEGAR A LA SOLUCIÓN CORRECTA
Tabla 7.1 Utilización del entorno ACME-NOR.
Como se puede apreciar en esta tabla más de un 80% de problemas son leídos y a más de un 77% de problemas se envían soluciones. Alrededor de un 75% son resueltos correctamente y en más del 85% de los casos dentro de los tres primeros intentos. Por otra parte si descartamos los ejercicios asignados que ni tan siquiera han sido visualizados por el alumno (entre un 9% y un 20% y que hacen referencia a alumnos matriculados pero que no asisten a clase o abandonan la asignatura) y sólo nos fijamos en las soluciones enviadas por los alumnos realmente interesados (Tabla 7.2), vemos que prácticamente siempre envían las soluciones y en más del 85% de los casos obtienen la solución correcta.
2005/06
61
6
89,6%
86,9%
97,0%
82,0%
91,5%
2006/07
50
8
91,5%
88,5%
96,7%
82,5%
90,2%
2007/08
46
8
84,2%
77,8%
92,4%
72,3%
85,8%
2008/09
36
8
81,4%
78,6%
96,5%
75,0%
92,1%
2009/10
32
6
80,2%
77,0%
96,0%
72,9%
90,9%
% SOLUCIONES
CORRECTAS/LEIDAS
% EJERCICIOS
LEIDOS
% SOLUCIONES
ENVIADAS
% SOLUCIONES
ENVIADAS/LEIDAS
% SOLUCIONES
CORRECTAS
CURSO
ALUMNOS PROBLEMAS
Tabla 7.2 Valoración sobre los ejercicios ACME-NOR leídos.
El porcentaje de alumnos que envían soluciones correctas varía en función del nivel de dificultad del problema, variando desde alrededor de un 90% en los problemas más fáciles a una horquilla entre el 58% y un 70% en los más difíciles. En los primeros problemas, los más fáciles, se llega a la solución correcta en uno o dos intentos, mientras que en los más difíciles el número de intentos crece considerablemente. Como puede apreciarse el grado de participación suele ser muy alto. Este hecho, por si solo, ya mejora el anterior sistema, en que facilitábamos una lista escrita de problemas y eran muy pocos los alumnos que los resolvían.
En el capítulo 10 se realiza una valoración más exhaustiva de las mejoras en el aprendizaje del diseño de bases de datos que comporta la utilización de ACME-NOR, juntamente con el entorno ACME-ER para el desarrollo de ERD y ACME-EBD para el diseño lógico de bases de datos.
7.7 APORTACIONES Y CONCLUSIONES
Se ha reutilizado el corrector de esquemas de bases de datos relacionales para la normalización de éstas. Se ha creado una colección de problema y se está utilizando en la asignatura de “Bases de datos”. Las principales ventajas que presenta este módulo son:
Disminución del trabajo del profesor, en cuanto a horas dedicadas a la corrección de este tipo de ejercicios.
Muchos más alumnos se ejercitan en la resolución de este tipo de problemas que en las metodologías clásicas. Además obtienen un resultado inmediato de la corrección.
Mayor feedback alumno/profesor. Se aclaran muchas dudas que surgen en el momento de la resolución de los ejercicios.
Seguimiento del trabajo del alumno.
Evaluación automática del trabajo realizado por el alumno.
El trabajo realizado en el desarrollo y experiencia del uso de este corrector ha dado lugar al artículo “A web-based Problem-Solving Environment for database Normalization” presentado en el 8tavo International Symposium on Computers in Education SIIE 06, 2006, referenciado en [SBP+06]
La utilización de parte de ACME-DB como un complemento a las clases presenciales en la docencia de bases de datos ha sido presentada en las XII Jornadas de la Enseñanza Universitaria de la Informática (JENUI) en el 2006 en el artículo “Utilización de una plataforma de e-learning en la docencia de bases de datos”, referenciado por[SPB+06b].
En el artículo “Database design using a web-based e-learning tool” presentado en el 2nd Workshop on Methods and Cases in Computing Education 2009 (MCCE) se expone la experiencia en la utilización de ACME-DB en el aprendizaje de diseño de bases de datos. Este artículo está referenciado en [SBP+09a].