Desarrollo de un módulo de recolección automática de registros para aplicaciones móviles de apoyo a personas con TEA

Abstract

Durante los años recientes se ha producido un aumento en el desarrollo de la tecnología aplicada a las áreas de formación y educación de personas con Trastorno del Espectro Autista (TEA) . Una de las razones de este desarrollo es que la tecnología proporciona una nueva dimensión de mejoras y resultados en estas áreas que el papel no puede igualar. Con ello, surgen aplicaciones en diversos soportes con la finalidad de mejorar la calidad de la formación de los estudiantes, entre ellas se encuentran las aplicaciones móviles desarrolladas por el Laboratorio de Inteligencia Ambiental (AmILab) de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) . Si bien estas aplicaciones en su primera versión son funcionales y ayudan a la mejora de la calidad en la formación y la enseñanza, hay cabida para su mejora y personalización en función de cada individuo que las utilice. Por ello surge la idea de aplicar métodos y analíticas del aprendizaje sobre la experiencia de los usuarios de las aplicaciones. Sin embargo, no hay una herramienta aplicable a varias aplicaciones, sencilla y escalable que satisfaga las necesidades que se tienen a la hora de recopilar la información necesaria para aplicar las técnicas de las analíticas del aprendizaje. Con la finalidad de satisfacer esta necesidad surge este proyecto, la creación de un módulo de recolección automática de registros incorporable a aplicaciones móviles Android. En este proyecto se verá el proceso que se ha llevado desde esta idea inicial al sistema finalmente creado. Este sistema se encuentra compuesto de una librería Android incorporable a las aplicaciones que deseen recopilar información, proporcionando una herramienta diseñada con la escalabilidad y potencial desarrollo futuro de las aplicaciones. Así como de un servidor donde almacenar de manera consistente los registros recopilados y un diseño simple de una base de datos para guardar estos registros con los que en un futuro se aplicarán los métodos y analíticas del aprendizaje a fin de evolucionar la personalización de las aplicaciones en función de sus usuarios mejorando así su experiencia.