Person:
García Ruiz, Yolanda

First Name

Yolanda

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García Ruiz

Affiliation

Universidad Complutense de Madrid

Faculty / Institute

Informática

Department

Sistemas Informáticos y Computación

Area

Lenguajes y Sistemas Informáticos

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Mejora del aprendizaje de SQL con realimentación semántica
(2018-06-13) Sáenz Pérez, Fernando; Caballero Roldán, Rafael; García Ruiz, Yolanda; Garméndia Salvador, Luis
UNIVERGIS-Diseño universal para el aprendizaje en asignaturas vinculadas a las tecnologías de la información geográfica
Pérez Campaña, Rocío; Gutiérrez Puebla, Javier; García Palomares, Juan Carlos; Condeço Melhorado, Ana Margarida; Romanillos Arroyo, Gustavo; Michelini, Juan José; García Ruiz, Yolanda; Carmona Alcalá, Hilaria; Hewitt, Richard James; Arias Molinares, Daniela; Santiago Iglesias, Enrique; Barros Sulca, Diana Carolina; Bucur, Loraidan Dorian; Gallo Bermeo, Noelia; Leal Serrano, Ángel
Desde la publicación en 2006 del Libro Blanco del Diseño para Todos en la Universidad, se ha avanzado para implantar la formación en Diseño para Todas las Personas en las universidades españolas, y fruto de diferentes proyectos llevados a cabo por CRUE Universidades Españolas, Fundación ONCE y Real Patronato sobre Discapacidad, existen ya publicaciones específicas que abordan la formación curricular en diseño para todas las personas en varios estudios universitarios: Arquitectura, Diseño, Informática y Telecomunicaciones, Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos, Ingeniería Industrial, Administración y Dirección de Empresas, Derecho, Medicina, Pedagogía, Psicología, Trabajo Social, Ciencias Políticas, Enfermería, Farmacia, Periodismo, Sociología, Terapia Ocupacional, Turismo y Educación. Además, todas las universidades disponen ya de oficinas, unidades o secretariados específicamente dedicados a la integración y al reconocimiento de la diversidad que proporcionan orientación y recursos tanto al profesorado como al alumnado. Sin embargo, como bien se refleja en la mayoría de los documentos y recursos disponibles, se hace necesaria una mayor implicación del profesorado en calidad de conocedor directo de los contenidos curriculares teóricos y prácticos de las asignaturas que imparte y como interlocutor principal del alumnado en general y del alumnado en situación de discapacidad en particular. Es en este contexto en el que surge el proyecto UNIVERGIS, que pretende recopilar y generar ideas para la mejora de la accesibilidad universal en la enseñanza y aprendizaje en asignaturas relacionadas con las TIG. En estas asignaturas hay una importante carga de cuestiones espaciales a veces abstractas y una componente de interacción persona-ordenador (IPO) que suponen un reto añadido a la hora de realizar adaptaciones y ajustes curriculares.
SQLab: Laboratorio virtual lenguaje SQL
(2017) Garcia Merayo, María de las Mercedes; Núñez García, Manuel; Pareja Flores, Cristobal; García Ruiz, Yolanda; Estévez Martín, Sonia; Martínez Torres, Rafael; Camacho Magriñán, María Azahara; Cerro Cañizares, Pablo; Marco González, Juán Carlos
En este proyecto se ha desarrollado un corrector automático de consultas SQL. Aunque estas herramientas suelen ser de propósito general, en este caso tiene un carácter docente, permitiendo a los estudiantes perfeccionar y afianzar los conocimientos adquiridos de forma autónoma, sin la necesaria supervisión de un profesor que valide las soluciones que proponen a los diferentes problemas que se les plantean. Los docentes podrán agilizar el proceso de corrección de los ejercicios así como realizar un seguimiento del avance de los alumnos, lo que le permitirá detectar aquellos aspectos en los que debe incidir más, así como seleccionar ejercicios orientados a reforzar determinados conocimientos.
Técnicas de detección y diagnosis de errores en consultas de bases de datos
(Universidad Complutense de Madrid, 2015-02-06) García Ruiz, Yolanda; Caballero Roldán, Rafael
El objetivo de esta tesis es el diseño y desarrollo de técnicas para la detección y diagnosis de errores en el campo de las bases de datos y en particular, en consultas a bases de datos. Para ayudar a la detección de errores se desarrollan técnicas para la generación automática de casos de prueba. Estos casos de prueba no son más que instancias válidas de la base de datos que facilitan al usuario probar de forma sencilla la corrección de los resultados de las consultas. Para realizar el diagnóstico de errores se proponen técnicas relacionadas con la depuración declarativa o algorítmica. Estas técnicas se basan en la exploración de una estructura que representa el cómputo de la consulta a depurar, conteniendo, además de la información del resultado final, información de todos los resultados intermedios. Para localizar la causa del error, se realizan consultas a un oráculo al que se supone conocimiento de los resultados esperados. Dentro del ámbito de las bases de datos, nos hemos centrado en las bases de datos deductivas, relacionales y semiestructuradas. Las bases de datos deductivas se basan en la utilización de la Programación Lógica para mantener y consultar los datos. El lenguaje más conocido dentro de este campo es Datalog, cuya sintaxis puede verse como un subconjunto del lenguaje lógico Prolog. La mayor parte de las propuestas para depurar programas Datalog utilizan métodos usados tradicionalmente en depuración imperativa, tratando de explorar el cómputo para encontrar errores. Otros se basan en el análisis de los árboles de prueba asociados a un programa transformado, que resulta difícil de relacionar con el programa original. En esta tesis se propone una herramienta de depuración basada más en la semántica del programa que en el modelo de cómputo, extendiendo y adaptando las ideas genéricas de la depuración declarativa al caso de Datalog. En el caso de las bases de datos relacionales, el tamaño de la instancia de la base de datos suele ser un obstáculo cuando se desea probar las consultas. En general, la fase de pruebas requiere el previo diseño de casos de prueba (instancias válidas y de tamaño reducido) para su posterior ejecución. Este diseño se realiza, en la mayoría de los casos, de forma manual y se vuelve especialmente difícil en el caso de consultas que involucran gran cantidad de relaciones. Los trabajos relacionados con la generación de casos de prueba para consultas SQL, se centran especialmente en el estudio del nivel de cobertura, más que en la propia generación. En esta tesis tratamos el problema de la generación automática de dichos casos de prueba. Los casos de prueba permiten evaluar de forma sencilla si el resultado de una consulta es el esperado. Sin embargo, en el caso de consultas SQL que se basan en vistas, el que una vista produzca un resultado incorrecto no implica necesariamente que sea incorrecta; una vista puede producir un resultado inesperado a causa de la errónea definición de otras vistas de las cuales depende. En estos casos, la falta de herramientas apropiadas hace difícil encontrar el fragmento de código al que achacar el error. Los complejos mecanismos de ejecución de estos lenguajes dificultan la ejecución paso a paso típica de otros paradigmas. Es por ello que en esta tesis aplicamos las técnicas de depuración declarativa como mecanismo para la detección y diagnosis de errores en consultas SQL que involucran varias vistas. En los últimos tiempos se ha incrementado el interés por los lenguajes de acceso a bases de datos semiestructuradas como XML. En este ámbito se incluyen lenguajes de consulta como XQuery y XPath (subconjunto del anterior). Al igual que sucedía en los casos de las bases de datos relacionales, se trata generalmente de consultas sobre documentos de gran tamaño, lo que dificulta tanto la prueba como la depuración de las consultas. En esta tesis se ha realizado una inmersión del lenguaje de consulta XPath/XQuery en el lenguaje lógico-funcional T OY desarrollado por nuestro grupo. Esto nos ha permitido utilizar patrones de orden superior y las capacidades de generación y prueba propias de la programación lógico-funcional para localizar errores en las consultas y obtener casos de prueba en forma de documentos XML
Ejercicios creativos y recreativos en Python para primeros cursos de grado
(2023-09-07) Riomoros Callejo, Maria Isabel; Requeno Jarabo, José Ignacio; Fernando Llana Díaz, Luis; Marroquín Alonso, Olga; García Ruiz, Yolanda; Pareja Flores, Cristóbal; Núñez García, Manuel; Galán Hernández, José Javier; Marín Díaz, Gabriel; Fábregas Alfaro, Ignacio; García Merayo, María De Las Mercedes; Gregorio Rodríguez, Carlos
Python es un lenguaje de programación popular, con gran demanda en el mercado laboral, fácil de aprender. Por ello, lo utilizaremos para crear contenidos teóricos y prácticos para las asignaturas de programación básica en grados y másteres.
Mobile Applications for People with Parkinson's Disease: A Systematic Search in App Stores and Content Review
(Know-Center, 2019-07-28) Estévez Martín, Sonia; Cambronero Piqueras, Emilia; García Ruiz, Yolanda; Llana Díaz, Luis Fernando
Parkinson’s disease (PD) is the most common age-related neurodegenerative motor disease. People with Parkinson’s have different motor symptoms related to movement, the most common of which are tremor, muscle rigidity and slowness of movement. In addition, there are other problems that are unrelated to motor symptoms, such as sleep behavior disorders, personality changes, pain and depression. Numerous apps designed for people with this disease have been developed in recent years. Due to the diversity of symptoms, there are very many different apps. Our goal is to carry out a systematic review of available apps related to PD for the operating systems iOS and Android and to assess their features. In addition, we are interested in the usability of the apps. A search for the representative terms “Parkinson” and “Parkinson’s Disease”, together with the descriptors of the symptoms, was conducted in the Google Play and Apple App stores. Next, we screened the PD-related apps. Finally, we assessed the apps with respect to symptoms, users, purpose and features. In addition, a usability evaluation was carried out.
BDinnova – Formación del profesorado en herramientas de manejo, análisis y visualización de BigData geolocalizado
(2019-06-13) García Palomares, Juan Carlos; Gutiérrez Puebla, Javier; Rodríguez Moya, Juana María; Mínguez García, María del Carmen; Michelini, Juan José; García Ruiz, Yolanda; Condeço Melhorado, Ana; Romanillos Arroyo, Gustavo; Vía García, Miguel; Jiménez Gómez, Isidro; Stepniak, Marcin; Moya Gómez, Borja; Osorio Arjona, Joaquín
Aprendizaje virtual de las matemáticas utilizando distintas TICs
(2021-06) Riomoros Callejo, M. Isabel; Medina Sánchez, M. Ángeles; Ávila Tejera, Juan Julián; Belope Nguema, Sabina; García Ruiz, Yolanda; Portela García-Miguel, Javier; García Villalba, Javier; Blanco García, Susana; Miguel Vicente, Carmen; García Pineda, María Pilar; Sandoval Orozco, Ana Lucila
Proyecto para ayudar al estudiantado en el aprendizaje de las Matemáticas y promover su aprendizaje autónomo. Todo ello, con materiales más visuales como vídeos, píldoras educativas, clases en modo síncrono, ejemplos con GeoGebra y cuestionarios.
Taller de matemáticas básicas, aprendizaje semipresencial
(2020-06-30) Riomoros Callejo, M. Isabel; Medina Sánchez, M. Ángeles; Ávila Tejera, Juan Julián; García Ruiz, Yolanda; Rodríguez Cielos, Ricardo; Belope Nguema, Sabina; Sandoval Orozo, Ana Lucila; García Villaba, Javier; Miguel Vicente, Carmen; Portela García Miguel, Javier; Durán Pilo, Antonia; Jiménez Valencia, Rosa
El Taller de Matemáticas Básicas, aprendizaje semipresencial sirve para ayudar a los estudiantes de nuevo ingreso a repasar, reforzar y/o aprender conceptos matemáticos para afrontar con éxito el estudio de un grado universitario.