JMat – Herramienta remota de cálculo y multiusuario para el aprendizaje basado en problemas usando Matlab

  • Bladimir Bacca-Cortes Universidad del Valle
  • Eduardo Caicedo Universidad del Valle
  • José Ramírez Universidad del Valle

Abstract

JMat es una herramienta de cálculo basada en JAVA y EJS (Easy Java Simulations), con un esquema cliente / servidor, soporte multi-usuario y acceso remoto a Matlab. La aplicación está orientada a brindar a los usuarios una interacción con Matlab usando tres interfaces: Consola de Comandos, donde se invocan remotamente comandos de texto compatibles con Matlab. Espacio de Trabajo y Graficación, donde se mantiene un registro automático de las variables de usuario y se grafican individualmente. Funciones deusuario y Transferencia de Archivos, donde el usuario crea sus funciones, envía y recibe datos hacia y desde el servidor. JMat requiere un acceso a Internet, un servidor remoto donde esté instalado Matlab y un cliente (Navegador WEB o aplicación). No se requiere Matlab en el cliente. JMat está siendo usada actualmente en la Universidad del Valle en los cursos de Control Automático de Procesos, Control Inteligente, Redes Neuronales Artificiales, Procesamiento de Señales y Tratamiento Digital de Imágenes como herramienta para el aprendizaje basado en problemas empleando la plataforma de eLearning de la Universidad del Valle.
|Abstract
= 287 veces | PDF (ESPAÑOL (ESPAÑA))
= 154 veces|

Downloads

Download data is not yet available.

References

L. Uden, C. Beaumont. “Technology and Problembased Learning”. Information Science Publishing. Vol. 2006. pp. 1-207.

E. Graaff, A. Kolmos. “Management of Change: Implementation of Problem-Based and Project-Based Learning in Engineering”. Sense Publishers. Vol. 2007. pp. 113-215.

S. L. Toral, F. J. Barrero. “Implementation of a webbased educational tool for digital signal processing teaching using the technological acceptance model.” IEEE Transactions on Education. Vol. 48. 2005. pp. 632-641.

H. Hassan, C. Dominguez, J. Martinez, A. Perles, J. Albaladejo. “Remote laboratory architecture for the validation of industrial control applications.” IEEE Transactions on Industrial Electronics. Vol. 54. 2007. pp. 3094-3102.

Y. Liao, C. Sun. “An educational genetic algorithms learning tool.” IEEE transactions on Education. Vol. 44. 2001. pp. 20

J. Jantzen. “Internet learning in control engineering: A fuzzy control course.” 6th IFAC Symposium on Advances in Control Education. ACE 2003. Oulu (Finland). pp. 27–35.

J. Sanchez, S. Dormido, R. Pastor, F. Morilla. “A Java/ Matlab-based environment for remote control system laboratories: illustrated with an inverted pendulum.” IEEE Transactions on Education. Vol. 47. 2004. pp. 321-329.

B. Doğan, H. Erdal. System Control Through the Internet and a Remote Access Laboratory Implementation. Ed. Springer. Berlin (Germany). 2007. pp. 532-541.

P. Bistak. “Matlab and Java based virtual and remote laboratories for control engineering”. 17th Mediterranean Conf. on Control and Auto. June 24-26. 2009. Thessaloniki (Greece).Vol. 1. 2009. pp. 1439- 1444.

Y. Sheng, W. Wang, J. Wang, J. Chen. “A Virtual Laboratory Platform Based on Integration of Java and Matlab.” In Proc. of the 7th int. conf. on Advances in Web Based Learning. Jinhua (China). Vol. 5145. 2008. pp. 285-295.

http://www.um.es/fem/EjsWiki/. Consultada el 12 de febrero de 2010.

J. Ramírez, E. Caicedo, H. Loaiza, E. Bacca, C. Pinedo. “Platform for Signals and Systems Internet-Based Education, International Technology.” Education and Development Conference. Valencia (España). Vol. 1. 2008. pp. 558-564.

J. Ramírez, E. Caicedo, H. Loaiza, E. Bacca. Plataforma de Procesamiento Distribuido y Emulación de Sistemas Dinámicos con Acceso Remoto Multiusuario para Educación e Investigación en Ingeniería. COLCIENCIAS. Contrato N.° 234. 2005. pp. 9

http://java.sun.com/javase/. Consultada el 14 de febrero de 2010.

http://www.cs.virginia.edu/~whitehouse/. Consultada el 14 de febrero de 2010.

J. Sterling, G. Catuche, E. Bacca. “Seguimiento de Trayectorias y Objetivos en Tierra usando un Dirigible y Visión Artificial.” Rev. Fac. Ing. Univ. Antioquia. Vol. 50. 2009. pp. 122-134

T. Fossen. Guidance and Control of Ocean Vehicles. Ed. John Wiley & Sons. Chichester (England) 2003. pp. 5-162.

S. Van der Zwaan. Vision Based Station Keeping and Docking for Floating Robots. Msc. Thesis, Lisboa– Portugal, Instituto Superior Técnico. Vol. 1. 2001. pp. 47-61.

M. Restivo, J. Mendes, A. Lopes, C. Silva. F. Chouzal. “A Remote Laboratory in Engineering Measurement,” Ind.Elec. IEEE Trans. On. Vol. 56. 2009. pp. 4836- 4843.

M. Koretsky, D. Amatore, C. Barnes, S. Kimura. “Enhancement of Student Learning in Experimental Design Using a Virtual Laboratory,” Edu. IEEE Trans. Vol.51. 2008. pp. 76-85

http://campusvirtual.univalle.edu.co/. Consultada el 14 de febrero de 2010.

http://www.renata.edu.co/. Consultada el 14 de febrero de 2010.

R. Ledesma. “AlphaCI: un programa de cálculo de intervalos de confianza para el coeficiente alfa de Cronbach,” Psico-USF. Vol. 9. 2004. pp. 31-37.

Published
2012-11-29