Inmaculada Medina Bulo

Wikis in Teaching: An Experiment with WikiHaskell and StatMediaWiki

This article presents WikiHaskell, a project based on wiki technologies developed on the Computer Engineering degree course at the University of Cadiz. WikiHaskell is a wiki for which students, organised into groups of three, create complementary materials on Haskell programming language libraries. The main objective of this project is to introduce open knowledge creation into the classroom, thus turning the students into the true protagonists of the course subject. To assess the wiki and, therefore, the work done by the students, StatMediaWiki was developed. This is a statistical analysis system for MediaWiki wikis that allows such assessments to be performed both easily and transparently. StatMediaWiki generates an overall report of the wiki and individual analyses of the work done by user, by page and by category. In the experiment described, StatMediaWiki’s analysis of the time distribution of the students’ contributions allowed a range of user profiles to be identified. Likewise, by-category analysis allowed certain situations within a group to be detected, such as the identification of the lead students or the less active ones. Both the wiki content and the StatMediaWiki code are open source and publicly accessible. En este articulo se presenta WikiHaskell, un proyecto basado en tecnologías wiki que se ha desarrollado en la titulación de Ingeniero en Informática de la Universidad de Cádiz. WikiHaskell es un wiki en el que los alumnos, organizados en grupos de tres, crean material complementario sobre bibliotecas del lenguaje de programación Haskell. El principal objetivo de este proyecto es incorporar al aula la creación de conocimiento libre, de manera que se consiga que los alumnos se conviertan en los verdaderos protagonistas de la asignatura. Para evaluar el wiki y, por tanto, el trabajo realizado por el alumnado se ha desarrollado StatMediaWiki, un sistema de análisis estadístico para wikis MediaWiki que permite hacerlo de manera sencilla y transparente. StatMediaWiki genera un informe general del wiki y análisis individuales del trabajo desarrollado por cada usuario, por cada página y por cada categoría. Gracias al análisis de contribuciones de esta herramienta se han podido identificar varios per files de usuario según su distribución temporal en el curso. Del mismo modo, el análisis por categorías facilita la detección de determinadas situaciones dentro de un grupo, como por ejemplo, la ubicación de los alumnos líderes o la de los menos activos. Tanto el contenido del wiki como el código de StatMediaWiki son libres y accesibles públicamente.This article presents WikiHaskell, a project based on wiki technologies developed on the Computer Engineering degree course at the University of Cadiz. WikiHaskell is a wiki for which students, organised into groups of three, create complementary materials on Haskell programming language libraries. The main objective of this project is to introduce open knowledge creation into the classroom, thus turning the students into the true protagonists of the course subject. To assess the wiki and, therefore, the work done by the students, StatMediaWiki was developed. This is a statistical analysis system for MediaWiki wikis that allows such assessments to be performed both easily and transparently. StatMediaWiki generates an overall report of the wiki and individual analyses of the work done by user, by page and by category. In the experiment described, StatMediaWiki’s analysis of the time distribution of the students’ contributions allowed a range of user profiles to be identified. Likewise, by-category analysis allowed certain situations within a group to be detected, such as the identification of the lead students or the less active ones. Both the wiki content and the StatMediaWiki code are open source and publicly accessible.ResumenEn este articulo se presenta WikiHaskell, un proyecto basado en tecnologías wiki que se ha desarrollado en la titulación de Ingeniero en Informática de la Universidad de Cádiz. WikiHaskell es un wiki en el que los alumnos, organizados en grupos de tres, crean material complementario sobre bibliotecas del lenguaje de programación Haskell. El principal objetivo de este proyecto es incorporar al aula la creación de conocimiento libre, de manera que se consiga que los alumnos se conviertan en los verdaderos protagonistas de la asignatura. Para evaluar el wiki y, por tanto, el trabajo realizado por el alumnado se ha desarrollado StatMediaWiki, un sistema de análisis estadístico para wikis MediaWiki que permite hacerlo de manera sencilla y transparente. StatMediaWiki genera un informe general del wiki y análisis individuales del trabajo desarrollado por cada usuario, por cada página y por cada categoría. Gracias al análisis de contribuciones de esta herramienta se han podido identificar varios per files de usuario según su distribución temporal en el curso. Del mismo modo, el análisis por categorías facilita la detección de determinadas situaciones dentro de un grupo, como por ejemplo, la ubicación de los alumnos líderes o la de los menos activos. Tanto el contenido del wiki como el código de StatMediaWiki son libres y accesibles públicamente.

Leveraging diversity in evolutionary algorithms using a population injection method

In this paper, we present a new, computationally inexpensive method for preventing premature convergence in multimodal evolutionary algorithms by population injection. Our method avoids the premature convergence of the population around one or multiple local optima by maintaining an adequate amount of genetic diversity. The technique does not require any setup or maintenance effort during runtime as is the case for other proposed techniques addressing the same issue (e.g., island, cellular, or diffusion model EAs as population models or specific operators for increasing genetic diversity in mutation and recombination). We present experimental results comparing a (μ, λ) EA using our method, which has been named population injection evolutionary algorithm (PI-EA), against cellular EA and classical (μ,λ) EA for some standard benchmark functions. In the results it can be observed that applying population injection improves the results produced by (μ, λ) EAs for all benchmarks under consideration, in one case even up to 59%.