Home

Mumuki Query Learning

MQL se integra a la Plataforma Mumuki como un proyecto destinado a la enseñanza online de Bases de Datos relacionales.

Motivación

En el equipo docente de la materia Bases de Datos en la Universidad Nacional de Quilmes surgió la necesidad de contar con herramientas que permitan mejorar la enseñanza de determinados conceptos, entre ellos SQL. Entendemos que la mejora en la enseñanza debe surgir desde diferentes aspectos: calidad en la transmisión de conceptos, planteo de problemas inteligentes, voluntad del alumno en ejercitarse y buen feedback con el alumno para comprender los problemas surgidos y los conceptos adquiridos por él. MQL busca mejorar estos dos últimos puntos de una forma no invasiva.

Objetivo

El proyecto busca generar una plataforma online de enseñanza de conceptos de Bases de Datos, primariamente enfocado a SQL. No es la idea desarrollar una plataforma nueva sino integrarse a Mumuki mediante un motor que procese comandos de SQL.

Mumuki es una plataforma de enseñanza de programación desarrollada y mantenida por programadores y docentes argentinos mediante un enfoque que pioriza los conceptos por sobre las tecnologías. Mumuki cuenta con un entorno en el cual un docente puede establecer un aula virtual y plantear un temario de aprendizaje en base a un conjunto de ejercicios.

Una de las ventajas que tiene Mumuki es la posibilidad de generar seguimientos no solo sobre el temario propuesto sino también sobre el avance de cada ejercicio gracias a un sistema de versionado de soluciones. Esto posibilita no solo que el docente visualice las resoluciones de los ejercicios sino también que tanto docente como el propio alumna sea capaz de revisar y evaluar el avance en la construcción de la solución de cada ejercicio.

Este enfoque de versionado de la construcción de las soluciones es una herramienta fundamental para lograr un feedback temprano y asincrónico con respecto a los días de cursada presencial. Esto permite no sólo evaluar una solución sino también la manera en la que se llegó a una solución (correcta o incorrecta).

Haciendo uso de todas estas facilidades se pretende desarrollar un motor que permita establecer ejercicios de SQL, procesar las soluciones y brindar una respuesta acorde.