use_case_pkst

Anexos

Anexo A: Glosario de Términos

• CE (Criterio de Evaluación): Indicador observable del logro de un Resultado de Aprendizaje
• Franja Exterior (Outer Fringe): Conjunto de habilidades que un estudiante está listo para aprender
• Grafo DAG: Grafo Dirigido Acíclico, sin ciclos
• Habilidad Atómica: Unidad mínima de competencia evaluable
• NGSI-LD: Next Generation Service Interface - Linked Data (estándar ETSI)
• PKST: Procedural Knowledge Space Theory (Teoría de Espacios de Conocimiento Procedimental)
• RA (Resultado de Aprendizaje): Competencia general que el estudiante debe alcanzar

Anexo B: Comandos Útiles

# Deploy completo con Docker Compose
docker-compose up -d

# Generar datos sintéticos
python scripts/generate_synthetic_data.py --n-students 100 --n-problems 200

# Ejecutar tests
pytest tests/ -v --cov=pkst_engine

# Poblar Orion-LD
python scripts/populate_orion_ld.py

# Acceder a logs
docker-compose logs -f pkst-api

Anexo C: Contactos Clave

Investigación académica:

• Luca Stefanutti: luca.stefanutti@unipd.it (Universidad de Padua)
• Dietrich Albert: dietrich.albert@uni-graz.at (Universidad de Graz)

FIWARE Community:

• FIWARE Space Badajoz: info@fiware.space
• SEAMWARE: contact@seamware.com

Dataspaces Europeos:

• DS4Skills: info@skillsdataspace.eu
• Prometheus-X: contact@prometheus-x.org

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