El presente Trabajo de Fin de Grado aborda el desarrollo del módulo interactivo “Stance & Source Check” para la plataforma educativa DeStance, en el marco del proyecto de investigación RACISMMAFF. En un contexto donde la desinformación sobre inmigración y racismo prolifera en medios digitales, este trabajo responde a la necesidad crítica de desarrollar herramientas pedagógicas que fomenten la alfabetización mediática. El objetivo principal fue diseñar e implementar un módulo web que permita a estudiantes universitarios desarrollar competencias para identificar marcadores lingüísticos de posicionamiento discursivo y evaluar la credibilidad de fuentes informativas.
La metodología empleada combinó un enfoque de desarrollo iterativo con principios de diseño pedagógico, implementando una arquitectura full-stack con SvelteKit, Node.js y MongoDB. La solución técnica incorporó Rangy.js para gestionar interacciones complejas de selección de texto, superando las limitaciones de las APIs nativas del navegador. El módulo resultante guía a los usuarios a través de un proceso estructurado de cuatro fases: evaluación de fiabilidad inicial, análisis interactivo de marcadores lingüísticos, evaluación sistemática de fuentes y retroalimentación personalizada. Las principales aportaciones incluyen un sistema robusto de highlighting persistente, algoritmos de comparación flexible entre selecciones de usuarios y marcadores expertos, y una integración exitosa con el ecosistema MOOC existente.
Entre las limitaciones identificadas destacan la dependencia de curación manual de contenido y la ausencia de pruebas automatizadas exhaustivas, aspectos que se proponen como líneas de trabajo futuro.
El presente Trabajo de Fin de Grado aborda el desarrollo del módulo interactivo “Stance & Source Check” para la plataforma educativa DeStance, en el marco del proyecto de investigación RACISMMAFF. En un contexto donde la desinformación sobre inmigración y racismo prolifera en medios digitales, este trabajo responde a la necesidad crítica de desarrollar herramientas pedagógicas que fomenten la alfabetización mediática. El objetivo principal fue diseñar e implementar un módulo web que permita a estudiantes universitarios desarrollar competencias para identificar marcadores lingüísticos de posicionamiento discursivo y evaluar la credibilidad de fuentes informativas.
La metodología empleada combinó un enfoque de desarrollo iterativo con principios de diseño pedagógico, implementando una arquitectura full-stack con SvelteKit, Node.js y MongoDB. La solución técnica incorporó Rangy.js para gestionar interacciones complejas de selección de texto, superando las limitaciones de las APIs nativas del navegador. El módulo resultante guía a los usuarios a través de un proceso estructurado de cuatro fases: evaluación de fiabilidad inicial, análisis interactivo de marcadores lingüísticos, evaluación sistemática de fuentes y retroalimentación personalizada. Las principales aportaciones incluyen un sistema robusto de highlighting persistente, algoritmos de comparación flexible entre selecciones de usuarios y marcadores expertos, y una integración exitosa con el ecosistema MOOC existente.
Entre las limitaciones identificadas destacan la dependencia de curación manual de contenido y la ausencia de pruebas automatizadas exhaustivas, aspectos que se proponen como líneas de trabajo futuro. Read More
Related posts:
Estudio de la calidad de los datos abiertos para la evaluación de riesgos naturales en infraestructuras
Manual Moodle 4.5
Robominer: robot modular resiliente para operaciones mineras
Trabajo de fuerza en circuitos en el segundo ciclo de la ESO: guía didáctica
Desarrollo de un módulo criptográfico de software certificable
Viviendas en vulnerabilidad energética. Caso de estudio en Ushuaia, Patagonia, Argentina