Tesis / Trabajos Finales de grado

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Tesis / Trabajos Finales de grado

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Examinando Tesis / Trabajos Finales de grado por Materia "Aprendizaje colaborativo soportado por computadora"

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    Aplicación de text mining para la detección de habilidades de e-tutores de aprendizaje colaborativo soportado por computadora
    (Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías) Santana Mansilla, Pablo Fernando
    Los sistemas de Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computadora (ACSC) facilitan alcanzar el aprendizaje grupal con independencia del tiempo y espacio donde estén localizados los estudiantes. Sin embargo, la tecnología por sí misma no garantiza la creación de un ambiente donde la colaboración se produzca. Para colaborar efectivamente los estudiantes necesitan (entre otras cosas) de un e-tutor (docente) que coordine las discusiones, promueva la participación y gestione adecuadamente los conflictos que surjan durante la dinámica grupal. Teniendo en cuenta que la figura del e-tutor es clave para el éxito de las experiencias de ACSC, y que se sabe poco sobre la manera en que conviene que éste intervenga en las actividades de aprendizaje colaborativo de los estudiantes, se planteó como primer objetivo para este trabajo, el crear un esquema de clasificación de las habilidades que se considera deberían poseer los e-tutores de ACSC para desempeñarse de manera efectiva. Considerando que el análisis manual las interacciones registradas en entornos de ACSC requiere mucho tiempo y esfuerzo, el segundo objetivo consistió en desarrollar métodos automáticos de análisis de interacciones y reconocimiento de habilidades. La taxonomía de habilidades fue creada a partir de una integración entre consideraciones vinculadas con las habilidades de e-tutores en e-learning no colaborativo, y algunas recomendaciones para docentes existentes en bibliografía sobre ACSC. Se espera que la clasificación de habilidades planteada no solo ayude a mejorar la comprensión de la tarea de los docentes de ACSC, sino que también sirva de guía tanto para diseñar actividades de capacitación que permitan a los e-tutores desarrollar sus habilidades, como para seleccionar o diseñar herramientas de software que brinden un soporte adecuado a la tarea de los mismos. Una vez planteada la taxonomía de habilidades se siguieron los lineamientos de la metodología CRISP-DM para construir, mediante técnicas de minería de textos o text mining, clasificadores que identifican automáticamente las habilidades manifestadas por los e-tutores al interactuar con estudiantes, en entornos de ACSC que utilizan interfaces de texto libre en español. Para construir los clasificadores se realizó una serie de experiencias de ACSC con docentes y estudiantes de la FCEyT. Las contribuciones docentes obtenidas en estas experiencias fueron objeto de un doble análisis, mediante la técnica de análisis de contenido y también mediante los clasificadores logrados por minería de textos. La contrastación de los resultados alcanzados por ambos análisis permitió determinar que el text mining es una técnica efectiva para reconocer automáticamente las habilidades manifestadas por los e-tutores
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    Detección automática de roles en grupos de aprendizaje colaborativo soportados por computadora
    (Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías) Argañaraz, Gabriela Cecilia; Calo, Miriam Edit
    Debido a las ventajas que para los estudiantes acarrea trabajar colaborativamente, hoy existen numerosas aplicaciones en el ámbito de la educación a distancia desarrolladas bajo esta perspectiva. Con frecuencia el afán de incorporar herramientas a la educación ha producido efectos adversos, ante la ausencia de una pedagogía conveniente. El gran desafío - en el nuevo contexto tecnológico - es generar estrategias didácticas que permitan un ambiente de aprendizaje que sea potenciador de la construcción de conocimientos. Analizar el rol de un miembro del grupo, es examinar la función que él ha cumplido en el proceso grupal. Proceso que facilita el aprendizaje colaborativo, propiciando en el alumno la generación de conocimiento, debido a que se ve involucrado en el desarrollo de investigaciones, en donde su aportación es muy valiosa al no permanecer como un ente pasivo que solo capta información. En este trabajo se presenta un método para detectar automáticamente el rol de cada miembro de un grupo de aprendizaje, luego de que hayan participado en actividades colaborativas en un entorno de e-learning que soporta una interfaz de comunicación con diálogo semi-estructurado. El método se basa en el análisis de las intervenciones de los estudiantes mediante técnicas de clustering de Inteligencia Artificial, que permite clasificar a cada estudiante en un determinado tipo de rol.