Detección automática de conflictos grupales en entornos de aprendizaje colaborativo

Estudios realizados han comprobado que los entornos de Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computadora (ACSC) pueden traer aparejados beneficios educativos, sociales y motivacionales para los grupos de estudiantes. Sin embargo, la tecnología por sí misma no garantiza la creación de un ambiente do...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Colman, María Cecilia, Santana-Mansilla, Pablo, Costaguta, Rosanna
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2017
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/62850
Aporte de:
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description Estudios realizados han comprobado que los entornos de Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computadora (ACSC) pueden traer aparejados beneficios educativos, sociales y motivacionales para los grupos de estudiantes. Sin embargo, la tecnología por sí misma no garantiza la creación de un ambiente donde la colaboración pueda ocurrir. Para colaborar efectivamente los estudiantes necesitan (entre otras cosas) de un e-tutor (docente) que coordine las discusiones, promueva la participación, y ayude a enfrentar los problemas que surjan durante la dinámica de trabajo grupal. Para coordinar efectivamente a los grupos de estudiantes en ACSC es preciso que los e-tutores analicen las interacciones que se produzcan entre los alumnos pero, esta tarea requiere una considerable cantidad de tiempo y esfuerzo. En este artículo se presenta una línea de investigación que propone incorporar técnicas de minería de textos y agentes de software a una herramienta de ACSC existente, con el propósito de monitorear las interacciones, identificar conflictos grupales, e informar al docente sobre la presencia de dichos conflictos para propiciar su oportuna intervención.
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