Using Agents for Training Students Collaborative Skills

Costaguta, Rosanna; García, Pablo Andrés; Amandi, Analía

doi:10.1109/tla.2011.6129712

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“…Considerando que las habilidades propias de un e-tutor de ACSC pertenecen a la categoría de habilidades adquiridas, y que en [42] se comprobó que se pueden emplear agentes de software para entrenar habilidades de colaboración, fue posible crear un modelo multi-agente para el entrenamiento de habilidades de e-tutores de ACSC [43]. Si bien este modelo se inspiró en [42], existen dos diferencias fundamentales entre ellos, en primer lugar no se consideraron las habilidades de colaboración de los estudiantes sino las habilidades de los tutores, y en segundo lugar, no se plantea el uso de sentencias de apertura sino de comunicación mediante texto libre.…”

Section: Análisis De Interaccionesunclassified

“…Si bien este modelo se inspiró en [42], existen dos diferencias fundamentales entre ellos, en primer lugar no se consideraron las habilidades de colaboración de los estudiantes sino las habilidades de los tutores, y en segundo lugar, no se plantea el uso de sentencias de apertura sino de comunicación mediante texto libre. Básicamente el modelo creado consta de dos tipos de agentes: un agente de grupo y un agente de entrenamiento.…”

Section: Análisis De Interaccionesunclassified

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Towards e-tutors training in on-line collaborative learning

Mansilla

Costaguta

Schiaffino

2016

2016 8th Euro American Conference on Telematics and Information Systems (EATIS)

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Computer-SupportedCollaborative Learning (CSCL) systems not only enable group learning independently of students' location and time, but also foster the development of leadership abilities. However, given that interactions that promote learning do not occur spontaneously, the participation of tutors is needed to promote students' interactions and resolve group conflicts. Even when the tasks of a teacher in a virtual environment are not an extension of their tasks in traditional classrooms, teachers tend to use in e-learning contexts the same practices they use in traditional education. Considering that the skills of an e-tutor in CSCL belong to the category of acquired skills, we propose to develop an application aiming at training etutors in these skills. With this purpose in mind, we reviewed existing automatic techniques for analyzing student-teachers' interactions, as well as teachers' roles, activities and competences in the context of CSCL. We present in this article a review of the state of the arte in these areas. I. INTRODUCCIÓNSurgidos en la década de 1990, los sistemas de ACSC no sólo permiten a los alumnos formar grupos de estudio con personas ubicadas en cualquier punto del planeta, sino que también los estudiantes pueden contribuir al proceso de aprendizaje grupal en cualquier momento del día o la noche. El carácter global de los grupos colaborativos online enriquece la generación de ideas, puesto que los estudiantes se ven expuestos a opiniones, creencias, experiencias y procesos de pensamiento de personas de diferentes localizaciones geográficas [1]. Por otro lado, el proceso de comunicación e interacción social entre estudiantes es un ambiente propicio para el desarrollo de habilidades que son parte fundamental de todo líder exitoso, entre ellas: solución de problemas, pensamiento crítico, mayor retención, establecimiento de metas, interpretación, y análisisEl ACSC permite que el aprendizaje grupal tenga lugar en ambientes mediados por computadora pero, para sacarle el máximo provecho al aprendizaje social los estudiantes colaborativos deben interactuar entre sí, compartir información y coordinar sus acciones [5]. Desafortunadamente, algunas investigaciones han demostrado que la dispersión y la tecnología contribuyen a la existencia de barreras en la interacción entre estudiantes. Concretamente, los miembros de grupos colaborativos mediados por computadora tienden a experimentar un lento desarrollo de la confianza, cohesión, eficacia y cognición compartida [5]. Lo cual es problemático dado que la interacción entre estudiantes es esencial para la adquisición de conocimiento y para acceder a experiencias educativas de alta calidad [5] [6] [3].Considerando que el organizar a los estudiantes en grupos no garantiza la interacción ni participación de los mismos aunque la tecnología lo posibilite [7], se necesita de la intervención de los docentes para promover interacciones que conduzcan a la construcción colaborativa de conocimiento [5]. La enseñanza en e-learning no es tan simple como digitalizar doc...

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Section: Análisis De Interaccionesunclassified

Towards e-tutors training in on-line collaborative learning

Mansilla

Costaguta

Schiaffino

2016

2016 8th Euro American Conference on Telematics and Information Systems (EATIS)

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“…En los ambientes de ACSC, las interacciones que son i d e a l e s p a r a e l a p r e n d i z a j e n o o c u r r e n espontáneamente (Chen, 2006;Costaguta et al, 2011;Godoy et al, 2004) y el uso de computadoras incluso puede llegar a inhibirlas (Hughes et al, 2002), por lo que resulta imprescindible la oportuna intervención del e-tutor. Si se tiene en cuenta que los e-tutores de ACSC usualmente no saben cuál es la manera más efectiva de asistir a los estudiantes, que además no pueden seguir utilizando las técnicas propias del aula tradicional con las cuales están familiarizados y que existen pocas chances de éxito sin docentes con las habilidades necesarias para sacarle provecho a las herramientas tecnológicas disponibles (Hughes et al, 2002;Krippendorff, 2004); es evidente que los e-tutores requieren capacitación y formación.…”

Section: Monitoreo De Roles De E-tutoresunclassified

Personalización en aprendizaje colaborativo soportado por computadora mediante sistemas basados en agentes

et al. 2015

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Resumen: En los sistemas de Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computadoras no alcanza con organizar a los estudiantes en grupos. El éxito en las experiencias de colaboración está condicionado (entre otros factores) por los roles que tanto estudiantes como profesores sean capaces de manifestar durante la dinámica de trabajo. En este artículo se presentan dos sistemas basados en agentes especialmente diseñados. El primero está enfocado tanto a monitorear los roles de equipo desempeñados por los estudiantes en la dinámica de colaboración, como a intervenir de manera automática con acciones correctivas cuando esos roles no se muestran adecuadamente. El segundo sistema basado en agentes apunta tanto a la detección de conflictos grupales que requieran la intervención del profesor para resolverse, como a llevar a cabo el entrenamiento de esos profesores en la manifestación de los roles adecuados para resolver esos conflictos. Ambos sistemas están actualmente en desarrollo para su posterior validación experimental con estudiantes y docentes reales. Palabras clave: Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computadoras, roles de equipo, e-tutores, sistema basado en agentes, roles de e-tutores.Abstract: In systems for Computer Supported Collaborative Learning is not enough to organize students into groups. The successful in a collaborative experience depends on (among other things) the roles that students and teachers are able to manifest during the collaborative dynamic. In this paper two agent-based systems specially designed are presented. The first is focused both monitoring team roles played by students in the dynamics of collaboration, such as automatically intervene with corrective action when these roles are not properly displayed. The second agent-based system aimed at detecting group conflicts that require teacher intervention to resolve, and to carry out the training of those teachers in the demonstration of the proper roles to resolve these conflicts. Both systems are currently under development for further experimental validation with real students and teachers. Key words: Computer Supported Collaborative Learning; team roles ; e-tutor; agent-based systems; e-tutor roles. Personalización en aprendizaje colaborativo soportado por computadora mediante sistemas basados en agentes. Revista TEKNOS, 15 (2) Pag. María de los Angeles Menini

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“…Esto permite, la ejecución de un análisis tanto para detectar y caracterizar desequilibrios en la dinámica de los equipos, como para corregir y mejorar el proceso de trabajo, por medio de nuevos instrumentos de asistencia o mejorando los existentes. Adicionalmente, se han desarrollado asistentes inteligentes que, en el marco de una plataforma colaborativa y en base a una estrategia de trabajo [6], o a las interacciones del grupo [7], llevan a cabo la detección de conflictos en la dinámica grupal y alerta al supervisor de equipo para una rápida intervención, sugiriendo un plan de acciones correctivas. Por otro lado, el empleo de plataformas de videojuegos en las áreas de aprendizaje y análisis de características cuenta con numerosos precedentes [8], [9], [10], [11], [12], [13], [14].…”

Section: Introductionunclassified

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Berdún¹,

Serrano²,

Armentano³

2018

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De "discusión táctica" en juego de colaboración a "conductas": enfoque de clasificación en etapas. Abstract The analysis of group dynamics is extremely useful for understanding and predicting the performance of teamwork's, since in this context, collaboration problems can naturally arise. Artificial intelligence, and specially machine learning techniques, enables automating the observation process and the analysis of groups of users who use an online collaborative platform. Among the online collaborative platforms available, games are an attractive alternative for all audiences that enable capturing the players' behavior by observing their social interactions, while engaging them in a pleasant activity. In this paper, we present experimental results of classifying observed conversations in an online game to collaborative behaviors, guided by the Interaction Process Analysis, a theory for categorizing social interactions. The proposed automation of the classification process can be used to assist teachers or team leaders to detect alterations in the balance of group reactions and to improve their performance by indicating actions to improve the balance.Resumen El análisis de la dinámica de grupos es extremadamente útil para entender y predecir el desempeño de equipos de trabajos, puesto que en este contexto, pueden surgir naturalmente problemas de colaboración. La inteligencia artificial, y especialmente las técnicas de aprendizaje de máquina, permite automatizar el proceso de observación y análisis de grupos de usuarios que utilizan una plataforma colaborativa en línea. Entre las diversas plataformas colaborativas en línea, los juegos son una alternativa apta para todo público y permiten capturar el comportamiento de los jugadores mediante la observación de sus interacciones sociales, al mismo tiempo que los involucra en una actividad agradable. En este trabajo se presentan resultados experimentales de clasificación de conversaciones observadas en un juego en línea a conductas de colaboración, guiados por una teoría de categorización de interacciones sociales específica. La automatización propuesta se puede utilizar para asistir a profesores o líderes de equipo a detectar alteraciones en el balance de las reacciones grupales y permitirá mejorar el desempeño al indicar acciones para mejorar el equilibrio.

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Using Agents for Training Students Collaborative Skills

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Towards e-tutors training in on-line collaborative learning

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Personalización en aprendizaje colaborativo soportado por computadora mediante sistemas basados en agentes

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