Using Machine Learning Techniques to Support Group Formation in an Online Collaborative Learning Environment

Abstract

Abstract-The current Learning Management Systems used in e-learning lack intelligent mechanisms which can be used by an instructor to group learners during an online group task based on the learners" collaboration competence level. In this paper, we discuss a novel approach for grouping students in an online learning group task based on individual learners" collaboration competence level. We demonstrate how it can be applied in a Learning Management System such as Moodle using forum data. To create the collaboration competence levels, two machine learning algorithms for clustering namely Skmeans and Expectation Maximization (EM) were applied to cluster data and generate clusters based on learner"s collaboration competence. We develop an intelligent grouping algorithm which utilizes these machine learning generated clusters to form heterogeneous groups. These groups are automatically made available to the instructor who can proceed to assign them to group tasks. This approach has the advantage of dynamically changing the group membership based on learners" collaboration competence level.

Arcabouço de Formação de Pares para Online Peer Assessment

“…Os trabalhos relacionados para a definição dos atributos e características, assim como as técnicas e algoritmos para a aplicação no AFP-OPA, partiram da formação de grupos no contexto da aprendizagem colaborativa com suporte computacional. As características e/ou atributos selecionados para o agrupamento foram perfil de personalidade [Balmaceda et al, 2014;Reis et al, 2018] e notas [Ho et al, 2009;Khandaker e Soh, 2010;Webber e Lima, 2012;Kardan e Sadeghi, 2016;Maina et al, 2017;Acharya e Sinha, 2018].…”

“…", que são as notas nas atividades, além de uma informação adicional, perfil de personalidade, que tem se mostrado relevante em estudos recentes para a formação de grupos [Reis et al, 2018]. Para reunir as informações das características e atributos, dentre as tecnologias computacionais, foi possível detectar que algoritmos de agrupamento, neste caso o K-Means, que é um dos algoritmos comumente utilizado nas pesquisas [Webber e Lima, 2012;Maina et al, 2017;Acharya e Sinha, 2018], funcionando para agrupar estudantes em similaridade de notas.…”

Revisão Sistemática da Literatura: Formação de Grupos na Aprendizagem Colaborativa com Suporte Computacional

“…O estudo de [Acharya e Sinha, 2018] utiliza a busca dirigida por agenda, que é uma agenda que contém a lista de tarefas que um sistema pode executar, além de algoritmo de agrupamento para o agrupamento dos estudantes. Além de [Acharya e Sinha, 2018], [Webber e Lima, 2012] e [Maina et al, 2017] são outros trabalhos que utilizam algoritmos de agrupamento de dados. Algoritmos de agrupamento objetivam particionar objetos em grupos, com base em características que estes objetos possuem [Linden, 2009].…”

Dynamic Selection Approach to Overcome the Demotivation of Learners in a Community Learning System

“…The state of the art related to group formation shows that most of the systems propose to form heterogeneous groups based on the learning styles of learners [12]. The idea behind this is that the heterogeneity of the group promotes efficient interactions among peers [13] [14].…”