Unlp

Argentina / 22 de octubre de 2017 / Autor:  Costaguta, Rosanna y otros / Fuente: SEDICI UNLP

El término Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computadoras (ACSC) se asocia con situaciones de enseñanza y de aprendizaje organizadas a través de actividades colaborativas, mediadas por computadora, en las que interactúan grupos de estudiantes y también docentes.

En ambientes de ACSC los estudiantes muestran un determinado modo de actuar cuando encaran las diferentes actividades grupales. Este comportamiento describe una forma de colaborar a través de sus habilidades de colaboración, pero además muestra otras características personales como podría ser cierta inclinación hacia un estilo de aprendizaje específico, o la natural predisposición a desempeñar un rol de equipo, o talvez, un estado emocional.

Es evidente que se requieren mecanismos que permitan tener en cuenta estas características para monitorear e incentivar a los estudiantes a desempeñarse adecuadamente en sus actividades de aprendizaje. En los ambientes de ACSC la intervención oportuna del docente o e-tutor resulta imprescindible. Corresponde al e-tutor estructurar y guiar los procesos colaborativos de los estudiantes, con el fin de generar las interacciones que propicien la construcción colaborativa del conocimiento. Los e-tutores requieren capacitación y formación para desenvolverse adecuadamente, por tanto, resulta indispensable plantear mecanismos que les permitan adquirir las habilidades necesarias.

Este artículo describe un proyecto que propone el desarrollo de módulos para sistemas de ACSC que, mediante el análisis de interacciones, tanto de estudiantes como de docentes, puedan promover conductas adecuadas que beneficien los procesos de enseñanza y de aprendizaje, y tiendan a propiciar así, el éxito de las experiencias de colaboración. Los módulos a desarrollar utilizarán técnicas de Inteligencia Artificial y de Aprendizaje de Máquina, tanto para efectuar el análisis de las interacciones, como para promover las conductas que se consideran adecuadas.

Los desarrollos se validarán mediante sesiones experimentales especialmente diseñadas en las que participarán grupos de estudiantes y docentes universitarios reales. Los datos recabados, producto de dichas experiencias, serán procesados utilizando tanto técnicas estadísticas como métricas específicas del área, lo que posibilitará comprobar o refutar la pregunta de investigación que se plantea.