Towards adaptive argumentation learning systems : theoretical and practical considerations in the design of argumentation learning systems

This dissertation addresses four issues of pivotal importance in realizing the promises of adaptive argumentation learning systems: (1) User interface: How can argumentation user interfaces be designed to effectively structure and support problem solving, peer interaction, and learning? (2) Software architecture: How can software architectures of adaptive argumentation learning systems be designed to be employable across different argumentation domains and application scenarios in a flexible and cost-effective manner? (3) Diagnostics: How can user behavior be analyzed, automatically and accurately, to drive automated adaptations and help generation? (4) Adaptation: How can strategies for automated adaptation and support be designed to promote problem solving, peer interaction, and learning in an optimal fashion? Regarding issue (1), this dissertation investigates argument diagrams and structured discussion interfaces, two areas of focal interest in argumentation learning research during the past decades. The foundation for such structuring approaches is given by theories of learning and teaching with knowledge representations (theory of representational guidance) and collaboration scripts (script theory of guidance in computer-supported collaborative learning). This dissertation brings these two strands of research together and presents a computer-based learning environment that combines both approaches to support students in conducting high-quality discussions of controversial texts. An empirical study confirms that this combined approach has positive impact on the quality of discussions, thus, underpins the theoretical basis of the approach. Regarding issue (2), this dissertation presents a software framework for enhancing argumentation systems with adaptive support mechanisms. Adaptive support functionality of past argumentation systems has been tailored to particular domains and application scenarios. A novel software framework is presented that abstracts from the specific demands of different domains and application scenarios to provide a more general approach. The approach comprises an extensive configuration subsystem that allows the flexible definition of intelligent software agents, that is, software components able to reason and act autonomously to help students engage in fruitful learning activities. A graphical authoring tool has been conceptualized and implemented to simplify the process of defining and administering software agents beyond what has been achieved with the provided framework system. Among other things, the authoring tool allows, for the first time, specifying relevant patterns in argument diagrams using a graphical language. Empirical results indicate the high potential of the authoring approach but also challenges for future research. Regarding issue (3), the dissertation investigates two alternative approaches to automatically analyzing argumentation learning activities: the knowledge-driven and the data-driven analysis method. The knowledge-driven approach utilizes a pattern search component to identify relevant structures in argument diagrams based on declarative pattern specifications. The capabilities and appropriateness of this approach are demonstrated through three exemplary applications, for which pedagogically relevant patterns have been defined and implemented within the component. The approach proves particularly useful for patterns of limited complexity in scenarios with sufficient expert knowledge available. The data-driven approach is based on machine learning techniques, which have been employed to induce computational classifiers for important aspects of graphical online discussions, such as off-topic contributions, reasoned claims, and question-answer interactions. Validation results indicate that this approach can be realistically used even for complex classification tasks involving natural language. This research constitutes the first investigation on the use of machine learning techniques to analyze diagram-based educational discussions. The dissertation concludes with discussing the four addressed research challenges in the broader context of existing theories and empirical results. The pros and cons of different options in the design of argumentation learning systems are juxtaposed; areas for future research are identified. This final part of the dissertation gives researchers and practitioners a synopsis of the current state of the art in the design of argumentation learning systems and its theoretical and empirical underpinning. Special attention is paid to issue (4), with an in-depth discussion of existing adaptation approaches and corresponding empirical results.Diese Dissertationsschrift behandelt die folgenden vier Fragestellungen, welche bei der Realisierung adaptiver Argumentationssysteme von zentraler Bedeutung sind: (1) Benutzerschnittstelle: Wie müssen Benutzerschnittstellen beschaffen sein, um Problemlöse-, Kooperations- und Lernprozesse effektiv zu strukturieren und zu unterstützen? (2) Softwarearchitektur: Wie können die Funktionalitäten eines adaptiven Argumentationslernsystems in eine Softwarearchitektur abgebildet werden, welche flexibel und mit angemessenem Aufwand in verschiedenen Bereichen und Szenarien einsetzbar ist? (3) Diagnostik: Wie kann Benutzerverhalten automatisch und mit hoher Genauigkeit analysiert werden, um automatisierte Anpassungen und Hilfestellungen effektiv zu steuern? (4) Adaption: Wie sollten automatisierte Anpassungen und Hilfestellungen ausgestaltet werden, um Problemlöse-, Kooperations- und Lernprozesse optimal zu unterstützen? Hinsichtlich Fragestellung (1) untersucht diese Arbeit Argumentationsdiagramme und strukturierte Onlinediskussionen, zwei Schwerpunkte der Forschung zu Lernsystemen für Argumentation der vergangenen Jahre. Die Grundlage solcher Strukturierungsansätze bilden Theorien zum Lehren und Lernen mit Wissensrepräsentationen (theory of representational guidance) und Kooperationsskripten (script theory of guidance in computer-supported collaborative learning). Diese Arbeit führt beide Forschungsstränge in einer neuartigen Lernumgebung zusammen, die beide Ansätze vereint, um Lernende beim Diskutieren kontroverser Texte zu unterstützen. Eine empirische Untersuchung zeigt, dass sich dieser kombinierte Ansatz positiv auf die Diskussionsqualität auswirkt und bekräftigt damit die zu Grunde liegenden theoretischen Annahmen. Hinsichtlich Fragestellung (2) stellt diese Arbeit ein Software-Rahmensystem zur Bereitstellung adaptiver Unterstützungsmechanismen in Argumentationssystemen vor. Das Rahmensystem abstrahiert von domänen- und anwendungsspezifischen Besonderheiten und stellt damit einen generelleren Ansatz im Vergleich zu früheren Systemen dar. Der Ansatz umfasst ein umfangreiches Konfigurationssystem zur Definition intelligenter Softwareagenten, d. h. Softwarekomponenten, die eigeständig schlussfolgern und handeln, um Lernprozesse zu unterstützen. Um das Definieren und Administrieren von Softwareagenten über das bereitgestellte Rahmensystem hinaus zu vereinfachen, wurde ein grafisches Autorenwerkzeug konzipiert und entwickelt. Unter anderem erlaubt dieses erstmals, relevante Muster in Argumentationsdiagrammen ohne Programmierung mittels einer grafischen Sprache zu spezifizieren. Empirische Befunde zeigen neben dem hohen Potential des Ansatzes auch die Notwendigkeit weiterführender Forschung. Hinsichtlich Fragestellung (3) untersucht diese Arbeit zwei alternative Ansätze zur automatisierten Analyse von Lernaktivitäten im Bereich Argumentation: die wissensbasierte und die datenbasierte Analysemethodik. Der wissensbasierte Ansatz wurde mittels einer Softwarekomponente zur Mustersuche in Argumentationsdiagrammen umgesetzt, welche auf Grundlage deklarativer Musterbeschreibungen arbeitet. Die Möglichkeiten und Eignung des Ansatzes werden anhand von drei Beispielszenarien demonstriert, für die verschiedenartige, pädagogisch relevante Muster innerhalb der entwickelten Softwarekomponente definiert wurden. Der Ansatz erweist sich insbesondere als nützlich für Muster eingeschränkter Komplexität in Szenarien, für die Expertenwissen in ausreichendem Umfang verfügbar ist. Der datenbasierte Ansatz wurde mittels maschineller Lernverfahren umgesetzt. Mit deren Hilfe wurden Klassifikationsroutinen zur Analyse zentraler Aspekte von Onlinediskussionen, wie beispielsweise themenfremde Beiträge, begründete Aussagen und Frage-Antwort-Interaktionen, algorithmisch hergeleitet. Validierungsergebnisse zeigen, dass sich dieser Ansatz selbst für komplexe Klassifikationsprobleme eignet, welche die Berücksichtigung natürlicher Sprache erfordern. Dies ist die erste Arbeit zum Einsatz maschineller Lernverfahren zur Analyse von diagrammbasierten Lerndiskussionen. Die Arbeit schließt mit einer Diskussion des aktuellen Forschungsstands hinsichtlich der vier Fragestellungen im breiteren Kontext existierender Theorien und empirischer Befunde. Die Vor- und Nachteile verschiedener Optionen für die Gestaltung von Lernsystemen für Argumentation werden gegenübergestellt und zukünftige Forschungsfelder vorgeschlagen. Dieser letzte Teil der Arbeit bietet Forschern und Anwendern einen umfassenden Überblick des aktuellen Forschungsstands bezüglich des Designs computerbasierter Argumentationslernsysteme und den zugrunde liegenden lehr- und lerntheoretischen Erkenntnissen. Insbesondere wird auf Fragestellung (4) vertiefend eingegangen und bisherige Adaptionsansätze einschließlich entsprechender empirischer Befunde erörtert

JURI SAYS:An Automatic Judgement Prediction System for the European Court of Human Rights

In this paper we present the web platform JURI SAYS that automatically predicts decisions of the European Court of Human Rights based on communicated cases, which are published by the court early in the proceedings and are often available many years before the final decision is made. Our system therefore predicts future judgements of the court. The platform is available at jurisays.com and shows the predictions compared to the actual decisions of the court. It is automatically updated every month by including the prediction for the new cases. Additionally, the system highlights the sentences and paragraphs that are most important for the prediction (i.e. violation vs. no violation of human rights)

A Computational Argumentation Framework for Agent Societies

Starting from the idea that the social context of agents determines the way in which agents can argue and reach agreements, this context should have a decisive influence in the computational representation of arguments. In this report, we advance research in the area of computational frameworks for agent argumentation by proposing a new argumentation framework (AF) for the design of open MAS in which the participating software agents are able to manage and exchange arguments between themselves taking into account the agents¿ social context. In order to do this, we have analysed the necessary requirements for this type of framework 1 and taken into account them in the design of our framework. Also, the knowledge resources that the agents can use to manage arguments in this framework are presented in this work. In addition, if heterogeneous agents can interact in the framework, they need a common language to represent arguments and argumentation processes. To cope with this, we have also designed an argumentation ontology to represent arguments and argumentation concepts in our framework.Heras Barberá, SM.; Botti Navarro, VJ.; Julian Inglada, VJ. (2011). A Computational Argumentation Framework for Agent Societies. http://hdl.handle.net/10251/1103

Computer Science & Technology Series : XVIII Argentine Congress of Computer Science. Selected papers

CACIC’12 was the eighteenth Congress in the CACIC series. It was organized by the School of Computer Science and Engineering at the Universidad Nacional del Sur. The Congress included 13 Workshops with 178 accepted papers, 5 Conferences, 2 invited tutorials, different meetings related with Computer Science Education (Professors, PhD students, Curricula) and an International School with 5 courses. CACIC 2012 was organized following the traditional Congress format, with 13 Workshops covering a diversity of dimensions of Computer Science Research. Each topic was supervised by a committee of 3-5 chairs of different Universities. The call for papers attracted a total of 302 submissions. An average of 2.5 review reports were collected for each paper, for a grand total of 752 review reports that involved about 410 different reviewers. A total of 178 full papers, involving 496 authors and 83 Universities, were accepted and 27 of them were selected for this book.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

On the Development and Management of Adaptive Business Collaborations.

Today’s business climate demands a high rate of change with which Information Technology (IT)-minded organizations are required to cope. Organizations face rapidly changing market conditions, new competitive pressures, new regulatory fiats that demand compliance, and new competitive threats. All of these situations and more drive the need for the IT infrastructure of an organization to respond quickly in support of new business models and requirements. This dissertation studies the adaptive development and management of such dynamic business models and requirements. A rule based environment is developed in which the people who develop and manage business collaborations in organizations can do so in a way that is as independent of specific implementation technologies as possible; and where they can take business requirements into consideration, and in which they can respond to changes as effectively as possible.