Assessing students’ participation under different group formation strategies

The evolution of technology, the development of several economic sectors and the changes in the production and consumption of products has been changing the way people learn, how organizations work and, consequently, the value of specific, professional and social skills. The challenges people face in the development of their professions requires that they are able to solve complex problems, think critically, be creative, demonstrate emotional intelligence, be able to judge and make decisions, work with others and adapt to new situations. Higher education institutions recognize that to promote the development of these aspects it is necessary to introduce changes in the way students learn and, consequently, in the way teachers teach. Literature highlights that traditional lectures are not able to actively involve students in the learning process. In this context, the use of small groups has been increasingly prevalent to foster students’ interactivity and problem-solving skills. This presupposes that students are selected and integrated in specific teams, according to some group formation strategy. Group formation can be performed by the students, allowing them to select their own teammates, or by the teacher, usually through a random or intentional selection. The intentional selection is guided by the students’ skills to optimize the distribution of skills through the teams. In addition, teams can keep its formation through a significant amount of time, to develop a long-running task, or to develop several independent tasks during the semester, or can change, according to a jigsaw distribution of responsibilities or completely reset to new formations for each new task. This study investigates how the dynamics in group formation, namely maintaining the team members unchanged through a significant amount of time or changing the group members frequently through the semester influences the development of each member’s transversal skills as well as the success in the tasks. The group formation method follows both strategies, namely student-selected and random teacher-assigned in eight moments during the semester. The student participation and the outcome of each group is assessed through a qualitative research approach, based on two open questions questionnaire and one focus group. The questionnaires were developed in the beginning of the semester and in the end of the semester, immediately after the focus group. The focus group was developed in the end of the semester, with a representative set of 8 students in a total of four sessions with different students. The experimental comparison was performed in the classes of Network and System Management (N=32) and Didactics of the Knowledge of the World (N=68). The qualitative data was obtained through students’ written interview and the transcription of the focus group and categories inferred through content analysis. The findings indicated that teacher-assigned groups outperformed student-selected groups in terms of outcome and also in the stimulation of individual student’s participation. Overall, the results suggest that group formation method is a contributing factor to the success of group work.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Improving the adaptability of multi-agent based E-learning systems

E-Learning is a new learning approach that involves the use of electronic technologies to access education outside of a conventional classroom (Alonso Rincon,). The objective of E-Learning systems is to increase the students’ learning skills by providing a customized experience to each system user (Rodrigues, 2013). However, to accomplish this, it is necessary to monitor the continuous changes in the environment, mainly the students’ knowledge and skill acquisition. A multi-agent system architecture and a clustering algorithm are proposed for this purpose (as presented in (Rodrigues, 2014) This paper is an extension to the work of (Al-Tarabily, 2018) because it not only monitors changes in the student environment but also in the project environment, increasing the system’s adaptability and accuracy

From metaheuristics to learnheuristics: Applications to logistics, finance, and computing

Un gran nombre de processos de presa de decisions en sectors estratègics com el transport i la producció representen problemes NP-difícils. Sovint, aquests processos es caracteritzen per alts nivells d'incertesa i dinamisme. Les metaheurístiques són mètodes populars per a resoldre problemes d'optimització difícils en temps de càlcul raonables. No obstant això, sovint assumeixen que els inputs, les funcions objectiu, i les restriccions són deterministes i conegudes. Aquests constitueixen supòsits forts que obliguen a treballar amb problemes simplificats. Com a conseqüència, les solucions poden conduir a resultats pobres. Les simheurístiques integren la simulació a les metaheurístiques per resoldre problemes estocàstics d'una manera natural. Anàlogament, les learnheurístiques combinen l'estadística amb les metaheurístiques per fer front a problemes en entorns dinàmics, en què els inputs poden dependre de l'estructura de la solució. En aquest context, les principals contribucions d'aquesta tesi són: el disseny de les learnheurístiques, una classificació dels treballs que combinen l'estadística / l'aprenentatge automàtic i les metaheurístiques, i diverses aplicacions en transport, producció, finances i computació.Un gran número de procesos de toma de decisiones en sectores estratégicos como el transporte y la producción representan problemas NP-difíciles. Frecuentemente, estos problemas se caracterizan por altos niveles de incertidumbre y dinamismo. Las metaheurísticas son métodos populares para resolver problemas difíciles de optimización de manera rápida. Sin embargo, suelen asumir que los inputs, las funciones objetivo y las restricciones son deterministas y se conocen de antemano. Estas fuertes suposiciones conducen a trabajar con problemas simplificados. Como consecuencia, las soluciones obtenidas pueden tener un pobre rendimiento. Las simheurísticas integran simulación en metaheurísticas para resolver problemas estocásticos de una manera natural. De manera similar, las learnheurísticas combinan aprendizaje estadístico y metaheurísticas para abordar problemas en entornos dinámicos, donde los inputs pueden depender de la estructura de la solución. En este contexto, las principales aportaciones de esta tesis son: el diseño de las learnheurísticas, una clasificación de trabajos que combinan estadística / aprendizaje automático y metaheurísticas, y varias aplicaciones en transporte, producción, finanzas y computación.A large number of decision-making processes in strategic sectors such as transport and production involve NP-hard problems, which are frequently characterized by high levels of uncertainty and dynamism. Metaheuristics have become the predominant method for solving challenging optimization problems in reasonable computing times. However, they frequently assume that inputs, objective functions and constraints are deterministic and known in advance. These strong assumptions lead to work on oversimplified problems, and the solutions may demonstrate poor performance when implemented. Simheuristics, in turn, integrate simulation into metaheuristics as a way to naturally solve stochastic problems, and, in a similar fashion, learnheuristics combine statistical learning and metaheuristics to tackle problems in dynamic environments, where inputs may depend on the structure of the solution. The main contributions of this thesis include (i) a design for learnheuristics; (ii) a classification of works that hybridize statistical and machine learning and metaheuristics; and (iii) several applications for the fields of transport, production, finance and computing

Supporting teachers in the design and implementation of group formation policies to carry out group learning activities in massive and variable scale on-line learning contexts

Los MOOC (Massive Open Online Courses, Cursos Abiertos Masivos en Línea), etiquetados como nuevo paradigma disruptivo en el entorno educativo, son criticados por un amplio sector de la comunidad educativa debido a sus altas tasas de abandono y a su baja calidad instruccional. La inclusión de pedagogías activas, tales como el aprendizaje colaborativo, en este tipo de cursos podría mejorar su calidad instruccional, además de aumentar la motivación e implicación de los alumnos. Sin embargo, la escala masiva y sus variaciones durante el curso, dificulta la introducción de dichas pedagogías y en especial la formación y mantenimiento de grupos de trabajo de alumnos. El apoyo a los profesores en las tareas de gestión de estos grupos, podría facilitar la adopción de diseños pedagógicos colaborativos. Para abordar esta meta y poder llevar a cabo el desarrollo de herramientas de apoyo a los profesores, es conveniente un conocimiento amplio y profundo del contexto y del problema a acometer, así como una visión holística del mismo. Por este motivo, este tesis propone como objetivo general, el dar apoyo a los profesores interesados en introducir actividades realizadas en grupo en este tipo de cursos, tanto en el diseño de las políticas de agrupación adecuadas para cada situación, como en la implementación de dichas políticas dentro de la plataforma educativa elegida. Para ello, se crea un marco conceptual que permita categorizar los factores relevantes a tener en cuenta para formar grupos de alumnos o equipos, en el contexto educativo MOOC, así como las principales características de este contexto que pueden influir en dichas agrupaciones. Tomando como base dicho marco, se desarrollan guías de diseño con recomendaciones y directrices que ayudan a los profesores a diseñar sus propias políticas de agrupación, así como herramientas informáticas de apoyo, que permitan implementar dichas políticas de agrupación en las diferentes plataformas educativas. A través de tres estudios en MOOCs reales y otras técnicas de investigación, tales como revisión de literatura y opinión de expertos, se han explorado propuestas de agrupación basadas en las analíticas de aprendizaje y las dinámicas de los alumnos monitorizadas durante el curso. Además, se ha generado un modelo para la creación de guías de diseño, y una arquitectura para el desarrollo de herramientas informáticas, independientes de la plataforma educativa elegida, que sirvan para implementar las agrupaciones diseñadas. Tomando como base estos modelos, se han creado pruebas de concepto que han permitido comprobar su viabilidad y su utilidad.Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)Doctorado en Informátic