Redes Bayesianas para detección de roles de equipos en aprendizaje colaborativo soportado por computadoras

El trabajo colaborativo soportado por computadoras permite a los estudiantes que se encuentran en lugares remotos trabajar de manera conjunta en el mismo entorno virtual y permite la comunicación de ideas e información entre los integrantes del grupo. Sin embargo, como no todos los estudiantes son iguales, es importante estudiar las características de éstos para construir grupos de trabajo más productivos. La teoría de roles de equipo posibilita obtener buen desempeño en los equipos de trabajo considerando habilidades individuales, combinando las falencias de cada rol con las fortalezas de los otros. Generalmente, las personas tienen que completar extensos cuestionarios para poder determinar sus roles de equipo. En este trabajo, se propone un método alternativo para realizar esta detección a través de un sistema de aprendizaje colaborativo y a partir de la utilización de la técnica de Redes Bayesianas.Computer-supported collaborative learning allows students who are in different places to work together in the same virtual space, and supports the communication of ideas and information among learners. However, as not all students are identical, it is important to study users' characteristics to build more productive teams. Team Roles Theory allows obtaining very good team performance taking into account individual skills, combining the weaknesses of each role with the strengths of others. Originally, people have to complete extensive questionnaires to determine their team role. In this work we propose an alternative method to make this detection through a collaborative learning system and by using a Bayesian Network.Fil: Balmaceda, José María. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Schiaffino, Silvia Noemi. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Godoy, Daniela Lis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentin

Understanding Communication Patterns in MOOCs: Combining Data Mining and qualitative methods

Massive Open Online Courses (MOOCs) offer unprecedented opportunities to learn at scale. Within a few years, the phenomenon of crowd-based learning has gained enormous popularity with millions of learners across the globe participating in courses ranging from Popular Music to Astrophysics. They have captured the imaginations of many, attracting significant media attention - with The New York Times naming 2012 "The Year of the MOOC." For those engaged in learning analytics and educational data mining, MOOCs have provided an exciting opportunity to develop innovative methodologies that harness big data in education.Comment: Preprint of a chapter to appear in "Data Mining and Learning Analytics: Applications in Educational Research

Minería de datos educativos en plataformas virtuales de aprendizaje musical

El siguiente trabajo presenta la evaluación del proceso de uso de una plataforma virtual de aprendizaje diseñada ad hoc para la Educación Musical en la ESO. Nuestro objetivo se centra en evaluar el uso de dicha plataforma mediante las técnicas de la Minería de datos educativos o Educational Data Mining (EDM). Estas técnicas nos permiten conocer el comportamiento de los datos durante los procesos de enseñanza-aprendizaje en entornos de educación online, lo cual brinda la posibilidad de monitorizar actividades para optimizar su funcionamiento, corregir deficiencias en el aprendizaje, detectar el comportamiento anómalo de determinados grupos de actividad (outliers) y mejorar el diseño de las actividades de enseñanza-aprendizaje online. Las técnicas de análisis que empleamos en la investigación consisten en la limpieza de la información y selección de las variables significativas de estudio, empleo de análisis de conglomerados o tipo cluster, elaboración de gráficas de mallas y reglas predictivas a partir del comportamiento de los datos registrados. Los resultados que obtenemos nos muestran que las actividades que más registros han acumulado han sido de tipo de exploratorio como “ver tema de debate” y “ver foro de discusión”. El alumnado ha empleado la mayor del tiempo en explorar la herramienta. La actividad más intensa se ha generado en las herramientas de comunicación como los foros y los chats donde se han reflejado la mayor parte de los aprendizajes musicales del alumnadoThis work presents the evaluation of the process of using a virtual learning platform designed ad hoc for Music Education in Secondary. Our goal is to analyze the use of this platform through the techniques of Educational Data Mining (EDM) so that we study the application of data mining to data collected with Learning Management System (LMS). These techniques allow us to understand the behavior of the data during the process of teaching and learning in online learning environments, which provides the ability to monitor activities to optimize their performance, correct learning deficiencies, detect anomalous behavior of certain groups of activity (outliers) and improve the design of online teaching-learning activities. The analytical techniques we use in research are oriented to clean the information and selection of significant variables in the study and to use cluster analysis and cluster type and predictive rules from the behavior of the data collected. The results we obtain show that the activities that have accumulated the most records have been exploratory types: “to see the subject of discussion” and “see the discussion forum”; the student body has spent most of time exploring those tools. The most intense activity has been generated by communication tools such as forums and chats where we have recorded the majority of students’ musical learning

A model for providing emotion awareness and feedback using fuzzy logic in online learning

Monitoring users’ emotive states and using that information for providing feedback and scaffolding is crucial. In the learning context, emotions can be used to increase students’ attention as well as to improve memory and reasoning. In this context, tutors should be prepared to create affective learning situations and encourage collaborative knowledge construction as well as identify those students’ feelings which hinder learning process. In this paper, we propose a novel approach to label affective behavior in educational discourse based on fuzzy logic, which enables a human or virtual tutor to capture students’ emotions, make students aware of their own emotions, assess these emotions and provide appropriate affective feedback. To that end, we propose a fuzzy classifier that provides a priori qualitative assessment and fuzzy qualifiers bound to the amounts such as few, regular and many assigned by an affective dictionary to every word. The advantage of the statistical approach is to reduce the classical pollution problem of training and analyzing the scenario using the same dataset. Our approach has been tested in a real online learning environment and proved to have a very positive influence on students’ learning performance.Peer ReviewedPostprint (author's final draft