Una arquitectura flexible orientada hacia el agente para análisis de interacción y retroalimentaci ón

An architectural framework for the engineering of distributed learning environments is described, which allows for plugging in intelligent support agents programmed in multiple languages agent. The framework implements a blackboard architecture with a Java-based central Tuple Space server and clients that differ in hardware (PDAs, PCs with projection) and possibly in programming languages (C#, Prolog, Java). On this basis, it is possible toanalyze and flexibly support learning activities based on action logs as well as system state information. This framework has been used for supporting group discussions including design meetings with mobile input devices and a large public display. Analytic agents havebeen implemented in Prolog.Se describe un marco arquitectónico para la ingeniería de ambientes de aprendizaje distribuido, que permite acoplar agentes de soporte inteligente programados con un agente de lenguajes múltiples. El marco implementa una arquitectura de pizarrón con un servidor de Espacio Tuple central basado en Java y clientes que difieren en el hardware (PDAs, PCs con proyección) y posiblemente en los lenguajes de programación (C#, Prolog, Java). Basado en esto, es posible analizar y apoyar actividades de aprendizaje a partir de logaritmos de acción así como información del estado del sistema. Este marco fue utilizado para respaldar discusiones en grupo que incluyen reuniones de diseño con dispositivos móviles de entrada y un gran despliegue público. Se han implementado agentes analíticos en Prolog

Teams in virtuellen Unternehmen - Zusammenstellung, Kompetenzen, Technik

Projekte im Kontext wissensintensiver Dienstleistungen, die in Netzwerken durchgeführt werden, zeichnen sich häufig durch eine heterogene Zusammensetzung bezüglich Qualifikation und Beschäftigungsform aus. Als Beteiligte eines Projektes werden hier der Auftraggeber, die Projektleitung, die Projektgruppe, ein Beratungs- und / oder Lenkungsausschuss sowie externe Berater angesehen. Vor dem Hintergrund, dass Projekte nicht nur als interne Projekte innerhalb eines Unternehmens durchgeführt werden, sondern auch als Projekte in Netzwerken, können Freelancer als Prototyp eines Mitarbeiters in Projektnetzwerken angesehen werden. Im Folgenden soll von Freelancern als Personen gesprochen werden, die mindestens einen Teil ihres Lebensunterhalts ohne Arbeitsvertrag verdienen und dabei keine eigenen Angestellten führen. Eine bestimmte Rechtsform, in der sie ihrer Erwerbstätigkeit nachgehen, muss nicht gegeben sein

Der Einfluss der Länge von Beobachtungszeiträumen auf die Identifizierung von Subgruppen in Online Communities

Die Verbreitung von Social Media und damit verbunden die entstehenden und wachsenden Communities im Internet führen zu einer Zunahme von auswertbaren, digitalen Spuren, die häufig öffentlich zugänglich sind. Diese lassen sich durch verschiedene analytische Verfahren wie z.B. die Methode der Sozialen Netzwerkanalyse [1] auswerten. Insbesondere Ansätze für „Community Detection“ erfreuen sich besonderer Beliebtheit, wodurch sich unter anderem innovative Untergemeinschaften und Subgruppen beispielsweise in großen „Open Source“-Projekten identifizieren lassen [2]. Im Rahmen dieser Anwendungen ergeben sich neue methodische und grundlegende Fragen, darunter die nach der Rolle der von Zeit in solchen Analysen. Während die Darstellung dynamischer Effekte (z.B. durch Animationen) die Zeit als expliziten Parameter enthält, geht die Wahl der Zeitintervalle für die Aggregation von Daten, aus denen dann Netzwerke gewonnen werden, nur implizit in die Prämissen des Verfahrens ein. Diese Effekte wurden im Gegensatz zur Analyse von Dynamik bisher kaum untersucht. Im Fall der Sozialen Netzwerkanalyse ist die Zielrepräsentation selbst nicht mehr zeitbehaftet sondern sozusagen ein „statischer Schnappschuss“, wodurch etwa zeitabhängige Interaktionsmuster nicht erkannt werden können. (...

Community detection for access-control decisions: Analysing the role of homophily and information diffusion in Online Social Networks

Access-Control Lists (ACLs) (a.k.a. “friend lists”) are one of the most important privacy features of Online Social Networks (OSNs) as they allow users to restrict the audience of their publications. Nevertheless, creating and maintaining custom ACLs can introduce a high cognitive burden on average OSNs users since it normally requires assessing the trustworthiness of a large number of contacts. In principle, community detection algorithms can be leveraged to support the generation of ACLs by mapping a set of examples (i.e. contacts labelled as “untrusted”) to the emerging communities inside the user’s ego-network. However, unlike users’ access-control preferences, traditional community-detection algorithms do not take the homophily characteristics of such communities into account (i.e. attributes shared among members). Consequently, this strategy may lead to inaccurate ACL configurations and privacy breaches under certain homophily scenarios. This work investigates the use of community-detection algorithms for the automatic generation of ACLs in OSNs. Particularly, it analyses the performance of the aforementioned approach under different homophily conditions through a simulation model. Furthermore, since private information may reach the scope of untrusted recipients through the re-sharing affordances of OSNs, information diffusion processes are also modelled and taken explicitly into account. Altogether, the removal of gatekeeper nodes is further explored as a strategy to counteract unwanted data dissemination

Exploring Deviation in Inquiry Learning: Degrees of Freedom or Source of Problems?

The European Go-Lab project aims to promote Inquiry-based Learning (IBL) with online laboratories. To support teachers and students in this endeavor, the project provides an IBL model (a sequence of inquiry phases) as well as the technological infrastructure to implement it: the Graasp platform and the Golabz repository. Using these technologies, teachers create Inquiry Learning Spaces (ILSs) where they adapt the proposed IBL model to their needs, and enrich each one of its phases with online resources, apps or labs to build a web-based learning environment and distribute it to the students. The aim of this paper is to reflect on the deviations from the model proposed within the project on the teacher model and the way students adapt it. For that purpose, we analyzed the 102 most frequently used ILSs with respect to the perspectives of teachers and students. The results show deviations of the authored spaces from the pedagogical model of inquiry learning as well as deviations in the actual learning process models from the teachers’ specifications. Additionally, the analysis points out best practices for the learning design, particularly the inclusion of resources and apps into the spaces

Challenging Social Media Threats using Collective Well-being Aware Recommendation Algorithms and an Educational Virtual Companion

Social media (SM) have become an integral part of our lives, expanding our inter-linking capabilities to new levels. There is plenty to be said about their positive effects. On the other hand however, some serious negative implications of SM have repeatedly been highlighted in recent years, pointing at various SM threats for society, and its teenagers in particular: from common issues (e.g. digital addiction and polarization) and manipulative influences of algorithms to teenager-specific issues (e.g. body stereotyping). The full impact of current SM platform design -- both at an individual and societal level -- asks for a comprehensive evaluation and conceptual improvement. We extend measures of Collective Well-Being (CWB) to SM communities. As users' relationships and interactions are a central component of CWB, education is crucial to improve CWB. We thus propose a framework based on an adaptive "social media virtual companion" for educating and supporting the entire students' community to interact with SM. The virtual companion will be powered by a Recommender System (CWB-RS) that will optimize a CWB metric instead of engagement or platform profit, which currently largely drives recommender systems thereby disregarding any societal collateral effect. CWB-RS will optimize CWB both in the short term, by balancing the level of SM threat the students are exposed to, as well as in the long term, by adopting an Intelligent Tutor System role and enabling adaptive and personalized sequencing of playful learning activities. This framework offers an initial step on understanding how to design SM systems and embedded educational interventions that favor a more healthy and positive society