Software agents for personalized training of collaborative e-learning teachers

In Computer Supported Collaborative Learning (CSCL) environments it is not enough to organize students in groups because interactions that originate the collaborative creation of knowledge do not happen spontaneously. Consequently, it is essential that e-tutors (teachers) promote interactions between students and coordinate discussions. To ease the workload (both temporal and cognitive) that supposes for teachers the coordination of discussions, software applications that give information about critical events of the interaction process have been developed so that teachers can intervene when group conflicts take place. Most e-tutors lack of experience with techniques of CSCL, but coordination skills of CSCL interactions belong to acquired skills category, it means this kind of skills can be developed through training processes. (Párrafo extraído del texto a modo de resumen)Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Software agents for personalized training of collaborative e-learning teachers

In Computer Supported Collaborative Learning (CSCL) environments it is not enough to organize students in groups because interactions that originate the collaborative creation of knowledge do not happen spontaneously. Consequently, it is essential that e-tutors (teachers) promote interactions between students and coordinate discussions. To ease the workload (both temporal and cognitive) that supposes for teachers the coordination of discussions, software applications that give information about critical events of the interaction process have been developed so that teachers can intervene when group conflicts take place. Most e-tutors lack of experience with techniques of CSCL, but coordination skills of CSCL interactions belong to acquired skills category, it means this kind of skills can be developed through training processes. (Párrafo extraído del texto a modo de resumen)Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Software agents for personalized training of collaborative e-learning teachers

In Computer Supported Collaborative Learning (CSCL) environments it is not enough to organize students in groups because interactions that originate the collaborative creation of knowledge do not happen spontaneously. Consequently, it is essential that e-tutors (teachers) promote interactions between students and coordinate discussions. To ease the workload (both temporal and cognitive) that supposes for teachers the coordination of discussions, software applications that give information about critical events of the interaction process have been developed so that teachers can intervene when group conflicts take place. Most e-tutors lack of experience with techniques of CSCL, but coordination skills of CSCL interactions belong to acquired skills category, it means this kind of skills can be developed through training processes. (Párrafo extraído del texto a modo de resumen)Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Experiences accelerating features selection in Viola-Jones algorithm

Faces and facial expressions recognition is an interesting topic for researchers in machine vision. Viola-Jones algorithm is the most spread algorithm for this task. Building a classification model for face recognition can take many years if the implementation of its training phase is not appropriately optimized. In this study, several settings for implementing the training phase are analyzed. The aim was to share our experiences when we try to accelerate the training phase using one computer with a graphical processing unit (GPU). For each setting, the execution times were analyzed and compared with previous studies. Although we don't contribute to break new ground in topic or methodology, we decide to share our experience in order to show an antecedent working with a cheap GPU with the aim that this can be useful to another for to make comparisons.XIV Workshop Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aplicación de Algoritmos de Clasificación de Minería de Textos para el Reconocimiento de Habilidades de E-tutores Colaborativos

Los sistemas de Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computadora (ACSC) permiten el aprendizaje grupal con independencia del tiempo y espacio donde estén localizados los estudiantes y los docentes. Sin embargo, las interacciones que conducen a la creación colaborativa de conocimiento no surgen de manera espontánea y la tecnología puede inhibirlas u obstaculizarlas. Para colaborar efectivamente los estudiantes necesitan (entre otras cosas) de un e-tutor (docente) que coordine la interacción grupal. La selección de e-tutores capacitados es clave para el éxito del ACSC pero el análisis manual de las interacciones registradas en estos entornos para conocer el desempeño de los docentes requiere mucho tiempo y esfuerzo. En este artículo se describe un trabajo de investigación que aplica técnicas de minería de textos para crear clasificadores que permitan identificar automáticamente las habilidades manifestadas por e-tutores. Los resultados obtenidos mediante diferentes algoritmos de clasificación son presentados, analizados y comparados.Computer Supported Collaborative Learning (CSCL) systems enable group learning regardless of the time and space where students and teachers are located. However, interactions that conduct to collaborative creation of knowledge do not occur spontaneously and technology can inhibit or hinder them. Students need (among other things) of an e-tutor (teacher) that coordinates group interaction in order to effectively collaborate. Selection of qualified e-tutors is key for the success of CSCL, but manual analysis of interactions recorded in these environments to know the performance of teachers requires a lot of time and effort. This paper describes a research that applies text mining techniques to build classifiers that allow automatic identification of manifested skills by e-tutors. Results obtained by different classification algorithms are presented, analyzed and compared.Fil: Santana Mansilla, Pablo Fernando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías; ArgentinaFil: Costaguta, Rosanna Nieves. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías; ArgentinaFil: Missio, Daniela. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías; Argentin

Reconocimiento de habilidades de docentes en aprendizaje colaborativo soportado por computadora mediante minería de textos

Los sistemas de Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computadora (ACSC) permiten el aprendizaje grupal con independencia del tiempo y espacio donde estén localizados los estudiantes y los docentes. Sin embargo, las interacciones que conducen a la creación colaborativa de conocimiento no surgen de manera espontánea y la tecnología puede inhibirlas u obstaculizarlas. Para colaborar efectivamente los estudiantes necesitan principalmente de un etutor (docente) que coordine la interacción grupal. La selección de e-tutores capacitados es clave para el éxito del ACSC pero el análisis manual de las interacciones registradas en estos entornos para conocer el desempeño de los docentes requiere mucho tiempo y esfuerzo. En este artículo se describe un trabajo de investigación que aplica técnicas de minería de textos para crear clasificadores que permitan identificar automáticamente las habilidades manifestadas por e-tutores. Los resultados obtenidos mediante diferentes algoritmos de clasificación son presentados, analizados y comparados.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Construcción de clasificadores automáticos de habilidades de e-tutores de aprendizaje colaborativo

El Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computadora (ACSC) permite a los estudiantes aprender por medio de la interacción con personas localizadas en marcos temporales y espaciales diferentes. Disponer de software especializado que apoye el aprendizaje en grupo, no garantiza que los estudiantes colaboren, porque no es la tecnología utilizada lo que soporta la colaboración sino la forma en que la utilizan los e-tutores (docentes) para coordinar la interacción grupal. Teniendo en cuenta que el e-tutor es clave para el éxito del ACSC, y que poco se sabe sobre como los docentes intervienen en las actividades de aprendizaje colaborativo de los estudiantes, se creó en primera instancia un esquema de clasificación de habilidades de e-tutores de ACSC. Considerando que el análisis manual de las interacciones registradas en entornos de ACSC requiere considerable tiempo y esfuerzo, en segunda instancia se desarrollaron y evaluaron métodos automáticos de análisis de interacciones y reconocimiento de habilidades.XI Workshop tecnología informática aplicada en educaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Reconocimiento de habilidades de docentes en aprendizaje colaborativo soportado por computadora mediante minería de textos

Los sistemas de Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computadora (ACSC) permiten el aprendizaje grupal con independencia del tiempo y espacio donde estén localizados los estudiantes y los docentes. Sin embargo, las interacciones que conducen a la creación colaborativa de conocimiento no surgen de manera espontánea y la tecnología puede inhibirlas u obstaculizarlas. Para colaborar efectivamente los estudiantes necesitan principalmente de un etutor (docente) que coordine la interacción grupal. La selección de e-tutores capacitados es clave para el éxito del ACSC pero el análisis manual de las interacciones registradas en estos entornos para conocer el desempeño de los docentes requiere mucho tiempo y esfuerzo. En este artículo se describe un trabajo de investigación que aplica técnicas de minería de textos para crear clasificadores que permitan identificar automáticamente las habilidades manifestadas por e-tutores. Los resultados obtenidos mediante diferentes algoritmos de clasificación son presentados, analizados y comparados.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Experiences accelerating features selection in Viola-Jones algorithm

Faces and facial expressions recognition is an interesting topic for researchers in machine vision. Viola-Jones algorithm is the most spread algorithm for this task. Building a classification model for face recognition can take many years if the implementation of its training phase is not appropriately optimized. In this study, several settings for implementing the training phase are analyzed. The aim was to share our experiences when we try to accelerate the training phase using one computer with a graphical processing unit (GPU). For each setting, the execution times were analyzed and compared with previous studies. Although we don't contribute to break new ground in topic or methodology, we decide to share our experience in order to show an antecedent working with a cheap GPU with the aim that this can be useful to another for to make comparisons.XIV Workshop Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Accesibilidad de aplicaciones móviles para discapacitados visuales: problemas y estrategias de solución

La popularidad de las tecnologías móviles continúa en crecimiento a medida que mejoran su fidelidad, incrementan su capacidad de procesamiento y reducen sus costos. Sin embargo, la tendencia creciente de reemplazar teclados fisicos con pantallas táctiles no solo ha provocado cambios en las modalidades de interacción sino que, para los discapacitados visuales ha significado un incrementado de la complejidad y la difícultad de utilización de aplicaciones móviles. Dado que los desarrolladores de software son en parte responsables de garantizar la accesibilidad de las aplicaciones móviles, en este documento se describen las barreras de accesibilidad que tipicamente enfrentan los discapacitados visuales al utilizar aplicaciones de software mediante dispositivos móviles. Para cada problema de accesibilidad se indican posibles estrategias de solución y se describen aplicaciones móviles implementadas con software libre para aquellos problemas cuya solución va más alla de la aplicación de buenas prácticas de diseño.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO