Abstract:

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.

Author affiliation: 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; Argentina

Author affiliation: 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; Argentina

Author affiliation: 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; Argentina

Abstract:

In computer-supported collaborative learning contexts, group formation is a key aspect, since different characteristics of students might influence the group performance. In this article, we present an intelligent assistant that models group formation as a weighted constraint satisfaction problem (WCSP). The assistant takes into account three students´ features, namely: psychological styles, team roles and social networks. The proposed WCSP approach is able to combine constraints and preferences both for individuals and groups. The main goal of the assistant is to aid teachers to form learning groups considering factors such as team role balance and distribution of psychological styles. We also describe a pilot study to evaluate our proposal in different scenarios.

Author affiliation: Diaz Pace, Jorge Andres. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Tandil. Instituto Superior de Ingenieria del Software; Argentina

Author affiliation: Balmaceda, José María. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Tandil. Instituto Superior de Ingenieria del Software; Argentina

Author affiliation: Schiaffino, Silvia Noemi. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Tandil. Instituto Superior de Ingenieria del Software; Argentina