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

Autores
Santana Mansilla, Pablo Fernando; Costaguta, Rosanna Nieves; Missio, Daniela
Año de publicación
2014
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
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; Argentina
Fil: Costaguta, Rosanna Nieves. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías; Argentina
Fil: Missio, Daniela. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías; Argentina
Materia
APRENDIZAJE COLABORATIVO SOPORTADO POR COMPUTADORA
HABILIDADES DE E-TUTOR
MINERÍA DE TEXTOS
IDENTIFICACIÓN AUTOMÁTICA DE HABILIDADES
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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