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

Autores
Santana Mansilla, Pablo; Costaguta, Rosanna; Missio, Daniela
Año de publicación
2013
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
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 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 Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
minería de texto
Computer-supported collaborative work
habilidades de e-tutor
identificación automática de habilidades
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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