Estimación automática de grupos en entornos de aprendizaje cooperativo con aplicaciones sensibles al contexto

Tesis doctoral de Roque Meseguer Pallares

En escenarios de aprendizaje colaborativo, s e ha introducido el us o de ordenadores y redes de comunicación para facilitar esta colaboración, el llamado computer-supported collaborative learning (cscl). En es cenarios cscl pres enciales los participantes se agrupan para realizar actividades de aprendizaje. La información sobre la dis pos ición de los participantes, de gran utilidad para dar soporte computacional, puede s uponer un trabajo adicional de configuración para los propios es tudiantes o los profes ores . Los dis pos itivos electrónicos para facilitar esta cooperación han evolucionado hasta la computación ubicua, en que dispositivos sensores pueden captar inform ación que permite a las aplicaciones informáticas automatizar la detección de la ubicación de los usuarios y objetos participantes en el escenario de aprendizaje y usar esa información contextual para mejorar el soporte ofrecido. Este trabajo trata con detalle el problema del soporte computacional a la detección y gestión de grupos de aprendizaje en entornos cscl presenciales. Nuestra investigación se ha centrado en proponer un sistema que a partir de la recogida de información contextual proveniente de sensores, automatice la gestión de grupos en estos escenarios cscl presenciales. para ello hemos propuesto un modelo de contexto para este uso y hemos identificado qué información es más relevante para este propósito. Este modelado e identificación han s ido tanto teóricos —a partir de marcos conceptuales que nos han permitido definir un modelo de contexto— como experimentales —a partir de la evaluación de la calidad, fiabilidad y sensibilidad de la información contextual en entornos realistas —. Finalmente hemos verificado cómo esta información contextual de nuestro escenario se adapta a este modelo. la información contextual pasa por varias fases para ser usada. Primero esta información percibida por los sensores se puede acondicionar y filtrar para tratar su calidad e incertidumbre. A continuación se suministra a un sistema inteligente que aprende los patrones de funcionamiento de los grupos y estudiantes. Este sistema inteligente requiere dos procesos diferentes de funcionamiento: el entrenamiento y la estimación. Nos otros hemos propuesto unos procesos de entrenamiento y estimación específicos para la predicción y gestión de grupos. También se puede volver a acondicionar la salida como ya se ha hecho con la entrada. Finalmente, para la validación del s is tema hemos utilizado trazas de inform ación contextual de es cenarios reales —con estudiantes reales realizando actividades de aprendizaje en grupo—. En esta validación hemos tenido en cuenta tanto la eficacia del sistema como su impacto en la actividad de los estudiantes y grupos. A partir de este impacto hemos identificado ciertos patrones en la información contextual y en el comportamiento que nos ha permitido introducir un sistema de ges tión de la calidad, errores e incertidumbre en la estimación as í como un sistema de filtrado e interpolación de la información contextual ambigua, inexistente o errónea. nuestra tesis es que para proporcionar soporte computacional a la detección y es timación de grupos de trabajo en actividades de aprendizaje pres enciales en entornos cscl s on neces arias tres funcionalidades bás icas : 1) la recolección y filtrado en tiempo real de los cambios de la inform ación contextual de cada es tudiante y recogerlos en el modelo contextual, 2) la transformación de esta información contextual y su histórico a información contextual de grupo por parte de un algoritmo inteligente y 3) la ges tión de la calidad de las estimaciones de grupo para minimizar el impacto en la atención de los estudiantes debido a la incertidumbre de estas estimaciones.

 

Datos académicos de la tesis doctoral «Estimación automática de grupos en entornos de aprendizaje cooperativo con aplicaciones sensibles al contexto«

  • Título de la tesis:  Estimación automática de grupos en entornos de aprendizaje cooperativo con aplicaciones sensibles al contexto
  • Autor:  Roque Meseguer Pallares
  • Universidad:  Politécnica de catalunya
  • Fecha de lectura de la tesis:  02/03/2012

 

Dirección y tribunal

  • Director de la tesis
    • Leandro Navarro Moldes
  • Tribunal
    • Presidente del tribunal: Miguel Valero garcia
    • martin Llamas nistal (vocal)
    • ioannis Dimitriadis damoulis (vocal)
    • Luis Manuel Díaz de cerio ripalda (vocal)

 

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