Modelo multi agente para el entrenamiento de habilidades de e-tutores de ACSC

SANTANA MANSILLA PABLO; COSTAGUTA ROSANNA; SCHIAFFINO SILVIA

Valparaíso

Conferencia; 7th Euro American Conference on Telematics and Information Systems; 2014

Euro American Conference on Telematics and Information Systems (EATIS)

Los sistemas de Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computadora (ACSC) no solo permiten el aprendizaje grupal con independencia del tiempo y espacio donde estén localizados los miembros del grupo, sino que son entornos propicios para desarrollar habilidades de liderazgo. Sin embargo, dado que las interacciones ideales para el aprendizaje no ocurren espontáneamente, es imprescindible la participación de los e-tutores (docentes) para generar interacciones que propicien la construcción colaborativa de conocimientos. Teniendo en cuenta que los e-tutores de ACSC usualmente no saben cuál es la manera más efectiva de asistir a los estudiantes, en este artículo se propone un modelo multi agente que (combinando técnicas de procesamiento de lenguaje natural, minería de textos, y aprendizaje de máquina) sirva de base para el entrenamiento personalizado de e-tutores. En el modelo propuesto existe un agente inteligente que analiza interacciones grupales para identificar conflictos cuya resolución requiera de la intervención de los e-tutores. En estos casos, un agente de entrenamiento sugiere a los e-tutores las acciones necesarias para que resuelvan los conflictos y simultáneamente desarrollen las habilidades que no manifiesten adecuadamente. El modelo multi agente será implementado en un entorno de ACSC y su funcionamiento se evaluará mediante experimentos con estudiantes y docentes universitarios.