Olga C. Santos, A. Rodríguez, Elena Gaudioso, J. Boticario
{"title":"Cómo gestionar la colaboración en el Marco Lógico Colaborativo en un entorno de aprendizaje adaptativo basado en web","authors":"Olga C. Santos, A. Rodríguez, Elena Gaudioso, J. Boticario","doi":"10.4114/IA.V8I24.786","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Gestionar grupos de aprendizaje en entornos web no debe reducirse a proporcionar los medios para el intercambio de informacion, sino que hay que ayudar a los miembros del grupo a gestionar su colaboracion. A partir de la extension de la tarea del Marco Logico para hacerla mas colaborativa, hemos disenado una tarea de colaboracion que puede aplicarse en una gran variedad de dominios. Las interacciones producidas durante la realizacion de la tarea son recogidas y procesadas, de forma que se puede construir el Modelo de Colaboracion a partir de los indicadores de alto nivel obtenidos. Esto es posible debido a que dicha tarea ha sido implementada en un entorno de aprendizaje especialmente disenado para la colaboracion y la comunicacion, en el que las interacciones que tienen lugar en cualquiera de los servicios de la plataforma son controladas exhaustivamente y almacenadas de forma estructurada en una base de datos. Para ayudar a gestionar la colaboracion, hemos definido una serie de tareas de adaptacion, encaminadas tanto al analisis de las interacciones como a generar recomendaciones durante la colaboracion. Estas tareas de adaptacion estan siendo actualmente implementadas en un sistema de gestion del aprendizaje con capacidades de personalizacion y adaptacion inteligentes. Ademas, se esta definiendo un plan de evaluacion para evaluar la tarea de colaboracion disenada, el modelo de colaboracion obtenido y las tareas de adaptacion definidas.","PeriodicalId":43470,"journal":{"name":"Inteligencia Artificial-Iberoamerical Journal of Artificial Intelligence","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":3.4000,"publicationDate":"2004-02-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"10","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Inteligencia Artificial-Iberoamerical Journal of Artificial Intelligence","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.4114/IA.V8I24.786","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q2","JCRName":"COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE","Score":null,"Total":0}
引用次数: 10
Abstract
Gestionar grupos de aprendizaje en entornos web no debe reducirse a proporcionar los medios para el intercambio de informacion, sino que hay que ayudar a los miembros del grupo a gestionar su colaboracion. A partir de la extension de la tarea del Marco Logico para hacerla mas colaborativa, hemos disenado una tarea de colaboracion que puede aplicarse en una gran variedad de dominios. Las interacciones producidas durante la realizacion de la tarea son recogidas y procesadas, de forma que se puede construir el Modelo de Colaboracion a partir de los indicadores de alto nivel obtenidos. Esto es posible debido a que dicha tarea ha sido implementada en un entorno de aprendizaje especialmente disenado para la colaboracion y la comunicacion, en el que las interacciones que tienen lugar en cualquiera de los servicios de la plataforma son controladas exhaustivamente y almacenadas de forma estructurada en una base de datos. Para ayudar a gestionar la colaboracion, hemos definido una serie de tareas de adaptacion, encaminadas tanto al analisis de las interacciones como a generar recomendaciones durante la colaboracion. Estas tareas de adaptacion estan siendo actualmente implementadas en un sistema de gestion del aprendizaje con capacidades de personalizacion y adaptacion inteligentes. Ademas, se esta definiendo un plan de evaluacion para evaluar la tarea de colaboracion disenada, el modelo de colaboracion obtenido y las tareas de adaptacion definidas.
期刊介绍:
Inteligencia Artificial is a quarterly journal promoted and sponsored by the Spanish Association for Artificial Intelligence. The journal publishes high-quality original research papers reporting theoretical or applied advances in all branches of Artificial Intelligence. The journal publishes high-quality original research papers reporting theoretical or applied advances in all branches of Artificial Intelligence. Particularly, the Journal welcomes: New approaches, techniques or methods to solve AI problems, which should include demonstrations of effectiveness oor improvement over existing methods. These demonstrations must be reproducible. Integration of different technologies or approaches to solve wide problems or belonging different areas. AI applications, which should describe in detail the problem or the scenario and the proposed solution, emphasizing its novelty and present a evaluation of the AI techniques that are applied. In addition to rapid publication and dissemination of unsolicited contributions, the journal is also committed to producing monographs, surveys or special issues on topics, methods or techniques of special relevance to the AI community. Inteligencia Artificial welcomes submissions written in English, Spaninsh or Portuguese. But at least, a title, summary and keywords in english should be included in each contribution.