Con el auge de las plataformas educativas online y de los cursos abiertos (MOOC), surge la necesidad de automatizar determinadas tareas ante el desafío que se le presenta al tutor/profesor de tratar con tantos alumnos y en plazos de tiempo tan reducidos. Esta automatización pasa por disponer de plataformas que sepan adaptar sus recursos y su camino formativo al perfil de los estudiantes de forma personalizada. Una parte importante de estas plataformas educativas reside en el uso de los foros como medio de intercambio de información y aprendizaje entre estudiantes de un mismo grupo, y es aquí donde el grupo de expertos Jesús L.Lobo y Javier Del Ser de Tecnalia junto a Jesús G.Boticario y Olga C.Santos de aDeNu centran sus esfuerzos  modelando las interacciones que en estos foros se suceden para identificar recomendaciones personalizadas al estudiante.

coverConcretamente, el artículo “Identifying recommendation opportunities for computer-supported collaborative environments “ publicado por la revista Expert Systems Journal , especializada en artículos relacionados con todos los aspectos de la ingeniería del conocimiento, tales como la inteligencia artificial, ingeniería del conocimiento, sistemas expertos, el procesamiento del lenguaje natural, visión artificial, etc., centra sus esfuerzos en el modelado de recomendaciones a través del uso de técnicas de analítica de datos aplicadas sobre indicadores colaborativos, que son extraídos de datos cuantitativos de los foros y de sus mensajes, de Social Network Analytics, además de la  información afectiva. Estas técnicas permiten identificar  situaciones de aislamiento de estudiantes dentro de un grupo, valorar qué estudiantes tienen más probabilidad de resolver una determinada tarea y establecer quienes desempeñan un rol de “asistente” que facilita la comprensión de la tarea a realizar por el resto del grupo.

Todas las recomendaciones extraídas de este trabajo son transferibles a cualquier entorno de aprendizaje.

 

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