Persona:
Rodríguez Anaya, Antonio

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0000-0002-3336-7082
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Rodríguez Anaya
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Antonio
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    Prospección de la colaboración utilizando herramientas de minería de datos en ambiente abiertos de aprendizaje colaborativo con el objetivo de mejorar la gestión del proceso de colaboración
    (Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial, 2009-12-17) Rodríguez Anaya, Antonio; González Boticario, Jesús
    La motivación de esta tesis ha sido la mejora del aprendizaje en un entorno de educación a distancia. Debido a sus condicionamientos se aconseja el uso de la colaboración como estrategia educativa y la nuevas técnicas de información y comunicación hacen posible su uso en entornos de e-learning. Sin embargo, que haya servicios para poder colaborar no significa que suceda el aprendizaje colaborativo. El modelo de la experiencia de aprendizaje colaborativo debe cumplir una serie de condiciones como la de analizar la colaboración que se produce de manera regular y frecuente. Debido a la diversidad de los estudiantes en la educación a distancia y a las recomendaciones de centrarse en el estudiante, el control sobre los procesos que intervienen en el aprendizaje es responsabilidad de los propios estudiantes. Un ejemplo de estudiantes de la educación a distancia son los alumnos de la UNED (Universidad Nacional de Educación a Distancia), los cuales controlan su aprendizaje por lo que también deben controlar sus procesos de colaboración en un entorno colaborativo. Los condicionamientos de la educación a distancia, las condiciones que un entorno colaborativo debe cumplir y el control de los estudiantes sobre los procesos de colaboración, aconsejan realizar un análisis de lo que sucede en el entorno colaborativo para obtener valoraciones sobre la colaboración de forma regular y frecuente para asegurarse y mejorar el aprendizaje colaborativo con la menos intervención directa de los participantes en la experiencia. Éste ha sido el trabajo descrito en esta tesis. Se ha propuesto una experiencia de aprendizaje colaborativo durante los cursos 2006/2007, 2007/2008 y 2008/2009. Durante esos cursos se ha analizado mediante las interacciones en los foros del entorno la colaboración realizada y se han propuesto dos métodos de inferencia basados en tecnologías de aprendizaje automático. Durante el curso 2008/2009 se ha modelado los estudiantes según la colaboración utilizando uno de los dos métodos de inferencia propuesto. Con el modelo creado se han construido cuatro herramientas, las cuales mostraban distintas partes del modelo para entender cual de ellas era más útil y de dos estrategias de visualización distintas, una de ella mostraba la información, y la otra permitía la gestión de la misma desde un punto de vista escrutable. Las aportaciones de esta tesis al campo del modelado del estudiante en entornos colaborativos han sido evaluadas. Se ha propuesto un método de comparación de los dos métodos de inferencia utilizando los datos de los tres cursos. La información almacenada en el modelo de colaboración del estudiante y la forma de mostrar dicha información han sido evaluados utilizando distintas fuentes centradas en el estudiante. Se concluye que un método de análisis de la colaboración de forma regular y frecuente con la menor intervención directa de docentes o estudiantes es posible y que dicha información ayuda a mejorar el control del proceso de colaboración por lo que se alcanza mayor aprendizaje colaborativo. La generalidad del modelo educativo y sus componentes hace posible que se pueda utilizar en otros entornos colaborativos. Hay puntos abiertos que no cierra esta tesis como son la mejora de la exactitud de las inferencias de los métodos propuestos y su comparación con otros, así como la mejora del uso de las herramientas que utilizan la información inferida sobre la colaboración para la mejora del control de la colaboración, sobre todo aquellas que utilizan la estrategia de escrutabilidad.
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    Publicación
    A domain-independent, transferable and timely analysis approach to assess student collaboration
    (World Scientific Publishing, 2013) Rodríguez Anaya, Antonio; González Boticario, Jesús
    Collaborative learning environments require intensive, regular and frequent analysis of the increasing amount of interaction data generated by students to assess that collaborative learning takes place. To support timely assessments that may benefit students and teachers the method of analysis must provide meaningful evaluations while the interactions take place. This research proposes machine learning-based techniques to infer the relationship between student collaboration and some quantitative domain-independent statistical indicators derived from large-scale evaluation analysis of student interactions. This paper (i) compares a set of metrics to identify the most suitable to assess student collaboration, (ii) reports on student evaluations of the metacognitive tools that display collaboration assessments from a new collaborative learning experience and (iii) extends previous findings to clarify modeling and usage issues. The advantages of the approach are: (1) it is based on domain-independent and generally observable features, (2) it provides regular and frequent data mining analysis with minimal teacher or student intervention, thereby supporting metacognition for the learners and corrective actions for the teachers, and (3) it can be easily transferred to other e-learning environments and include transferability features that are intended to facilitate its usage in other collaborative and social learning tools.