Grupo de Investigación en Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computadora
DOI:
https://doi.org/10.65234/interaccion.15Palabras clave:
Aprendizaje colaborativo soportado por computadora, Técnicas de Inteligencia Artificial, Técnicas de aprendizaje de máquinaResumen
El Grupo de Investigación en Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computadora pertenece al Instituto de Investigación en Informática y Sistemas de Información (IIISI), de la Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías (FCEyT) en la Universidad Nacional de Santiago del Estero (UNSE), Argentina. Actualmente el grupo está formado por más de quince personas y enmarca sus actividades mediante el Proyecto de Investigación“Mejorando escenarios de Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computadora”. En este artículo se introduce el área de conocimiento específico, y se describen aspectos tales como: los objetivos y el origen del grupo, sus líneas de trabajo, sus producciones más recientes, sus actividades de formación de recursos humanos, y sus intereses en establecer vínculos de colaboración.
Referencias
Costaguta, R., Lescano, G., Santana-Mansilla, P., Missio, D. & P. Miró. (2017). Relacionando habilidades de colaboración con roles de grupo a través de minería de datos. Revista Scintia et Cognito, 1(1), 165-171.
Costaguta, R., Missio, D., Menini, M., Santana-Mansilla, P. & G. Lescano. (2019a). Caracterización de las interacciones colaborativas en ambientes de e-learning considerando conductas grupales y habilidades de colaboración. Revista Internacional de Aprendizaje, 5(2), 139-159. DOI: https://doi.org/10.18848/2575-5544/CGP/v05i02/139-159
Costaguta, R., Santana-Mansilla P., Lescano G. & D. Missio. (2019b). Mining Associations between Collaborative Skills and Group Roles in Collaborative E-learning Environments. Journal of Information Technology Research, 12(2), 159-174. DOI: https://doi.org/10.4018/JITR.2019040109
Lescano, G., Costaguta, R. & A. Amandi. (2020). Cap. 5 Reconocimiento de emociones basado en texto (pp. a confirmar). En Introducción a la Computación Afectiva. Venezuela: Red TEPUY.
Lescano, G., Santana-Mansilla, P. & R. Costaguta. (2017). Analysis of GPU implementation of Viola-Jones´Algorithm for Features Selección. Journal of Computer Science, 17(7), 68-73.
Pérez-Crespo, C, Pérez-Crespo, M. & R. Costaguta. (2017). JUNE: Un metabuscador basado en agentes para promover grupos colaborativos. Revista Scintia et Cognito, 1(1), 151-158.
Pérez-Crespo, C. Pérez-Crespo, M. & R. Costaguta. (2018). Un metabuscador que eficientiza búsquedas colaborativas. Revista Campus Virtuales, 7(1), 81-93. DOI: https://doi.org/10.1145/3123818.3123846
Santana-Mansilla, P., Costaguta, R. & S. Schiaffino. (2018). Cap. 14 A Multi-Agent Model for Personalizing Learning Material for Collaborative Groups (pp. 343-375). En Optimizing Human-Computer Interaction with Emerging Technologies. USA: IGI Global. DOI: https://doi.org/10.4018/978-1-5225-2616-2.ch015
Yanacón-Atía, D., Costaguta, R. & M. Menini. (2017). Detectando habilidades de colaboración para calcular indicadores en Moodle. Revista Scintia et Cognito, 1(1), 173-180.
Yanacón-Atía, D., Costaguta, R. & M. Menini. (2018). Indicadores colaborativos individuales y grupales para Moodle. Revista Campus Virtuales, 7(1), 125-139. DOI: https://doi.org/10.1145/3123818.3123849
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