Reconocimiento de conflictos en diálogos colaborativos aplicando análisis de sentimiento
El Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computadora (ACSC) es una situación de aprendizaje donde dos o más estudiantes trabajan juntos con el objetivo de aprender. La comunicación mantenida por los grupos para llevar a cabo su trabajo puede ser sincrónica o asincrónica. La comunicación de tipo...
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Artículo revista |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas
2021
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | Lescano, G. E . (2021). Reconocimiento de conflictos en diálogos colaborativos aplicando análisis de sentimiento. [Tesis de doctordo]. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Argentina. |
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Análisis de redes sociales Análisis de sentimiento Ciencias de la computación Aprendizaje colaborativo soportado por computadora ACSC Teoría de grafos Análisis de redes sociales ARS Análisis de sentimiento AS Aprendizaje máquina AM Tesis de doctorado |
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El Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computadora (ACSC) es una situación de
aprendizaje donde dos o más estudiantes trabajan juntos con el objetivo de aprender. La
comunicación mantenida por los grupos para llevar a cabo su trabajo puede ser sincrónica o
asincrónica. La comunicación de tipo sincrónica demanda que los miembros concuerden en un
horario para poder interactuar. Un ejemplo de aplicación que puede soportar este tipo de
comunicación es el chat. En la comunicación asincrónica no es necesario que los miembros del
grupo concuerden en un horario para poder interactuar. En ambos tipos de comunicaciones, los
miembros pueden participar en el dialogo colaborativo estando en distintos lugares. Un ejemplo
de aplicación que soporta la comunicación asíncrona es el foro.
La interacción entre los estudiantes influye positivamente en los procesos cognitivos de los
participantes cuando la colaboración es exitosa. Muchos factores pueden incidir en el éxito de
un proceso de aprendizaje colaborativo. Uno de estos factores es la estabilidad emocional del
grupo. Sin embargo, esta estabilidad emocional puede verse afectada por la ocurrencia de una
diversidad de eventos, entre ellos, los conflictos. Los conflictos son desacuerdos entre dos o más
miembros de un grupo causado por disposiciones individuales y la diversidad de objetivos,
puntos de vista y experiencias previas.
Cuando el conflicto se manifiesta en el seno del grupo hay una tendencia a que el sistema
cognitivo se vea resentido. Esto ocurre debido a un incremento en la carga cognitiva que genera
el conflicto. A su vez, este fenómeno conduce a que la capacidad de procesamiento del grupo se
bloquee.
Si bien existe una connotación negativa en los conflictos, es importante reconocer que
existen distintos tipos de ellos. Se pueden identificar los conflictos cognitivos o de tarea, los
conflictos de proceso y los conflictos de relaciones. De estos tipos de conflictos, se reconoce
que los conflictos cognitivos pueden contribuir positivamente en el aprendizaje. Sin embargo,
los otros dos tipos de conflictos también influyen en el rendimiento del grupo, tal es el caso de
los conflictos de relaciones que impactan negativamente.
A pesar de la negatividad de ciertos tipos de conflictos, la ocurrencia de conflictos abre la
oportunidad a que los estudiantes aprendan a trabajar en grupo, una competencia demandada por
el mercado laboral actual. Sin embargo, para que esto ocurra el docente debe guiar a los
estudiantes hacia la resolución de los conflictos cuando aquellos no puedan hacerlo por sí
mismos. Esto significa que el docente necesita poder responder en tiempo real a las situaciones
de conflicto para ofrecer recomendaciones en cuanto al intercambio de roles, la compartición
del liderazgo, realizar cambios en la carga de trabajo, promover la reflexión, entre otros. Para
lograr esta función, el docente necesita realizar un seguimiento de las situaciones de conflicto.
Sin embargo, realizar este seguimiento es una tarea que insume tiempo y mucho trabajo.
Lo analizado anteriormente pone de manifiesto la necesidad de proveer a los entornos de
ACSC, que emplean herramientas de comunicación síncronas basadas en texto para promover
los procesos de aprendizaje en grupo, la funcionalidad de reconocimiento de conflictos para
facilitar el monitoreo por parte del docente y propiciar su oportuna intervención.
En esta tesis se planteó la hipótesis de que en las situaciones de ACSC síncronas basadas en
texto, los mensajes de texto intercambiados entre los miembros del grupo pueden tener la
suficiente información para detectar conflictos. Particularmente, se idearon dos técnicas que
permiten reconocer conflictos teniendo en cuenta el intercambio de información socio-afectiva.
La primera técnica implementada modela un diálogo colaborativo como un grafo dirigido
donde los nodos representan a los estudiantes y las aristas indican la transferencia de
sentimientos negativos durante las interacciones. Luego, aplicando conceptos de la teoría de
grafos se emplea una matriz de commute time escalada para detectar miembros del grupo en
conflicto.
La segunda técnica se basa en la aplicación de aprendizaje máquina supervisado.
Particularmente, se realiza la aplicación de algoritmos de aprendizaje ensamblados,
formalizando el proceso de extracción de características y definiendo el concepto de valencia de
interacciones atómicas como principal característica empleada para entrenar el clasificador
supervisado.
Para evaluar las técnicas propuestas se llevó a cabo una validación experimental que
demandó la recolección de interacciones de estudiantes en situaciones de ACSC. Estas
interacciones fueron analizadas aplicando una técnica de análisis de contenido y sirvieron de
base para el posterior entrenamiento y validación de los clasificadores.
Los resultados de las técnicas propuestas resultaron satisfactorios, obteniéndose un valor de
F1 de 0.72 para la primera técnica, y un F1 de 0.81 para la segunda. Estos resultados muestran
que es posible reconocer conflictos teniendo en cuenta el intercambio de emociones negativas.
Esta tesis proporciona importantes contribuciones al campo del ACSC al permitir reconocer
conflictos mediante la aplicación de técnicas de Aprendizaje Máquina (AM), Análisis de Redes
Sociales (ARS) y Análisis de Sentimiento (AS). |
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En la comunicación asincrónica no es necesario que los miembros del grupo concuerden en un horario para poder interactuar. En ambos tipos de comunicaciones, los miembros pueden participar en el dialogo colaborativo estando en distintos lugares. Un ejemplo de aplicación que soporta la comunicación asíncrona es el foro. La interacción entre los estudiantes influye positivamente en los procesos cognitivos de los participantes cuando la colaboración es exitosa. Muchos factores pueden incidir en el éxito de un proceso de aprendizaje colaborativo. Uno de estos factores es la estabilidad emocional del grupo. Sin embargo, esta estabilidad emocional puede verse afectada por la ocurrencia de una diversidad de eventos, entre ellos, los conflictos. Los conflictos son desacuerdos entre dos o más miembros de un grupo causado por disposiciones individuales y la diversidad de objetivos, puntos de vista y experiencias previas. Cuando el conflicto se manifiesta en el seno del grupo hay una tendencia a que el sistema cognitivo se vea resentido. Esto ocurre debido a un incremento en la carga cognitiva que genera el conflicto. A su vez, este fenómeno conduce a que la capacidad de procesamiento del grupo se bloquee. Si bien existe una connotación negativa en los conflictos, es importante reconocer que existen distintos tipos de ellos. Se pueden identificar los conflictos cognitivos o de tarea, los conflictos de proceso y los conflictos de relaciones. De estos tipos de conflictos, se reconoce que los conflictos cognitivos pueden contribuir positivamente en el aprendizaje. Sin embargo, los otros dos tipos de conflictos también influyen en el rendimiento del grupo, tal es el caso de los conflictos de relaciones que impactan negativamente. A pesar de la negatividad de ciertos tipos de conflictos, la ocurrencia de conflictos abre la oportunidad a que los estudiantes aprendan a trabajar en grupo, una competencia demandada por el mercado laboral actual. Sin embargo, para que esto ocurra el docente debe guiar a los estudiantes hacia la resolución de los conflictos cuando aquellos no puedan hacerlo por sí mismos. Esto significa que el docente necesita poder responder en tiempo real a las situaciones de conflicto para ofrecer recomendaciones en cuanto al intercambio de roles, la compartición del liderazgo, realizar cambios en la carga de trabajo, promover la reflexión, entre otros. Para lograr esta función, el docente necesita realizar un seguimiento de las situaciones de conflicto. Sin embargo, realizar este seguimiento es una tarea que insume tiempo y mucho trabajo. Lo analizado anteriormente pone de manifiesto la necesidad de proveer a los entornos de ACSC, que emplean herramientas de comunicación síncronas basadas en texto para promover los procesos de aprendizaje en grupo, la funcionalidad de reconocimiento de conflictos para facilitar el monitoreo por parte del docente y propiciar su oportuna intervención. En esta tesis se planteó la hipótesis de que en las situaciones de ACSC síncronas basadas en texto, los mensajes de texto intercambiados entre los miembros del grupo pueden tener la suficiente información para detectar conflictos. Particularmente, se idearon dos técnicas que permiten reconocer conflictos teniendo en cuenta el intercambio de información socio-afectiva. La primera técnica implementada modela un diálogo colaborativo como un grafo dirigido donde los nodos representan a los estudiantes y las aristas indican la transferencia de sentimientos negativos durante las interacciones. Luego, aplicando conceptos de la teoría de grafos se emplea una matriz de commute time escalada para detectar miembros del grupo en conflicto. La segunda técnica se basa en la aplicación de aprendizaje máquina supervisado. Particularmente, se realiza la aplicación de algoritmos de aprendizaje ensamblados, formalizando el proceso de extracción de características y definiendo el concepto de valencia de interacciones atómicas como principal característica empleada para entrenar el clasificador supervisado. Para evaluar las técnicas propuestas se llevó a cabo una validación experimental que demandó la recolección de interacciones de estudiantes en situaciones de ACSC. Estas interacciones fueron analizadas aplicando una técnica de análisis de contenido y sirvieron de base para el posterior entrenamiento y validación de los clasificadores. Los resultados de las técnicas propuestas resultaron satisfactorios, obteniéndose un valor de F1 de 0.72 para la primera técnica, y un F1 de 0.81 para la segunda. Estos resultados muestran que es posible reconocer conflictos teniendo en cuenta el intercambio de emociones negativas. Esta tesis proporciona importantes contribuciones al campo del ACSC al permitir reconocer conflictos mediante la aplicación de técnicas de Aprendizaje Máquina (AM), Análisis de Redes Sociales (ARS) y Análisis de Sentimiento (AS). Fil: Lescano, Germán Ezequiel. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina. Fil: Costaguta, Rosanna. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina. Fil: Amandi, Analía. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires . Facultad de Ciencias Exactas; Argentina. 2021-08 2021-12-09T15:29:20Z 2021-12-09T15:29:20Z info:ar-repo/semantics/tesis doctoral info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:eu-repo/semantics/acceptedVersion Lescano, G. E . (2021). Reconocimiento de conflictos en diálogos colaborativos aplicando análisis de sentimiento. [Tesis de doctordo]. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Argentina. https://doi.org/10.52278/2964 https://www.ridaa.unicen.edu.ar/handle/123456789/2964 spa http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/ info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf application/pdf Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas |