Este documento describe una investigación para detectar roles dinámicos en estudiantes mediante el análisis de datos de interacciones y técnicas de inteligencia artificial. El objetivo es definir indicadores para caracterizar roles y detectar cambios en roles utilizando técnicas como análisis de redes sociales y agrupamiento. Actualmente se están analizando datos de un caso de estudio usando análisis de redes sociales, pero se necesitan enfocarse más en técnicas de inteligencia artificial como agrupamiento para detectar roles de manera dinámica

1. Detección dinámica de roles (participativos) a partir de datos recogidos del Análisis de Interacciones mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial Guillermo Yágüez Martín “ Pinta y Colorea GSIC-EMIC” 29/03/2007

2. Índice Contexto Objetivos Propuestas de investigación (contribuciones esperadas) Trabajo actual Trabajo futuro Conclusiones

3. Contexto: visión global del grupo Herram. AI Procesos Evaluación, Regulación, Awareness, Monitorización Roles Diferentes tipos y niveles Cambios dinámicos Necesidades de AI Adaptación Detección Visualización Técnicas Interpretación

4. Contexto: aproximación general Profesor Contexto Roles Indicadores Necesidades IA CSCL tool Análisis de los datos Asignación y detección de roles Interpretación de las necesidades Estudiantes Diseño de la actividad colaborativa Desarrollo de la actividad Configuración inicial de la herramienta Herram. AI Datos de interacción (logs de eventos) Aviso sobre un cambio de rol Información para el profesor Información para los alumnos Resultados

5. Contexto: problema y motivaciones Problema: Conseguir de forma efectiva la detección dinámica de roles Motivaciones: Distintos roles (pueden) tener distintas necesidades de información (Drury, 2002) Carencia de indicadores consensuados capaces de caracterizar roles (participativos) (Marcos, 2006) Necesidad de usar técnicas que nos permitan detectar dinámicamente roles automatizando y dotando de predictividad (inteligencia) a esta tarea (Martínez, 2003)

6. Contexto: conceptos clave Roles Tipo: participativos Naturaleza: definidos a priori vs. emergentes Indicadores (para caracterizar roles) Tipo: SNA, otros Medidas concretas: grado, cercanía, etc. Técnicas (para detectar roles) SNA, clustering , etc.

7. Objetivos Estudio y definición de un conjunto de indicadores útiles para caracterizar roles Ampliación del conjunto de indicadores Ampliación del tipo de indicadores Detección dinámica de roles y de transiciones entre roles Utilizando como datos de entrada los indicadores definidos en el objetivo anterior Empleando distintas técnicas: SNA, clustering

8. Propuesta de investigación Recogida de los datos sobre interacciones Inicialmente: logs de eventos del caso NNTT-4 Construcción del modelo de interacción: propuesta de indicadores capaces de caracterizar roles Análisis de los datos: Uso de distintas técnicas, con especial énfasis en las técnicas de inteligencia artificial (clustering)

9. Contribuciones esperadas Establecimiento de un conjunto de indicadores capaz de caracterizar roles: Tipos de indicadores - Indicadores concretos ¿Cómo valido esta propuesta? Propuesta de un conjunto de algoritmos y/o herramienta para la detección dinámica de roles (para una primera fase): Análisis (a posteriori) de los datos de un caso de estudio (nntt4) utilizando técnicas de clustering y de redes sociales (SNA) Comparación de los resultados obtenidos con las distintas técnicas Triangulación de los resultados con observaciones y entrevistas

10. Trabajo actual (I) Ampliación del conjunto de indicadores SNA Medidas de centralidad y poder (grado, cercanía, intermediación, etc.) Búsqueda de subestructuras, vulnerabilidades, agujeros y puntos débiles Concepto de equivalencia (y su similitud con el concepto de rol) Ampliación del tipo de indicadores Proyecto CCI-IA Proyecto ICALTS

11. Trabajo actual (y II) Uso de técnicas para la detección dinámica de roles: Uso de métodos y software SNA (Ucinet) Uso de métodos específicos de clustering Estado actual: se ha iniciado la detección de roles a través de métodos SNA, a partir de los indicadores SNA que voy analizando

12. Trabajo futuro Análisis de necesidades/limitaciones Revisión de literatura sobre técnicas Revisión de literatura sobre necesidades Análisis de los datos con las técnicas apropiadas

13. Conclusiones (I) Necesidades en paralelo al análisis de los datos que nos permita detectar roles: Limitar nuestro concepto de rol y el tipo de roles que vamos a caracterizar Seleccionar los datos de entrada (indicadores) a utilizar en la fase de análisis Validar la propuesta de indicadores a utilizar

14. Conclusiones (y II) Estudio de la detección de roles iniciada a través de SNA, pero falta centrarse en las técnicas de inteligencia artificial. Las limitaciones de los métodos SNA justifican la necesidad de utilizar estas nuevas técnicas. La validación inicial consistirá en analizar a posteriori los datos de un caso de estudio real (NNTT-4).

15. Antes de acabar… una línea y unos puntos Nov-05 Matrícula Cursos Doctorado Fin Cursos Doctorado Jul-06 Sep-06 Inicio Lecturas y discusión del TRI Proyecto CCI-IA Feb-07 May-07 Sep-07 Inicio del trabajo (métodos SNA) Estudio Indicadores Sep-07 Primeros resultados (métodos clustering) Artículo Congreso Defensa del TRI Jul-07 Primera validación

16. Gracias por vuestra atención Preguntas, comentarios, críticas, aclaraciones, etc.