Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.provenanceCONICET-
dc.creatorBalmaceda, José María-
dc.creatorSchiaffino, Silvia Noemi-
dc.creatorGodoy, Daniela Lis-
dc.date2018-09-03T18:10:52Z-
dc.date2018-09-03T18:10:52Z-
dc.date2015-07-
dc.date2018-08-17T13:52:55Z-
dc.date.accessioned2019-04-29T15:31:17Z-
dc.date.available2019-04-29T15:31:17Z-
dc.date.issued2018-09-03T18:10:52Z-
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dc.date.issued2015-07-
dc.date.issued2018-08-17T13:52:55Z-
dc.identifierBalmaceda, José María; Schiaffino, Silvia Noemi; Godoy, Daniela Lis; Redes Bayesianas para detección de roles de equipos en aprendizaje colaborativo soportado por computadoras; Fundación Universitaria Tecnológico Comfenalco; Teknos; 15; 1; 7-2015; 43-51-
dc.identifier1900-7388-
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11336/58095-
dc.identifier2539-2190-
dc.identifierCONICET Digital-
dc.identifierCONICET-
dc.identifier.urihttp://rodna.bn.gov.ar:8080/jspui/handle/bnmm/295662-
dc.descriptionEl trabajo colaborativo soportado por computadoras permite a los estudiantes que se encuentran en lugares remotos trabajar de manera conjunta en el mismo entorno virtual y permite la comunicación de ideas e información entre los integrantes del grupo. Sin embargo, como no todos los estudiantes son iguales, es importante estudiar las características de éstos para construir grupos de trabajo más productivos. La teoría de roles de equipo posibilita obtener buen desempeño en los equipos de trabajo considerando habilidades individuales, combinando las falencias de cada rol con las fortalezas de los otros. Generalmente, las personas tienen que completar extensos cuestionarios para poder determinar sus roles de equipo. En este trabajo, se propone un método alternativo para realizar esta detección a través de un sistema de aprendizaje colaborativo y a partir de la utilización de la técnica de Redes Bayesianas.-
dc.descriptionComputer-supported collaborative learning allows students who are in different places to work together in the same virtual space, and supports the communication of ideas and information among learners. However, as not all students are identical, it is important to study users' characteristics to build more productive teams. Team Roles Theory allows obtaining very good team performance taking into account individual skills, combining the weaknesses of each role with the strengths of others. Originally, people have to complete extensive questionnaires to determine their team role. In this work we propose an alternative method to make this detection through a collaborative learning system and by using a Bayesian Network.-
dc.descriptionFil: Balmaceda, José María. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina-
dc.descriptionFil: Schiaffino, Silvia Noemi. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina-
dc.descriptionFil: Godoy, Daniela Lis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina-
dc.formatapplication/pdf-
dc.formatapplication/pdf-
dc.languagespa-
dc.publisherFundación Universitaria Tecnológico Comfenalco-
dc.relationinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://revistas-tecnologicocomfenalco.info/index.php/teknos/article/view/476-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/-
dc.sourcereponame:CONICET Digital (CONICET)-
dc.sourceinstname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas-
dc.sourceinstacron:CONICET-
dc.source.urihttp://hdl.handle.net/11336/58095-
dc.subjectREDES DE BAYES-
dc.subjectTRABAJO COLABORATIVO SOPORTADO POR COMPUTADORAS-
dc.subjectCiencias de la Computación-
dc.subjectCiencias de la Computación e Información-
dc.subjectCIENCIAS NATURALES Y EXACTAS-
dc.titleRedes Bayesianas para detección de roles de equipos en aprendizaje colaborativo soportado por computadoras-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/articulo-
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