Áreas de Investigación :: Entornos Colaborativos y sistemas multiagente

Por un lado, en IA se han desarrollado Sistemas Multi-Agente (SMA) formados por agentes autónomos capaces de trabajar conjuntamente para la resolución de problemas ([Weiss99], la revista Journal of Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, entre otras, o las actas de la conferencia AAMAS). La robustez y flexibilidad de estos sistemas los hacen muy apropiados para entornos distribuidos y abiertos. Por otro lado, y centrados en el dominio de aplicación escogido para este proyecto, los entornos de aprendizaje colaborativo (en inglés CSCL) están orientados a ofrecer un soporte para que dos o mas agentes (estudiantes, profesores, etc.) consigan un aprendizaje constructivista basado en el trabajo conjunto. Estos sistemas permiten organizar y seguir el aprendizaje y la colaboración de los alumnos a lo largo del tiempo. Así, en un CSCL, un SMA puede facilitar los procesos de colaboración (participación, coordinación, intervención del profesor e interacción del grupo), adaptar y personalizar el CSCL (usando herramientas de aprendizaje automático) y simular a un experto realizando tareas pedagógicas [Vassileva96].

Existen diversos grupos que mezclan SMA en CSCL, entre los que destacan: