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dc.contributor.author
Lescano, Germán Ezequiel
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dc.contributor.author
Torres Jimenez, José
dc.contributor.author
Costaguta, Rosanna Nieves
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dc.contributor.author
Amandi, Analia Adriana
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dc.contributor.author
Lara Álvarez, Carlos
dc.date.available
2022-08-08T18:30:01Z
dc.date.issued
2021-11
dc.identifier.citation
Lescano, Germán Ezequiel; Torres Jimenez, José; Costaguta, Rosanna Nieves; Amandi, Analia Adriana; Lara Álvarez, Carlos; Detecting conflicts in collaborative learning through the valence change of atomic interactions; Elsevier; Expert Systems with Applications; 183; 11-2021; 1-9
dc.identifier.issn
0957-4174
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/164613
dc.description.abstract
Naturally, every collaboration will bring conflicts that can affect the performance of a team. The earlier a conflict is detected and managed in a collaborative group, the better. Detecting and tracking conflicts in Computer-Supported Collaborative Learning (CSCL) is laborious work. If the teacher does it, the intervention may be out of time. Although written dialogues in groups having a conflict reveal the increment of negative emotions in comparison to non-conflict dialogues, a classifier that only uses statistics of the valence of consecutive messages in a window of the talk shows poor performance. This paper proposes to use features based on the valence change between a message and its response. In this way the algorithm focuses in the kind of interaction. We study different implementations of the bootstrap aggregating technique to detect conflicts. Results obtained show the viability of the proposed approach.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Elsevier
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
BOOTSTRAP AGGREGATING
dc.subject
CONFLICTS
dc.subject
CSCL
dc.subject
EMOTIONS
dc.subject
SENTIMENT ANALYSIS
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación
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dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Detecting conflicts in collaborative learning through the valence change of atomic interactions
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2022-08-04T15:10:05Z
dc.journal.volume
183
dc.journal.pagination
1-9
dc.journal.pais
Países Bajos
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dc.journal.ciudad
Amsterdam
dc.description.fil
Fil: Lescano, Germán Ezequiel. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías. Instituto de Investigación en Informática y Sistemas de Información; Argentina
dc.description.fil
Fil: Torres Jimenez, José. Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional; México
dc.description.fil
Fil: Costaguta, Rosanna Nieves. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías. Instituto de Investigación en Informática y Sistemas de Información; Argentina
dc.description.fil
Fil: Amandi, Analia Adriana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Núcleo de Inteligencia Comportamental Empresarial; Argentina
dc.description.fil
Fil: Lara Álvarez, Carlos. Centro de Investigación en Matemáticas A.C.; México
dc.journal.title
Expert Systems with Applications
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417421007223
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115291
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