Collegare studenti con tutor: un nuovo approccio
Una nuova app abbina gli studenti ai tutor in base ai tratti della personalità.
― 5 leggere min
Indice
'SOS TUTORÍA UC' è un'app creata per aiutare gli studenti a trovare tutor per supporto accademico. L'obiettivo è connettere studenti che hanno bisogno di aiuto con chi può fornirlo, usando un'app web che funziona insieme alla piattaforma WeNet. Questa piattaforma offre diversi servizi, come la gestione degli utenti e la suggerimento di tutor adatti in base alle loro competenze e personalità.
L'applicazione è stata progettata con un focus sui Tratti della personalità utilizzando il modello dei Big Five, che include tratti come Estroversione e Amicalità. L'idea è aiutare gli studenti a trovare tutor le cui personalità corrispondono alle loro preferenze o, se vogliono, quelli con personalità diverse. Questo potrebbe migliorare l'esperienza di tutoraggio e apprendimento.
Sviluppo dell'Applicazione
Per costruire l'app 'SOS TUTORÍA UC', il team ha lavorato per creare un'interfaccia facile da usare. Questo permette agli studenti di richiedere aiuto per tutoraggio e trovare tutor adatti sia in base alla conoscenza accademica che ai tratti della personalità.
L'app utilizza il modello dei Big Five per valutare i tratti della personalità. Questo modello include cinque tratti principali: Estroversione, Amicalità, Coscienziosità, Stabilità Emotiva e Apertura all'Esperienza. Considerando questi tratti, l'app mira a offrire un processo di abbinamento più personalizzato per il tutoraggio.
Gli sviluppatori hanno integrato con successo questa applicazione con la piattaforma WeNet. Questa integrazione consente una gestione efficiente degli utenti e sfrutta gli algoritmi esistenti della piattaforma per suggerire tutor adatti.
Come Funziona il Sistema
L'app 'SOS TUTORÍA UC' funziona permettendo agli studenti di pubblicare richieste per tutoraggio. Quando uno studente crea una richiesta, il sistema trova cinque potenziali tutor in base ai loro profili. Questi tutor ricevono notifiche sulla richiesta e possono scegliere di accettarla o rifiutarla. Le risposte a queste richieste vengono registrate, indicando se un tutor è d'accordo ad aiutare o meno.
Nell'abbinare studenti con tutor, il sistema guarda a più fattori. Considera la competenza accademica, il che significa che solo quelli migliori in una materia specifica possono essere scelti come tutor. L'app include anche tratti della personalità nel processo di abbinamento. Gli studenti possono scegliere tutor con personalità simili alla loro, diverse dalle loro, o possono ignorare questo fattore se non hanno preferenze.
La distanza fisica è un altro fattore; il sistema tiene conto di quanto siano vicini i potenziali tutor allo studente che richiede aiuto. Se un tutor si trova a più di 500 metri, potrebbe non essere considerato un abbinamento adeguato. Tuttavia, il sistema dà priorità alla competenza accademica e alla vicinanza fisica rispetto ai tratti della personalità.
Studio Pilota e Valutazione
Per testare l'efficacia dell'app 'SOS TUTORÍA UC', è stato condotto uno studio pilota con studenti della Universidad Católica. In questo pilota, 43 studenti hanno partecipato e condiviso le loro esperienze con l'app.
I partecipanti hanno fornito feedback tramite questionari e una discussione di gruppo. Hanno evidenziato come la possibilità di scegliere tutor in base ai tratti della personalità potrebbe migliorare la qualità e l'efficacia delle loro sessioni di tutoraggio. Molti studenti hanno suggerito di includere più informazioni sulla compatibilità della personalità per aiutarli a fare scelte consapevoli.
Durante il pilota, l'app ha mostrato alcuni risultati positivi nell'integrazione del sistema e in quanto bene funzionava il processo di raccomandazione. Sebbene il sistema di raccomandazione suggerisse solitamente tutor competenti e allineati con la personalità richiesta, erano necessari alcuni miglioramenti. Alcuni studenti hanno fatto notare che l'algoritmo non sempre si allineava perfettamente alle loro esigenze, suggerendo che le raccomandazioni potessero essere migliorate.
Un'altra sfida notata è stata la bassa utilizzazione dell'app in certi momenti, soprattutto durante i periodi di esami. Molti studenti erano occupati e non utilizzavano l'app così frequentemente, il che riduceva il numero di tutor disponibili. I partecipanti hanno raccomandato che l'app fosse disponibile per tutto il semestre, piuttosto che solo in determinati periodi, per promuovere un uso più frequente.
Aree di Miglioramento
Basandosi sul feedback e sui risultati dello studio pilota, il team ha identificato diverse aree che potrebbero essere migliorate. Prima di tutto, il sistema di raccomandazione deve essere affinato per meglio soddisfare le preferenze degli utenti. Questo potrebbe comportare l'aggiunta di più parametri relativi ai tratti della personalità e ai livelli di compatibilità, in modo che gli studenti ricevano suggerimenti più adatti a loro.
In secondo luogo, c'è potenziale per sviluppare una versione mobile dell'app. Questo potrebbe includere funzionalità come notifiche push per avvisare gli studenti su nuove richieste di tutoraggio o promemoria per sessioni programmate, rendendo più facile per loro interagire con l'app.
Infine, condurre uno studio a lungo termine che copra un intero semestre accademico potrebbe fornire più dati. Questo potrebbe aiutare a capire come gli studenti interagiscono con la funzione di filtro della personalità nel tempo e offrire spunti su eventuali cambiamenti nell'esperienza dell'utente.
Conclusione
L'app 'SOS TUTORÍA UC' rappresenta un approccio innovativo al tutoraggio tra pari integrando i tratti della personalità nel suo processo di abbinamento. Lo studio pilota ha confermato che questo approccio potrebbe migliorare il modo in cui gli studenti si connettono con i tutor. Anche se i risultati attuali sono promettenti, ci sono ancora aree che richiedono ulteriore lavoro.
Il feedback dei partecipanti sottolinea l'importanza di includere i tratti della personalità nel processo di abbinamento dei tutor. Gli studenti hanno espresso la necessità di profili più dettagliati e livelli di compatibilità per fare scelte consapevoli. Inoltre, il basso coinvolgimento in certi momenti indica l'importanza di mantenere l'app disponibile per un periodo più lungo.
Gli sforzi futuri si concentreranno sul miglioramento del sistema di raccomandazione, lo sviluppo di funzionalità mobili e la conduzione di studi estesi per esplorare ulteriormente l'efficacia della personalità nel supporto accademico. Così facendo, l'obiettivo è creare un'esperienza di tutoraggio più coinvolgente ed efficace per gli studenti.
Titolo: SOS TUTORIA UC: A Diversity-Aware Application for Tutor Recommendation Based on Competence and Personality
Estratto: SOS TUTORIA UC is a student connection application aimed at facilitating academic assistance between students through external tutoring outside of the application. To achieve this, a responsive web application was designed and implemented, integrated with the WeNet platform, which provides various services for user management and user recommendation algorithms. This study presents the development and validation of the experience in the application by evaluating the importance of incorporating the dimension of personality traits, according to the Big Five model, in the process of recommending students for academic tutoring. The goal is to provide support for students to find others with greater knowledge and with a personality that is \'different\', \'similar\' or \'indifferent\' to their own preferences for receiving academic assistance on a specific topic. The integration with the WeNet platform was successful in terms of components, and the results of the recommendation system testing were positive but have room for improvement.
Autori: Laura Achon, Ana De Souza, Alethia Hume, Ronald Chenu-Abente, Amalia De Gotzen, Luca Cernuzzi
Ultimo aggiornamento: 2023-09-19 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2309.10869
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.10869
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.
Link di riferimento
- https://pygments.org/
- https://pypi.python.org/pypi/Pygments
- https://yamadharma.github.io/
- https://kmitd.github.io/ilaria/
- https://conceptbase.sourceforge.net/mjf/
- https://doi.org/10.1109/TALE48000.2019.9225881
- https://doi.org/10.1145/3170358.3170400
- https://doi.org/10.1007/s40692-020-00162-9
- https://doi.org/10.1108/13620430610672531
- https://doi.org/10.1177/1059601115579567
- https://doi.org/10.19153/cleiej.25.2.10
- https://www.internetofus.eu/wp-content/uploads/sites/38/2021/07/D6.3-WeNet-platform-v.2.0.pdf