[en] An important research topic in Computer Supported Collaborative Learning (CSCL) is to explore the importance of efficient management of event information generated from group activity in collaborative learning practices for its further use in extracting and providing knowledge on interaction behavior. The essential issue here is first how to design a CSCL platform that can be used for real, long-term, complex collaborative problem solving situations and which enables the instructor to both analyze group interaction effectively and provide an adequate support when needed. Secondly, how to extract relevant knowledge from collaboration in order to provide learners with efficient awareness and feedback as regards individual and group performance and assessment. The achievement of these tasks involve the design of a conceptual framework of collaborative learning interaction that structures and classifies the information generated in a collaborative application at several levels of description. Computational models are then to realize this conceptual approach for an efficient management of the knowledge produced by the individual and group activity as well as the possibility of exploiting this knowledge further as a metacognitive tool for real-time coaching and regulating the collaborative learning process. In addition, CSCL needs have been evolving over the last years accordingly with more and more demanding pedagogical and technological requirements. On-line collaborative learning environments no longer depend on homogeneous groups, static content and resources, and single pedagogies, but high customization and flexibility are a must in this context. As a result, current educational organizations' needs involve extending and moving to highly customized learning and teaching forms in timely fashion, each incorporating its own pedagogical approach, each targeting a specific learning goal, and each incorporating its specific resources. These entire issues certainly represent a great challenge for current and future research in this field. Therefore, further efforts need to be made that help developers, technologists and pedagogists overcome the demanding requirements currently found in the CSCL domain as well as provide modern educational organizations with fast, flexible and effective solutions for the enhancement and improvement of the collaborative learning performance and outcomes. This thesis proposes a first step toward these goals.

[es] Un campo de investigación importante en el paradigma del Computer-Supported Collaborative Learning (CSCL) es la importancia de la gestión eficaz de la información de eventos generada durante la actividad del aprendizaje colaborativo virtual, para proporcionar conocimiento sobre el comportamiento de los miembros del grupo. Esta visión es especialmente pertinente en el escenario educativo actual que pasa de un paradigma tradicional - centrado en la figura de un instructor magistral - en un paradigma emergente que considera a los estudiantes como actores centrales en su proceso de aprendizaje. En este nuevo escenario, los estudiantes aprenden, con la ayuda de profesores, la tecnología y los otros estudiantes, lo que potencialmente necesitarán para desarrollar sus actividades académicas o profesionales futuras. Los aspectos principales a tener en cuenta en este contexto son, en primer lugar, cómo diseñar una plataforma bajo el paradigma del CSCL, que se pueda utilizar en situaciones reales de aprendizaje colaborativo complejo y a largo plazo, basadas en el modelo de aprendizaje de resolución de problemas. Y que permite al profesor un análisis del grupo más eficaz así como dar el apoyo adecuado a los estudiantes cuando sea necesario. En segundo lugar, cómo extraer conocimiento pertinente de la colaboración para dar conciencia y retorno a los estudiantes a nivel individual y de rendimiento del grupo, así como para propósitos de evaluación. La consecución de estos objetivos implican el diseño de un modelo conceptual de interacción durante el aprendizaje colaborativo que estructure y clasifique la información generada en una aplicación colaborativa en diferentes niveles de descripción. A partir de esta aproximación conceptual, los modelos computacionales dan respuesta para proporcionar una extracción eficaz del conocimiento producido por el individuo y por la actividad del grupo, así como la posibilidad de explotar este conocimiento como una herramienta metacognitiva para el apoyo en tiempo real y regulado del proceso de aprendizaje colaborativo.