[en] Collaborative Learning is the pedagogical approach that considers social interactions as key means to trigger rich learning processes. Collaborative Learning Flow Patterns define best practices to orchestrate collaborative learning activity flow mechanisms (i.e., group formation, roles or resources allocation, phase change). Flow patterns have been experimented and evaluated as effective in small scale settings for decades. Directly applying these pedagogical methods to large learning scenarios is challenging due to the burden that scale represents in the orchestration load or the difficulty of keeping a dynamic meaningful progression when flexible changes are required in a large classroom or in a MOOC. Some attempts have shown positive results, but research around scalable collaborative learning approaches, models and technologies for large classes is scattered. This dissertation conducts a systematic literature review of collaborative learning applications on large classes and analyses the social learning potential of diverse technology-supported spaces in massive courses. Then the dissertation focuses the study on how collaborative learning could address key challenges (i.e., scalability and dynamism) identified in large collaborative learning contexts. Consequently, the thesis proposes a Pyramid flow pattern instantiation, composed of a model with a set of algorithmic rules for flow creation, flow control and flow awareness as well as a PyramidApp authoring and enactment system implementing the model. Experimentation across diverse learning contexts shows that, on one hand, the contributions support meaningful scalable and dynamic collaborative learning and on the other hand, learners and educators perceive the experiences as engaging, with learning values and effective from the perspective of orchestration.

[es] El aprendizaje colaborativo es el enfoque pedagógico que considera las interacciones sociales como un medio clave para desencadenar procesos de aprendizaje ricos. Los patrones de flujo de aprendizaje colaborativo definen buenas prácticas para orquestar mecanismos de flujo en actividades de aprendizaje colaborativo (es decir, la formación de grupos, la asignación de roles o recursos, los cambios de fase). Los patrones de flujo han sido probados y evaluados como efectivos en entornos de pequeña escala durante décadas. La aplicación de estos métodos pedagógicos en grandes escenarios de aprendizaje supone un reto debido a la carga que representa la escala en la orquestación, así como a la dificultad de mantener una progresión dinámica con sentido pedagógico cuando se requieren cambios flexibles en un aula grande o en un MOOC. Existen algunos intentos interesantes, pero la investigación en torno a enfoques de aprendizaje colaborativo escalables, y modelos y tecnologías para entornos educativos con muchos estudiantes está dispersa. Esta tesis lleva a cabo una revisión sistemática de la literatura sobre aplicaciones de aprendizaje colaborativo con muchos estudiantes y analiza el potencial de aprendizaje social de diversos espacios apoyados por la tecnología en este tipo de contextos. A continuación, la tesis se centra en el estudio de cómo el aprendizaje colaborativo podría abordar desafíos clave identificados en contextos de aprendizaje colaborativo con un gran número de estudiantes (es decir, la escalabilidad y el dinamismo). En consecuencia, la tesis propone una instanciación del patrón de flujo Pirámide, compuesto de un modelo con un conjunto de reglas algorítmicas para la creación, el control y la conciencia del flujo de aprendizaje, así como un sistema de creación e implementación del modelo. La experimentación realizada en distintos contextos de aprendizaje demuestra que, por un lado, las contribuciones apoyan un aprendizaje colaborativo escalable y dinámico, y que, por otro lado, los estudiantes y los educadores perciben las experiencias como amenas, con valor para el aprendizaje y efectivas desde la perspectiva de la orquestación.