En los sistemas de Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computadora (ACSC) los estudiantes trabajan en grupos interactuando mediante el uso de computadoras. Cada integrante de equipo se comporta de una manera determinada al colaborar, manifestando así un determinado estilo de aprendizaje. En ACSC cada estudiante miembro de un grupo es responsable de su accionar individual y también del rendimiento grupal. Es por ello que la conformación de los grupos en ACSC resulta un tema de particular importancia. En este artículo se presenta un nuevo enfoque para realizar la creación automática de grupos de estudiantes en ACSC, que considera sus estilos individuales de aprendizaje. Para ello se están aplicando técnicas de minería de datos que permitan descubrir cuáles son las combinaciones de estilos de aprendizaje presentes en los estudiantes integrantes de grupos que manifiestan un buen rendimiento. El conocimiento descubierto será utilizado para proponer la conformación automática de nuevos grupos considerando las combinaciones de estilos de aprendizaje que propicien mejores resultados. El enfoque propuesto será validado mediante la experimentación con estudiantes universitarios.