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En este trabajo se desarrolló un método de detección de emociones desde texto, denominado "e-moción", para determinar automáticamente el estado afectivo de alumnos respecto a una asignatura. Esta información resulta valiosa para un profesor que imparte clases en forma semi presencial, ya que poder tener un sistema que le alerte automáticamente cuando se detecte que un estudiante tiene un estado anímico negativo respecto a la asignatura, le ayudará a llevar un seguimiento de sus estudiantes para mejorar el contenido o estructura de su materia con el fin de mantener a los estudiantes…mehr

Produktbeschreibung
En este trabajo se desarrolló un método de detección de emociones desde texto, denominado "e-moción", para determinar automáticamente el estado afectivo de alumnos respecto a una asignatura. Esta información resulta valiosa para un profesor que imparte clases en forma semi presencial, ya que poder tener un sistema que le alerte automáticamente cuando se detecte que un estudiante tiene un estado anímico negativo respecto a la asignatura, le ayudará a llevar un seguimiento de sus estudiantes para mejorar el contenido o estructura de su materia con el fin de mantener a los estudiantes satisfechos, y así, contribuir a mejorar y fortalecer el aprendizaje de los mismos. Este método fue probado en un foro educativo virtual, con estudiantes de una materia de nivel superior, se llevó a cabo el análisis del texto desde donde se extrajeron las palabras relacionadas con emociones. Una vez clasificadas las emociones se obtuvo el estado afectivo del alumno respecto a la materia en cuestión. Posteriormente los resultados fueron contrastados con un método manual, utilizando encuestas Premo.
Autorenporträt
Aballay, Laura Nidia
Laura Nidia Aballay es Magister en Informática de la Universidad Nacional de San Juan. Alumna del Doctorado en Ciencias de la Informática en la misma universidad. Cuenta con 20 años de experiencia en investigación en HCI, Computación Afectiva e Ingeniería de Software